基于熔池混匀度的转炉烟气分析定碳模型

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%.      

基于炉口火焰多光谱分析技术预报转炉终点碳的研究

利用多光谱复合分析技术,设计开发了远距离、非接触式转炉炉口火焰碳谱线分析技术和装置,预报转炉熔池钢液碳含量。该技术通过分析转炉主吹过程炉口火焰碳谱线的变化规律,找出了炉口火焰多光谱光强分布图样与转炉熔池钢液碳含量的对应关系,建立了转炉冶炼过程熔池碳含量的实时预报模型。该装置在某钢厂70t转炉上进行了试验,按照终点[C]≤0.05%±0.02%、0.05%~0.15%±0.03%和0.15%±0.05%三个范围内预报精度,预报命中率分别为83.8%、80.1%和85.6%,研究表明,转炉冶炼过程的装入制度、造渣制度以及供氧制度对终点碳预报基本没有影响。     

转炉炼钢熔池碳含量动态变化研究

通过引入炉气分析仪采集的实测数据,用碳指数模型描绘熔池内碳含量实时变化趋势,并用修正后的碳积分模型计算转炉吹炼过程的总脱碳量,以对碳含量的动态变化和终点出钢情况做出预报.在机理分析的基础上,利用三阶段脱碳曲线的后期变化趋势建立碳指数实时和终点预报模型,同时对碳积分计算公式加以修正,得到冶炼全程的脱碳率计算模型.仿真结果表明,碳指数及碳积分模型直接用于指导转炉炼钢生产具有一定的参考价值,在一定程度上可以取代炉气分析仪的使用.     

通过炉气分析实现转炉连续控制

应用红外测试仪测得的炉气数据,根据转炉熔池物料平衡和热平衡,通过模型计算,论证了炉气分析在转炉连续控制中对碳和温度预报的可行性,并得出结论;炉气分析对终点戳w(C)≤0.06%炉次的碳预报命中率较高,适用于低碳钢冶炼.但该模型进行温度预报的数据来源均为间接数据,命中率较低.     

转炉吹炼后期碳含量预报的改进指数模型

介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型,并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上,提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先,利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据,通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数;其次,使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换,得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”,再对其进行归一化处理,得到归一化的“参考脱碳曲线”;然后,采用多点校正的方法,计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量,并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差,对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正,得到“计算脱碳曲线”;最后,通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新,进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明,改进的指数模型具有较高的准确率,终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%。      

AOD冶炼脱碳反应模型与计算机模拟

AOD冶炼中,终点碳和终点温度的命中率是提高生产率和产品质量的关键。由初始温度,初始成分及补加合金量等原始数据,通过本模型可预报要达到目标终点碳所需要的脱碳时间以及相应的终点温度。本模型计算得到的终点碳与实际终点碳,在同等条件下,两者极为接近,可作为一般AOD冶炼中预报终点碳与脱碳时间关系之用。通过分级调整O2、Ar、N2气比例得到最佳脱碳效果,终点碳命中率可提高到98％以上,最高温度可以控制不超过1750℃,延长炉衬寿命。     

基于烟气分析转炉终点碳含量控制的新算法

研究了基于烟气分析转炉终点碳含量控制的不同算法. 针对Meyer和植村卓郎两人提出的指数衰减模型算法中的不足,提出了一种新算法. 其原理是将脱碳氧效率对每炉的最大脱碳氧效率进行归一化处理后,比照参考脱碳曲线,采用累计平移算法,动态推算熔池碳含量. 对低碳钢冶炼炉次的仿真模拟表明,新算法具有较好的适应性,对生产实际中提高终点碳含量控制精度和命中率有重要指导意义.     

基于k-means聚类算法的电弧炉终点碳预报

为了实现对电弧炉冶炼过程碳质量分数的预测,根据炼钢过程的碳氧反应机理建立电弧炉脱碳模型。在此基础上采用数据挖掘技术中的k-means聚类算法对电弧炉炼钢历史数据进行分析,选取8个影响终点碳质量分数的因素,得出不同冶炼情况下的聚类结果。通过计算当前炉次与聚类结果加权欧氏距离,将相似度高的聚类结果炉次作为当前炉次的预测参考炉次,最终实现对电弧炉终点碳质量分数的预测。仿真结果表明钢水碳质量分数预报的命中率在75%以上,模型具有较高的预报精度。     

转炉炼钢过程的碳、温连续预报模型研究

采用光谱仪对转炉烟气进行在线分析,利用转炉烟气分析数据,并通过改进常规转炉静态模型,开发了转炉冶炼过程碳、温的连续预报模型.实现了对冶炼过程碳、温度的全程预报.实际运行显示,基于烟气的动态碳预报模型具有很高的准确率,为提高终点命中率和直接出钢率起到积极作用.     

应用改进的神经网络模型预报转炉冶炼终点

准确预报转炉冶炼终点的钢水温度与碳含量对提高转炉终点命中率具有重要意义。针对现有多层前馈网络学习算法的不足,基于BP模型提出一种改进算法,建立了复吹转炉冶炼终点的预报模型,并与BP模型的预测结果进行了统计比较。研究表明,改进后的模型能够对冶炼终点进行良好的预报。采用单节点输出模型对终点钢水碳含量与温度分别进行预报,预测误差w(Δ[C])<±0.03%的命中率达97.22%,Δt<±12℃的命中率为94.44%。还建立了神经网络双节点输出模型对转炉终点钢水碳含量及温度同时进行预报,误差Δt<±15℃、w(Δ[C])<0.03%的双命中率为76.92%。     

基于烟气分析的转炉连续碳温预报模型

以唐山某钢厂转炉为原型,建立基于转炉烟气分析碳温连续预报数学模型,并利用VB编译程序针对某钢种的实际冶炼进行离线模拟。模拟结果表明:该钢种要求出钢碳含量为0.035%,温度为1700℃,在碳含量0.03%-0.04%范围内,模型计算结果命中率为87%。在温度为1690℃~1710℃范围内,模型计算终点温度命中率为77%。     

基于函数型数字孪生模型的转炉炼钢终点碳控制技术

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂,副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性,导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低,是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题,提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先,利用烟气分析得到连续监测的实时数据,以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后,根据熔池反应所处的不同阶段,利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上,按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数,从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例,证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力,对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性,可以实现全过程的熔池碳含量动态预测,终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是,在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下,采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤,从而降低生产成本,提高产品质量和生产效率,具有广泛的工业应用前景.      

基于烟气成分分析的电弧炉炼钢脱碳模型

为了连续地预测电弧炉熔池中碳含量,实现对冶炼终点碳含量的控制,以红外烟气分析技术和物质质量守恒计算为基础,结合入炉总碳量和供氧量等生产数据,建立了电弧炉炼钢脱碳数学模型.对莱芜钢铁股份有限公司特殊钢厂50tUHP电弧炉实际冶炼数据的模拟计算表明,该模型能实现对熔池碳含量的连续预测和终点控制.模拟计算结果还表明,电弧炉冶炼过程中,脱碳速度主要受供氧流量的影响,最大可达0.12%～0.16%min-1.该模型用于电弧炉供氧优化后,氧气消耗明显降低.     

80 t转炉终点预报TSVR模型精度

 转炉炼钢是一个复杂的高温物理化学反应过程。在冶炼过程中不能连续检测钢的成分。所以,准确地预报终点的碳质量分数和温度对于提高终点命中率是非常有意义的。基于广西某钢厂80 t转炉炼钢实际生产数据,建立了终点碳质量分数和终点温度的孪生支持向量回归机(TSVR)预测模型,对100个炉次的实际生产数据进行了模型的训练,另外30个炉次的数据用于验证模型的精度。结果表明,预测误差Δω([C])≤ 0.01%的命中率为93.3%,Δt≤15 ℃的命中率为96.7%,双命中率为90%。与BP神经网络模型相比,TSVR模型的终点碳质量分数和终点温度命中率均比BP神经网络模型高。     

氧气顶吹转炉吹炼过程动态模型

通过炉气流量和成分的在线采样信息，用积分法计算熔池排出碳量，并根据熔炼体系中碳的守恒，动态推算熔池含碳量，由此来预报吹炼终点。较深入研究了提高炉气流量检测精度的方法，如心平衡修正和钢液成分反馈修正等，并采用了滤波算法，这些措施有利于提高动态模型的精度。     

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.     

电弧炉终点碳含量预测模型的构建与分析

现有的电弧炉终点碳预测模型大多忽略了电弧炉内余钢量中剩余的碳质量对下一炉次终点碳含量的影响,且电弧炉冶炼时渣层较厚,冶炼时钢水翻滚剧烈致钢水成分不均匀,电弧炉终点取样检测出的碳含量与钢水中实际的碳含量会存在较大的偏差,若直接使用电弧炉取样的碳含量作为分析数据,模型的预测值往往与钢水中实际的碳含量存在偏差。针对以上问题,首先利用多元线性回归算法计算钢铁料的收得率,推出每炉的余钢量,然后利用BP神经网络提出了一种关于电弧炉终点碳含量的预测方法,试验分析表明模型终点碳质量分数预测值与实际值误差在±0.02%内的命中率达到了92%,具有较高的预测精度。     

基于炉气分析的熔池碳含量及温度变化研究

 根据物料平衡及反应平衡原理，利用炉气分析系统在线连续检测、分析数据，建立了转炉冶炼过程中碳含量及温度变化的动态模型。该模型计算结果与检测结果吻合较好，这表明：①通过烟气流量、成分及铁水质量和初始碳含量可动态地确定熔池中的碳含量；②以动态确定的碳含量为基础，结合炉气分析数据，再经热力学平衡分析，可预测熔池温度的动态变化。     

炉气分析动态智能控制技术在60 t 转炉的应用

介绍了炉气分析动态智能控制技术在莱钢60 t氧气顶吹转炉上的应用情况,主要包括硬件系统、动态模型、运行要求及冶炼工艺标准化模型。结果表明：终点碳在0.08%～0.24%范围,终点温度在1580～1660℃范围,碳温控制精度分别为±0.02%和±20℃时,碳单命中率87%,温度单命中率83%,碳温双命中率78%。为进一步提高终点碳温双命中率,应加强原材料的管理,按配料计算组织装料,并采用标准化操作工艺,有必要采用顶底复吹工艺。     

应用炉气分析的转炉动态模型初步研究

运用物料平衡及反应平衡原理,利用炉气连续分析的数据,建立了转炉冶炼过程的动态模型.本模型的计算结果表明:(1)通过烟气流量、成分及原料中初始碳含量可动态地确定熔池中的碳含量;(2)以动态确定的碳含量为基础,经过热力学平衡分析,可确定熔池内温度及氧含量的动态变化.