标题中的“大数据-算法-立式板坯连铸过程结晶器内钢液行为的数学物理模拟”揭示了这篇研究论文的核心主题，它涉及到大数据技术在理解复杂工业过程，特别是钢铁制造中的应用。在这个特定的场景中，算法被用来对立式板坯连铸过程中结晶器内的钢液流动行为进行数学和物理模拟。连铸是现代钢铁生产中的关键步骤，通过这个过程，液态钢被铸造成特定形状的坯料。
描述中的“大数据-算法”进一步强调了数据驱动的方法和计算工具在分析工艺参数和预测流体动力学行为上的重要性。在钢铁制造这样的行业中，大数据能够收集和处理大量的实时生产数据，而算法则能从中提取有价值的信息，优化生产流程，减少缺陷，提高产品质量和生产效率。
论文中提到的“1:1物理模型和数学模型”是科学研究中常用的方法，通过建立与实际设备等比例的模型，可以更准确地模拟真实环境下的流体流动情况。通过对不同侧喷水口（SEN）结构（如尺寸和角度）以及工艺参数（如SEN浸入深度和铸造速度）的研究，研究人员可以深入理解这些因素如何影响结晶器内的流动特性、表面波动、冲击深度以及温度分布。
此外，文中还提到了熔融保护渣（flux）的状态，这在连铸过程中起着关键作用，因为它可以防止氧化、减少金属与模具间的摩擦，以及帮助去除杂质。优化SEN设计和考察模具流量控制装置的效果，有助于改善结晶器内的流动状况，从而降低诸如裂纹、粘连等表面缺陷的发生概率。
论文指出，SEN结构对流动特性和自由表面温度分布有很大影响，而工艺参数对水平波动的影响程度与SEN结构有关。例如，铸造速度变化对不同喷嘴的敏感度不同，其中编号为5的喷嘴在降低自由表面高温区域方面表现最佳。
这篇研究展示了大数据和算法如何在钢铁行业的立式板坯连铸过程中发挥重要作用，通过数学物理模拟优化工艺参数，以提升生产质量和效率，减少潜在的制造缺陷。这种方法不仅对于钢铁行业，对于其他依赖复杂流程和大量数据的制造业也有着重要的参考价值。
