基于火焰及烟气特征深融合的转炉吹炼终点判断

转炉吹炼的终点判断是火法炼铜最重要的步骤之一,该步骤一般由操作人员凭经验或仪器对固定监测因素进行判断,但受制于个人操作经验、仪器测量精度、物料品位等诸多因素的差异,判断精度无法得到保证。为提高转炉吹炼终点判断的精准度,本文设计了一套智能化预测系统,首先基于显著性分析法对传统火焰、烟气浓度进行特征分析与显著性指标设计,然后利用残差网络构建终点预测模型,通过融合火焰、最后连续时间的PbS/PbO浓度比与SO₂浓度3个显著特征,实现了造渣期终点和造铜期终点的预测。实验结果证明了该融合特征的性能,造渣期终点时间预测误差均值为2.12%,造铜期终点时间预测误差均值为2.06%,双期预测准确率达到93.66%。这种高精度的判断主要归因于基于传统特征的显著性指标设计,所选用的火焰及烟气特征能在高维度对终点判断进行准确的预测,同时引入大量历史数据所训练的模型能够对预测过程进行显著量化。     

金隆公司转炉吹炼自动控制系统获国家产权局专利授权

<正>金隆铜业公司"铜转炉吹炼自动控制系统"科研成果获得国家知识产权局专利授权。这个系统可实现对铜转炉吹炼过程中造渣终点、造铜终点的精确判断以及炉温的准确控制,避免出现过吹、冷炉、喷炉等现象,保证铜转炉吹炼的安全生产,提高铜冶炼的效率。铜锍吹炼主要采用PS转炉吹炼技术,目前全球矿产粗铜80%产能均采用PS转炉吹炼。冰铜吹炼是分周期进行的,分为造渣期和造铜期。铜锍吹炼过程中,     

铜终点在线监测系统对于转炉吹炼终点判断的应用

转炉吹炼终点判断对整个火法冶炼过程至关重要,过吹、欠吹都会对产品质量、周期控制造成重大影响,前期的终点判断完全由炉长个人经验判断。研究开发一套铜终点在线监测系统,通过对造渣期炉内PbO和PbS强度采集和分析、造铜期内烟气中SO_2浓度采样分析、吹炼过程中熔体温度监测以及吹炼过程仿真预测,帮助炉长判断造渣期及造铜期终点,避免了转炉过吹、欠吹对生产的影响,保证生产安全,提高生产效率,初步实现了铜转炉吹炼过程智能控制。     

铜终点在线监测系统对转炉吹炼终点判断的应用

转炉吹炼终点判断对整个火法冶炼过程至关重要,过吹、欠吹都会对产品质量、周期控制造成重大影响,前期的终点判断完全由炉长个人经验判断。研究开发一套铜终点在线监测系统,通过对造渣期炉内PbO和PbS强度采集和分析、造铜期内烟气中SO_2浓度采样分析、吹炼过程中熔体温度监测以及吹炼过程仿真预测,帮助炉长判断造渣期及造铜期终点,避免了转炉过吹、欠吹对生产的影响,保证生产安全,提高生产效率,初步实现了铜转炉吹炼过程智能控制。     

基于卷积神经网络的反无人机系统声音识别方法

针对如何识别无人机的问题,提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先,对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值,将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集;然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明,运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%,卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力,在部分UrbanSound8K数据集上进行测试,准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性,且识别性能优于支持向量机。      

铜转炉吹炼炉口图像智能监测及辅助分析系统

传统转炉炼铜工艺非常依赖个人经验,一般通过人工观察炉口火焰判断炉体内温度、造渣和造铜终点,该过程存在重大的安全与环保隐患,同时粗铜的品位得不到保障且易损坏炉体。随着环保与本质化安全指标要求的提高,各家企业开始转向闭窗吹炼。为应对绿色化与安全性要求,本文基于转炉炉口火焰分析结果并综合吹炼工艺中涉及的多种因素,设计了一种转炉炉口图像智能监测系统,实现了转炉炉口火焰的智能化监测。在此基础上,通过对不同阶段炉口火焰图像的分析,设计了基于自适应曝光阈值的颜色特征计算方法,能够对图像进行预处理并提取到可预测终点时间的关键特征,解决了目前传感器曝光度参数影响图像特征的关键问题。最后设计了基于深度神经网络的终点时间预测模型,实验结果表明造渣一期、造渣二期和造铜期终点的预测误差分别为0.74, 0.83和1.4 min,显示了设计系统的有效性。     

基于机器学习算法的“全三脱”工艺转炉终点预测

建立精准的转炉终点预测模型对生产效率和钢液洁净度的提升尤为重要。以首钢京唐钢铁联合有限责任公司“全三脱”工艺转炉为研究对象,对历史生产数据进行皮尔逊相关性分析,得到与转炉终点温度、碳含量最相关的15个自变量。利用BP神经网络、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法分别建立了转炉终点预测模型。随后选取160组新样本数据来检验3种模型的预测精度,结果表明：SVM模型下转炉终点温度、碳含量预测模型精度更高,终点温度预测误差在±15℃内的命中率为90.6%,终点碳质量分数预测误差在±0.01%内的命中率为93.8%。另外,基于支持向量机算法建立的转炉终点预测模型,全三脱工艺比常规工艺的终点温度误差±15℃内、碳质量分数±0.01%内命中率分别提高了9.1百分点和14.4百分点。     

基于数据驱动的转炉耗氧量模型研究

基于45 t转炉炼钢实际生产数据,通过数据预处理和互信息(MI)法进行特征选择,采用贝叶斯算法(BOA)优化BP神经网络模型、支持向量回归机(SVR)模型和LGBM模型的参数,预测转炉吹炼的耗氧量。用1 176炉的实际生产数据对模型进行训练,504炉的数据用于验证模型的预测效果。结果表明,在预测的氧气体积偏差分别为±50、±40、±30 m³的范围下,LGBM模型的预测命中率分别为94.04%、85.91%、76.58%。与SVR模型和BP神经网络模型相比较,LGBM模型有着更高的预测精度和稳定性以及更强的泛化能力。     

浅析提高转炉吹炼直产率的方法

针对PS转炉吹炼中,各阶段吹炼终点难于把握的情况,通过运用目标管理的方法,结合转炉吹炼原理,分析转炉吹炼终点判断不准的原因,总结出一套比较准确的转炉吹炼终点判断方法,判断准确率达到98%以上,取得了一定的经济效益。     

小转炉吹炼高品位水铜及其故障处理

我们用5吨转炉吹炼第十四冶炼厂产出的高品位铜冰铜,冰铜的化学成分(%)一般为:Cu57～62,Fe13～14,S 20～22,并合有部分铜铁合金。以前认为,用小转炉吹炼含铜高达57～62%的冰铜,若不补加热源,是很难产出粗铜的。近年来,经过我们的生产实践,基本上解决了小转炉吹炼高品位冰铜的技术问题,同时获得了良好的技术经济指标:粗铜平均含铜99～99.2%,转炉渣含铜2～3.5%,直接回收     

铜冶炼转炉在线造铜期终点智能判断

铜冶转炉吹炼是一个复杂的过程,具有多变量、非线性、强耦合、大惯性和不确定性,机理复杂、物料变化范围大、影响因素多,给吹炼终点预报带来了极大困难.目前国内外铜锍吹炼过程终点判断仍以人工经验判断为主,此方式不仅增加工作强度,且吹炼终点判断严重依赖经验和工作态度,易导致欠吹或过吹等现象,影响正常生产,造成铜损失,严重时甚至发...     

铜转炉渣火法还原贫化与生产实践

冰铜吹炼转炉渣中磁性铁（Fe3O4）的含量对电炉贫化弃渣含铜影响显著。为了降低返贫化电炉转炉渣中磁性铁的含量,本研究采用高温还原贫化法开展了实验室规模的转炉渣还原贫化试验研究,结果表明经还原预处理后Fe3O4的还原率达88%以上,还原后物料中Fe3O4含量低于5%。为创造弱还原气氛用于转炉渣的预处理,对60吨P-S转炉的烟气管路、固体还原剂及喷吹系统、燃烧保温系统等进行了改造,并进行工业生产实践。生产实践结果表明,渣含铜平均值由6.76%降至3.95%,实现了降低生产成本,减少金属损失的目的。     

转炉渣含铜影响因素分析及生产措施

楚雄滇中有色金属有限责任公司产出的转炉渣含铜持续偏高,对后续铜渣浮选的生产操作和工艺指标控制均有不同程度的影响.针对此问题,公司从转炉渣化学成分、物相,铜金属在转炉渣中损失形式,转炉渣含铜数据进行了研究,并从入炉铜锍品位,冷料加入量、加入时机和粒度大小,石英熔剂加入量,造渣、放渣操作等方面进行了深入分析,提出了降低渣含...     

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RH oxygen top- blowing for raising temperature should be avoided to improve the cleaniness of IF steel as far as possible, which made the end point temperature of converter higher and then dephosphorization in converter became difficult. Thermodynamics and dynamics of dephosphorization process in converter were calculated to study the relationship of phosphate partition ratio to compositions of molten steel, slag, temperature in molten steel based on slag- remaining and double slag process. Through changing the first deslagging time and the composition of slag,then serial sampling from molten steel and slag in industrial production experiments, the behavior of phosphorus in molten steel was studied and then the main measures obtaining higher phosphate partition ratio in slag- remaining and double slag process are: small- sized scrap or thin steel sheet should be used to increase FeO content in slag and prevent molten steel temperature increase when oxygen blowing in converter begins. Slag with high phosphorus content should be poured when amount of oxygen blowing reachs 40% of the total; FeO content in slag should be increased to assure the mobility of slag and then reduce rephosphorization from slag to steel when amount of oxygen blowing is greater than 40% and less than 80% of the toal; the end- point slag with 4. 0 basicity and 18 mass%-20 mass% FeO content and molten steel temperature should be controlled.     

宝钢BRP技术的研究与开发

介绍了宝山钢铁股份公司开发BRP技术的背景,阐述了宝钢BRP技术开发的试验条件和试验结果,分析了脱磷与炉渣碱度、底吹强度、停吹温度的关系,并讨论了底吹、渣中全铁、铁水硅的质量分数对脱磷的影响。宝钢BRP技术的生产实绩表明,脱磷炉的脱磷率达到84%以上,磷的质量分数平均低于0 015%,脱碳炉的脱磷率达到58%以上,平均停吹磷的质量分数低于0 006%。     

100 t顶吹转炉单渣脱磷工艺的研究

对100 t转炉冶炼管线钢X70单渣法深脱磷工艺进行了工业性试验研究,确定了冶炼过程需要控制的原料及操作制度等关键参数。得出结论,铁水硅含量为0.3%~0.6%、终点温度≤1700℃、终渣（FeO）含量〈26.45%,且增大渣量的情况下,可以生产出ω[P]平均为0.009 0%的成品。     

马钢CSP工序过程磷的控制

 通过控制转炉工艺原辅材料质量,改进和优化加料、供氧等吹炼模型,实现了高的转炉吹炼终点［C］、T命中率;摸索出全程跟踪化渣技术,保证了吹炼过程的稳定性;提高挡渣效果,使大罐内渣层厚度由原来的100 mm以上降到50 mm左右。通过工艺优化提高了马钢CSP工序的脱磷效果,转炉的脱磷率提高到93%以上,终点磷的质量分数平均为0.0088%,过程总回磷小于0.005%,成品平均磷的质量分数为0.010%,提高了产品的质量。