精炼炉终点温度准确控制的目的是以规定时间为连铸提供合格温度和成分的钢液。现有的终点温度控制方法大多基于钢水温度的点预报模型，预报结果不包含不确定度信息，控制效果与期望存在偏差。
　　因此本文考虑升温过程和脱硫过程的工艺耦合关系，基于钢水温度和硫含量的区间预报模型，利用包含不确定性信息的区间预报结果，对终点温度涉及的过程变量进行优化设计，实现对精炼炉终点温度的区间控制。
　　首先，本文根据精炼工序的特点，将精炼过程分为造渣阶段和温度精调阶段，分析各阶段对温度控制不同的工艺要求。并且根据工艺特点分析精炼过程中存在的不确定性特征。为解决点预报结果不包含不确定性信息的问题，根据相关文献采用基于区间神经网络的钢水温度区间预报方法，从模型的不确定度和数据的不确定度两方面来计算和建立钢水的区间温度预报模型。同时，考虑升温过程和脱硫过程存在工艺耦合的特点，建立基于无偏估计的硫含量区间预报模型。
　　基于硫含量区间预报和温度区间预报的区间结果，结合两个阶段对温度控制涉及的过程参数的工艺要求，建立含有区间数的约束模型。另外，以精炼经济成本作为目标函数建立最终的区间优化模型，对精炼过程的供电过程和造渣量进行优化设计。
　　最后，针对这种区间优化问题，采用区间分析的方法对模型中的区间数进行处理并采用区间优化算法对模型进行求解。一方面是对区间预报结果的灵活运用，另一方面也是为精炼过程参数的优化设计这一全局优化问题提供一种新的思路和研究方向。最终的计算结果验证了本文的优化方案在满足精炼过程的工艺参数要求前提下，实现了经济成本的节约。