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。     

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。     

LF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-炼钢LF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,结果表明该模型对LF精炼终点温度的预测误差在±10℃时的命中率达到95%.     

LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型

LF精炼工序在炼钢过程起着调节温度的关键作用,准确预报LF精炼终点钢水温度对实际生产有重要意义.传统的LF精炼预报模型包括机理模型与黑箱模型.机理预报模型能够体现各工艺因素对终点钢水温度的影响,但由于LF精炼传热机理研究尚不完善,依靠机理模型预报终点钢水温度,难以达到预期效果;黑箱预报模型能够准确预报终点钢水温度,但不能反映精炼过程各工艺因素对钢水温度的影响,尤其当生产工艺条件发生改变时,黑箱模型在应用上会受到限制.本文以方大特钢LF精炼炉为研究对象,建立一种机理预报模型与黑箱预报模型(BP神经网络预报模型)相结合的LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型.该模型既能反映各工艺因素对终点钢水温度的影响,又能准确预测终点钢水温度,其终点钢水温度预测误差在±5℃以内的命中率可以达到95%以上.      

LF合金加料及终点预测模型的研究

以新余钢厂110t钢包精炼炉(LF)冶炼数据为基础,建立了低C微合金化钢LF精炼时的合金加料和终点成分预报模型.50炉精炼结果表明,该模型对新余1#中碳铬合金与钼铁合金的所加入量预测结果基本准确,对精炼的终点成分Cr、Mo的预测值的准确度也达到95%以上.     

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℃。     

RH-MFB二次精炼过程钢水温度控制的模拟

RH-MFB二次精炼过程钢包钢水传热行为和钢水温度的变化规律,建立钢水温度预报模型,编制了计算机软件对实际过程进行模拟。通过对9炉300 t钢水RH-MFB精炼时钢水温度的预测结果表 明,钢水温度的计算值和实测值的误差小于±10℃。按目标温度要求,进行补偿措施,有效地控制钢水温度     

LF钢包精炼炉电极调节器原理及应用

济钢第三炼钢厂1号LF钢包精炼炉电极调节器为LF炉外精炼核心控制系统，该系统基于PLC硬件、软件，以电弧阻抗为控制变量，实现钢水炉外温度度成分的精确、有效控制。     

基于改进人工神经网络的LF钢水终点温度预报

采用改进的人工神经网络算法,开发了40t钢包炉精炼时钢水终点温度预报模型。与传统BP网络算法相比较,改进算法可提高预测速度和精度。生产现场实验表明,传统BP神经网络算法,钢水温度预测误差±5℃的炉次仅为77%,用改进的BP神经网络算法,其误差±5℃的炉次为90%。     

LF钢包精炼炉电极调节器原理及应用

济钢第三炼钢厂1^#LF钢包精炼炉电极调节器为LF炉外精炼核心控制系统，该系统基于PLC硬件、软件，以电弧阻抗为控制变量，实现钢水炉外温度及成份控制。     

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。     

LF炉双路底吹控制系统设计

LF炉是钢铁生产中炉外精炼的主要方法之一,是电弧炉的一种特殊形式。作为钢水精炼的重要环节,LF炉起到了钢水含量精调、钢水温度调节、改善钢水纯净度、造渣等作用。邯钢新区LF炉采用双路底吹的方式,通过钢包底部的透气砖底吹氩气来均匀钢水成分,底吹阀门站采用西门子200smart控制系统,通过OPC通讯完成底吹阀门站和精炼主系统的通讯,实现远程自动控制。     

珠钢150 t钢包炉的生产工艺

就CSP工艺对钢水质量的要求及珠钢150 t钢包炉(LF)的精炼工艺和效果进行了分析. 生产实践表明, 该工艺具有良好的精炼效果, 在45 min内, 平均脱硫70%以上, 硫最低脱至10×10-6, 终点氧活度在3×10-6以内, 满足了CSP工艺对优质钢水的要求.     

超低硫钢精炼工艺生产实践

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。     

钢包铸余渣的热循环利用

介绍了武钢CSP钢包铸余渣的热态循环回收利用工艺,该工艺在LF炉对连铸钢包液态铸余渣进行了热态在线循环利用,深入分析了铸余渣循环利用过程中LF炉精炼终渣变化及其对钢水质量的影响。结果表明:通过热态渣的在线循环,LF炉造渣料及脱氧剂消耗大幅降低,其中石灰降低1.01kg/t,精炼渣降低0.21kg/t,脱氧剂铝合金降低0.20kg/t,电耗降低3.66kWh/t,回收了浇铸残余钢水,金属料消耗降低3.0kg/t。     

智能LF控制系统的研究

提出一种基于人工神经网络的智能LF控制系统模型,该系统的核心是LF精炼过程钢水温度和成分的实时预测,并确定了一种部分反馈的人工神经网络进行钢水温度和成分的实时预测。     

CAS 密封吹氩精炼终点钢水温度的预报模型

采用多元回归分析建立了 30 0tCAS精炼 (密封吹氩调整成分 )终点钢水温度 T_钢包 ℃的预测模型 :T_钢包 =t - (- 92 0 6 4 +0 .0 6 4 36 2 5X₁ +0 .18716 2X₂ +0 .5 812 93t +0 .0 0 36 6 2X₃) ,式中X₁钢水搁置时间 min ;X₂ 精炼处理时间 min ;X₃ 合金加入量 kg ,t 处理开始钢水温度 ℃。对预测温度统计分析结果表明 ,该模型对CAS精炼终点温度的预测误差在± 5℃和± 10℃时的命中率分别为 87%和 95 %。     

LF炉精炼电耗控制分析与策略

结合现场生产实践和对数据统计进行分析,查找出影响LF炉精炼电耗高的＂顶渣、初始钢水温度、待精炼时间、精炼渣系、精炼挡位和电流选择及精炼设备＂主要因素,通过在冶炼、钢包、精炼、连铸、设备、生产协调六个环节实施改进措施,LF精炼吨钢电耗比最初降低了6.664（k W·h）/t。     

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。     

基于BP神经网络的钢水温度预定模型

针对目前钢水温度预定方法存在不足,在分析钢水温度预定原理的基础上,在邯钢邯宝炼钢厂建立了基于BP神经网络的精炼终点目标温度和转炉终点目标温度的动态预定模型。利用邯宝炼钢厂的历史生产数据对模型进行了训练和测试,并进行了现场应用试验。结果表明,预定模型对转炉和精炼终点目标温度进行了优化,应用预定模型后,LF开始温度命中率提高到75%,中间包温度命中率提高到96.7%。