基于PSO-SVM模型的转炉终点预测

转炉冶炼过程包含着复杂的多相、高温的物理化学反应,建立可靠的转炉终点预测模型对有效减少钢水成分波动、提高钢铁品质有重要的意义。以某钢厂200 t转炉实际生产数据为依据,采用粒子群优化算法选取支持向量机模型最优惩罚参数C和核参数g的方法建立预测模型,对转炉终点碳质量分数和温度进行预测。将数据处理后得到425组数据,数据划分为训练集数据和测试集数据,并对其进行归一化预处理,其中,随机选取50组为测试集数据。结果表明,转炉终点预测模型的终点钢水碳含量(误差±0.015%)的命中率为84%,终点温度(误差±15℃)的命中率为80%。与BP神经网络模型和RBF模型相比,基于粒子群算法优化的支持向量机模型具有精度高、泛化能力强的特点。

基于M-NSGA-Ⅱ的转炉炼钢补加供料量优化

在转炉炼钢过程中,供料量的多少会极大影响钢水的终点碳含量和终点温度,因此,优化转炉炼钢的补加供料量可以提高钢铁的产出质量。首先,依据二次吹炼终点碳温与补加供料量的回归模型构建了补加供料量优化模型;其次,由于转炉炼钢要求优化算法的计算时间短,设计了移动非支配排序遗传算法Ⅱ(movingnon-dominatedsortinggenetic algorithm Ⅱ, M-NSGA-Ⅱ);最后,采用目标函数平均缩小值与平均标准差作为评价指标,对模型结果进行对比实验。结果表明,所设计的M-NSGA-Ⅱ可以在较短的计算时间内获得更优的非支配解集,并且基于该算法的补加供料量优化模型可以有效调整终点碳温。

基于炼钢终点预测及收得率与终点碳温相关性分析的合金加入量计算研究

合金元素的加入对于钢材的性能和质量具有重要影响,而合金元素的收得率则直接关系到炼钢过程的经济效益和资源利用效率。为了提高合金元素的收得率,基于炼钢终点温度、终点碳和合金加入量,优化计算合金元素收得率的模型。对比分析发现,收得率模型的准确率比机理模型和数据模型有很大提升,有利于提高炼钢工艺中合金元素的利用率。

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。

终点碳控制的现状和前景

综合介绍了国内外在ＶＯＤ，ＡＯＤ．转炉和ＲＮ终点碳控制方面的现状。可以看出国内实验室终点碳控制水平与国外相当，唯一差距是尚未推广于生产实际。针对我国ＶＯＤ．ＡＯＤ，ＲＨ，转炉和电炉的快速发展．终点碳控制必将起重要的作用。

真空感应炉终点碳含量预报

针对冶炼过程中碳含量不能直接测定的不足,采用RBF神经网络对真空感应炉的终点碳含量进行预报.在第一次预报时,初步计算出冶炼到达终点的时间和终点的碳含量;经过二次预报进行误差校正,使结果更加精确.结合现场120组数据进行学习和预报,预报命中率较高.实验结果表明,采用该方法预报碳含量可以取得良好的效果.

基于GA-KPLSR的转炉终点碳含量的预测研究

终点碳含量是决定钢的种类和质量的关键因素,是转炉炼钢过程中最难控制的变量之一。建立了基于遗传算法的核偏最小二乘回归(GA-KPLSR)方法的终点碳含量的预测模型。数据仿真结果表明,基于GA-KPLSR的预测模型,不仅能高效的处理变量之间的非线性关系,而且能快速收敛至最优解,得出预测结果的均方误差比主元回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)分别降低了25.77%、23.27%;相对误差降低了29.55%、26.83%;绝对误差降低了27.22%、24.84%。该方法可为实际生产中的终点控制提供参考,提高生产效益。

转炉终渣氧化性对脱磷的影响

为了研究唐山建龙60 t转炉中高碳钢脱磷的氧化性控制原则,对转炉冶炼终点C-O、Fe-O平衡进行了分析和计算,并对钢液中溶解氧平衡的磷含量和渣中（Fe O）平衡的磷含量进行了计算。结果表明：转炉冶炼终点渣氧化性决定钢液中的磷含量,当终点钢液溶解氧在0.03%到0.045%之间时,[P]-[O]平衡磷含量是（Fe O）-[P]平衡磷含量的21~38倍;终渣（Fe O）含量大于13%,可实现终点磷含量小于0.015%。对于终点碳含量大于0.1%的钢种进行工业实验,通过加料和枪位调整提高终渣氧化性,终点平均磷含量为0.013%,脱磷率提高8%。

基于新变量选择方法的FNN预报转炉终点

考虑到机理模型能较准确给出转炉吹炼过程的定性规律,而难以给出可靠的定量关系,首先利用冶金机理模型和PLS方法分析影响转炉终点碳的因素,然后建立基于模糊推理神经网络的转炉终点碳预报模型。结果表明,此法能有效提高对转炉终点碳预报的命中率和网络的训练速度。在w(C)绝对误差±0.02%控制精度下命中率达94.12%,相对误差±10%控制精度下命中率达56.86%。

RH真空脱碳工艺的研究分析

结合实际生产数据,分析了转炉终点控制对RH真空脱碳的影响,分析认为,冶炼超低碳钢时,转炉终点碳含量≥0.05%,需要进行RH强制脱碳;终点碳含量≤0.04%时,可以进行RH自然脱碳,也可以在出钢过程中进行最大810kg的微碳锰铁(锰含量80%)合金化操作。底吹氩2min降低钢水氧活度约190×10-6。没有底吹终点钢水碳含量不均匀,均匀性相差0.01%～0.02%。

铁矿烧结工艺中温室气体CO_2的排放规律

采用KM9106综合烟气分析仪对烧结工艺过程温室气体COx排放规律进行研究。研究结果表明在烧结过程中,温室气体COx排放变化情况能够很好地反映烧结过程固体燃料焦粉的燃烧状况,证明烧结过程焦粉的燃烧是以生成CO2的完全燃烧反应为主,但仍有部分生成CO的未完全燃烧反应存在;烧结烟气中CO2浓度降为零时所对应的点与烧结废气温度为最大值有很好的对应关系,能很好地用于确定烧结终点;焦粉配比对烧结过程固体燃料燃烧的影响能明确地从温室气体COx的排放情况表现出来,而且,通过判断燃料燃烧状况,可以推测出烧结矿产质量的优劣,用于指导烧结生产。

氩氧精炼低碳铬铁终点控制

在冶炼低碳铬铁过程中,终点碳含量和温度控制是整个吹炼工艺的核心,以氩氧精炼低碳铬铁生产过程为具体研究对象,在建立生产过程数学模型的基础上,采用推理控制策略,调整底吹氧气流量,动态控制冶炼过程铁水温度和碳含量,特别是终点温度及碳含量,改善底吹冶炼效果;仿真结果表明,在所有模型准确的情况下,无论是在不可测阶跃信号扰动的作用下,还是系统给定阶跃信号作用下,在控制铁水碳含量的暂态性能和稳态性能方面推理控制都比PI调节器优越得多,在控制铁水温度方面两种算法各有优缺,当模型不够准确时,推理反馈控制可以消除稳态偏差。

影响转炉终点碳氧积的因素分析

为了提高转炉终点碳氧质量分数的控制水平,通过对某厂两座转炉现场生产数据的统计,分析了转炉终点碳氧质量分数的分布状态,研究了炉龄、碳质量分数、终点温度等因素对终点碳氧积的影响规律,对完善生产工艺提出了相应建议。

基于聚类思想的转炉终点碳含量预测方法

针对转炉冶炼复杂、冶炼策略多,进而影响转炉终点预测模型命中率的问题,文章提出利用基于SNN_AP聚类算法与BPNN的转炉终点预测方法,最终将数据分为9类,总命中率在±0.03%内达到82.27%,较未分类时提升了约7个百分点。证明了聚类算法处理复杂炉况的有效性,为提升转炉预测模型精度提供一种重要思路。

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。

基于自适应模糊神经网络的氩氧精炼终点碳含量内模控制

将内模控制与模糊神经网络相结合,较大程度克服了参数变化和不可测干扰对系统的影响,并进行了对比仿真验证。

硬线钢(82B)冶炼终点C成分偏差对钢材性能的影响

介绍了(82B)预应力钢丝用钢盘条,C成分偏差对钢材性能的影响。盘条的深加工工艺是以冷拉拔为手段,其拉拔性能与钢的组织状态有密切关系。均匀的钢材组织以及较高的索氏体含量,都与C的成分控制有关。

自动电位滴定仪应用于测定海洋沉积物中有机碳的可行性研究

自动电位滴定仪具有操作简便、测定速度快的优势,减少了人为操作的影响,本文使用自动电位滴定仪测定海洋沉积物中有机碳的含量,并与国家标准(GB 17378.5—2007)中根据滴定过程中溶液颜色变化用肉眼判定滴定终点的方法进行了对比分析,确定通过仪器自动判断滴定终点实现准确测定的可行性。结果表明:自动电位滴定的方法检出限为0.029%,人工肉眼判定终点的方法检出限为0.086%,在滴定终点判定方面两种方法无显著性差异,但自动电位滴定仪的准确度和精密度更优,在一定程度上可代替肉眼判定滴定终点。实际应用过程中也发现,当滴定的溶液体系由于氧化还原反应、络合作用等影响因素使电位变化较为复杂时,自动电位滴定仪有可能会得到多个等当点而无法判断哪个等当点是真正的目标等当点,此时需要利用肉眼进行辅助确定。

120t顶底复吹转炉终点碳含量控制对钢水脱磷的影响

研究了120 t转炉在终点钢水平均温度1 630℃,平均终渣碱度4.0时,终点[C]（0.029%-0.176%）对终点[P]和磷分配比的影响。34炉次冶炼结果表明,终点出钢磷含量随着碳含量的减小而降低,当碳含量低于0.06%时,有利于实现磷含量低于0.005%出钢;随着终点碳含量的降低,渣钢间的磷分配比增大,炉渣脱磷能力增强;在同等工艺条件下,终点碳含量越低,供氧时间越长,吹氧和碳氧反应对熔池的搅拌作用有利于进一步脱磷。

基于卷积神经网络的转炉炼钢终点碳含量预测方法

转炉炼钢终点的判定是转炉生产中的重要环节,判定的准确度直接影响生产出的钢水质量,主要判定依据是钢水的碳含量和温度是否达到出钢要求,其中检测钢水中的碳含量在判定过程中占据主要因素;碳含量测量的难点在于实现连续实时的准确预报,而传统的转炉火焰碳含量预测虽然可以实现连续实时预报,但多采用人工提取特征,存在易受环境干扰、丢失火焰图像特征信息多等问题,文中提出一种基于火焰彩色图像卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的转炉终点碳含量预测模型,利用采集的钢厂转炉炼钢炉口火焰视频建立了火焰彩色图像数据库,并在传统模型的卷积层后加入局部响应归一化处理,实验中通过改变神经网络结构的参数得到训练好的转炉炼钢碳含量预测模型,最终可实现连续实时预测终点时刻碳含量,经实验验证,其终点时刻碳含量在误差标准内命中率达到86%,能够做为现场工人判断转炉炼钢终点时比较可靠的依据。