| 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 |
Journals →
Черные металлы →
2015 →
#2 →
Back
Back
