1 電弧爐鋼水溫度終點預報模型

　　電爐煉鋼系統是一個復雜的非線性系統，精確建模比較難。由于神經網絡具有很強的學習能力和非線性逼近能力，有一些學者研究用神經網絡預報冶煉終點鋼水溫度，但是由于神經網絡存在過學習、局部極小點、結構和類型設計依賴于專家經驗等固有缺陷，這在一定程度上限制了其在電爐溫度預報中的應用。近年來，研究者開發了基于支持向量機(SVM)的電爐溫度預報模型和人工神經網絡技術、遺傳算法結合的電爐溫度預報模型。

　　2 電弧爐漏水監控模型

　　電弧爐過多水分進入引起爆炸，致使生產中斷、設備損壞、甚至人員傷亡。因此對電弧爐中水分的監控十分重要。傳統對電弧爐漏水的監控主要靠人為觀察。

　　3 iEAI~動態控制技術

　　意大利德興公司注冊的lEAF型智能電弧爐動態控制系統，這是一種革新的自動化系統，它實現連續、即時過程測量和在線動態過程控制。iEAF智能控制系統將電弧爐控制和它的輔助機械控制和自動化綜合在一起。根據爐子上不同傳感器提供的反饋信號(如電流、電壓、煙氣的溫度和壓力信號等)，以及控制參數(氧一燃燒嘴的氧氣和天然氣流量、碳粉噴射量等)和電極調節器工作狀態等管理和控制冶煉過程。集成控制電能和化學能的輸入。從控制過程的觀點看，iEAF控制系統包括系統硬件和輔助工具、數學模型(包括氣相、液相和固相模型)和最優化模型(電能****化、二次燃燒****化等)3個層次。

　　4 電弧爐冶煉過程控制成本優化系統

　　傳統的電弧爐冶煉操作中，電弧爐技術指標受操作者熟練程度影響。現代計算機技術的發展，使利用計算機的記憶和計算功能優化電弧爐操作成為可能。北京科技大學研發的電弧爐冶煉過程控制成本優化系統通過對電弧爐冶煉工藝歷史數據的記錄，建立數據庫；根據成本、能耗最低或冶煉時間最短原則，選擇與當前冶煉爐次爐料結構、冶煉環境等相近的最優歷史數據，然后根據最優爐次的冶煉工藝進行冶煉，以達到最優的冶煉效果。該系統由北京科技大學開發已經在國內外電爐試運行。

　　5 結論與展望

　　隨著能源和環境問題越來越受到重視，有較低碳排放的電爐煉鋼生產將不斷發展，這將對電爐工作者提出更高的要求。今后電爐煉鋼裝備技術主要是朝著信息化及智能化發展。與終點控制相關的電弧爐爐氣在線分析系統、能源輸入數據分析及集成節能優化控制將成為今后電爐裝備技術發展的趨勢。 來源：煉鋼