Journals →  Черные металлы →  2015 →  #2 →  Back

Производство чугуна и стали
ArticleName Инновационная прогностическая модель кислородного конвертера с управлением данными
ArticleAuthor Х.-Ю. Оденталь, Н. Юбер, Й. Шлютер, М. Лепке, К. Морик, Х. Блом.
ArticleAuthorData

Компания SMS Siemag AG, Дюссельдорф:

Х.-Ю. Оденталь, проф., докт.-инж., juergen.odenthal@sms-siemag.com

Н. Юбер, дипл. физ. 

Й. Шлютер, дипл. инж.

М. Лепке, дипл. мат. 

Кафедра искусственного интеллекта, Технический университет Дортмунда, Дортмунд, Германия:

К. Морик, проф., докт. 

Х. Блом, дипл. инф.

Abstract

Интеллектуальный анализ данных позволяет оптимизировать процесс выплавки стали за счет прогнозирования его целевых параметров. В контексте «Индустрии 4.0» (или интеграционной индустрии) прогностические модели с управлением данными помогают сталевару в его работе, снижая тем самым производственные издержки. В рамках долгосрочного сотрудничества компании SMS Siemag с Техническим университетом Дортмунда и компанией AG der Dillinger Hüttenwerke впервые к металлургическому процессу (а именно к кислородно-конвертерному процессу) в режиме реального времени были применены методы машинного обучения.

keywords Промышленная революция, кислородный конвертер, тепловой баланс, модель, цифровые данные, база данных, анализ, параметры процесса, прогноз, управление данными
Language of full-text russian
Full content Buy
Back