在线预测高炉炉底炉缸侵蚀模型的研究方法

采用有限元法、两点法和边界元法，分别建立了高炉炉底炉缸侵蚀的数学模型并分析了三种方法的特点。这些模型可离线或在线监测高炉炉底炉缸侵蚀状况。马钢2500m^3高炉炉底炉缸在线侵:高炉炉底炉缸1150℃侵蚀线处于第七层碳砖的中部位置，形如“象脚”。因此，认为高炉炉底炉缸侵蚀状况基本正常。     

马钢2500m~3高炉炉底炉缸侵蚀模型的研究

针对马钢2500m~3高炉,利用有限元法、两点法及两者相结合的方法,开发了高炉炉底、炉缸侵蚀的数学模型,该模型可离线或在线监测高炉炉底、炉缸侵蚀状况。研究结果表明,高炉炉底、炉缸1150℃侵蚀线处于第七层碳砖的中部位置,形如“象脚“。因此,认为高炉炉底、炉缸侵蚀状况基本正常。     

基于有限元法的高炉炉缸炉底侵蚀模型的研究及应用

采用有限元法求解高炉炉缸炉底侵蚀模型,利用边界单元变形方式模拟侵蚀边界,采用最小二乘法将参考点温度计算值与实际测量值的离差平方和最小值作为优化判据,修正侵蚀边界的方向及幅度,从而快速逼近实际侵蚀线位置。该模型用于推定高炉炉缸炉底1 150℃等温线的位置和形状,以便了解和分析高炉炉缸炉底侵蚀情况。模型应用结果表明,采用有限元法计算高炉炉缸炉底温度场分布,具有计算速度快、计算结果精确可靠等优点。     

炉缸侵蚀模型的开发

根据高炉炉缸传热、侵蚀的特点,应用有限元和设计优化技术相结合的方法,并依据炉缸侵蚀模型的计算流程、基本概念,应用APDL开发了高炉炉缸侵蚀模型计算软件,并对该模型调试过程中的关键问题进行了讨论。应用该炉缸侵蚀模型对国内某高炉的炉缸侵蚀曲线进行计算,计算出的炉缸侵蚀曲线与实际情况基本相符。     

基于FEA和DNN的高炉炉缸侵蚀状态监测模型

现阶段，国内高炉的自动化程度已基本覆盖正常生产需求，对于高炉炉缸部位的监测手段大多采用热电偶温度监测技术实现，而由于高炉生产工艺的复杂性和生产环境的恶劣性，高炉炉缸内部直接监测手段几乎无法实现，因此采用智能模型对炉缸侵蚀状态进行监测成为高炉炼铁发展的新趋势。简述了高炉炉缸砌筑的结构，结合高炉生产特点确定炉缸区域的传热模型及求解条件。利用正交试验法实现高炉炉缸不同侵蚀状态的划分和组合，得到共59组炉缸侵蚀形状样本且边界形貌基本覆盖训练全域。将1 150℃等温线作为炉缸侵蚀线，利用有限元算法完成不同炉缸侵蚀状态下温度场的可视化并构建炉缸侵蚀样本数据库实现炉缸炉底侵蚀样本的采集。通过深度神经网络模型建立热电偶数据和炉缸侵蚀边界的对应关系，拟合优度R²达到0.802,相较于随机森林算法、BP神经网络算法、单独线性回归组合算法拟合优度分别提高56.64%、26.50%和84.37%,达到指导生产的精度要求。对比利用停炉前实际数据监测侵蚀形貌结果和停炉后的实际侵蚀状态，得出侵蚀监测结果符合实际炉缸侵蚀状态形貌的结论，验证了炉缸侵蚀状态监测模型的可靠性。利用高炉炼铁工业互联网平...     

高炉炉缸炉底侵蚀模型的开发及应用

用有限元法建立了高炉炉缸炉底侵蚀推测二维模型，可在线提供高炉炉缸炉底温度场及侵蚀线图，为高炉安全生产，实现高炉长寿和炉缸炉底的结构参数优化设计提供了依据。     

首钢迁钢1号高炉长寿设计

通过讨论炉底炉缸长寿技术的发展历程,总结首钢高炉长寿经验,提出高炉炉缸炉底长寿设计的思想和理念——控制炉缸炉底的“象脚状”侵蚀,避开炉缸的过度侵蚀,使炉缸炉底侵蚀向“锅底状”侵蚀的方向发展。首钢迁钢1号高炉炉缸炉底的设计,结合数学模型计算,实现了长寿设计。     

基于大数据技术的炉缸侵蚀模型

 针对高炉炉缸侵蚀的问题,介绍了高炉炉缸智能技术研究进展,分析了实现炉缸内衬可视化的技术。基于炉缸侵蚀模型的比较及大数据预测模型的发展,提出了融合大数据技术的炉缸侵蚀模型技术思想。模型基于决策树和遗传算法优化的BP神经网络,将铁水成分及温度、冷却参数、操作参数作为输入参数,采用融合大数据技术的方法,构建了炉缸侵蚀预测模型。大数据技术为钢铁行业的发展提供了新思路,进一步推动了高炉智能化炼铁。     

某钢厂高炉炉缸、炉底温度场模拟计算及分析

针对某钢厂1号高炉深死铁层的情况,建立了二维非稳态包括凝固潜热的炉缸、炉底传热数学模型,运用大型软件Ansys模拟计算了炉缸、炉底温度场,并根据现场实测温度建立了侵蚀模型,结果表明深死铁层设计有效的避免了炉缸、炉底异常侵蚀,有利于高炉长寿。     

杭钢1号高炉炉缸、炉底温度场模拟计算及分析

针对杭钢1号高炉深死铁层的情况,建立了二维非稳态包括凝固潜热的炉缸、炉底传热数学模型,运用大型软件Ansys模拟计算了炉缸、炉底温度场,并根据现场实测温度建立了侵蚀模型。结果表明深死铁层设计有效地避免了炉缸、炉底异常侵蚀,有利于高炉长寿。