低碳冶金背景下炼钢工艺优化设计

郑舒雯

江苏省星霖工程咨询有限公司

摘　要

钢铁工业作为高耗能行业，在“双碳”目标驱动下面临巨大的低碳转型压力，传统炼钢工艺在能耗控制方面存在预测精度不足、调控响应滞后以及工艺参数优化困难等问题，制约了钢铁企业的绿色发展。文章通过构建多维度生产数据挖掘体系，设计深度神经网络能耗预测算法，开发基于预测的动态能耗调控系统，实现了炼钢全流程能耗的精准预测与智能调控。该系统有效降低了单位钢水能耗与碳排放强度，提升了工艺稳定性，该算法体系为钢铁企业实现低碳转型提供了有效的技术路径，对推动钢铁行业绿色发展与构建现代化工业体系具有重要意义。

关键词

低碳冶金；炼钢工艺；能耗预测；深度学习；智能调控

分类号

TP18；TF703

栏　目

实用技术

出　处

《冶金与材料》2026年第1期，第 87-89 页（共 3 页）

出版日期

2026-01-28

知网数据

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