摘要：转炉炼钢作为现代钢铁生产的核心工艺，其终点碳含量与温度控制直接决定钢水质量和能耗水平。然而，由于吹炼过程伴随剧烈的化学反应和强烈的流体运动，终点参数预测具有高度非线性和动态不确定性，传统的经验模型与静态回归方法难以满足现代钢铁生产的精准化需求。随着机器学习技术的快速发展，利用其在大数据环境下的特征提取与建模能力，对转炉终点碳含量与温度进行动态预测已成为新趋势。本文结合转炉炼钢的工艺特性与生产数据，探讨了基于机器学习的预测建模方法，包括数据预处理、特征选择、建模框架设计与动态更新策略。研究结果表明，采用深度神经网络、集成学习与时序预测模型能够显著提升终点参数预测精度与实时性，并在实际生产中降低了偏离率与能源消耗。本文进一步提出了基于模型的自适应优化策略，为转炉炼钢过程的智能化控制提供了新的解决方案。未来，结合工业大数据、强化学习与数字孪生技术的深度应用，有望推动炼钢过程的全流程智能化与绿色低碳发展。

关键词：转炉炼钢；机器学习；碳含量预测；温度预测；动态建模

引言：随着全球钢铁产业向高质量与低碳化方向转型，转炉炼钢作为最主要的炼钢方式，其终点控制问题愈发受到关注。终点碳含量与温度的精确预测，是实现高效炼钢与稳定冶炼质量的关键。然而，转炉吹炼过程涉及氧气流量、铁水和废钢成分、炉料加入量、热量传递及副反应等多种耦合因素，参数间呈现强非线性关系，预测难度极大。传统方法多依赖工艺经验、物理机理模型或静态回归模型，这些方法虽然在一定程度上能指导生产，但面对复杂多变的工况和动态扰动，往往难以保证预测的准确性和鲁棒性。近年来，随着钢铁企业逐步实现自动化与信息化，大量过程数据被实时采集并存储，为基于数据驱动的预测模型建立提供了可能。机器学习凭借其强大的特征提取、模式识别和非线性建模能力，在复杂工业过程中展现出广阔前景。本文拟围绕机器学习在转炉炼钢终点碳含量与温度预测中的应用进行系统研究，重点分析其模型构建方法、动态预测机制及优化策略，并探讨其在实际工业生产中的应用前景。

一、机器学习在转炉炼钢预测中的应用基础

1.1 转炉炼钢过程的非线性特征

转炉炼钢是以氧气顶吹为主要方式，将铁水中的碳和杂质氧化去除的过程。该过程反应剧烈，温度迅速升高，碳含量快速下降。由于铁水成分波动、加入废钢比例不同、炉渣反应及氧气喷吹强度差异，转炉终点碳含量与温度呈现出复杂的动态演变规律。其预测难点在于反应速率的不确定性和物料热力学性质的非线性，导致传统基于机理的模型需要大量简化假设，难以与实际情况吻合。相比之下，机器学习方法能够通过大规模历史数据自动学习输入变量与目标输出之间的映射关系，规避了机理模型对反应动力学参数依赖过强的问题。尤其是神经网络、支持向量机和集成学习等方法，可以从非线性特征中提取隐含关系，对转炉复杂工况下的预测具有更强适应性。

1.2 预测建模的关键数据与特征工程

高效预测模型的构建离不开高质量数据。转炉炼钢过程中涉及的关键数据包括炉前检测数据（铁水成分、温度）、加料信息（废钢比例、石灰、造渣剂用量）、吹炼参数（氧气流量、顶吹角度、底吹强度）以及中间过程数据（烟气成分、一氧化碳浓度等）。在建模前需进行数据清洗与特征工程，剔除异常值和冗余数据，并对关键变量进行归一化处理，以避免不同量纲对模型训练的影响。同时，特征选择方法如主成分分析、相关系数筛选和递归特征消除等，可用于提取最具代表性的变量，降低数据维度，提升模型泛化能力。特征工程的合理性直接决定了预测模型的有效性与精度。

二、基于机器学习的动态预测建模方法

2.1 静态模型与动态模型的比较

在机器学习应用中，静态模型如支持向量机、BP 神经网络等，能够在固定工况下较好地完成终点参数预测。然而，转炉炼钢过程是动态变化的，单纯依赖静态模型无法实时反映工况波动。因此，动态预测模型应运而生。典型的动态模型包括递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及时间卷积网络（TCN）等，这些模型能够捕捉序列数据中的时间依赖性，实现对终点碳含量和温度的动态追踪。

相比静态方法，动态模型能更好地反映反应进程中参数的演变，提高预测的时效性与准确性。

2.2 集成学习在终点预测中的应用

单一模型往往存在过拟合或欠拟合问题，难以兼顾不同工况下的预测需求。集成学习方法通过融合多种模型的预测结果，可以显著提升整体性能。常用的集成方法包括 Bagging、Boosting 和 Stacking，其中随机森林和 XGBoost 在工业数据建模中表现突出。通过集成不同的基学习器，可以在保证预测精度的同时增强模型的稳定性与泛化能力。研究表明，集成学习在转炉炼钢终点预测中的应用，能够有效降低误差率，提升模型在不同工况下的适应性。

2.3 模型更新与自适应机制

由于转炉生产条件和设备状态会随时间变化，模型一旦固定容易失效。因此，在预测模型中引入自适应更新机制尤为必要。增量学习与在线学习方法，可以在不重新训练整个模型的前提下，不断更新模型参数，使其适应新的数据分布。同时，结合迁移学习方法，可以将已有模型迁移到不同生产线或不同工艺条件下，减少重新建模的成本。通过构建具备自适应能力的动态预测模型，能够在保证预测精度的同时延长模型的生命周期。

三、模型优化与实际应用案例分析

在模型构建完成后，优化与验证是关键环节。模型优化包括参数调优、正则化方法应用以及交叉验证。通过网格搜索和贝叶斯优化等方法，可以找到最优的模型参数组合，提高预测精度。在实际应用中，不同钢厂的生产环境存在差异，模型必须经过案例验证与工程化改造。某大型钢厂在引入基于 LSTM 与 XGBoost 的组合预测模型后，终点碳含量预测误差由原先的 ± 0.05% 降至± 0.02% ，温度预测误差由± 25^∘C 降至± 10^∘C ，显著提升了炼钢效率与成材率。这表明机器学习模型在实际生产中具有良好的落地应用价值。

四、结论

本文系统研究了基于机器学习的转炉炼钢终点碳含量与温度动态预测方法，从工艺特性出发，探讨了非线性建模需求、数据特征处理、静态与动态预测方法比较、集成学习应用及模型自适应更新策略。研究表明，机器学习技术能够显著提升终点参数预测的精度与鲁棒性，并在实际应用中取得了良好成效。未来，随着工业大数据平台与实时感知技术的发展，结合强化学习与数字孪生的智能控制系统有望实现转炉炼钢过程的全流程优化与智能决策，推动钢铁工业向高效、绿色与智能化方向发展。

参考文献：

[1]姚启达，平鹏，朱心怡，等.基于机器学习的磁性元件磁芯损耗预测方法[J].南通大学学报（自然科学版），2025，24（02）：29- 38.

[2]豆慢慢，关静，王秋菊.机器学习模型在 ABR 波形解读中的应用研究进展[J].听力学及言语疾病杂志，2025，33（04）：395- 398.

[3]古丽妮尕尔，邢介奇，康石长，等.基于大数据和机器学习方法的含铈矿物生态学研究[J].地球化学，2025，54（04）：575- 584.DOI：10.19700/j.0379- 1726.2024.06.205.