摘要
本发明提供了一种基于知识图谱构建LF钢包精炼预测模型的方法,包括1)获取LF精炼工艺数据,创建工艺数据节点、节点属性及各节点间的关系;2)将工艺数据节点、节点属性及各节点间的关系创建至Neo4j数据库中;3)采用知识图谱获取与该基准样本之间的路径关联关系,通过相似模型结合实际精确度需要筛选得到与基准样本相似的工艺样本以与基准样本共同构成相似样本集合;4)对相似样本集合进行建模。本发明的预测模型得到的精炼终点钢水温度预测误差在±10℃以内的占比为95%以上,精炼终点钢水温度预测误差在±5℃以内的占比为90%以上,精炼终点钢水硫含量预测误差在±0.002%范围内占比达到了90%以上。
技术关键词
节点
知识图谱构建
钢包
LF精炼工艺
样本
终点
预测误差
关系
基准
术语标准化
辅料
数据
测温
合金
机器学习算法
精炼渣
参数
元素
电炉
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异常数据
标记方法
傅里叶变换算法
电压
实时监测系统
虚拟网络映射方法
深度强化学习
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蒸汽
智能分析模型
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数据采集层
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