FeO含量是评判烧结矿冶金性能、指导现场操作调整的核心指标。传统离线化验检测模式存在数据滞后问题，无法实时预判生产工况波动。该智能预测模型深度整合全流程生产大数据与人工智能算法，归集大烟道、各风箱、余热系统温度等关键工艺参数，通过动态权重计算实时抓取现场运行数据，实现分钟级FeO指标超前预判，为岗位职工快速调整提供即时数据。

同时，该基地健全燃料、除尘灰储运使用管控机制，结合模型预测数值联动优化烧结操作。模型上线后，烧结矿FeO指标合格率稳步提升，工序质量管控精度显著增强。