Objetivo The project objective is to improve end-point analysis and temperature control in the BOS process through the application of neural networks to current computer models for primary charge balancing, sub-lance end-blow control and end-point analysis prediction. Conventional statistical process models based on thermal or physical logic are limited in their ability to account for interrelated variables whose influence is not well understood. Neural networks with their self-learning capabilities are expected to be more accurate, faster and more precise. Programa(s) ECSC-STEEL C - Medium-term guidelines for the ECSC steel RTD programme of research and pilot/demonstration projects, 1996-2002 Tema(s) C1 - Primary steelmaking Convocatoria de propuestas Data not available Régimen de financiación CSC - Cost-sharing contracts Coordinador British Steel plc Aportación de la UE Sin datos Dirección Moorgate S60 3AR Rotherham Reino Unido Ver en el mapa Coste total Sin datos Participantes (2) Ordenar alfabéticamente Ordenar por aportación de la UE Ampliar todo Contraer todo INSTITUT FÜR BERGWERKS- UND HÜTTENMASCHINENKUNDE DER RWTH AACHEN Alemania Aportación de la UE Sin datos Dirección Wüllnerstrasse, 2 52056 AACHEN Ver en el mapa Coste total Sin datos KONINKLIJKE HOOGOVENS Países Bajos Aportación de la UE Sin datos Dirección 1970 CA IJMUIDEN Ver en el mapa Coste total Sin datos
