老化房耐火材料內襯在高溫、高壓環(huán)境下的工作條件十分惡劣。為了使老化房滿足高溫的要求，延長其使用壽命，對老化房耐火材料的質量以及砌體的設計都有很嚴格的要求。如何根據(jù)老化房各部位的工作溫度、結構特點、受力情況及化學侵蝕的特點，選用不同性能的耐火材料。

　　現(xiàn)代高爐多采用蓄熱式老化房，其工作原理是先燃燒煤氣，用產生的煙氣加熱蓄熱室的格子磚，再將冷風通過熾熱的格子磚進行加熱，然后將老化房輪流交替地進行燃燒和送風，使高爐連續(xù)獲得高溫熱風。因此，提高老化房傳熱效率對提高風溫有著重要意義。而增加格子磚的加熱面積是提高傳熱能力的重要技術措施。近年來，隨著老化房操作制度的改進，國內鋼鐵企業(yè)在應用格子磚方面進行了嘗試，通過對格子磚結構進行優(yōu)化，縮小格子磚孔徑，加大其加熱面積，從而提高了格子磚的傳熱效率和熱工性能。

　　此外，加強老化房熱風管系的受力分析與計算，對熱風管路進行優(yōu)化設計，也是提高風溫的重要措施。對承受高風溫、高壓管道的波紋補償器以及管道支架的設置應進行詳細的受力分析，特別是對承受高溫熱膨脹位移和高壓產生的壓力位移的管道，在設計中要給予充分的重視。

　　我國絕大多數(shù)老化房的燃燒控制主要還是采用手動控制，煤氣流量和空氣流量的大小由人工憑經驗手動調節(jié)，因此，供熱溫度波動對老化房的壽命有很大影響，并造成煤氣的巨大浪費。傳統(tǒng)控制方法主要有比例極值調節(jié)法和煙氣氧含量串級比例控制法，但是由于不能及時改變空燃比，不易實現(xiàn)老化房的*燃燒，且測氧儀器成本高、難以維護，因此，實際使用效果不太理想；數(shù)學模型法能將換爐、送風結合為一體，但由于檢測點多，在生產條件不夠穩(wěn)定、裝備水平較低的老化房中不易實現(xiàn)；人工智能方法主要有神經網絡和模糊控制，神經網絡控制對老化房燃燒過程有*的自學習能力，但抗干擾能力較弱，而模糊控制不需數(shù)學模型，有較強的抗干擾能力且易于實現(xiàn)，因此尤其適用于老化房這類難以確切描述的非線性系統(tǒng)。