转炉炼钢动态过程控制仿真软件的开发

介绍了转炉炼钢动态过程控制仿真软件的开发，通过使用该软件，对转炉炼钢动态过程控制量（氧气补吹量和冷却剂量）以及熔池成份和温度预报的计算过程动态模型系数的学习方法进行了适当的改进，同时改进了调整模型系数专家规则，转炉动态模型命中率由45．2％提高到91．9％，取得了明显的效果。     

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。     

全自动炼钢动态控制模型的理论基础和应用实践

根据多年来炼钢动态控制模型的应用实践经验，详细介绍了动态控制模型的定义、功能、脱碳和升温公式的系统推导，动态分组原则、动态控制模型运行过程中所采用的主要管理和技术措施。武汉钢铁股份公司炼钢总厂四分厂2007年底投产以来，通过强化和细化动态控制模型的管理，大大提高了动态模型的适应能力，实现了一键炼钢，2010年一键炼钢率平均达到87．21％，最高达到93．12％；C-T双命中率也稳步提升，2010年下半年稳定在90％以上，最高达94．04％。     

RH冶炼超低碳钢脱碳机理研究

通过RH真空处理脱碳数学模型研究了钢液表面以及飞溅液滴表面的脱碳机理。模型计算结果表明，真空度是影响表面脱碳以及飞溅液滴脱碳反应进行的主要因素；真空处理9min以后，飞溅液滴脱碳占据优势，脱碳结束时其脱碳量比例高达72％；表面脱碳以及飞溅液滴的累计脱碳量比例分别为18．7％，24．4％，加在一起达到43．1％，在整体脱碳过程当中占据比较重要的地位。     

中厚板轧制过程中轧制力参数的动态修正

分析了一种中厚板的轧制力在线动态修正算法,该算法以实测轧制力为基础,通过道次实测轧制力和模型计算轧制力的值决定轧制力模型参数修正量的大小,真正做到以实测轧制力数据动态校正中厚板轧制力模型,大大提高了轧制力模型的预报精度并使其具有良好的自学习功能.该算法已经在现场获得应用,并具有良好的应用效果.     

Fe-C合金圆形铸坯在凝固和后续冷却过程中的收缩

通过50kg的圆坯的热模拟试验对Fe—C合金圆坯在凝固和后续冷却过程中的收缩进行了研究。由三个电动机驱动的传感器使得在浇注开始数秒后不发生坯壳变形的情况下测量收缩成为可能。温度分布用热模型进行计算，然后，用机械模型计算收缩，发现测量与计算所得的收缩-时间曲线间十分吻合。实验提供了含C量对钢收缩的影响的数据，并验证含C量为0．1％时收缩最大的结论。     

连铸DYNACS动态二冷水模型

DYNACS动态二冷水模型是目前最先进的动态二冷水模型，它通过过程数据的跟踪，铸流温度场的模拟及积分计算，动态调整二冷水量，达到最优的铸坯表面温度控制．     

采用动态再结晶临界应变估算静态再结晶动力学方程

提出了一种新的概念，将钢材热变形过程中的动态行为和变形后的静态再结晶现象联系起来，由经典的动态再结晶临界应变值，推导出静态再结晶率达到50％的时间值，进而确立了静态再结晶动力学模型。该模型的计算结果与试验结果一致，证明采用这种方法是可行的。     

焦炭灰分对高炉碳排放量的影响

降低高炉炼铁过程CO2的排放量是冶金工作者长期的努力方向。通过物料平衡与热平衡计算，得出焦炭中灰分含量与焦比、高炉碳排放量的定量关系，并计算了焦炭灰分从7．06％变化到13．06％时，焦比和碳排放量的变化。结果显示，高炉焦比和碳排放量随焦炭灰分含量的增加而上升，对高炉运行影响也很大。因此，操作中需要严格控制焦炭灰分含量。     

高炉喷煤量算法模型的优化改进

针对高炉喷吹小时喷煤量算法模型和瞬时喷吹量算法模型存在数据失真、精准性差等问题,重新构建了高炉喷吹的小时喷煤量算法模型和瞬时喷吹量算法模型,小时喷煤量算法模型按照1 h时间段内喷煤量累积的方式计算,瞬时喷吹量算法模型以倒罐后5 min之内和倒罐后5 min之外分别采用不同的算法。该算法模型应用后,提高了小时喷煤量和瞬时喷吹量的精准性。     

中厚板轧制前温度场的数值模拟

为减少中厚板产品缺陷，降低生产能耗，采用Ansys软件进行了轧制前温度场的数值模拟。考虑材料物理特性随温度变化的情况，并采用瞬态过程的处理方法，使数值模拟模型更适合于实际情况并减少计算量，提高了模拟精确度。结果表明：利用该模型对16Mn钢轧制过程进行数值模拟，其结果与实测数据进行对比，相对误差仅为3．89％。     

石钢高炉铁水含硅量神经网络预报模型

本文按照现代控制理论，把高炉视为多输入——单输出系统，利用人工神经网络方法，结合高炉生产实际建立了石钢高炉铁水含硅量BP神经网络模型。通过引入动态步长和“惯性项系数”提高了网络收敛速度。采用“修正式”预报模式提高了铁水含硅量预报的命中率。结果表明：在允许误差为0．1％时，命中率达到了86．67％，可以为高炉操作提供指导。     

连续退火炉内双锥度辊辊形参数对带钢跑偏的影响

针对连续退火炉实际生产过程中的跑偏问题,运用ABAQUS有限元软件建立炉辊-带钢动态仿真模型,定量计算了连续退火炉内双锥度辊辊形参数对带钢跑偏的影响,并分析了带钢的横向压应力以及产生的瓢曲变形．计算结果显示双锥度辊辊形对炉内带钢跑偏有明显的抑制作用,且随着锥度段总辊径变化量、辊径变化量比值和张力的增加,以及平直段长度的减少,带钢的跑偏量逐渐减少,最大横向压应力逐渐增大,使带钢发生瓢曲变形的概率增加．根据以上计算结果,建立带钢跑偏量的计算模型,并结合瓢曲变形理论,为进一步对加热段双锥度炉辊辊形和张力设定的优化提供了依据．      

副枪测量与数据分析自动炼钢技术的应用

介绍了副枪测量自动炼钢应用过程中对转炉静态模型、动态模型、吹炼跟踪、熔剂计算、氧量计算等关键算法的优化和应用;阐述了数据分析自动炼钢的热力学计算原理,通过建立数学模型,可实时计算冶炼全程钢水、钢渣和温度变化从而控制冶炼过程。从原燃料消耗、冶炼、喷溅及应用方面对两种自动炼钢方式进行对比分析,发现数据分析自动炼钢的原燃料消耗及冶炼、喷溅量均较低。将数据计算和烟气检测分析设备结合起来可实现全程动态炼钢,同时降低成本、提高炼钢效率、实现终点双命中率,这种炼钢方式是自动炼钢发展的趋势。     

基于神经网络的脱硫剂加入量预报模型的研究及应用

针对攀枝花新钢钒股份有限公司提钒炼钢厂铁水脱硫预处理生产工艺过程,建立基于增加动量项和采用最大误差学习法的改进BP算法脱硫剂加入量预报模型。利用攀钢铁水脱硫现场生产数据对模型进行训练和莉试,并在炼钢厂进行模型的现场应用试验。结果表明,模型的脱硫命中率达到96．8％,同时模型应用后也降低了脱硫剂的消耗量。     

冷轧板形多变量模型预测控制

冷轧板形是带钢冷轧过程中重要的质量指标之一，板形控制是冷轧过程中的核心技术。为了实现高精度、高效率的板形控制，提出了基于动态矩阵控制(dynamic matrix control, DMC)算法的冷轧板形多变量模型预测控制的方法。为了充分验证预测模型调控效果，首先分别利用偏最小二乘法(partial least squares, PLS)和主成分分析法(principal component analysis, PCA)计算获取两套板形调控功效系数并进行了准确性验证；然后建立了基于DMC算法的板形调控模型；最后模拟在一套轧机上输入以PLS计算获得的准确调控功效系数模拟模型匹配情况，并将两条板形偏差曲线导入到分别基于DMC算法、最优控制算法和遗传算法(genetic algorithm, GA)建立的预测模型中进行优化。同样，输入以PCA计算获得的不准确调控功效系数模拟模型失配情况，将两条偏差曲线导入到3个预测模型中进行优化。基于以上条件，得到基于DMC算法的预测模型在模型匹配时标准差分别为0.63 I和0.25 I,模型失配时标准差分别为2.20 I和1.81 I,调节时间约为100 ...     

燃料变化对75 t/h锅炉过热蒸汽温度的影响

１概述宣钢动力厂两台７５t／h锅炉，均为煤，气混烧锅炉。设计高炉煤气的热负荷份额为３０％，即可掺烧２００００m３／h的煤气量，而在运行中，为了减少高炉煤气放散量、降低煤耗，实际掺烧的高炉煤气量远大于设计量。由于燃料的变化，造成了锅炉过热蒸汽温度的变化，影响了锅炉的安全运行。２燃料燃烧计算２．１高炉煤气燃烧计算２．１．１高炉煤气的成分及发热值，见表１。表１高炉煤气成分及热值２．１．２燃煤气理论烟气量计算，见表２示。CO／％CO２／％N２／％H２／％２４．１２１８．４９５４．６２１．４４CH４／％O２／％发…     

镀锌板产业的发展及其对锌的需求

美国、日本等发达国家在工业化过程中年耗锌量粤粗钢产量比例平均约为0．8％-0．9％。在完成工业化的过程中，美国累计用钢量72亿吨，日本58亿吨。我国目前还正处于工业化加速阶段，截止到2011年底，我国累计产钢量约为60亿吨，随着工业的高速发展，我国钢需求还将继续增加，以年耗锌量粤粗钢产量之比为O．85％计算，到“十二五”末的2015年，我国镀锌板领域锌消费量预计约640万吨。     

攀钢半钢炼钢终点自动控制技术研究

针对攀钢半钢炼钢的特点,自主建立了半钢炼钢辅料加入量和吹氧量静态计算模型,开发了基于副枪控制的终点动态预报模型.通过在线应用,终点碳命中率达84.25％,温度命中率达95.28％,碳温双命中率达到80.71％,不倒炉炼钢率由48.92％提高到96.34％,并取得了较好的冶金效果.     

卡尔曼滤波器在钢板运动自动跟踪中的应用

从实际出发,以昆明钢铁集团公司中板厂钢板运动为研究对象,在系列帧图像中对运动目标以直方图为模型的模板方法进行匹配,由于模板匹配计算量非常大,要想在整幅图像中对目标进行搜索匹配又要达到实时是不可能的,对目标状态进行可靠的估计,就可以在相对较小的区域完成对模板的搜索,Kalman滤波器就是一个对动态系统的状态序列进行线形最小方差估计的算法,通过以动态的状态方程和观测方程来描述系统,它可以任意一点作为起点开始观测,采用递归滤波的方法计算,它具有计算量小,可实时计算的特点．