Zastosowanie sieci neuronowych w procesie wielkopiecowym na świecie

• Autorzy: Klimczyk A. , Stachura R.

Warianty tytułu

EN

World-wide application of neuron networks for blast furnace process optimization

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono ocenę możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych jako elementu wspomagającego proces wielopiecowy, a w szczególności ich wykorzystania do przewidywania ważniejszych parametrów rozważnego procesu. Opierając się na pozyskanych danych literaturowych, dokonano analizy pracy systemów kontrolno - sterujących, działających na bazie fizycznych modeli matematycznych. Zwrócono uwagę na obszary nie nadające się do identyfikacji za pomocą systemów tradycyjnych. Przedstawiono również działanie opisanych w literaturze modeli opartych na strukturze sieci neuronowych, zwracając uwagę na dokładność realizacji funkcji celu oraz przydatności dla codziennego stosowania ich w praktyce wielopiecowej. Artykuł zawiera wyniki z procesu wielkopiecowego wspomaganego przez sieci neuronowe z hut pracujących w różnych świata (Niemcy, Szwecja, Płd. Afryka).

EN

In the article the usability of artifical neuron network as an element of supporing the blast furnace process in particular the utilization of the same for predictinh important parameters of the process was presented. On the basis of literature an analysis of monitoring - control systems operation was carried out with the use of mathematical models. Attention was paid to areas which are not suitable for identification by means of traditional systems. The article presents also the function of models described in the literature based on neuron network structure and attention was paid to the preciseness of objective function and the usability in blast furnace practice. The article contains results of the blast furnace process supported by neuron networks from steelworks operating in various part of the world (Germany, Sweden, South Africa).

Słowa kluczowe

PL

proces wielkopiecowy; sieci neuronowe; optymalizacja

EN

blast furnace process; neural networks; optymization

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Hutnik, Wiadomości Hutnicze
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 71, nr 2
• Strony: 66--70
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys., tabl.

Twórcy

autor

Klimczyk A.

• Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica, Wydział Metalurgii i Inżynierii Materiałowej Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

autor

Stachura R.

• Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica, Wydział Metalurgii i Inżynierii Materiałowej Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

Bibliografia

• 1. Bulsari A., Saxen H.: Classification of blast furnace próbę temperatures using neural networks, Steel Research, 1995, nr 6, s. 231-236
• 2. Radhakrishnan V. R., Mohamed A. R.: Neural networks for the identification and control of blast furnace hot metal ąuality, Journal of Process Control, 2000, nr 10, s. 509-524
• 3. Druckenthaner H., Scheidl J., Schurz B.: Blast furnace automation for maximizing production economy, Steel Times International, 1997, nr l, s. 16-18
• 4. Zuo G., Ma J., Bjrkman B.: Some applications of neural networks for prediction of blast furnace irregularities, Steel Research, 1998, nr 2, s. 41-47