ИСТИНА

Актуальность работы Возможность точного предсказания вязкости силикатных расплавов — задача, стоящая перед учеными и инженерами уже несколько десятилетий и до сегодняшнего дня не потерявшая своей актуальности. В металлургии и энергетике вязкость силикатных расплавов в значительной мере определяет качество выплавляемого металла, расход энергоносителей, имеет непосредственное влияние на такие процессы, как выпуск шлака, отделение металла от шлака, налипание капель, разрушение огнеупора. Таким образом, возможность доопытного определения достоверных значений вязкости при заданных температуре и химическом составе позволит подбирать оптимальные условия для выплавки металла, продлить срок службы печей и газификаторов, снизить энергозатраты. Поскольку экспериментальное определение вязкости многокомпонентных шлаков требует значительных ресурсов и зачастую связано с серьезными техническими трудностями, рациональным подходом является прогнозирование вязкости на основе физико-химического и математического моделирования. Несмотря на значительное количество доступных результатов экспериментальных измерений вязкости силикатных систем, до сих пор не существует модели, применимой как в широком диапазоне химических составов, так и в интервале температур, включающем не только жидкие, но и переохлажденные шлаки. В настоящей работе представлено и проанализировано три метода моделирования вязкости силикатных расплавов, включающих традиционный физический подход, представленный модификацией модели Аврамова, и два метода машинного обучения — линейную регрессию и искусственную нейронную сеть. Предложена модель коллектива, объединяющая разработанные подходы. Система SiO2 – Al2O3 – CaO – Na2O – K2O, исследуемая в работе, определена в соответствии с результатами анализа шлаков медеплавильного производства. Оксиды системы не только входят в состав широкого спектра металлургических шлаков, но также являются основой для силикатных систем, применяемых в производстве промышленных стекол оконного, посудного, медицинского, строительного назначения и др. Цели и задачи работы Целью работы является разработка модели вязкости, применимой в широком интервале химических составов и диапазоне температур, включающем как жидкие, так и переохлажденные расплавы. Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи: 1. Разработка физико-химической модели вязкости для системы SiO2 – Al2O3 – Na2O – K2O и ее подсистем. 3 2. Оценка возможности применения методов машинного обучения для моделирования вязкости силикатных расплавов. 3. Разработка и сравнение выбранных подходов машинного обучения для описания вязкости многокомпонентной системы SiO2 – Al2O3 – CaO – Na2O – K2O. Научная новизна диссертационной работы: 1. Представлена модификация модели Аврамова для физико-химического моделирования вязкости силикатных расплавов в системе SiO2 – Al2O3 – Na2O – K2O, позволяющая прогнозировать вязкость в полном диапазоне составов и в интервале температур от переохлажденных до полностью жидких расплавов. Модель обладает значением средней абсолютной ошибки на 60% меньшим по сравнению с предыдущей модификацией модели Аврамова, таким образом предлагая существенное увеличение точности моделирования вязкости. 2. Разработана модель на основе метода множественной линейной регрессии, описывающая вязкость шлаков в многокомпонентной системе SiO2 – Al2O3 – CaO – Na2O – K2O в полном интервале составов и диапазоне температур от переохлажденных до полностью жидких расплавов. Полученная модель немногим уступает в точности разработанной модификации модели Аврамова, однако при этом требует меньше времени на разработку и расширение и не использует структурной информации. 3. Разработана модель вязкости силикатных расплавов на основе искусственной нейронной сети, описывающая вязкость шлаков в многокомпонентной системе SiO2 – Al2O3 – CaO – Na2O – K2O. Модель позволяет наиболее точно описать имеющиеся экспериментальные данные, обладая средней абсолютной ошибкой моделирования меньшей на 33 и 36 % по сравнению с предложенной модифицированной моделью Аврамова и моделью линейной регрессии, соответственно. 4. Представлена модель коллектива, объединяющая разработанные методы и сравнимая по точности с моделью нейронной сети, при этом обладающая большей интерпретируемостью за счет включения в состав модифицированной модели Аврамова и модели линейной регрессии. Положения, выносимые на защиту: 1. Модификация модели вязкости силикатных расплавов Аврамова и полученные зависимости вязкости от состава и температуры для системы SiO2 – Al2O3 – Na2O – K2O. 2. Модель вязкости силикатных расплавов, разработанная на основе метода множественной линейной регрессии, полученные моделью зависимости вязкости от состава и температуры для системы SiO2 – Al2O3 – CaO – Na2O – K2O. 4 3. Архитектура модели искусственной нейронной сети, разработанной для моделирования вязкости силикатных расплавов, полученные моделью зависимости вязкости от состава и температуры для системы SiO2 – Al2O3 – CaO – Na2O – K2O. Практическая значимость работы Разработанные модели позволяют оценивать вязкость не только полностью жидких, но и переохлажденных силикатных расплавов, тем самым расширяя температурный интервал применимости по сравнению с другими существующими методами. В то время как разработанная модификация модели Аврамова может быть рекомендована для использования в составе термодинамического программного обеспечения, предложенные модели, построенные на основе методов машинного обучения, могут быть полностью реализованы на базе открытого программного обеспечения. При дальнейшем расширении предложенные модели могут быть рекомендованы для применения на предприятиях металлургической, стекольной и энергетической отраслей с целью повышения эффективности технологических процессов, связанных с использованием силикатных расплавов.