转炉炼钢过程中，出钢时的脱氧合金化是相对独立而又十分重要的部分。为了保证下一步顺利浇铸或精炼，要在出钢过程中根据钢种要求加入一定量的脱氧合金剂，使钢水达到规定的脱氧程度。脱氧的同时，还要使钢水中硅、锰及其他元素的含量符合规程要求，以达到合金化的目的。传统的炼钢过程控制中，合金加人量的确定通常凭借操作人员的经验按比值推算来完成，计算结果误差较大，降低了脱氧合金化效果。
目前，使用较多的加料计算方法有参考炉次法，回归分析[!]和BP神经网络等l3j。这些方法都将出钢时钢水的各成分含量作为输入变量，合金加入量作为输出变量，直接建立拟合关系。本文提出了一种利用合金元素收得率预报模型来计算合金加入量的方法，该方法在分析出钢脱氧合金化过程机理的基础上，利用支持向量机建立了合金收得率预测模型，并根据预测结果推算合金加入量。
该模型能准确地预报出符合当前炉况的合金元素收得率，在对Q235B实际生产数据进行仿真时，误差均方值达到0．2062，误差范围为±0．03t的准确率为88．57。与增量回归和BP神经网络直接拟合终点条件和合金加入量之间关系的方法相比，本方法充分利用了收得率这一重要的变化参数，达到了更好的效果，证明了该方法在实际生产中的可行性。