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对现有生产工艺进行数据分析后发现,影响LF精炼炉电耗的因素较多,涉及生产过程各环节,通过优化生产工艺,以控制LF精炼炉精炼时间为中心、提高拉坯速度和精炼初始温度、缩短等待时间等,从而降低80吨LF精炼炉电耗. 相似文献
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该厂为一座120吨LF炉,变压器容量为22000KVA,具有升温、成分调整和提高钢水质量的功能,在转炉和连铸之间起很好的缓冲作用~([1]),在LF炉生产过程中,电能消耗成本为LF炉的主要成本,仅次于耐材成本占第二位。本文通过影响LF炉电能消耗的工艺操作、精炼时间、进站温度、非计划停浇、非连续生产、等待时间等影响进行统计分析,找出影响我厂LF电耗的主要因素,并通过通过生产实际过程中制定渣系优化、LF炉送电弧长优化、埋弧渣加入优化、送电档位优化、吹氩流量优化、LF炉初始温度优化及弧流改善,通过试验与现场实践,送电每分钟的用电量呈下降趋势,与工艺实践前对比,平均每炉钢降低电耗1340kwh以上,吨钢电耗降低14kwh/t以上。 相似文献
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通过理论计算得出电能利用率与升温速度无关,确定使用3档起弧精炼时需控制LF渣厚大于50mm;当渣厚小于50mm时,选择4档起弧加热更有效节约电能;不允许以升温为目的使用2,5档。通过现场实践和理论相结合得出LF旁通条件下温降随初始温度升高而增大,指出提高成分微调一次命中率有助于降低渣面散热。根据生产实际工艺条件,提出了降低电耗的有效措施,即缩短精炼周期、降低非周转钢包使用率、优化氩气底吹率,并确定了各钢种进站温度和成分。通过以上优化措施,LF炉吨钢电耗降低了6.8 (kW·h)/t。 相似文献
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采用“铁水脱硫-转炉-钢包喷粉脱硫-LF炉精炼-RH精炼-连铸”工艺路线,通过钢包喷粉脱硫环节,降低LF炉精炼的到站硫含量,实现LF炉精炼快速深脱硫,将钢水硫含量稳定地控制到0.0015%以下,满足生产超低硫优质板材钢种的需要。 相似文献
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通过优化生产帘线钢的工艺参数,包括优化入转炉铁水条件、提高转炉出钢温度、转炉加入合理造渣材料、控制入LF炉钢水温度和碳含量等措施,将LF炉处理周期均值由59.2 min缩短至37.8 min,实现了鞍钢单LF炉生产帘线钢的目的,并且帘线钢工艺参数波动减小,质量稳定. 相似文献
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《炼钢》2015,(5)
某厂新建65 t LF投产后,硬线钢精炼过程埋弧效果差,导致精炼电耗增加,LF吸氮量增加,钢水升温速度比正常炉次低20%。通过硬线钢LF精炼分析,对LF供电模式和造渣工艺进行了优化。LF加热档位采用4档,在化渣阶段采用短弧加热,确保化渣效果和平稳升温,中后期采用中弧或长弧加热。渣料采用石灰、硅灰石和萤石,严格控制加入量800~900 kg/炉,电石(0.6~0.9 kg/t)少量多次加入,必要时每炉加入2~3袋发泡剂,确保精炼渣的发泡性能。生产实践表明,精炼工艺优化后硬线钢精炼不埋弧炉次明显减少,比例由2.5%降低到0.3%左右;硬线钢精炼平均电耗为60.32 kWh/t,电耗平均降低16.92 kWh/t,LF工序吸氮质量分数平均降低8.6×10-6,平均升温速度可达4.06℃/min。 相似文献
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LF炉钢水温度的精准控制有利于缩短钢的冶炼时间,从而节约其生产成本。而获得准确的LF炉钢水温度预报是钢水温度控制的先决条件。通过分析LF炉冶炼过程对钢水温度的影响因素,提出一种适用于LF炉钢水温度预报同时具有增量学习功能的AdaBoost.RS集成建模算法。该算法引入松弛变量和遗忘因子2个参数,在提高预测精度的同时,可以克服大噪声数据带来的干扰,同时增量学习可以降低早期生产数据对模型的影响。以福建三钢有限责任公司100tLF炉为研究对象,采用5个测试函数验证算法的抗噪性能,分别用静态数据和动态数据对钢水出站的终点温度进行预报。实验结果表明,预测的绝对误差小于10℃的样本数量超过了样本总数的90%,算法精度较高,有利于实际生产应用。 相似文献
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以唐钢中厚板LF炉为研究对象,针对LF炉处理过程中投料控制,加热处理,等人为干预多,增加了不确定性因素等,把问题逐一分解,利用二级的成分模型和温度模型执导一级生产,提高了投料的准确性,避免误操作导致的事故发生,使钢水温度与目标温度差值控制在±10℃,避免反复升温的操作,不仅节约能源还缩短作业时间,提高作业效率,满足实际生产需要。 相似文献