钢铁价格

摘要： 7月份,国内粗钢产量环比大幅减少,钢材价格止跌回升,其中第一周由降转升,后三周持续环比上升。进入8月份以来,钢材价格趋于平稳,总体呈小幅波动走势。一、国内钢材价格指数由降转升据钢铁协会监测,7月末,中国钢材价格指数(CSPD)升至153.48点,比6月末上升10.01点,升幅为6.98%,升幅较上月扩大7.39个百分点;与上年同期相比上升48.96点,升幅为46.84%(见图1).

摘要： 由疫情引发的供应链不畅、劳动力短缺等问题使得美国、德国等国家相继出现"钢铁荒"。7月初,美国《财富》网站刊发了一篇题为《钢铁价格已经翻番,泡沫何时破灭?》的报道,其中列举的数据显示,自2020年3月以来,美国钢铁价格已飙升215%,其中热轧钢的基准价格一度攀升至每吨1825美元,约合人民币近12000元。而在疫情之前,这一交易价格是在每吨500~800美元之间。

摘要： 钢铁是中国的支柱性产业,随着钢铁行业的不断发展,中国的经济状况不断改善,中国为了推动改革进程制定了出口退税制度,出口退税制度的出台影响了中国多家从事出口贸易工作的企业,其中包括钢铁行业,在我国在与其他国家交流合作过程中,钢铁交易频率比较多,为加大与其他国家交流力度,根据我国实际情况制定多项政策,相关负责人员致力于调整钢铁价格,使交易双方获得最大利益,为研究取消钢铁出口退税政策对钢铁价格的影响,本文主要对钢铁行业现状进行分析,从取消钢铁出口退税后对钢铁价格影响方面进行论述,从而提出加强企业重组、提高出口产品附加值和优化产品结构等策略。

摘要： 显而易见,塔塔钢铁公司已经开发出了一套在任何情况下都能够快速、大规模、系统性转型的流程和结构——这一动态优势在快速变化的当今世界中着实令人渴求。常言道,江山易改本性难移,首席执行官们十分清楚这一点。鲜有领导者能成功地让大企业实现变革、不断发展,并将这种变革能力深刻融入组织之中,让企业能够在未来做好准备、实现自我转型。

摘要： 近段时间随着钢铁价格的不断攀升,市场对铁精矿原料质量要求越来越高,高品质的铁精矿(铁品位≥63%)不断受到市场追捧,含铁品位低、杂质元素含量高的低品位铁精矿无论是市场竞争能力还是产品价格都受到严重挑战。随着梅山铁矿开采向深部延伸,矿石性质发生了较大变化,易选的磁铁矿比例减少,矿石可选性变差。原矿品质的变差,对铁精矿质量的潜在影响目前在生产中也在不断显现。

摘要： 钢铁生产在国民经济中占有极其重要的地位,是社会发展的重要物质保障。在过去的50年中,中国在钢铁行业取得了长足的进步。钢铁价格的波动对国民经济和相关产业产生重大影响。不仅由于宏观经济影响,而且由于生产成本、供求、国际贸易、国家政策和许多其他因素,导致钢价波动的因素有很多。因此,钢价预测是国内外数据挖掘和机器学习应用中的热点。为提高钢价格预测准确度,本文选用神经网络模型和2009年至今钢铁期货价格数据,对钢铁价格进行预测,预测结果表明神经网络对钢铁价格预测精度控制在1%以内,满足电力公司生产需求。

摘要： 一、我国民营企业发展面临的五大突出问题(一)经营成本高企,民营企业成本提升主要体现在以下几个方面:一是原材料成本高。仅今年以来钢铁价格就已累计上涨30%以上,纸箱等包装材料价格快速上涨,企业控制成本压力上升。二是劳动力成本高。

摘要： 2019年9月份,国内粗钢产量小幅下降,钢材需求稳中趋缓,价格呈先升后降走势。随着后期市场需求进一步趋缓,钢铁产量也将下降,市场总体保持弱平衡态势,钢材价格将呈小幅波动走势。一、钢材价格小幅上升9月末,钢铁协会CSPI中国钢材价格指数为106.09点,环比上升1.34点,升幅为1.28%;与上年同期相比下降15.55点,降幅为12.78%(见图1)。

摘要： 本发明公开了一种钢铁常温发黑液复合成膜促进剂，由重量份数的以下组分组成：硝酸钙1-3份，硝酸钴4-8份，硼酸钠2.5-5份，间硝基苯磺酸0.3-0.6份。显著提高了发黑膜的附着力和抗腐蚀性，成膜速度也有所提高。本发明还公开了一种钢铁常温发黑液，以水为溶剂，PH值为2-3，主要成分为硫酸铜2～8g／L，二氧化硒3～6.5g／L，磷酸二氢钾2～10g／L，硝酸锌2～6g／L，硫酸镍1～3g／L，上述复合成膜促进剂2～6g／L，尿素3～8g／L，络合剂0.5-8g／L。本发明还公开了上述钢铁常温发黑液的制备方法。制备出的发黑液的发黑膜附着力牢固、抗腐蚀性强、沉渣少。

摘要： 一种基于机器学习的钢铁产品价格预测系统和方法，使用多源数据(包括期货、现货交易数据、钢联数据、基价数据、社会库存数据等)，并利用机器学习模型FBprophet时序序列算法进行建模和训练，以形成一个基于机器学习的用于钢铁热轧产品等现货价格预测方法，进而提供应用性强、精确度高和稳定性好的价格预测。通过将现货价格走势的数据拆解为季节特征分项、趋势特征分项和随机特征分项。融合其中的趋势特征分项、克强指数、高炉产能利用率、采购经理指数、热轧期货主力合约价等若干个因素的趋势性和本身趋势，作为新趋势替换原时序的趋势项，加上原时序的季节项和误差项作为预测值，以此对标准模型的预测结果进行算法修正。

摘要： 本公开提出了考虑钢铁期货价格和实时电价因素的短期日负荷预测方法，利用协方差分析方法确定钢铁期货价格、实时电价、日期类型与负荷之间的相关系数，基于负荷值利用上述相关系数确定短期负荷预测输入数据中的中的钢铁期货价格、实时电价、日期类型值；对输入数据进行标准化处理，建立短期负荷预测输入数据训练集；基于短期负荷预测输入数据训练集，对负荷预测的长短期记忆模型进行训练，获得参数合适的短期负荷预测模型；将测试集中的负荷值输入至参数合适的短期负荷预测模型中完成带有冲击性负荷短期日负荷预测。本公开采用钢铁期货作为输入量，降低了冲击性负荷造成短期日负荷预测的误差。

摘要： 本发明公开了一种钢铁常温发黑液复合成膜促进剂，由重量份数的以下组分组成：硝酸钙1-3份，硝酸钴4-8份，硼酸钠2.5-5份，间硝基苯磺酸0.3-0.6份。显著提高了发黑膜的附着力和抗腐蚀性，成膜速度也有所提高。本发明还公开了一种钢铁常温发黑液，以水为溶剂，pH值为2-3，主要成分为硫酸铜2～8g／L，二氧化硒3～6.5g／L，磷酸二氢钾2～10g／L，硝酸锌2～6g／L，硫酸镍1～3g／L，上述复合成膜促进剂2～6g／L，尿素3～8g／L，络合剂0.5-8g／L。本发明还公开了上述钢铁常温发黑液的制备方法。制备出的发黑液的发黑膜附着力牢固、抗腐蚀性强、沉渣少。

摘要： 本发明的钢铁构件的接合方法是使由含有Cr的钢铁材料构成的多个钢铁构件相互接合的钢铁构件的接合方法，依次包括：接合体形成工序(S10)，通过使多个钢铁构件对齐，在规定的压力条件下进行推压的同时加热至第1温度来形成接合体；及接合力强化工序(S30)，将接合体加热至钢铁材料的A

摘要： 本发明提供可以在设置电子货架标签的场所变更电子货架标签的显示的电子货架标签系统、商品价格管理装置、便携式终端装置、电子货架标签装置、商品价格管理方法、商品价格更新方法、商品价格管理程序及商品价格更新程序。便携式终端(105)从货架标签(104)中读取其识别信息，向通信控制器(102)发送输入本身的商品的价格信息和货架标签(104)的识别信息。通信控制器(102)将货架标签(104)的识别信息和价格信息关联存储，将与和接收的识别信息相同的识别信息关联的价格信息更新成为接收的价格信息，向货架标签(104)发送更新后的价格信息。货架标签(104)显示接收的价格信息。

摘要： 本发明涉及一种用于钢铁剪切机的送料装置及废钢铁处理系统。用于钢铁剪切机的送料装置包括支撑架、输送带、送料驱动件、物料检测单元及调速控制单元。输送带安装于支撑架上。送料驱动件用于驱动输送带沿上料端指向进料端的方向滑动，以将钢铁物料输送至废钢铁剪切机的料斗内。物料检测单元包括磁感应组件及检测组件。磁感应组件用于在输送带上形成检测磁场。检测组件与磁感应组件电连接，并用于在钢铁物料穿过检测磁场时检测磁感应组件上的电感波动量。调速控制单元与送料驱动件电连接，并用于根据电感波动量调节输送带的送料速度。上述用于钢铁剪切机的送料装置可实现对送料量的精准控制，降低钢铁剪切过程中堵料的概率。

摘要： 一种基于钢铁厂层面的二氧化碳排放核算方法，包括以下步骤：基础数据采集，包括采集钢铁厂数据及钢铁行业数据；利用降尺度手段，匹配所述钢铁厂各生产单元产能数据及所述钢铁行业数据，核算各钢铁厂年度活动水平数据；采用排放因子方法，利用碳排放因子数据以及钢铁厂年度活动水平数据，获得基于工艺装置、高精度的全球钢铁厂二氧化碳排放数据。该方法解决了碳排放评估中工艺设备信息不完备问题，提高了钢铁行业碳排放评估数据的精确度，有效降低评估结果的不确定性，提高了钢铁行业二氧化碳排放核算的准确性和预估的可靠度。

摘要： 本发明提供了一种基于ARIMA模型的钢铁价格预测方法，属于计算机技术领域，它解决了现有需要发明一种钢铁价格预测方法，对钢价格进行预测，为今后钢价格预测提供参考，一种基于ARIMA模型的钢铁价格预测方法，包括：步骤S01：建立ARIMA模型；步骤S02：选取最佳的ARIMA模型：对建立的ARIMA模型进行验证并选取最佳参数；步骤S03：价格预测，选取最佳的ARIMA模型作为钢铁价格预测模型，获得目标钢铁在预设未来时间段内的价格数据。本发明基于ARIMA模型对钢铁价格进行预测，预测的误差率小，准确度高。

摘要： 本发明提供了一种基于ARIMA模型的钢铁价格预测方法，属于计算机技术领域，它解决了现有需要发明一种钢铁价格预测方法，对钢价格进行预测，为今后钢价格预测提供参考，一种基于ARIMA模型的钢铁价格预测方法，包括：步骤S01：建立ARIMA模型；步骤S02：选取最佳的ARIMA模型：对建立的ARIMA模型进行验证并选取最佳参数；步骤S03：价格预测，选取最佳的ARIMA模型作为钢铁价格预测模型，获得目标钢铁在预设未来时间段内的价格数据。本发明基于ARIMA模型对钢铁价格进行预测，预测的误差率小，准确度高。