METHOD FOR PREDICTING IMPURITY CONCENTRATION OF MOLTEN IRON, METHOD FOR MANUFACTURING MOLTEN IRON, METHOD FOR CREATING TRAINED MACHINE LEARNING MODEL, AND APPARATUS FOR PREDICTING IMPURITY CONCENTRATION OF MOLTEN IRON

Provided is a method for predicting the impurity concentration of molten iron, whereby the precision of predicting the impurity concentration of molten iron that will become a tramp element can be improved in refining molten iron using an electric furnace. According to the method for predicting the impurity concentration of molten iron to be refined in an arc electric furnace facility after refining, at least one among the amount of each of a plurality of iron-based scraps which are divided by type, the impurity concentration of the molten iron in the precedent charge, the remaining amount of molten iron in the precedent charge, and the market transaction price information of the impurities is input to an impurity concentration prediction model, and the impurity concentration of the molten iron in the subsequent charge is output. L'invention concerne un procédé de prédiction de la concentration d'impuretés d'un fer fondu, permettant d'améliorer la précision de prédiction de la concentration d'impuretés du fer fondu pouvant devenir un élément de trace dans l'affinage du fer fondu à l'aide d'un four électrique. Selon le procédé de prédiction de la concentration d'impuretés du fer fondu à affiner dans une installation de four électrique à arc après affinage, au moins une variable parmi la quantité de chaque déchet d'une pluralité de déchets à base de fer divisés par type, la concentration d'impuretés du fer fondu dans la charge précédente, la quantité restante de fer fondu dans la charge précédente et les informations de prix de vente au marché des impuretés est entrée dans un modèle de prédiction de concentration d'impuretés, et la concentration d'impuretés du fer fondu dans la charge suivante est délivrée. 電気炉を用いた溶鉄の精錬において、トランプエレメントとなる溶鉄の不純物濃度の予測精度を向上できる、溶鉄の不純物濃度の予測方法を提供する。 アーク電気炉設備において精錬される溶鉄の精錬後の不純物濃度の予測方法であって、種類ごとに区分される複数の鉄系スクラップのそれぞれの装入量と、前チャージにおける溶鉄の不純物濃度、前チャージの残湯量及び不純物の市場取引価格情報のうちの少なくとも１つと、を不純物濃度予測モデルに入力して、後チャージにおける溶鉄の不純物濃度を出力する。