基本信息

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文档摘要

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基于神经网络的高炉侵蚀状况预测：模型构建与应用实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代钢铁生产中，高炉作为关键设备，其运行的稳定性和安全性直接关系到钢铁企业的生产效率与经济效益。高炉内衬在长期的高温、高压以及炉内复杂的化学反应环境下，会逐渐发生侵蚀现象。高炉侵蚀不仅影响高炉的使用寿命，还可能导致生产中断、安全事故等严重后果，给钢铁企业带来巨大的经济损失。例如，高炉炉缸炉底侵蚀若未及时察觉和处理，一旦烧穿，可能引发铁水泄漏，造成设备损坏、人员伤亡，同时使生产停滞，后续的修复和重新启动也需要耗费大量的人力、物力和时间成本。

准确预测高炉侵蚀状况对于钢铁生产具有至关重要的意义。通过提前掌握高