摘要
本发明公开了一种基于fluent的高炉风口回旋区的预测方法,包括:收集目标高炉的生产数据,确定高炉的风口的结构参数;高炉回旋区的模拟采用Fluent+DEM的方法建立单个风口回旋区内流动和燃料燃烧的数学模型;通过输入不同的高炉风口参数,由Fluent+DEM得到相应的风口回旋区的特征参数;计算目标高炉的工况,确定不同情况下的输入和输出特征,并以此作为样本;采用神经网络的方法对样本进行训练,得到高炉风口回旋区的预测模型;利用训练好的高炉风口回旋区的预测模型,提取高炉的实时风口生产数据,对当前的高炉风口回旋区的特征参数进行实时预测。本预测方法可高效地完成高炉风口回旋区形状的计算,且准确度较高。