Die Schmelzkesselkonstruktion beeinflusst direkt die Effizienz, Qualität und Wirtschaftlichkeit des Stahlherstellungsprozesses. Zur weiteren Optimierung des Schmelzkesseldesigns wurde auf Basis von simulierten Abflusswasserdaten unter dem Schmelzkessel die Wirksamkeit verschiedener maschineller Lernalgorithmen bei der Vorhersage der verbleibenden Stahlmenge beim Beginn des Abflusses eingehend untersucht. Ferner wurde eine Prognoseanalyse zum Einfluss von Strukturvariablen am Boden des Schmelzkessels auf die verbleibende Stahlmenge beim Abfluss durchgeführt. Zunächst wurde die SMOGN-Technik zur Oversampling-Vorverarbeitung der simulierten Abflusswasserdaten unter dem Schmelzkessel verwendet, um die Datenverteilung auszugleichen und einen Merkmalsdatensatz der verbleibenden Menge mit Trainings- und Testdatensatz zu erstellen. Daraufhin wurden die fünf maschinellen Lernmodelle LASSO, SVR, ElasticNet, MLP und XGBoost hinsichtlich ihrer Vorhersagefähigkeit der verbleibenden Menge getestet. Die Bewertung erfolgte mittels Bestimmtheitsmaß, mittlerem quadratischem Fehler und mittlerem absoluten Fehler. Die Ergebnisse zeigten, dass das XGBoost-Modell die beste Vorhersageleistung erzielt und die bevorzugte Wahl für das Modell zur Vorhersage der verbleibenden Stahlmenge ist. Abschließend wurde das XGBoost-Modell zur Analyse des Einflusses von Strukturvariablen am Boden des Schmelzkessels eingesetzt, darunter Düsendurchmesser, Düsenvorsprunghöhe, Höhe der Stufe am Kesseldodenboden und Abstand zwischen Stufe und Düse, auf die verbleibende Stahlmenge beim Abfluss. Die Ergebnisse zeigten, dass bei einem Düsendurchmesser über 40 mm die verbleibende Menge deutlich abnimmt. Eine Verringerung der Düsenvorsprunghöhe sowie eine Erhöhung der Stufenhöhe am Kesseldodenboden führen zu einer deutlichen Verringerung der verbleibenden Menge; wenn die Düsenvorsprunghöhe 26 mm überschreitet, übersteigt die verbleibende Menge 20 L; wenn die Stufenhöhe 11 mm überschreitet und die Vorsprunghöhe unter 11 mm liegt, sinkt die verbleibende Menge auf unter 10 L. Mit zunehmendem Abstand zwischen Stufe und Düse nimmt die verbleibende Menge zunächst ab und stabilisiert sich bei Abständen über 100 mm. Die Forschungsergebnisse bieten wichtige Hinweise für Stahlwerke zur Optimierung der Schmelzkesselkonstruktion und Reduzierung des Stahlverlustes und haben praktische Bedeutung.

Abfluss unter dem Schmelzkessel; maschinelles Lernen; Kesseldodenbodenstruktur; XGBoost; Regressionsvorhersage