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作者：孙鹏龙;黄一凡;谭康康;杨爱民;韩阳;
单位：华北理工大学冶金与能源学院;华北理工大学理学院;
摘要：随着“双碳”目标的推进，钢铁行业作为高碳排放的关键领域，亟需向绿色化、低碳化和智能化转型。低硅冶炼技术是高炉炼铁的重要改进手段，对减少碳排放、优化铁水品质和提升生产效率具有重要意义。文章系统分析了高炉铁水中硅的迁移规律及还原氧化反应，结合钢厂实际生产实践，探讨了实现低硅冶炼的降硅措施及其应用效果。研究了众多预测模型在铁水硅质量分数数值预测和趋势预测应用时具有的优势和存在的问题。同时，针对预测模型中所涉及到的模型构建、模型参数的时滞性以及模型评价与选择三个关键问题进行了深入探讨。最后，总结了高炉低硅冶炼智能预测模型的实现过程，展望了低硅冶炼智能化预测模型在钢铁行业中的未来发展方向。
关键词：低硅冶炼;;铁水硅质量分数;;大数据;;人工智能;;钢铁;;高炉
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52074126);; 唐山市科技计划项目(22130201G);; 河北省高等学校自然科学研究项目(QN2023153)
