데이터 기반 전기로 승온기 탄소 투입량 결정 모델

신동현; 하혁준; 이권영

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 신동현 (한동대학교) 하혁준 (한동대학교) 이권영 (한동대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2024년 학술대회

발행연도: 2024.11

수록면: 1,964 - 1,968 (5page)

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In the Electric Arc Furnace (EAF) process, the prediction of carbon inputs has a major impact on the properties and quality of steel. However, until now, the prediction of carbon inputs has relied heavily on operator experience, making it vulnerable to human error. This research aims to develop a model for predicting the amount of carbon addition in the EAF process, which significantly impacts steel quality and energy efficiency. In this study, four modeling techniques were examined: linear regression, random forest, SVM, and XGBoost. During the training phase, various combinations of features were considered, selecting only the most influential variables for carbon addition. It was demonstrated that splitting the data according to domain knowledge was more effective for improving model performance than using the data as-is. After validating the models using 10% of the data, random forest achieved the highest prediction accuracy.

#전기로(Electric Arc Furnace, EAF) #탄소 투입량(Carbon Input) #모델링(Modeling) #머신러닝(Machine learning) #군집분석(Cluster Analysis)

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