O controle da uniformidade da temperatura no núcleo da taruga de aço no forno de aquecimento é crucial para a estabilidade da qualidade do produto. Devido ao ambiente de alta temperatura no forno, a previsão de alta precisão da temperatura no núcleo da taruga tem sido um desafio constante. Para resolver este problema, este experimento estabeleceu um método de medição de temperatura baseado em uma caixa preta enterrada na taruga de aço, permitindo conhecer efetivamente a distribuição real da temperatura em diferentes posições da taruga dentro do forno. Com base nos dados experimentais de medição da caixa preta, foram utilizadas técnicas de pré-processamento como limpeza de dados, suavização e normalização, adotando modelos baseados em dados como redes neurais, floresta aleatória e XGBoost, utilizando a temperatura do gás do forno mensurável para prever a temperatura impossível de medir no núcleo da taruga. Foi prevista a temperatura no núcleo da taruga de aço GCr15 de 150 mm x 150 mm, e os resultados mostraram que o modelo XGBoost teve o melhor desempenho na regressão preditiva, com erro relativo principalmente entre 0% e 5,4%, 97,1% dos pontos amostrais apresentaram erro absoluto inferior a 10 ℃, com erro RMSE de 4,1345 ℃ e erro MAPE de 0,47%. Foi proposto um método de medição de temperatura com caixa preta enterrada na taruga + modelo XGBoost para prever a temperatura no núcleo da taruga.

Temperatura do núcleo da taruga GCr15; experimento da caixa preta; rede neural; floresta aleatória; XGBoost