冶金全流程工艺质量在线监控和离线分析诊断系统

针对钢铁企业生产高品质、高附加值产品时工艺质量在线监控和质量追溯分析需求,结合目前国内钢铁企业信息化现状及存在问题,提出一种统一架构的冶金全流程工艺质量在线监控和离线分析诊断系统解决方案,实现多源异构数据采集、重整和存储,多工序工艺质量曲线数据协同处理,工艺质量实时预警和在线判定以及全流程质量追溯和高级分析等功能。系统投入运行后,满足了钢铁企业冶金全流程工艺质量在线监控和离线分析诊断的需求。     

QMS系统在冷轧产品质量管理中的应用

QMS是河钢唐钢高强汽车板公司对冷轧产品进行全流程质量控制系统。该系统由E5i专家系统、Epromi报告系统、质量改善系统3个模块组成,可实现产品在线质量判定,脱单产品改挂、全流程质量数据集成,为质量问题追溯和分析改进提供大数据支撑。重点介绍了E5i专家系统中判定终端、修补终端、改挂终端和规则编辑器的工作过程;对比了报表系统上线前后参数的变化情况;同时指出了QMS系统存在的问题。     

热连轧钢材力学性能在线预报的研究与应用

 传统的产品力学性能检测是一种建立在统计学随机抽样理论基础上的检验方法,即在实验室中对取样板卷的头尾部切割样品进行检测,检测结果代表整批产品的力学性能。由于钢材生产流程长,生产过程控制参数存在一定的波动,传统力学性能检测方法不能反应每一卷带钢的力学性能,所检测样品的代表性不够充分。随着工业互联网、大数据和人工智能技术的飞速发展,特别是工业大数据相关技术的发展和应用,为这一问题的解决提供了新的途径。以实现山东钢铁集团日照有限公司热连轧产品力学性能在线预报为试验对象,以热连轧产品生产全流程关键控制工艺参数为基础,采用神经元网络、随机森林等算法建立碳素结构钢、低合金高强度结构钢的力学性能预报模型,构建了一种基于工业大数据为基础的热轧产品力学性能预报系统,包括数据采集、数据清洗、模型训练、结果分析、再现性试验和在线应用。力学性能在线预报系统已成功运行2年多时间,系统的预测精度高、稳定可靠。预测结果精度在±6%以内的比例达到90%以上,MAPE(平均绝对百分误差)不大于4%,均低于再现性检测水平,预测结果完全可以取代检测试验;提高了生产效率,缩短了产品的检测周期,轧后即可掌握产品的力学性能,降低了生产成本,已成为生产运行过程不可缺少的环节。     

综述钢铁行业智能制造的相关技术

随着全球范围内制造业的信息化、智能化及终端产品需求多元化,加之中国社会经济的转型升级,对钢铁终端产品质量提出了更高的要求,智能制造是解决上述问题的关键所在。首先介绍了钢铁全流程质量检测及工艺优化的研究现状;然后展望了各子工序质量检测、冶炼过程重点参数监控及工艺优化的着力点;最后结合物联网、大数据、云计算、温度检测及成分快速检测等关键技术,探讨了如何利用上述先进技术推动钢铁行业智能制造更好的实施。     

板带轧制过程中的智能化关键技术

通过智能化关键技术实现多工序、全流程板带产品质量提升和生产过程优化,解决由于工序界面和工况复杂性导致的产品质量和生产效率问题,是板带轧制智能化的未来发展方向。在智能化系统构建中要开发以下智能化关键技术,首先要基于CPS架构建立多工序协调优化系统,实现轧制过程多工序协调优化与质量精准控制;其次,面向定制化生产的智能优化决策与动态排程技术,提高生产效率;第三,基于产品全流程质量在线监控、诊断与优化技术,打通制备全流程质量信息流,实现产品质量异常追溯和关键质量参数在制备全流程的优化;最后,开发轧制过程性能一体化智能控制技术,通过轧制过程温控-变形耦合-性能匹配控制,形成智能化组织性能预测、动态快速设计及钢种归并技术。     

破碎流程故障诊断系统开发与应用

破碎流程故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理和主元分析等技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的3层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、调整操作参数、甚至停机等方式处理异常或者故障,保障生产的持续稳定运行。     

钢铁制造烧结过程关键参数检测方法综述

铁矿石烧结是钢铁制造中重要的铁前流程,是高炉炼铁的主要精料来源,也是钢铁行业实施“双碳”战略的前沿阵地。烧结终点、混合料水分以及FeO含量作为烧结过程中的关键参数,直观反映了烧结全流程的工况、能耗水平以及成品质量,是烧结过程在线检测的重点研究对象,本文重点阐述了这三个关键参数的检测方法研究现状,从工艺机理和参数特性出发,分析了现有检测方法的优缺点以及适用性,概括了当前烧结过程关键参数检测面临的问题,并对未来发展趋势进行了展望。     

电工钢在线铁损数据分析及钢卷评价系统建立

电工钢生产线上都具有在线铁损曲线数据,为现场产品质量的及时诊断提供了有价值的信息,但不少企业对该数据尚未充分利用,既未将其用于产品整卷质量定量评价,也未用于考察工艺参数对磁性影响的统计性分析和各种质量问题的自动诊断。本文结合对现场数据的一些了解,以及检测现场工艺参数调整时磁性能变化遇到的困难,提出利用这些数据定量整体评价整卷质量的思路,并初步编制了相关计算机软件,随着该系统在实践运用中的进一步完善,必将可以更好利用这些数据精确评价、控制整卷产品的质量。     

板带轧制过程中的智能化关键技术

通过智能化关键技术实现多工序、全流程板带产品质量提升和生产过程优化，解决由于工序界面和工况复杂性导致的产品质量和生产效率问题，是板带轧制智能化的未来发展方向。在智能化系统构建中要开发以下智能化关键技术，首先要基于CPS架构建立多工序协调优化系统，实现轧制过程多工序协调优化与质量精准控制；其次，面向定制化生产的智能优化决策与动态排程技术，提高生产效率；第三，基于产品全流程质量在线监控、诊断与优化技术，打通制备全流程质量信息流，实现产品质量异常追溯和关键质量参数在制备全流程的优化；最后，开发轧制过程性能一体化智能控制技术，通过轧制过程温控- 变形耦合- 性能匹配控制，形成智能化组织性能预测、动态快速设计及钢种归并技术。     

唐钢全过程质量跟踪管理系统的研究及应用

针对钢铁生产过程高温、连续、多工序、长流程的特点,结合河北钢铁集团唐山钢铁集团有限责任公司企业质量管理模式和生产技术现状,介绍了唐钢全过程质量跟踪管理系统的设计、系统功能及应用情况。系统通过收集生产过程中所有工序的关键工艺参数数据、质量数据、设备状态数据及人员信息,实现全过程质量的可追溯性,并结合统计过程控制(SPC)技术,通过对过程数据的分析,实现了产品或中间产品的过程质量分析、过程质量预测、过程质量诊断及过程质量评价。     

机器学习在深冲钢质量自动判级中的应用

在流程工业中,生产过程需根据客户对产品质量要求进行判级,以满足客户提出的产品质量需求。目前,企业主要采用“事后”抽检方式,但因无法对所有产品实现在线自动判级,常发生索赔和退货,导致我国钢铁企业每年近100亿元损失。为了实现产品质量在线自动判级,提出基于高维数据非线性同等缩放与核简支集类边界确定相结合的质量在线智能判级方法。首先,将高维的工艺参数通过非线性同等缩放算法变换成低维的数据集,并对缩放后数据集进行聚类,分析工艺参数的类分布特征。然后,根据分类后样本的质量指标值分布,采用核简支集类边界算法来确定不同产品质量级别的类边界。最后,依据已确定的类边界,通过质量指标预测实现产品在线判级。通过深冲钢(IF钢)应用实例,证实该方法在训练阶段的在线自动判级准确率达到97.2%,测试阶段的准确率为96%。      

BOTA型氰化物浓度在线分析仪研制及应用

氰化物浓度是氰化浸金工艺的重要参数,国内尚无成熟的在线分析仪表。基于氰化物浓度在线分析技术研究,对矿浆滤液电位滴定、在线过滤取样等氰化物浓度在线分析技术难点进行了攻关,成功研制出BOTA型氰化物浓度在线分析仪产品,并进行工业应用。该仪器实现氰化物浓度的在线检测,具有良好的市场推广前景。     

北京矿冶研究总院信息技术与自动化研究设计所

<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

北京矿冶科技集团有限公司信息技术与自动化研究设计所

<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

北京矿冶研究总院信息技术与自动化研究设计所

<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

高炉炼铁大数据技术的发展现状与思考

因缺少废钢资源,我国钢铁生产将长期采用高炉-转炉长流程工艺,高炉操作至今仍主要依赖于人类专家的经验。从高炉数学模型、炼铁知识获取与应用、过程数据的获取等方面阐述了高炉炼铁大数据技术的发展现状,并提出了推进高炉炼铁大数据技术的思考。认为各种类型的数学模型是工业软件,在炼铁大数据技术中处于核心地位,但需要针对不同高炉的具体条件研究开发;对高炉内衬工作状态、炉缸内渣铁蓄积量、风口回旋区煤气焦炭,以及滴落带渣铁行为等的在线监测需要先进的检测技术;加强高炉下部焦炭降级行为的研究是高炉炼铁大数据技术发展的迫切需要。     

炼钢技术发展中的几个共性问题探讨

<正>本文从炼钢技术引领、智慧炼钢、效率提升、品种质量改善等方面进行探讨,提供一些炼钢制造技术优化的思路。炼钢技术的提升和智慧炼钢的运用(一)质量信息和大数据跟踪(1)炼钢、精炼、连铸、轧制工艺数据等信息的实时共享;(2)通过激光等检测技术对铸坯外观尺寸进行准确检测,结合重量检测进行铸坯的定重切割;(3)实现在线铸坯外观监管和下线铸坯质量监控;(4)铸坯垛位的自动进、     

HXSI表面缺陷在线检测系统又添新业绩

<正>北京科技大学高效轧制国家工程研究中心自主研究开发的表面缺陷在线检测HXSI系统,又新添一处业绩——四川广汉天成不锈钢制品有限公司不锈冷轧表面缺陷在线检测系统于2015年3月底上线并完成热负荷试车,目前系统已交付甲方使用。HXSI系统是高效轧制国家工程研究中心2008年自主研发的钢铁领域全流程表面缺陷在线检测系统,检测范围包括从连铸坯到热连轧、中厚板、冷轧的各流程。HXSI系统能实现高温、高速和复杂背景下的金属表面缺陷在线检测,系统最小检测精度能达到0.12 mm/pixel,系统最大检测速度26 m/s。HXSI系统在表面缺陷检测与识别算法、数据实时处理、图像采集与传送、照明技术等方面具有特色和突出的优势。HXSI系统曾获省部级一等奖2项、二等     

金属镍熔炼工艺参数在线检测网络系统

在金川公司冶炼厂熔炼车间炼镍生产工艺的基础上,开发了该车间工艺参数在线检测计算机网络控制系统。该系统要用集散式结构,利用现代化计算机检测技术,实现了镍熔炼主要工艺参数的线检测、显示、数据通信、越限报警及态热分析等功能,达到了稳定生产、降低能耗和生产成本的目的。     

基于激光干法检测技术的在线选粉系统设计

针对选粉机离线样品检测效率低、周期长等现状,设计并搭建了基于激光干法检测技术的在线选粉系统。在选粉机控制方面,基于PLC工控技术,搭建了"螺旋输送-选粉-收尘"工艺的选粉机控制平台;对于选粉过程中粉体颗粒粒径小、粒速大的特性,采用激光干法在线取样检测,实现以粒度分布作为过程反馈变量参与过程调节的闭环控制。根据平台实验,系统闭环检测周期可降至1 s,在线选粉检测结果与传统马尔文离线检测结果一致,准确率达98.8%。结果表明;该系统能在实现高精度在线检测、反馈调节的同时,保持各批次成品参数一致,保证选粉成品质量更加稳定、可靠。