LF炉精炼是炼钢流程中关键的炉外精炼工艺，因其设备投资少且能够有效控制钢水成分和温度，广泛应用于炼钢厂。随着钢铁工业向智能化、绿色化方向发展，传统LF精炼过程依赖操作人员经验，智能化程度较低，无法满足高效、精准的现代化生产需求。
尽管LF精炼工艺的单功能模型，如合金化、温度控制和脱氧造渣等模型在工业实践中得到了广泛应用，但仍存在许多不足之处。例如，单功能模型的集成性不高，无法满足多变量强耦合的精炼工艺需求；数据质量问题和现场复杂的工况环境限制了模型的精度和稳定性；此外，这些模型大多是为特定钢厂定制开发，适用性和推广能力较差。
最近，北京科技大学的王敏教授及其团队通过梳理LF精炼工艺中各单功能控制与决策模型的发展现状，提出了集成化、自动化和智能化发展的方向。该研究系统总结了合金化模型、造渣模型、温度控制模型、吹氩控制模型及钙处理模型的建模原理与应用现状，结合数据分析和冶金机理，为未来LF精炼智能控制与决策模型的开发提供了科学依据和实践参考。
相关研究成果以“LF精炼工艺智能控制与决策模型研究进展”为题目发表于《工程科学学报》期刊2024年第46卷第10期。论文作者为：王欢，王敏，刘庆，邢立东，包燕平。
该论文的主要研究结果与结论如下：
合金化模型：利用参考炉次法、冶金机理法及黑箱模型法预测合金收得率与钢水成分，预测误差范围在±25kg以内。
造渣模型：开发脱氧和脱硫造渣模型，通过黑箱模型与机理模型结合，优化脱氧剂和渣料用量，提高了钢水质量。
温度控制模型：结合冶金机理与机器学习算法，温度预测误差可控制在±5℃以内，有助于提高连铸过程的稳定性。
吹氩控制模型：建立了智能吹氩控制系统，实现不同精炼阶段的氩气流量精准控制，有效降低了生产成本并提升了夹杂物去除效果。
钙处理模型：利用深度神经网络优化钙收得率预测模型，提高了钙处理的精度和钢中夹杂物的改性效果。
提出LF精炼未来发展方向：以集成化模型为基础，结合自动化和闭环反馈，构建全流程智能化控制系统，实现精炼过程的“一键精炼”功能。
论文中的主要图片和表格如下：
图1. LF合金化模型基本原理
图2. LF脱硫造渣模型基本原理
图3. LF精炼渣成分联级预报模型示意图
图4. 硫含量预测值和实测值对比
图5. LF温度预报模型基本原理
图6. 三种预测方法下LF精炼钢水温度预报模型精度比较
图7. 2000 年以来基于不同建模原理的温度预报模型精度统计
图8. 钢包底吹氩智能控制系统功能原理
图9. 精确钙处理指导软件的工作流程
图10. LF炉“一键精炼”模型功能图
图11. LF精炼工艺智能控制与决策模型发展阶段
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