电弧炉炼钢全过程钢水碳含量动态预报模型

根据电弧炉物料平衡理论与利用BP神经网络的方法,建立了理论模型结合神经网络的电弧炉炼钢全程钢水碳质量分数实时预测模型。通过模型得出冶炼过程中碳质量分数变化曲线,实现对全程钢水碳质量分数的实时监控。在接近冶炼终点时,由于脱碳反应中碳氧积的存在,因此模型对影响终点碳质量分数的因素进行分析,采用BP神经网络方法进行预测,满足了对电弧炉冶炼终点碳质量分数预报准确度的要求。     

MTA废气分析在VOD脱碳过程中的应用

为了实现对VOD脱碳终点碳含量进行动态控制,以某钢厂120 t VOD炉冶炼不锈钢的脱碳过程为研究对象,通过MTA（multi task analyzer）废气分析系统分析VOD精炼中CO、CO2等废气成分随时间变化的规律。同时以物质碳平衡为基础,建立了基于废气分析的VOD冶炼碳终点控制的模型,对精炼过程中钢水碳变化情况进行分析。通过对实际值和预测值之间的偏差进行考察,说明了模型能够较好地预测碳含量的总体发展趋势。模型计算VOD脱碳终点碳质量分数误差都在±0.03%之内,模型计算值与实际测量值具有一定的吻合性。     

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.     

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。     

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.      

电弧炉超音速集束氧枪吹炼的钢水留碳操作实践

建立了70 t电弧炉冶炼中高碳钢的留碳操作的数学模型。按照出钢时钢水碳含量的要求,基于入炉废钢和铁水成分,控制超音速集束氧枪的吹炼参数,合理使用炉门自耗式碳氧枪和采用相应的炉渣碱度,以实现目标留碳操作。0.55%C钢的冶炼实践表明,当热装铁水30%时,电弧炉终点[C]为0.40%～0.65%的炉次≥85%,显著降低了冶炼成本。     

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%。     

转炉冶炼终点静态控制预测模型

基于天津天铁冶金集团30t转炉炼钢实际生产数据,首先建立了转炉炼钢终点静态控制的吹氧量及矿石用量统计模型,其预测100个炉次吹氧量和矿石用量平均相对误差分别为0．58％及10．4％。考虑到影响终点钢水温度和碳含量的因素比较复杂,设计了预测钢水终点温度和碳含量的人工神经网格模型,利用Levenberg-Marquardt算法和257个炉次的实际生产数据进行了模型训练,并对另外100个炉次的终点钢水温度及碳含量进行了预测,在终点钢水温度为1646-1698℃和终点碳质量分数为0．033％～0．128％的范围内,得到的终点碳温双命中率为55％。     

转炉副枪模型取样与倒炉取样碳含量偏差大的原因分析及改进

针对承钢150 t转炉副枪自动炼钢出现的终点TSO取样碳含量与倒炉及吹氩站取样碳含量存在偏差较大的问题展开分析。通过对炉内TSO定氧量,钢水液位,渣厚,底吹效果等数据的收集整理,分析了钢液碳含量偏差较大的原因。采取改变机烧矿加入方式和时机、合理调整底吹流量及稳定兑钢量措施后,结合造渣量的多少、出钢钢流的观察,TSO结晶温度和氧电势的变化范围等操作经验,使TSO取样碳含量更具代表性。杜绝了实际生产中"假拉碳"现象,降低了炉衬腐蚀,为延长炉龄奠定了基础。     

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。     

转炉冶炼低碳低硅钢的生产实践

通过测量 1 2 0t氧气顶吹转炉终点、钢包钢水氧含量 ,回归出转炉终点碳、氧方程及脱氧合金化时脱氧剂加入量与脱氧量方程 ,经分析 ,得出终点钢水氧含量主要由碳含量控制 ,钢水温度影响不大 ;冶炼低碳低硅钢时 ,钢中氧含量控制在 2 0× 1 0 -6 ～ 6 0× 1 0 -6 (质量百分数 ) ,可保证浇注顺行 ,铸坯不产生气泡。     

基于机理和数据驱动的转炉输入—输出混合模型

为了实现能量流网络的精细化控制,建立了基于机理和数据驱动的转炉输入-输出模型.对转炉工序进行物质的输入和输出解析,根据实际生产数据,利用数理统计和回归的方法,得到转炉冶炼相关参数,包括:氧气利用率、炉渣碱度、渣中氧化镁含量、钢水终点氧含量、转炉热效率.进而利用冶炼机理以转炉冶炼的铁水和废钢数据,以及目标钢水的成分和温度为输入量,计算得到吹氧量、造渣剂加入等信息作为模型的输出量.根据机理模型计算的部分输出参数,利用神经网络预测钢水终点温度,并与机理模型采用的目标钢水温度进行对比,进而对机理模型进行校正,以提高模型的精确度.采用C#语言将模型程序化,模型计算结果表明,相同误差范围内,混合模型的石灰加入量、轻烧白云石加入量、氧化球团加入量命中率相较于机理模型分别提高了11.1 %、8.3 %、8.3 %.      

顶底复吹转炉冶炼终点钢水成分及温度回归预测分析

针对梅山炼钢厂冶炼中磷铁水的生产实践,本文利用统计回归的方法对现场的生产数据进行了回归分析,得出了冶炼终点钢水磷含量、碳含量以及终点钢水温度的预测模型,通过回归分析找出影响冶炼终点钢水成分及温度的主要因素,并提出了改进措施.     

顶底复吹转炉冶炼低碳钢的工艺研究

以实际生产数据为依据,分析研究涟钢1座100 t顶底复吹转炉冶炼低碳钢08Al(%:≤0.08C、0.17～0.37Si、0.25～0.65Mn、≤0.030P、≤0.030S、0.015～0.65Als)的工艺。发现其冶炼后期底吹强度足,导致部分钢水过氧化,实际终点碳氧浓度积与理论的平衡值有一定偏差;转炉终渣碱度在4～5时,磷、硫在渣-钢间的分配系数最大,脱磷、脱硫效果最好,其终点[C]高,(FeO)低,炉渣氧化性低,不利于脱磷但利于脱硫;冶炼终点钢水温度越低,[C]越高,钢水、炉渣氧化性越低,钢水中残锰含量越高。     

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%.      

基于转炉烟气分析的熔池碳含量及温度动态预报

基于烟气分析获得烟气流量及成分,应用碳平衡原理构建的碳积分数学模型可动态预测熔池中的碳含量;对炉气信息延迟性、炉气量、枪位系数和脱碳速率拐点a与b等参数的修正,能够提高熔池碳含量动态预报的精度。在熔池碳含量动态预报的基础上,基于热平衡理论和碳氧反应热力学构建了熔池温度动态预报模型,通过脱碳速率拐点a和b的修正以及分阶段模型的构建,能够提高熔池温度的预报精度。在此基础上采用Visual Basic 6.0和SQL Server 2000数据库构建了熔池碳含量和温度动态预报系统,利用该系统对一定时期的46炉冶炼数据进行了离线运行,结果表明:终点w(C)0.2%时,预报偏差小于0.02%命中率为84.8%,模型终点温度预报偏差小于20℃命中率为84.8%,C-T双命中率达到73.9%,基本满足冶炼对终点命中率的要求。     

转炉强底吹实现超低氧含量控制的工艺实践

马钢四钢轧300 t转炉底吹系统改造后,在炉役的前1000炉冶炼超低碳钢转炉终点碳氧积均值达到了0.0013.为了验证碳氧积的真实性,通过对此炉役同期生产的67炉超低碳钢转炉终点钢水及不脱氧出钢后钢包内钢水的碳、氧进行取样验证、转炉吹炼至平衡时烟气中CO浓度(体积含量)进行分析并通过理论计算,从理论上分析了在底吹惰性气体强度为0.12～0.20 m3/(min·t)时可以实现转炉终点碳氧积为0.0013.同时发现强底吹条件下生产超低碳钢,转炉出钢过程存在着降碳增氧的现象,且由于出钢过程的钢水温度下降,钢包钢水碳氧积均低于转炉终点碳氧积.     

超低碳钢的转炉终点控制

 通过对国内某厂300t转炉终点相关数据的理论分析,发现影响转炉终点水平的有：转炉炉龄、转炉终点温度以及吹氧量等。转炉吹炼过程中存在一个临界碳含量。当转炉终点碳含量低于临界碳含量时,脱碳变得困难,钢水过氧化严重。采用规则溶液模型计算转炉渣中FeO的活度,据此计算的临界碳含量（质量分数）为0.02%~0.03%。根据理论分析和实际统计结果,300t转炉理想的终点碳质量分数为0.03%~0.05%。     

RH真空脱碳工艺的研究分析

结合实际生产数据,分析了转炉终点控制对RH真空脱碳的影响,分析认为,冶炼超低碳钢时,转炉终点碳含量≥0.05%,需要进行RH强制脱碳;终点碳含量≤0.04%时,可以进行RH自然脱碳,也可以在出钢过程中进行最大810kg的微碳锰铁（锰含量80%）合金化操作。底吹氩2min降低钢水氧活度约190×10-6。没有底吹终点钢水碳含量不均匀,均匀性相差0.01%～0.02%。     

转炉顶吹与复合吹炼条件下冶金效果的对比

对抚顺新钢铁公司顶吹转炉复合吹炼改造前后冶炼工艺效果的差异进行了对比研究,结果表明：顶底复合吹炼工艺在冶炼终点的碳、氧控制水平较好[终点碳含量为0.06%～0.10%时（质量分数,下同）,碳氧积为0.0026～0.0029],终点炉渣组元结构组成方面较合理,终点钢水氮含量较低（约16×10-6）。采用复吹工艺后,转炉终...