他拿出早就准备好的厚厚一沓自製表格纸——这是他根据杜云提供的转炉基本工艺参数，自己设计的標准化数据录入表。

表格纵向是时间轴，以分钟为单位，从吹炼开始（t=0）到出钢（t≈20-25分钟）。

横向则分成了几个大栏：操作参数（氧枪高度、供氧强度、冷却剂加入……）、检测参数（炉气分析、副枪测温定碳……）、最终结果（终点碳、温、磷硫含量……），以及最后留出的“备註/异常记录”栏。

他开始手动录入。

这是一个极其枯燥、繁琐的过程。

每一张泛黄的记录纸，都需要他仔细辨认字跡，理解那些行业缩写和俚语（“高枪”指氧枪高位，“见渣”指开始化渣），然后將分散的信息归位到统一的时间格子里。

但李靖川做得一丝不苟。

他的动作稳定而高效，眼神专注。

当前炉次：no. 2107。吹炼第8分钟，测温记录缺失。同炉次其他参数显示该时段氧枪频繁调整，炉况不稳，缺失可能为操作疏忽。

no. 2115炉，终点碳含量0.08%，但吹炼第12分钟副枪显示碳含量0.12%。存在明显滯后或测量误差，建议標记存疑。

连续三炉（no. 2120-2122）在吹炼第10-12分钟区间，关键温度记录缺失率超过30%。疑似该时段现场环境恶劣（烟尘大、热辐射强）导致记录困难。

当看到这一条信息时，李靖川手中的笔停了下来。

吹炼第8-12分钟……这正是转炉冶炼的中期，碳氧反应剧烈，炉口火焰喷涌，烟尘瀰漫，现场环境最为恶劣。

老师傅们往往凭经验判断火候，仪表记录容易疏忽。

他立刻调整了录入策略。

对於这个“高缺失时段”，他不再强求温度数据的完整，而是重点记录那些有数据的炉次，並特別標註出数据获取的条件（如“副枪测量”、“炉长经验估读”）。

同时，他开始有意识地计算一个新的衍生参数：吹炼前期的升温速率。

这个参数很简单——用吹炼第5分钟左右的温度测量值（这个时段记录相对完整），减去开吹温度，再除以时间。

但它能反映冶炼前期的热输入和反应平稳程度。

李靖川將这个新参数添加到表格的最后一列。

三天后，他录入完了第三盒档案（约200炉数据）。

阶段性数据梳理完成（样本量：203炉）。

初步统计分析：

1.『吹炼前期升温速率』（新参数）的变异係数（cv）为18.7%，小於『终点碳含量』的变异係数（25.3%），说明前者相对更稳定。

2.相关性分析提示：『吹炼前期升温速率』与『终点碳含量控制偏差（绝对值）』之间存在负相关趋势。即前期升温越平稳，终点碳含量偏离目標值的幅度可能越小。计算pearson相关係数 r≈-0.41（p＜0.01）。

3.进一步分层分析发现：在『吹炼第8-12分钟测温缺失率＜20%』的炉次（即记录相对完整的子集）中，上述负相关更显著（r≈-0.52）。

李靖川的心臟猛地一跳。

r≈-0.52！

这已经是一个中等程度的负相关性了。

虽然不能说明因果关係，但强烈提示著：吹炼前期的过程稳定性，很可能对终点控制精度有重要影响。

而这一点，在传统的炼钢操作中，往往被忽视。

大家更关注终点附近的“临门一脚”，却忽略了起跑和途中跑的平稳。

他压抑住內心的激动，继续录入、计算、验证。

又花了两天时间，他將数据样本扩大到300炉，並进行了更细致的分组分析（按铁水条件、操作班组、季节等）。

趋势依然存在。