试论提高转炉炼钢终点命中率的控制措施

简要介绍了转炉炼钢终点命中率的控制技术,从碳氧含量、出钢温度和脱磷条件三个方面详细分析了转炉炼钢终点命中率的影响因素,提出通过完善留渣操作、降低出钢温度、控制吹炼强度和进行补热升温等针对性的控制策略,提高转炉炼钢终点命中率,以期为转炉炼钢终点命中率提高及控制提供参考,确保转炉炼钢稳定作业,提高转炉炼钢生产质量和效率。     

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％。     

利用人工神经网络系统提高转炉终点碳温双命中率

以神经网络为基础开发出一套转炉冶炼终点控制模型。模型以转炉炼钢基础理论为依据,采用误差后向传播网络——BP网络为原形,对其算法进行改进,建立两个三层BP预测神经网络,选用29个输入参数,分别对终点温度和终点碳含量进行预报。通过采集现场操作数据和实际应用,碳温双命中率达到80%以上。     

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。     

基于灰色模型的转炉炼钢终点预报研究

准确预报转炉炼钢的终点钢温度及碳含量,对于提高终点命中率具有重要意义,作者采用灰色系统模型及线性回归补偿模型建立了转炉炼钢终点钢水温度及碳含量预报模型,并对一座１８０ｔ转炉的实测数据进行了仿真,其结果与实际值接近,这表明该方法切实可行并有效的。     

基于神经网络的转炉控制模型

以理论模型为基础,建立了转炉炼钢控制模型,并将人工神经网络模型应用到转炉控制中。通过计算,得出了铁水中Si含量与转炉炉渣碱度的关系;通过BP神经网络预报了终点的碳含量,当碳命中误差〈0.02％时,命中率达到了66.7％。     

基于光谱信息与温度的转炉炼钢终点预测模型

转炉炼钢终点就是在出钢时通过控制使钢水的成分和温度达到一定要求。原子发射光谱法显示的元素特征光谱波长下的光谱信息的变化,能反应成分含量的变化趋势。文章介绍了基于温度和光谱信息的终点预测模型的系统,通过此系统获取转炉炼钢过程中的温度和Mn、Si光谱信息,利用多元回归分析的方法建立终点预测模型,并对模型进行显著性检验和精度分析。研究表明,此模型的终点命中率在80%左右,能比较准确预测转炉炼钢的终点。如果在预测模型中加入更多的元素光谱信息,将能进一步提高终点命中率。     

转炉冶炼IF钢终点氧含量控制分析

转炉冶炼终点钢水中的氧是产生钢中夹杂物的根源,对钢的洁净度有着不利的影响。为了加强转炉终点氧含量的控制水平,提高产品的内部质量。通过对某厂转炉冶炼IF钢现场试验研究,分析了转炉终点碳氧含量的分布状态,研究了碳含量、炉龄、终点温度和氧耗量等因素对终点氧含量的影响规律,并提出了降低转炉终点氧含量的技术措施。     

转炉补吹脱碳升温规律与终点控制研究

对转炉炼钢接近吹炼终点阶段的脱碳升温规律进行了深入研究,并据此建立了转炉补吹模型;采用线性统计回归自适应算法实现转炉补吹模型参数动态修正.结果表明:转炉吹炼后期补吹阶段的总脱碳氧效率与钢水中碳含量呈线性关系,建立的补吹自适应模型在转炉自动化炼钢终点控制中的精度和命中率方面满足了生产需要.     

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.     

基于炉口火焰信息的转炉炼钢终点预报系统

设计了一种通过对转炉炉口火焰光强和图像信息的分析,在线实时判断和控制转炉吹炼终点温度和碳质 量分数的系统。本系统主要包括光强采集模块、图像采集模块、数据处理模块以及控制软件。现场试验证明:炉口 光强及图像在吹炼终点存在显著的变化规律;本系统用于终点判断和控制准确有效。     

基于G-SVM的电弧炉终点预报研究

 在电弧炉(EAF)冶炼生产过程中,出钢温度、碳含量和磷含量等终点参数直接关系到后续生产工艺,甚至影响产品质量。准确预报电弧炉的终点参数对降低冶炼成本,提高生产效益具有重要意义。考虑到电弧炉终点参数既受定量因素的影响,又受非定量因素的影响,将GM与LS SVM结合,建立了G SVM预报模型。GM反映炉体自身变化等非定量因素对系统的影响,LS SVM反映各种定量因素的影响,提高了预报精度。该方法具有模型结构简单,建模所需样本数据少,速度快等优点。实践证明,预报结果接近实际值,该方法是切实可行并有效的,可以用于电弧炉炼钢终点预报。     

超低碳钢转炉冶炼终点控制技术

通过对转炉冶炼终点碳、磷、铁选择性氧化平衡点的计算,得出超低碳钢冶炼终点碳含量的最佳控制范围是0.040%~0.060%,基于此范围开发了转炉冶炼的静态模型及动态模型,从而形成超低碳钢冶炼终点的控制技术,实践表明,采用该技术可大幅度提高冶炼终点钢水温度和磷成分的命中率,降低补吹率及罐内氧含量。     

基于回声状态网络的转炉终点碳和温度预测

本文利用回声状态网络建立了转炉终点钢水碳含量和温度预测模型,并应用遗传算法优化其主要参数。选用某钢厂3座120t转炉的实测数据对该网络模型进行离线训练和仿真测试,结果表明回声状态网络模型比BP神经网络模型在预测精度上有所提高。这为开展转炉实时预测工作提供了方法指导。     

120 t转炉半钢增硅热补偿技术研究及应用

针对攀钢钒采用半钢冶炼热源不足带来的终点碳偏低、终渣TFe含量高及捞渣烟尘大的问题,提出在提钒转炉出半钢时加入硅铁对半钢进行化学热补偿的炼钢新工艺,并通过对工艺参数的研究和优化,实现了工业应用。应用效果表明,增硅新工艺减少了转炉兑半钢时碳的烧损以及过程温降,提高了半钢炼钢转炉热源,半钢质量更为稳定,使得中高碳钢终点钢水碳含量在0.07%～0.12%的比例由32.2%大幅度提高到92.38%;重轨钢终渣TFe由19.9%降低到18. 62%,Q系列钢终渣TFe由20. 85%降低到18.89%;且新工艺的应用明显缓解了提钒捞渣烟尘大的问题,具有明显的环保效益。     

转炉炼钢静态控制优化模型

对某钢厂氧气顶吹转炉炼钢现场的生产数据进行了统计回归分析,得出了控制终点钢水碳含量与终点钢水温度的氧耗增量与废钢增量的多元回归方程。并对方程进行了优化处理,获 得了转炉炼钢静态控制的优化模型。     

降低100 t转炉钢铁料消耗的工艺研究

  研究了安钢第一炼轧厂100t转炉钢铁料消耗的影响因素,从炼钢原辅料、冶炼工艺、造渣操作和终点控制、精炼和连铸的精细化管理等方面采取了相应的措施,2009年吨钢钢铁料消耗降低到1042.52kg,显著降低了炼钢成本,取得了较好的经济和社会效益。     

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.      

A Novel Process Control Model for Extracting Vanadium Semi‐Steel in Basic Oxygen Furnace Based on Steelmaking Mechanism

A novel process control model for basic oxygen furnace (BOF) steelmaking is proposed based on metallurgy mechanism, with lower contents of carbon, manganese, silicon, and lower temperature in semi‐steel after extracting vanadium. According to mass balance and heat balance, a static control model is built up, with slagging model, temperature model, and oxygen supply model. When actual amount of oxygen supply reaches 85% of theoretical value calculated by static model, quasi‐dynamic control model is activated to predict carbon and temperature in later period of steelmaking. A steelmaking process control system for semi‐steel smelting on 120 tonne BOF is developed in a steelmaking plant in China. Based on test of three steel grades, this model acts a guide for BOF steelmaking with semi‐steel, not only providing tactic, but also pointing out a feasible method for BOF process control without sub‐lance or off‐gas analyzer.