电弧炉炼钢过程中，终点碳含量的精准控制对于提升钢水质量和降低生产成本具有重要意义。然而，电弧炉冶炼过程中的碳含量监测通常需要多次取样，不仅耗时且成本较高。因此，学界一直致力于开发更加精确的碳含量预测模型，以减少实际生产中的取样频率，并提高电弧炉炼钢的效率。
目前已有的一些碳含量预测模型在准确度上存在不足。其主要原因是传统模型未能充分考虑电弧炉内残余钢水的碳质量对下一炉次终点碳含量的影响，且因钢水成分不均匀造成取样检测的碳含量与实际碳含量存在偏差，导致预测结果不够精准。解决这些问题对提高碳含量预测的准确性至关重要。最近，江苏永钢集团有限公司的张家磊及其团队通过多元线性回归和BP神经网络模型相结合，构建了一种新的电弧炉终点碳含量预测模型。团队首先利用多元线性回归算法计算出电弧炉内各炉次的余钢量，再以此为基础，通过BP神经网络模型对终点碳含量进行预测。实验结果显示，该模型在实际生产中的预测精度显著提高，终点碳含量的预测误差在±0.02%以内的命中率高达92%。 相关研究成果以“电弧炉终点碳含量预测模型的构建与分析”为题目发表于《炼钢》期刊2022年第38卷第6期。论文作者为：张家磊，李占春，石晨敏，张锦鹏，胡适。- 余钢量计算：通过多元线性回归算法计算电弧炉内的余钢量，并将其纳入模型变量，增强了预测的准确性。
- BP神经网络模型预测：模型在训练中实现了较高的精度控制，碳含量预测的误差在±0.02%内的命中率达到92%。
- 数据预处理：针对数据源进行异常值剔除、相关性分析及归一化处理，显著提高了模型的稳定性和适应性。
- 模型性能：该预测模型在多种控碳条件下表现出良好的鲁棒性和稳定性，能够适应电弧炉炼钢的复杂工况。
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