鞍钢LF炉生产帘线钢实践

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.     

LF炉外精炼自动化冶炼研究与应用

针对唐钢一钢轧厂150 t LF炉外精炼自动化冶炼可行性展开研究,对LF炉外精炼炉冶炼过程中温度、成分、钢渣等变化参数进行统计分析,优化二级冶炼模型,结合LF炉外精炼炉实际冶炼过程步骤,制定出完整的LF炉外精炼自动化冶炼程序并在实际生产中进行了应用,实现LF炉外精炼温度、成分自动化冶炼。     

基于PCA-BP神经网络的LF精炼终点温度预测

为提高LF精炼钢水终点温度控制水平，提出了基于主成分分析（PCA）和BP神经网络的联合方法预测LF钢包炉精炼钢水终点温度。基于冶金理论和实际生产实践，选取了42CrMo钢生产过程的10个对终点温度有显著影响的因素作为预测模型的指标体系，然后借助主成分分析法对样本数据进行处理，得到了7个主成分变量，累计方差贡献率为87.24%，消除了数据之间的关联性，以此为基础，建立了基于PCA-BP神经网络的LF炉终点温度预测模型，该模型预测误差在±25℃时，模型的命中率为98.71%，模型有较好的识别能力，能够达到LF炉生产过程预测终点温度的目的。     

基于信息融合算法的LF炉钢水温度预测

LF炉钢水温度的控制对钢的质量和连铸操作的顺行都很重要,而LF炉钢水温度的预报是LF炉钢水温度控制的前提。针对LF炉冶炼过程中物理化学反应过程及传热过程的复杂性,以宝山钢铁股份有限公司300 tLF炉为研究对象,在分析了影响LF炉钢水温度的主要因素的基础上,应用基于BP神经网络的信息融合算法,开发了用C语言编写的预测程序,预测了LF炉的钢水温度。实验表明,此算法可以提高预测的速度和精度,预测结果为误差不大于±5℃的炉次大于90%。     

LF炉精炼温度预报模型的发展应用

全面综述了LF炉精炼温度预报模型在国内外的发展应用状况。国内外所开发的LF炉钢水温度预报模型,主要采用机理模型、“黑箱模型”、“灰箱模型”三种方法。简单讨论了这三种模型的特性,并预测了LF炉精炼温度模型的发展趋势。     

天铁34Mn6圆坯的研发生产

叙述了天铁圆坯连铸机采用转炉过LF炉精炼生产34Mn6钢的生产工艺.生产过程中出现了钢水熔炼成分超标,断流、液面波动大、铸坯表面有裂纹及渣圈等问题,通过加强上下道工序间的联系,合理控制烤包时间,避免开浇炉次增碳及严格控制拉素和钢水温度等措施,实现了34Mn6钢的批量生产.     

基于AdaBoost.RS算法的LF炉钢水温度预报分析

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。     

LF炉精炼合金化模型开发及应用

通过建立稳定的顶渣控制工艺、确定合理的钢种分类、设计合理的模型结构,开发了具备自动计算功能的LF炉合金化模型,实现了与ERP生产数据实时通讯,具备自学习功能。模型应用后,LF炉目标成分合格率提高了4.6%,合金化时间平均缩短3.2 min。     

降低LF炉电耗工艺实践

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。     

降低LF精炼炉电耗的生产实践

针对新钢公司第一炼钢厂LF炉电耗、生产成本偏高等问题,分析了影响LF电耗的因素,并通过采取优化转炉冶炼工艺、提高到站温度、稳定LF炉到站成分、改进LF炉操作模式以及缩短等待时间等措施,最终达到降低LF炉精炼电耗,节约成本的目的。实践证明:2016年到站温度比2015年提高9.92℃。等待时间缩短19.1 min,平均电耗降低9.95 kW·h/t。     

LF炉高效生产实践

分析了影响鞍钢股份有限公司炼钢总厂四分厂LF炉高效生产的原因,通过采取进LF炉钢水温度大于1 590℃、硫含量不超过0.024%、LF炉前期温度控制稍高、合理减少加铝批次等措施后,普碳钢的LF炉处理周期大约缩短4 min。     

涟钢LF精炼温度变化研究

采用多元回归分析方法建立了涟钢210转炉厂LF钢包炉精炼终点钢水温度的变化模型,应用该模型对LF精炼终点钢水温度进行预测,对预测结果进行了统计分析,结果表明该模型对LF钢包炉精炼终点温度的预测误差较小,能对现场产生指导意义。     

LF钢包炉精炼终点钢水温度的预报模型

采用多元回归分析方法建立了宝钢一炼钢厂LF钢包炉精炼终点钢水温度的预报模型，应用该模型对LF精炼终点钢水温度进行预测，对预测结果进行了统计分析，结果表示该模型对LF钢包炉精炼终点温度的预测误差在＋10℃时的命中率达到95％。     

降低LF精炼成本的生产实践

以生产Q235B钢为例,介绍了转炉-LF生产工艺降低精炼成本的措施。通过适当提高转炉出钢温度,精确合金料加入量,优化生产组织管理,利用LF炉钢包热态浇余循环工艺等措施,使150 t LF炉生产Q235B钢种的吨钢综合成本降低11.37元,且钢水质量未受影响。     

基于BP神经网络的LF精炼终点温度预测模型

通过对LF精炼过程的研究找出了对LF精炼终点温度起主要作用的工艺参数,应用BP神经网络建立了终点拟合仿真函数模型。应用现场实际测量结果与模型预测结果进行对比,温度误差小于5℃的炉次为总炉次的96.5%,温度误差最大值为8℃。     

55CrMnA弹簧扁钢的研制

采用氧气顶吹转炉、LF炉精炼、小方坯连铸机、型材轧机等工序开发生产了55CrMnA弹簧扁钢。通过采取拉碳法、稳定的终点控制、复合钢水脱氧及LF炉精炼工艺、优化的连铸控制技术、合理的轧制温度和冷却制度等措施,生产出的55CrMnA弹簧扁钢各项性能指标均符合GB/T1222—2007要求。     

碱度对LF炉钢水质量的影响研究

研究了碱度对LF炉钢水质量的影响,分析了碱度对钢水中氧化物含量、气体溶解度以及硫、磷等元素含量的影响机制,探讨了碱度对钢水质量指标影响的分析方法及钢水中碱度的测定方法。实验验证发现,适当控制炉渣中的碱含量、选择合适的生料和加入剂,可有效提高LF炉钢水的质量,降低氧化物和硫、磷等元素含量,并提高气体溶解度,为生产优质钢材提供技术支持。本研究结果有助于进一步探究LF炉冶炼过程中的钢水质量控制机制,提高钢铁冶炼的效率和质量。     

LF炉钢水成分预报模型的建立及应用

宣钢LF炉钢水成分预报模型,通过机理模型算法,准确、快速地提供了精炼过程中钢水成分的实时预报,减少了精炼通电时间和测温次数,提高了精炼生产效率;充分发挥了LF炉优质、低耗、低成本的优势,保证了连铸生产的顺行.     

太钢5号高炉生产的进步

太钢5号高炉投产4年多以来,通过对炉体热负荷,炉芯温度、炉前作业、稳定操作炉型防止风口曲损和控制入炉有害元素等方面,进行有效的控制管理,提高了炉况稳定性,积累了一些大型高炉生产管理上的经验。     

西西伯利亚钢铁公司转炉厂350 t LF炉的应用

经350 t LF炉精炼,除有利于均匀钢水成分与温度、脱硫、去夹杂外,还可降低转炉出钢温度,提高转炉炉龄.LF精炼钢水有增氮现象,其中08Al钢板坯增氮量平均0.000 3%.控制LF精炼钢水后,可减少浸入式水口堵塞现象,有利于提高连浇炉数.