《智能钢铁冶金技术》论文
智能钢铁冶金技术论文1500字
智能钢铁冶金技术论文1500字一、钢铁废水的来源废水的来源：高炉和热风炉的冷却、高炉煤气的洗涤、炉渣水淬和水力输送是主要的用水装置.此外还有一些用水量较小或间断用水的地方。
以用水的作用来看。
炼铁厂的用水可分为：设备间接冷却水：设备及产品的直接冷却水：生产工艺过程用水及其他杂用水。
随之而产生的废水也就是间接冷却废水、设备或产品的直接冷却废水及生产工艺过程中的废水炼铁厂生产工艺过程中产生的废水主要是高炉煤气洗涤水和冲渣废水。
二、钢铁废水的特点废水的水量和水质：炼铁厂的所有给水。
除极少量损失外，均转为废水.所以用水量基本上与废水量相当。
高炉煤气洗涤水是炼铁厂的主要废水.其特点是水量的，悬浮物含量高，含有酚、氰等有害物质，危害大，所以它是炼铁厂具有代表性的废水。
三、常见钢铁废水的处理方法废水处理的技术路线：主要的处理技术有悬浮物的去除、温度的控制、水质稳定、沉渣的脱水与利用、重复用水等五方面内容。
悬浮物的去除：炼铁厂废水的污染. 以悬浮物污染为主要特征。
高炉煤气洗涤水悬浮物含量达lO00~3000mg/L. 经沉淀后出水悬浮物含量应小于150mg/L。
鉴于混凝药剂近年来得到广泛应用. 高炉煤气洗涤水大多采用聚丙烯酰胺与铁盐并用，都取得良好效果温度的控制：用水后水温升高.通称热污染，循环用水而不排放.热污染不构成对环境的破坏。
但为了保证循环，针对不同系统的不同要求.应采取冷却措施。
炼铁厂的几种废水都产生温升，由于生产工艺不同，有的系统可不设冷却设备，如冲渣水。
水温度的高低. 对混凝沉淀效果以及解垢与腐蚀的程度均有影响。
设备间接冷却水系统应设冷却塔，而直接冷却水或工艺过程冷却系统，则应视具体情况而定。
水质稳定：水的稳定性是指在输送水过程中.其本身的化学成分是否起变化，是否引起腐蚀或结垢的现象。
既不结垢也不腐蚀的水称为稳定水控制碳酸盐解垢的方法如下：(1)酸化法：酸化法是采用在水中投加硫酸或者盐酸，利用CaSO4、CaCI3的溶解度远远大于CaC0 的原理，防止结垢。
冶金业智能冶炼技术
冶金业智能冶炼技术随着科技的不断进步，智能化技术在各个行业得到广泛应用，冶金业也不例外。
智能冶炼技术的引入，不仅提高了生产效率，降低了能耗，还有效地改善了工作环境和安全性。
本文将重点介绍冶金业智能冶炼技术在炼铁、炼钢以及有色金属冶炼方面的应用及其带来的影响。
一、炼铁智能冶炼技术的应用智能化技术的应用使得炼铁产业迎来了巨大的转变。
首先，在炼铁过程中，智能化技术通过传感器、自动化控制系统等设备，实现了高精度的物料计量、温度控制和排放监测，大幅提高了生产线的效率和稳定性。
其次，智能控制系统能够准确地监测高炉内部的温度、压力等参数，及时发现问题并进行调整，避免了设备故障和生产事故的发生。
此外，智能冶炼技术还能够通过数据分析与优化，实现煤气利用率的提高，降低能源消耗，减少环境污染。
二、炼钢智能冶炼技术的应用智能冶炼技术在炼钢行业的应用同样取得了显著成果。
一方面，通过引入智能化的感知和控制系统，炼钢厂能够实现自动化操作，大大提高了生产效率和产品质量。
例如，智能化的温度控制系统能够实时监测炼钢过程中的温度变化，并按照设定的参数自动调整操作，确保钢材的质量。
另一方面，智能化技术还可以实现钢铁企业整体生产过程的可视化管理，对生产和运营管理提供全方位的监测和分析。
通过大数据分析，可以为企业提供优化决策和进一步提高资源利用效率的建议。
三、有色金属冶炼智能化技术的应用除了炼铁和炼钢，智能化技术在有色金属冶炼领域也发挥着重要作用。
通过智能冶炼技术的引入，有色金属冶炼企业能够实现从矿石到金属的全程自动化生产。
例如，智能化的感知和控制系统能够实时监测冶炼过程中的温度、压力、液位等参数，并通过自动调节设备来保持稳定的工艺条件。
此外，智能冶炼技术还能够实现有色金属冶炼过程中的废气和废水处理，减少对环境的污染。
总结冶金业智能冶炼技术的应用，极大地改善了生产效率、产品质量和工作环境，推动了冶金行业的可持续发展。
然而，智能化技术的应用也面临一些挑战，包括高成本、技术培训等。
钢铁冶炼中的人工智能技术应用
钢铁冶炼中的人工智能技术应用钢铁工业一直是国家经济发展的重要支柱之一。
然而，传统的钢铁冶炼技术存在一定的问题，如生产效率低、质量难以保证和环境污染等。
随着科技的进步，人工智能技术逐渐被应用于钢铁冶炼，以提高质量和效率，降低成本和环境污染。
人工智能在钢铁冶炼中的应用主要集中在三个方面：工艺优化、生产自动化和质量控制。
工艺优化钢铁冶炼工艺是繁琐而复杂的过程，需要经验丰富的工人进行操作。
然而，这种方法容易引起操作失误和质量问题。
人工智能技术通过模拟流程和数据预测等方式，能够提高生产效率和产品质量。
例如，采用人工智能技术对生产流程进行模拟，能够预测生产过程中可能出现的问题，让工人提前做好防患于未然的准备。
此外，与人类经验相比，人工智能技术可以更快更准确地调整和优化生产参数，提高生产效率。
生产自动化传统的钢铁冶炼工艺需要许多工人进行手动操作，这不仅容易造成人员管理难度，而且工人的参与会导致产品不稳定。
随着人工智能技术的应用，钢铁冶炼工厂实现了自动化生产，减少了人工干预的影响，同时减少了工人的工作强度。
自动化生产不仅提高了生产效率，还大大降低了工作安全隐患。
质量控制质量是钢铁工业的生命线。
人工智能技术在钢铁冶炼中应用，不仅可以提高生产效率，还可以保证产品质量。
人工智能技术可以对钢铁生产过程进行实时监测和控制，及时发现问题，减少产品次品率。
例如，钢铁生产中的温度、气体、成分等数据可以通过传感器获取，通过人工智能算法对数据进行分析并预测质量问题，提前发现和解决生产中可能出现的问题，确保产品质量的稳定性以及生产的可持续性。
总之，人工智能技术的应用为钢铁工业提供了更高效、高质量、低成本和可持续的生产方式。
随着人工智能技术的不断发展和应用，传统钢铁冶炼工艺将迎来一次巨变。
未来，随着人工智能技术的不断完善，相信钢铁行业的生产效率和产品质量会不断提升，为国家经济发展做出更大的贡献。
冶金业智能冶炼技术
冶金业智能冶炼技术智能冶炼技术作为冶金业的重要发展方向，以其高效、低耗、环保的特点，促进了冶金行业的转型升级。
本文将介绍冶金业智能冶炼技术的发展现状、应用场景以及前景展望。
一、智能冶炼技术的发展现状近年来，随着人工智能、物联网、大数据等技术的发展，智能冶炼技术在冶金业中逐渐得到应用。
智能冶炼技术以矿石预处理、炉料调控、熔体控制、废气回收等环节为重点，通过自动化设备和智能系统的协同作业，实现冶金生产全过程的优化和控制。
在矿石预处理方面，智能冶炼技术可以对矿石成分进行智能分析和筛选，提高炉料的品质和利用率。
在炉料调控方面，智能冶炼技术可以根据炉内温度、压力等参数实时调节炉料投入量和比例，实现冶炼过程的自动化控制。
在熔体控制方面，智能冶炼技术可以通过温度、氧气流量等参数的监测和控制，实现熔体成分的精准控制和冶炼反应的优化。
在废气回收方面，智能冶炼技术可以对废气进行实时监测和处理，减少废气排放对环境的污染。
二、智能冶炼技术的应用场景智能冶炼技术在冶金业中有广泛的应用场景。
首先，智能冶炼技术可以应用于高炉冶炼过程中，通过实时监测和控制炉料的配比和温度，提高高炉的冶炼效率和产能。
其次，智能冶炼技术可以应用于炼钢过程中，通过控制熔化温度和氧气流量，优化熔池的成分和温度分布，提高钢水的质量和纯度。
此外，智能冶炼技术还可以应用于有色金属冶炼、铸造、热处理等领域，实现生产过程的自动化和智能化。
三、智能冶炼技术的前景展望智能冶炼技术作为冶金业的未来发展趋势，具有巨大的潜力和前景。
首先，智能冶炼技术可以提高冶炼过程的效率和产能，降低能耗和生产成本，提高企业的竞争力。
其次，智能冶炼技术可以减少废气和废水的排放，改善环境质量，实现可持续发展。
此外，智能冶炼技术还可以提高产品的质量和品种，满足市场的不同需求，促进冶金行业结构调整和升级。
然而，智能冶炼技术的推广和应用还面临一些挑战和问题。
首先，智能冶炼技术需要大量的数据支持和精准的算法模型，对技术人才的需求较大。
智能制造技术在冶金工业中的应用
智能制造技术在冶金工业中的应用冶金工业作为现代工业的重要组成部分，一直以来都扮演着至关重要的角色。
随着科技的进步和智能制造技术不断发展，冶金工业也在逐渐应用智能制造技术以提高生产效率、优化工艺流程和提升产品质量。
本文将探讨智能制造技术在冶金工业中的应用，并分析其优势和挑战。
一、智能机器人在冶金工业中的应用智能机器人是智能制造技术中的重要组成部分，其在冶金工业中的应用日益广泛。
首先，智能机器人可以用于冶金设备的自动化操作。
传统的冶金工艺需要大量的人工干预，操作不仅费时费力，还存在安全隐患。
而智能机器人可以替代人工完成生产线上的各种操作，提高生产效率和质量，并降低劳动强度。
其次，智能机器人还可以用于冶金设备的巡检和维护，及时发现故障并进行修复，减少停机时间和产生损失。
此外，智能机器人还能够在冶金企业中进行物流、仓储等各个环节的自动化管理，提高供应链的效率。
二、大数据分析在冶金工业中的应用大数据分析是智能制造技术的核心之一，其在冶金工业中的应用也具有重要意义。
利用大数据分析技术，冶金企业可以实时采集和分析生产过程中产生的大量数据，从而优化生产工艺和流程。
首先，大数据分析可以帮助冶金企业实现精准生产，通过对数据的分析和挖掘，得出更加准确的生产计划和工艺参数，提高产品的一致性和稳定性。
其次，大数据分析还可以帮助冶金企业进行质量控制，实时监测产品质量，及时发现和解决质量问题，提高产品合格率。
此外，大数据分析还可以帮助冶金企业进行成本控制，根据数据的分析结果，调整生产过程和资源配置，降低生产成本。
三、物联网技术在冶金工业中的应用物联网技术是智能制造技术中的关键技术之一，其在冶金工业中的应用也越来越广泛。
首先，物联网技术可以实现冶金设备的远程监控和管理。
通过传感器和通信技术，将冶金设备的运行状态实时传输到中央控制室，及时监测设备的工作情况，提前预警并解决潜在的故障。
其次，物联网技术还可以实现物料和信息的全生命周期管理，通过对物料的追溯和管理，提高供应链的可视性和可控性。
钢铁行业智能冶炼
钢铁行业智能冶炼智能技术的快速发展正在逐渐渗透到各行各业，钢铁行业也不例外。
智能冶炼作为一个创新的生产方式，正逐渐成为钢铁行业的主要发展方向。
本文将探讨钢铁行业智能冶炼的现状、优势以及未来的发展趋势。
一、智能冶炼简介随着科技的迅猛发展，钢铁企业日益意识到传统冶炼方式存在的一些问题。
传统冶炼方法通常需要大量人工操作，无法充分利用资源，且存在一定的安全风险。
智能冶炼通过引入人工智能、大数据、物联网等技术手段，实现冶炼过程的自动化、智能化和精细化，从而提高生产效率和产品质量。
二、智能冶炼的优势1.提高生产效率：智能冶炼能够实现冶炼过程的自动化控制，减少人工干预，从而提高生产效率。
智能冶炼设备能够实时监测和调整冶炼参数，确保冶炼过程的稳定性和效率。
2.降低能耗和排放：智能冶炼通过优化能源利用和减少废气废水的产生，实现了能耗和环境排放的降低。
智能冶炼设备可以精确控制燃烧过程，提高能源利用效率，减少二氧化碳等有害气体的排放。
3.提高产品质量：智能冶炼可以实现对冶炼过程的精细化控制，提高产品质量。
通过智能监测和分析数据，及时发现和纠正冶炼过程中的问题，确保产品的合格率和成品率。
4.安全性更高：智能冶炼设备可以实时监测冶炼过程中的温度、压力等参数，及时发现隐患，避免事故的发生。
自动化控制系统可以有效减少人为操作的风险，提高工作安全性。
三、智能冶炼的发展趋势1.人工智能在冶炼中的应用：随着人工智能技术的不断发展，将会出现更多智能化的冶炼设备。
通过人工智能技术，冶炼设备可以实现自主学习和决策，进一步提高冶炼过程的智能性和稳定性。
2.物联网技术的融入：物联网技术将为智能冶炼提供更广阔的发展空间。
通过将各个环节的冶炼设备实现互联互通，可以实现冶炼过程的全面监控和协调控制，提高生产效率。
3.大数据分析的应用：大数据分析可以帮助钢铁企业更好地了解生产过程，挖掘数据背后的规律，及时发现和解决问题。
通过大数据分析，钢铁企业可以实现冶炼过程的优化调整，进一步提高生产效率和产品质量。
智能钢铁制造技术的研究与前沿
智能钢铁制造技术的研究与前沿随着信息科技的不断发展，智能制造技术在各行业中应用越来越广泛，钢铁制造行业也不例外。
智能钢铁制造技术是利用大数据、云计算、人工智能等技术，对钢铁制造过程进行智能化控制和管理，从而实现优化生产、提升效益、降低成本和环保等目的。
本文将对智能钢铁制造技术的研究和前沿进行探讨。
智能钢铁生产管理系统传统的钢铁生产管理方式大多是依靠经验和感觉，管理效率低下，容易出现误差和浪费。
而智能钢铁生产管理系统则是利用大数据、云计算、物联网等技术，对钢铁生产全过程进行监控和分析，实现生产全过程的智能化控制和管理。
智能钢铁生产管理系统可以通过传感器、智能算法等技术实现对钢铁生产过程的自动化控制，较大程度地提高生产效率和稳定性，从而降低成本，提高盈利水平。
智能钢铁质量控制系统钢铁产品质量的好坏直接关系到企业的经营效益和市场竞争力。
传统的钢铁产品质量控制采取的是抽检方法，效率低下、不科学、甚至会产生误判，从而影响钢铁产品的质量。
智能钢铁质量控制系统则是利用大数据分析、人工智能等技术，对钢铁生产质量进行实时监测和分析，及时进行反馈控制，实现过程管控和质量保障。
与传统方法相比，智能钢铁质量控制系统能够提高钢铁产品的质量稳定性和准确性，避免质量控制过程中的误差和浪费，从而提高钢铁企业的市场竞争力和盈利水平。
智能钢铁生产优化系统钢铁生产过程中存在着各种不确定因素，如原料成分的变化、生产设备的磨损和故障等。
如何通过优化生产过程，实现高效稳定的钢铁生产，是钢铁企业智能化发展的重要问题。
智能钢铁生产优化系统是利用大数据和人工智能等技术，在钢铁生产全过程中进行数据分析和优化决策，减少生产成本和能源消耗，增强生产效益和环保效果。
智能化智铁车间传统的钢铁生产车间存在着管理不规范、设备老化、作业环境不良等问题。
智能化智铁车间是利用物联网、人工智能等技术，对钢铁生产车间进行智能电气化控制和监测，实现设备自动化控制和健康监测，避免了传统车间中的安全隐患和人工误操作等问题。
基于智能控制的智能冶炼技术优化研究
基于智能控制的智能冶炼技术优化研究智能化技术的快速发展为各个行业带来了巨大的变革机遇，冶炼行业也不例外。
智能控制技术作为一项关键技术，为冶炼过程中的操作和控制提供了新的可能性。
本文将对基于智能控制的智能冶炼技术进行优化研究，并探讨其在冶炼工艺中的应用。
一、智能控制技术的发展与应用随着人工智能和自动化技术的不断进步，智能控制技术逐渐成为优化冶炼工艺的重要手段。
智能控制技术通过利用大数据分析、模型预测控制等方法，实现冶炼工艺的自动优化与调节，大大提高了生产效率和产品质量。
在智能控制技术的应用中，数据的采集和处理是至关重要的一环。
通过传感器等设备对冶炼过程中的温度、压力、浓度等关键参数进行实时监测，并将数据反馈给智能控制系统。
系统利用这些数据分析冶炼过程的变化趋势，进一步确定最佳的操作参数，并实时对冶炼设备进行控制与调节。
二、基于智能控制的智能冶炼技术优势1. 提高冶炼效率：智能冶炼技术利用大数据分析和模型预测控制等方法，实现冶炼过程的自动优化与调节。
相比传统的手动操作，智能冶炼技术能够更精确地控制冶炼参数，提高冶炼效率，减少资源和能源的浪费。
2. 优化产品质量：智能冶炼技术能够根据实时数据对冶炼过程进行实时监测和调节，减少因工艺波动导致的产品质量问题。
通过提高冶炼过程的稳定性和一致性，智能冶炼技术能够提高产品的一致性和品质，满足客户的需求。
3. 提升安全性：智能冶炼技术能够减少人为失误，降低事故风险。
智能控制系统能够实时监测冶炼设备的状态，并及时发出警报，帮助工作人员采取相应的措施，保障冶炼过程的安全运行。
三、智能冶炼技术优化策略1. 数据模型优化：通过对大数据的分析和建模，可以发现冶炼过程中存在的潜在问题和改进空间。
同时，通过建立准确的模型，预测出最佳的操作参数，从而实现冶炼过程的优化与调节。
2. 系统集成优化：将智能控制系统与冶炼设备进行集成，实现全程智能化的控制与调节。
通过对冶炼过程中的各个环节进行优化，实现整体冶炼效率的提升。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《智能钢铁冶金技术》论文
智能钢铁冶金技术是钢铁工业领域中的一个重要分支，它的主要目的是提高企业成本效益，提高产品质量。
然而目前我国钢铁工业在智能钢铁冶金方面存在许多不足之处。
虽然目前我国智能钢铁冶金技术已经有了相当的进展，但还不能完全替代传统冶金工业中所使用的技术。
因此，在发展过程中，应将两者进行有效地结合起来。
首先考虑如何建立智能高炉冶炼基础数据平台。
其次对传统冶金法进行理论创新，提出了基于数据挖掘方法来分析处理各种参数的方法；最后根据智能高炉冶炼机理，给出了一种通过使用先进计算和算法实现自动建模、计算出最佳参数的新方法。
该方法可在一定程度上提高炼钢生产技术含量和经济效益，但该方法尚未在工业生产中得到广泛应用。
1智能高炉的概念
智能高炉主要是指对炼钢过程进行自动化的智能控制。
通常情况下，在智能化的基础上对
工艺参数进行优化。
因此，在实际生产中，可通过设定条件来控制高炉的炉容大小、燃料消耗、炉料分布等。
但是这并不是最终目的。
为了实现全面管理，必须做到无人化操作[1]。
同时，为了更好地控制炼钢过程，还应建立智能化生产调度中心，实现高炉全过程信息实时监控和智能控制，以提高炼钢过程生产调度效率和经济效益。
智能高炉从本质上说是一种由计算机技术和现代技术组合而成的新型计算机模拟技术和数学计算技术相结合的新型自动化产品和系统。
当前国内许多钢铁企业都在积极开发并使用这一新型科技产品和系统。
2传统冶金法模型
在智能钢铁冶金技术的发展过程中，传统的冶金方法仍然占据着主导地位。
虽然钢铁工业
也是一个相对稳定和成熟的行业，但在工业生产过程中与传统技术相比存在着一定程度上的差距，为了促进智能钢铁冶金技术的发展，必须对传统冶金法做相应的改进和完善，以提高其生产效率和产品质量，从而提高企业生产效益，改善工人福利并提高企业竞争力。
传统冶金法是以炉渣为原料直接熔炼或以冶炼炉渣为原料熔炼炉渣为原料进行冶炼的一种方法。
其主要优点是：①可以将炉渣分解成小块；②在操作过程中无需大量能源消耗；③在冶炼过程中炉渣中主要成分不易流失；④炉内炉渣分解后可直接进入冶金炉进行熔炼；⑤可将还原性渣处理成中性渣后进行生产；
⑥在生产过程中不需要燃烧燃料和消耗任何能源。
然而，传统的冶金法也存在一些问题和缺陷：①随着炼钢工艺与技术在不断发展进步中，一些新技术越来越先进但是目前尚未应用到炼钢生产工作上。
②传统冶金法中存在某些工艺方法和关键设备不能很好地应用于传统冶金工序中。
③该系统容易受到干扰因素影响；④在实际作业过程中难以建立统一规则、标准一致的模型和规则来适应环境变化等方面存在一定不足。
因此，必须通过理论创新来完善传统冶金法的机理并解决其问题以便更好地适用于工业生产的发展需求。
3数据挖掘算法
数据挖掘是一个十分复杂的过程。
它不仅需要从数据中提取有用的信息，而且还需要对各
种信息进行建模。
首先要确定建模方法和步骤。
它包括：从数据选择到建模流程（数据准备、数据管理、建模）和数据清洗之间关系的建立。
在建模过程中，一般需要对数据中的变量（如：变量之间的相关关系）以及变量之间的交互关系确定和建模步骤。
其次，将建模所得信息与系统当前状态信息融合在一起。
以一个企业为例，需要从生产系统中提取和分析出所有与生产相关的数据元素（如：炉号、炉前温度、转炉温度、压力、炉缸数量、燃料种类、废钢用量）以及所有与炉前过程相关的数据元素（如：温度、水分、氧含量、金属成分）以及它们之间的交互关系（如：炉缸数量、废钢质量）等等。
最后要结合智能高炉冶炼机理进行建模并得到最佳冶炼参数[2]-1。
4模型的设计及应用
基于上述分析，本文提出了一种智能化高炉冶炼模型，中包含了炼铁、炼钢和冶金过程中
的主要设备和工艺参数。
该模型采用的算法为基于数据挖掘方法的数据挖掘。
由图4可知，目前
许多企业都使用人工智能算法对智能设备进行管理。
当设备出现故障时，可以对这些机器运行进行实时监测以及异常数据的处理。
此外，也有一些方法可以对智能化管理起到一定作用。
例如当出现非正常生产时，它可以监控高炉铁水成分分布状况，并且根据检测到的异常结果调整烧结操作方案，使烧结条件更加稳定。
为了更好地利用系统资源，实现最佳炼铁工艺与控制策略，该模型包括高炉的基本情况和各种参数、以及相应的炼钢方法和技术。
本模型用于模拟智能高炉冶炼系统中各种设备、工艺参数。
5结论
由于我国智能钢铁冶金的发展速度非常快，因此必须加快建设。
在提高钢铁产品质量方面，智能高炉冶炼技术是必不可少的。
如果这些方法能得到推广，那么就可以达到减少污染、节约能源、降低成本、提高产品质量效果，并实现节能降耗的目的。
本文将建立高炉冶炼基础数据平台，并根据高炉冶炼机理总结出一种通过使用先进计算和算法实现自动建模、计算出最佳参数的新方法――“基于神经网络数据挖掘分析方法”。
该方法以人工智能技术为基础，采用先进计算技术和算法将海量数据高效处理和分析，并将有效地避免信息泄露问题发生。
该方法是由人工建立炉体参数模型，由经验丰富的专家进行自动计算得到。
最后使用数学方法对其进行模拟并将结果显示在屏幕上时出现在不同角度下以显示出不同效果。
6结束语
本文提出的新型理论模型是目前基于传统冶金法的模型。
根据以上理论模型的分析和优化，提出了一种利用数据挖掘方法处理模型的新方法。
在处理过程中，利用该模型，可以将冶金流程的各个环节有效地结合起来，从而使得炉缸中冶金物质的浓度以及金属成分有效地得到控制，从而使生产系统得到更好的优化配置。
该方法具有很强的实际意义和价值，但仍存在一些问题：在实际操作中，它需要大量人员以及复杂的计算机网络支持；在使用该算法时必须进行多次循环操作；与传统方法相比效果不佳；数据分析工作效率低等等问题。
此外，其主要缺陷在于该方法过于依赖于经验论、统计学等传统方法的理论基础。
因此在实际应用中还存在着诸多不足之处：对于大型高炉而言，如果使用传统冶金法计算燃料比而不是采用现代技术所计算出来的数据并不能有效地应用于实际操作中；基于数据挖掘方法分析处理出最佳参数的新方法尚未在工业生产中得到广泛应用。
因此需要加强相关理论基础研究和算法理论创新开发。