การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหารูปแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิน้ำเหล็กใน BOF ช่วงระหว่างเทน้ำเหล็กจากเตาลงถังรับน้ำเหล็กและเติมสารเพิ่มคุณภาพต่าง ๆโดยใช้นิวรอลเน็ตเวิร์ก นอกจากนี้จะศึกษาถึงผลของพารามิเตอร์ต่าง ๆ ในตัวนิวรอลเน็ตเวิร์กเอง และพารามิเตอร์ต่าง ๆ ในขบวนการผลิตที่มีผลต่อการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิน้ำเหล็กด้วย งานวิจัยนี้ใช้ข้อมูลจากการปฏบัติงานจริงของโรงงานผลิตเหล็กแห่งหนึ่งในประเทศเยอรมัน นิวรอลเน็ตเวิร์กสามารถสร้างรูปแบบการจำลองการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิน้ำเหล็กใน BOF ได้เป็นอย่างดี รูปแบบจำลองนี้มีความผิดพลาดในการทำนายอุณหภูมิน้ำเหล็กเพียง7 องศาเซลเซียส นิวรอลเน็ตเวิร์กจำนวนหลายโครงสร้างถูกใช้ทดลองเพื่อเรียนรู้แบบจำลองนี้ โครงสร้างของนิวรอลเน็ตเวิร์กที่เหมาะสมกับแบบจำลองนี้ประกอบด้วย[11,4,1] ค่าอัตราการเรียนรู้ (learning rate) และโมเมนตัม (momentum) เท่ากับ 0.01 และ 0.5 ตามลำดับนอกจากนี้แล้วนิวรอลเน็ตเวิร์กยังสามารถใช้หาผลกระทบของพารามิเตอร์ในขบวนการผลิตแต่ละตัวต่อการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิน้ำเหล็กได้สอดคล้องกับการคำนวนทางอุณหพลศาสตร์อีกด้วย ซึ่งลักษณะความสัมพันธ์ของพารามิเตอร์แต่ละตัวกับการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิน้ำเหล็กนั้นมีลักษณะเป็นเส้นตรงปัจจัยในขบวนการผลิตที่มีผลต่อการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิน้ำเหล็กมากที่สุด คือ เวลาที่ใช้ในการเทน้ำเหล็กจากเตาBOF ลงถังรับน้ำเหล็ก ส่วนปัจจัยในขบวนการผลิตที่มีผลต่อการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิน้ำเหล็กน้อยที่สุด คือ ปริมาณน้ำเหล็กในเตา