气分析在转炉动态控制中的应用

炉气分析动态控制技术已经在国外钢厂获得了广泛应用，本介绍了炉气分析碳积分模型、碳指数模型和喷溅预报模型，以及炉气分析在国外转炉动态控制中的应用效果。根据国外的应用效果可以得知，炉气分析在提高转炉终点命中率、减少喷溅和降低成本等方面确有成效，是一项很有发展前景的转炉全程动态控制技术。     

转炉炼钢过程的碳、温连续预报模型研究

采用光谱仪对转炉烟气进行在线分析,利用转炉烟气分析数据,并通过改进常规转炉静态模型,开发了转炉冶炼过程碳、温的连续预报模型.实现了对冶炼过程碳、温度的全程预报.实际运行显示,基于烟气的动态碳预报模型具有很高的准确率,为提高终点命中率和直接出钢率起到积极作用.     

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。     

80 t转炉终点预报TSVR模型精度

 转炉炼钢是一个复杂的高温物理化学反应过程。在冶炼过程中不能连续检测钢的成分。所以,准确地预报终点的碳质量分数和温度对于提高终点命中率是非常有意义的。基于广西某钢厂80 t转炉炼钢实际生产数据,建立了终点碳质量分数和终点温度的孪生支持向量回归机(TSVR)预测模型,对100个炉次的实际生产数据进行了模型的训练,另外30个炉次的数据用于验证模型的精度。结果表明,预测误差Δω([C])≤ 0.01%的命中率为93.3%,Δt≤15 ℃的命中率为96.7%,双命中率为90%。与BP神经网络模型相比,TSVR模型的终点碳质量分数和终点温度命中率均比BP神经网络模型高。     

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.     

在150 t转炉上用质谱仪进行钢水连续定碳

介绍了本溪板材股份有限公司150t转炉引进的国内第一套转炉炉气分析系统，并对利用质谱仪进行钢水连续定碳进行了研究。结果表明：质谱仪得出的炉气成分中C0、C02和N2在吹炼周期中的变化规律对判断转炉冶炼终点有指导意义；作者开发的碳积分模型和碳指数模型可在转炉冶炼全程控制中配合使用，对终点碳含量低于0．10％的炉次，碳指数模型的命中率较好。     

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。     

基于炉口火焰多光谱分析技术预报转炉终点碳的研究

利用多光谱复合分析技术,设计开发了远距离、非接触式转炉炉口火焰碳谱线分析技术和装置,预报转炉熔池钢液碳含量。该技术通过分析转炉主吹过程炉口火焰碳谱线的变化规律,找出了炉口火焰多光谱光强分布图样与转炉熔池钢液碳含量的对应关系,建立了转炉冶炼过程熔池碳含量的实时预报模型。该装置在某钢厂70t转炉上进行了试验,按照终点[C]≤0.05%±0.02%、0.05%~0.15%±0.03%和0.15%±0.05%三个范围内预报精度,预报命中率分别为83.8%、80.1%和85.6%,研究表明,转炉冶炼过程的装入制度、造渣制度以及供氧制度对终点碳预报基本没有影响。     

基于副枪控制的转炉终点预测模型

利用转炉吹炼末期脱碳指数方程、热平衡和热力学方程分别建立了转炉终点碳、温度、磷和锰的预报模型.终点碳质量分数预报误差为±0.015%的命中率达到87.6%;转炉终点目标w(C)=0.03%时,温度误差范围±10 ℃的比率为85.4%;模型预报钢中w(Mn)误差在±0.02%、w(P) 误差在±0.003%范围的比率分别达到了87.0%和81.2%.建立的预报模型具有较高的精度,实现了转炉终点碳、温度、残锰和磷的同时预报,为提高转炉的终点控制命中率、减少补吹的次数、实现直接出钢打下良好的基础.     

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%。     

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%.      

基于孪生支持向量回归机的转炉炼钢终点预测

为了提高转炉炼钢的终点命中率,建立了一种新的转炉终点预测模型,实现了对转炉终点碳质量分数和温度的准确预测。模型采用K最近邻孪生支持向量机(KNNWTSVR)算法,将权重矩阵引入到目标函数中,并利用鲸群优化算法进行求解,提高了传统算法的性能;然后基于某炼钢厂260 t转炉的实际生产数据,建立了转炉炼钢终点预测模型。结果表明,预测模型的终点碳质量分数(误差±0.005%)和温度(误差±15 ℃)的终点单命中率分别为94%和88%,双命中率达到84%。与其他两种现有的建模方法相比,本模型取得了最优的预测效果。该方法满足转炉炼钢实际生产的需求,也可适用于钢铁冶金其他领域的数学建模。     

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。     

烟气分析与副枪动态控制炼钢技术的实践分析

 介绍了马钢120 t和300 t转炉分别应用烟气分析和副枪二种动态控制炼钢技术原理,分析比较了二种动态控制方式在冶炼过程的控制特点、终点C T命中效果,指出各自在设备维护、使用成本、适用类型的优缺点,对发展前景提出了建议。     

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。     

炉口火焰信息在转炉炼钢终点控制中的应用

火焰分析技术基于光电技术、机器视觉和冶金原理,实时采集转炉炉口火焰光强和图像信息,对熔池碳含量和温度进行预报。现场使用表明,当终点w(C)<0.15%,控制范围为±0.02%时,碳命中率大于90%,温度控制范围为±15℃时,温度命中率大于90%,这一技术对提高我国中小转炉控制水平,提升钢材产量和质量具有积极意义。     

优化炼钢模型控制超低碳钢转炉冶炼终点

超低碳钢终点氧含量直接关系到后续工艺处理及最终产品质量。包钢金属制造公司对转炉冶炼过程底吹、副枪模型系统计算参数进行了优化,提高了冶炼过程底吹供气强度,加强底吹对熔池搅拌,同时针对超低碳钢制定了底吹供气模式。结果表明,采取以上工艺,能够降低终点氧含量,提高超低碳钢终点碳含量、温度、氧含量命中率,为后续工序提供较好的钢水条件。     

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。     

基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型

转炉钢水温度是转炉终点控制的工艺参数之一,精确的钢水温度预测对转炉终点控制具有重要的指导意义。然而,以往的大多数转炉终点预测模型属于静态模型,只能够实现对转炉吹炼终点钢水温度的预测,无法实现动态预测,导致模型的作用有限。针对该问题,提出了一种基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型。模型先通过新案例主吹阶段的工艺参数,基于案例推理算法找到历史案例库中相似案例。再利用相似案例的二吹阶段工艺参数并基于长短期记忆网络（Long short-term memory,LSTM）算法训练工艺参数与钢水温度的变化关系。然后利用训练好的LSTM模型,计算新案例二吹阶段的钢水温度变化。最后,利用某钢厂实际生产数据,研究了不同重用案例个数及神经元个数对模型预测精度的影响,实验结果表明:模型在重用案例个数为4,神经元个数为10时模型的预测精度最高,此时模型对钢水温度的预测误差在[?5 ℃, 5 ℃]、[?10 ℃,10 ℃]和[?15 ℃,15 ℃]的命中率分别达到40.33%、68.92%和88.33%,模型的性能高于传统二次方模型和三次方模型。      

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.