转炉终点钢水残锰质量分数及其影响因素分析

通过对转炉终点生产数据和铁水成分的统计分析,研究了影响转炉终点钢水残锰含量的因素及其变化规律。研究表明,转炉终点碳含量和铁水硅含量对转炉终点钢水残锰含量及其收得率影响最大;提高转炉终渣碱度和终渣FeO含量对转炉终点钢水残锰含量及锰收得率产生不利影响。铁水初始锰含量升高有利于提高转炉终点钢水残锰含量,但锰的收得率反而下降;在高拉碳条件下转炉终点钢水温度对锰收得率的影响不明显。     

转炉终点残锰量的数学模型

转炉终点残锰量的数学模型广州钢铁厂师志宏根据锰在金属与炉渣间的分配建立转炉终点残锰含量的数学模型，并绘制预测终点残锰的工艺图。经生产分析数据检验预测命中率令人满意。一、前言转炉终点残锰含量取决于入炉金属料的含锰量、渣量、终渣氧化铁含量、终点温度。生产...     

转炉终点钢水残锰含量及锰收得率的影响因素分析

通过对炼钢生产数据的统计分析,研究了转炉终点残锰含量及锰收得率的影响因素。研究表明,影响转炉终点残锰含量和锰收得率最主要的因素是转炉终点碳含量和铁水初始硅含量。在高拉碳操作下,钢水碳含量对锰的还原起主导作用,此时转炉终渣FeO含量和终点钢水温度对锰收得率的影响并不十分明显。     

转炉终点锰含量影响因素的模型分析

分析了转炉钢水终点残锰量的影响因素,针对150 t转炉生产实际数据,研究表明终点残锰量与铁水Si、Mn含量和钢水终点C含量成正相关,并建立了150 t转炉钢水终点残锰量的数学模型。将该模型用于现场检验,其预估值与分析值的偏差值≤0.02%的准确率达到90%,可以把预估残锰值用于配加含锰合金计算,达到减少合金加入量,降低成本的目的。     

转炉终点残锰量的数学模型

根据锰在金属与炉渣间的分配建立转炉终点残锰含量的数学模型 ，并绘制预测终点残锰的工艺图，经生产分析数据检验预测中命中率令人满意。     

转炉炼钢加锰矿提高终点锰含量的试验研究

介绍了锰矿还原的机理和转炉吹炼过程中加入锰矿的试验情况和效果,对影响终点残锰含量的因素进行了分析研究,提出了在转炉吹炼过程中加入锰矿来提高终点残锰的技术措施。     

安钢冶炼低锰钢脱锰工艺生产实践

介绍了低锰钢冶炼过程脱锰生产实践,通过对铁水预脱锰和转炉冶炼脱锰的理论机理的研究,获得了解决实际生产问题的途径和措施。在不增加脱锰设备的前提下,采用氧化铁皮对铁水进行预脱锰,能够降低入炉锰含量,减轻了转炉脱锰负担,脱锰率达到47.83%;另外,通过优化转炉冶炼生产工艺,将转炉终点温度控制在1575℃~1620℃之间,能够提高转炉脱锰效率,降低转炉终点残锰含量,达到低锰钢对锰含量的要求。     

提高转炉终点残锰效果的探讨

转炉冶炼低碳钢水时终点残锰控制着钢水和炉渣的氧化性,对提高转炉终点残锰进行了工业试验的研究。结果表明在低锰铁水条件下,转炉冶炼终点前5min加入含锰渣料,终点残锰量可达到0.20%（质量分数）以上;终点残锰每提高0.01%（质量分数）,可降低钢水中氧的质量分数为0.0006%~0.0008%;终点钢水残锰量从0.06%（质量分数）提高到0.25%（质量分数）,炉渣中的（FeO）的质量分数下降约5%~7%。     

转炉终点残锰量控制及优化

通过对铁水的锰元素在转炉冶炼过程中的反应机理进行研究,分析各因素对转炉终点残锰质量分数的影响及其变化规律,形成了以终点温度1635～1655℃、碳质量分数0.06%～0.08%、少渣冶炼等为核心的转炉冶炼工艺,转炉终点残锰质量分数提高0.032%,吨钢降低生产成本1.5元以上。     

150t转炉终点钢水锰含量分析及控制

阐述了转炉冶炼过程中锰的变化规律,分析了终点钢水锰含量的影响因素,结果表明在实际生产中铁水锰含量和转炉终点温度对终点钢水锰含量无显著影响,转炉终点钢水氧化性和渣量是影响转炉终点钢水锰含量的2个关键因素。通过采取渐增式供氧、枪位控制、顶底复吹效果控制、终点成分控制、转炉模型应用、加料制度调整等措施,终点钢水锰质量分数提高至0.081%,节约锰铁合金约0.32kg/t。     

脱磷炉冶炼工艺研究与技术指标分析

阐述了脱磷炉相关工艺研究以及与常规转炉冶炼时的主要技术指标对比情况。主要工艺有少渣高效冶炼工艺、底吹系统优化,底吹深脱磷工艺、底吹可视化工艺,转炉终点静止脱碳工艺。技术指标对比分析结果显示：脱磷炉终点平均磷含量为O．014％,常规转炉终点平均磷含量为0．019％,脱磷炉脱磷效果明显;脱磷炉石灰消耗控制在41．45kg／t,常规转炉石灰消耗控制在53．27kg／t;脱磷炉终点渣中平均TFe含量为11．73％,常规转炉终点渣中平均TFe含量为14．38％,脱磷炉金属收得率高;脱磷炉平均终点钢水残锰0．102％,常规转炉平均出钢残锰0．075％,脱磷炉合金消耗少;脱磷炉平均喷溅渣量为3．93kg／t,常规转炉平均喷溅渣量为13．23kg／t,脱磷炉过程控制平稳,金属损耗少;脱磷炉冶炼钢水终点碳氧积为0．002129,常规转炉冶炼钢水终点平均碳氧积为0．002659。脱磷炉控制水平较好。     

低锰钢冶炼工艺开发与应用

工业纯铁要求钢中锰含量控制在0.005%以内,为了研究低锰钢冶炼工艺,对脱锰反应的热力学和动力学条件进行了分析。研究表明,钢水温度越低、炉渣氧化性越高、钢水氧含量越高、炉渣中氧化锰含量越低则锰的氧化反应越容易进行。当铁水锰含量在0.040%~0.055%时,将转炉吹炼后钢水终点碳含量控制在0.025%~0.035%,终点温度控制在1620℃以下,可将钢水残锰含量降低到0.04%~0.08%。钢水脱锰率随着转炉渣量的增加而升高。转炉出钢过程中不对钢水进行脱氧处理,钢包中的钢水和炉渣保持较高氧化性,在LF精炼处理过程中,可以使钢中锰含量平均降低32%,降幅为0.01~0.04个百分点。采用转炉和LF炉联合脱锰工艺,可稳定地将钢中锰含量降低到0.05%以内。     

马钢30t复吹转炉冶金效果分析

论述了长寿复吹技术在马钢30 t转炉上的应用.分析了马钢第二钢轧总厂30 t复吹转炉和顶吹转炉的冶金效果.结果表明,与顶吹相比,复吹冶炼终点的碳氧积有所降低;在相同终点碳含量下,复吹终渣中的w （TFe）含量较低,钢水残锰量较高.这充分说明,复吹工艺改造后,由于强化了熔池内的搅拌效果,使得炼钢过程反应更趋近于平衡状态.     

利用锰矿提高转炉终点锰含量的工业试验

介绍了锰矿熔融还原的机理和转炉吹炼过程中加入锰矿的工业试验,在吹炼6 ～ 10 min期间内加入锰矿,有利于提高锰矿的还原率.对影响转炉吹炼终点锰含量的因素进行了分析,提出了在转炉吹炼过程中加入锰矿提高终点锰含量的控制要点.     

基于副枪控制的转炉终点预测模型

利用转炉吹炼末期脱碳指数方程、热平衡和热力学方程分别建立了转炉终点碳、温度、磷和锰的预报模型.终点碳质量分数预报误差为±0.015%的命中率达到87.6%;转炉终点目标w(C)=0.03%时,温度误差范围±10 ℃的比率为85.4%;模型预报钢中w(Mn)误差在±0.02%、w(P) 误差在±0.003%范围的比率分别达到了87.0%和81.2%.建立的预报模型具有较高的精度,实现了转炉终点碳、温度、残锰和磷的同时预报,为提高转炉的终点控制命中率、减少补吹的次数、实现直接出钢打下良好的基础.     

基于副枪的转炉终点磷锰控制模型与脱磷优化

  分析了转炉终点磷、锰含量的主要影响因素,建立终点磷、锰含量预报与控制模型,优化转炉脱磷工艺。研究结果表明：根据副枪检测碳含量和温度值,通过数学模型预报终点磷、锰含量,在控制精度为±0.004%和±003%时,命中率分别达到89.5%和94.0%;转炉终点温度为1625～1655 ℃,终点碳w(［C］)≤0.06%的条件下冶炼w(［P］)≤0.010%的低磷钢,应将副枪点测后的供氧比例从9.0%增加到12.0%,矿石比例维持在30%以上,终渣碱度控制在3.0～3.5。     

提高转炉终点余锰工艺研究

从热力学角度理论分析锰的氧化还原反应,并结合现场统计数据,研究影响转炉终点钢水余锰含量的因素及其变化规律。研究表明:终点余锰含量的主要影响因素是喷溅、渣量、终渣TFe含量以及终点成分。通过此研究结果,提出改进提高转炉终点余锰含量的工艺措施。通过控制过程喷溅、优化造渣工艺、控制终点成分等措施的实施,长钢炼钢厂2015年上半年余锰质量分数较2014年下半年提升了0.09%,节约锰铁合金约1.21 kg/t。     

转炉冶炼纯铁钢种C、Mn元素的控制

通过对生产控制的分析及研究,发现铁水经过 AOD 炉脱锰可满足导电纯铁对低锰铁水的需要;在相同工艺条件下,转炉终点碳含量越低,RH 炉脱碳效果越好。理论分析发现：转炉较低的碳氧积水平有利于终点 C含量的降低;较低的转炉终点温度、避免补吹和良好底吹效果,可保持较低碳氧积水平。利用正规溶液模型计算了碳-铁的选择性氧化临界碳含量范围,并考虑连铸工艺可浇性,控制转炉终点 C 含量,降低中包铝损及二次氧化。分析结果显示,邢钢转炉生产纯铁钢种理想的终点碳质量分数应控制在0·036％~0·045％。     

树立品牌形象,提升竞争实力 天钢多个项目及产品获奖

正在天津市质量工作领导小组办公室组织开展的以"推广先进质量管理方法,促进企业创新转型"为主题的质量攻关活动中,天钢炼轧厂炼钢工序《提高转炉终点的残锰含量》和高线厂《提高预应力钢绞线用盘条断面收缩率质量攻关》两个质量攻关项目获得2015年天津市质量攻关项目一等奖,炼轧厂炼钢工序《提高转炉终     

基于IPSO-RELM转炉冶炼终点锰含量预测模型

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义.