Evaluation, Prediction, and Feedback of Blast Furnace Hearth Activity Based on Data‐Driven Analysis and Process Metallurgy

For complex, difficult‐to‐control, and hour‐delay blast furnace (BF) systems, the quantitative characterization, prediction, and adjustment of the BF hearth activity are significant in improving the furnace status. In this study, data including raw fuel, process operation, smelting state, and slag a...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Steel research international Ročník 95; číslo 2
Hlavní autoři:	Shi, Quan, Tang, Jue, Chu, Mansheng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Weinheim Wiley Subscription Services, Inc 01.02.2024
Témata:	data-driven analyses Genetic algorithms hearth activities Machine learning Metallurgical analysis prediction and feedbacks process metallurgies Process metallurgy time lags
ISSN:	1611-3683, 1869-344X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!