核心提示：摘 要:高爐煉鐵系統的輔料資源在配合含鐵主料資源的轉換過程中，加入方式、設備狀態、操作參數等決定了不同的高爐綜合焦比。本文在對高爐生產工藝中各輔料資源運行特性進行深入研究和分析的基礎上，找出影響高爐綜合焦比的主要因素，并采用 BP 神經網絡模型擬合綜合焦比與主要影響因素間的映射關系。在此基礎上以綜合焦比最低為目標，以某鋼鐵公司 6#高爐實際生產數據為依據，采用遺傳算法對綜合焦比的主要影響因素進行參數優化。結果表明，該方法對降低綜合焦比科學、有效。