转炉高锰铁水炼钢工艺研究

为了解转炉高锰铁水炼钢情况,对涟钢210 t转炉42炉吹炼终点钢水进行了取样、测温,根据所得到数据计算了锰氧化反应热力学参数(K′Mn,γ(MnO),L Mn)及炉渣碱度、氧化铁、钢水温度对锰氧化热力学参数的影响。对于吹炼终点钢水与炉渣反应的平衡值及反应偏离平衡状况进行了计算。利用回归分析方法,给出了终点钢中含锰量与转炉吹炼工艺参数关系。吹炼终点渣中平均w(TFe)=20.0%,终点钢中平均w(Mn)=0.147%。终渣平均w(MnO)=6.28%,较正常含锰铁水炼钢终渣高,增加了炉渣流动性,有利于化渣。锰的收得率较低(平均23%),与转炉炼钢铁水硅含量高、渣量大有关。

转炉炼钢几个关键技术的研究进展

转炉炼钢作为世界上冶炼高品质钢的主要炼钢方法,其技术的进步与发展对钢铁行业节能减排、降本增效具有巨大的推动作用。介绍了我国转炉炼钢几个关键技术的研究及进展。通过从理论分析和实践探索两个方面研究了废钢的熔化行为,揭示了废钢熔化机理;分析和总结了喷吹方式、底吹工艺等对转炉熔池流动特性的研究;从冶金机理和数据模型两个方面介绍了转炉终点控制技术的发展现状和展望;最后从整体优化冶金流程角度出发,从数学建模到平台仿真介绍了炼钢-精炼-连铸一体化技术进展以及存在问题。转炉智能化发展需要更多的设备、方法和技术的支撑,转炉智能化炼钢是涉及冶金、自动化、计算机等多学科的综合实践应用案例。

基于SSA−LSTM的转炉炼钢终点锰含量预测

锰是钢铁中重要的合金元素,加入适量锰元素能提高钢铁的性能.在转炉炼钢过程中锰元素的含量直接影响钢铁质量,锰元素加入过少会导致钢铁产品的硬度和强度不足,锰元素加入过量会导致钢铁过脆和生产成本增加.因此,合适的锰元素添加量对提升钢铁质量与减少冶炼成本具有重要意义.转炉炼钢过程中锰元素的添加量主要通过终点锰预测的结果来确定,然而,终点锰含量多少受到多个因素的综合影响,其中包括氧化反应进程和合金中其他元素的添加量,影响因素呈现非线性、高耦合的特征,导致终点锰预测难度大.针对转炉炼钢终点锰预测过程中数据有含噪声、强耦合性等问题,提出了一个转炉炼钢终点锰含量预测研究架构,基于长短期记忆网络(Long Short-term memory,LSTM)预测模型,引入奇异谱分析(Singular spectral analysis,SSA)方法去除终点锰预测过程中非线性、非平稳序列的高频噪声,提出了一种基于SSA−LSTM的终点锰含量预测方法.利用河北敬业钢铁有限公司转炉炼钢生产数据验证所提预测方法的平均绝对误差为1.19%,均方根误差为1.48%.结果表明,该方法能够解决数据存在较多噪声及非线性等问题;与已有的时间序列预测方法相比,经过SSA处理的预测误差均有所减小,证明了该方法的有效性,为实际生产过程中精准加入合金提供了依据.

基于粒度聚类的转炉炼钢氧气消耗量预测

转炉炼钢是钢铁企业的主要耗氧工序,预测转炉炼钢的氧气消耗量对氧气系统合理调度、保证生产安全具有重要意义.考虑到转炉冶炼工况多、钢种数据粒度不统一,提出一种基于粒度聚类的转炉炼钢氧气消耗量预测方法.首先,利用孤立森林异常检测法剔除历史数据库中的异常数据;接着,采用皮尔逊相关性分析和互信息相关系数选取相关影响因子,对不同钢种数据进行信息粒化,实现数据特征提取和维度统一,使用模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)划分工况并建立不同工况下的氧气消耗量预测子模型;最后,利用企业的实际生产数据进行实验,验证所提方法的准确性和有效性.

基于贝叶斯优化GBDT的转炉炼钢终点预测

为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_RBF)、支持向量机(BOA_SVM)终点碳温预测模型对比分析。实验结果表明:BOA_GBDT各项误差指标最小,命中率最高,终点时刻碳含量在±0.01%误差区间内命中率为96.2%;终点温度在±10℃误差区间内命中率为92.1%。贝叶斯优化算法能够显著提升模型性能,更准确地判断转炉炼钢终点碳含量和温度,为吹炼出符合要求的钢水提供较为可靠的依据。

转炉无副枪和烟气分析条件下自动炼钢的实践研究

转炉在无副枪和烟气分析辅助条件下,以基于炉渣电子热力学函数理论的智能冶金模型系统为基础,通过冶炼方案构建、问题分析研究和优化,实现了80 t转炉自动化炼钢。与自动炼钢投用前比,转炉出钢一次倒炉命中率提高6.5百分点、转炉冶炼周期缩短了0.2 min、钢铁料消耗降低5 kg/t、辅料消耗降低2.89 kg/t,转炉技术经济指标明显改善。

基于WGKSOM-DRCA自适应即时学习的转炉炼钢终点碳温软测量方法

转炉炼钢终点碳温的准确预测是实现转炉终点控制的关键。针对转炉生产过程数据存在波动性大和非线性特点引起传统即时学习度量的算法学习集质量低,进而削弱模型预测性能的问题,提出了一种基于加权高斯核自组织映射动态相关成分分析(WGKSOM-DRCA)自适应即时学习软测量建模方法用于转炉炼钢终点碳温预测。首先,采用引入标签信息的WGK度量准则构造WGKSOM聚类算法引导聚类方向,提高算法的聚类质量并降低类簇数据波动性对于建模的影响;其次,利用高斯后验概率计算待测样本的隶属度并通过引入动态因子构建DRCA度量策略,从而实现自适应的样本选择,进一步提升待测样本对应的局部算法学习集质量并用于局部模型训练,最终输出终点碳温的预测结果。实验表明,所提算法在转炉炼钢终点碳温预测上相对于其他算法有更好的表现,在±0.02%的预测误差范围,碳含量的预测精度为92%,在±10℃的误差范围,温度的预测精度为93.5%。

基于改进自编码器的转炉炼钢工艺模式提取方法

转炉炼钢吹炼过程的控制主要包括供氧、造渣和底吹等工艺操作,吹炼过程控制的稳定性直接影响着终点钢水的质量.传统的静态控制模型以物料平衡和热平衡为基础获得吹炼过程工艺操作模式,未考虑以原料为主的标量型数据和以工艺参数为主的时序型数据之间的强耦合关系,导致传统静态模型的可靠性不高,需要依靠人工经验来调整工艺参数.为解决上述问题,提出一种基于改进自编码器的转炉炼钢工艺模式提取方法,该方法以自编码器为基础结构,使用全连接模块、长短期记忆网络模块、一维卷积模块和批量K-Means模块建立聚类模型,并联合聚类损失函数和重构损失函数实现模型的训练,获得原始高维数据在低维特征空间所对应的隐藏向量;在此基础上,利用隐藏向量完成聚类;最后,在属于不同聚类类别的数据中,寻找离各个聚类中心最近的样本,将最近样本的供氧、造渣和底吹工艺操作作为该类样本的工艺操作模式.利用转炉炼钢生产过程实际数据验证了所提方法的有效性,使用标量型数据和提取的工艺模式数据预测终点碳温,终点碳的质量分数在±0.02%误差范围内的平均命中率为95.06%,终点温度在±20℃误差范围内的平均命中率为91.48%,在终点碳的质量分数±0.02%、温度±20℃误差范围内的平均双命中率为90.80%.

转炉智能炼钢系统的研发

单纯采用机理模型的计算精度难以满足转炉智能炼钢的要求,为此,基于机理和深度(BP神经元网络)/集成(XGBoost)学习,建立了转炉智能炼钢的融合模型,研发了转炉智能炼钢二级机过程控制系统。系统上线运行稳定可靠,各项技术指标预测精度满足实际生产要求,取得了良好效果。

转炉高锰铁水炼钢工艺分析

在传统的转炉高锰铁水炼钢工艺中,可能由于造渣制度不合理、合金化工艺缺陷等原因导致过度溢渣与喷溅情况,不仅对钢料的消耗产生影响,而且不利于保证炼钢企业的效益。文章通过研究转炉炼钢工艺的原理,深入分析了锰在转炉炼钢中的化学反应,探讨了锰对转炉成渣产生的具体影响。从吹炼工艺优化、造渣制度管理以及合金化工艺控制等不同角度,对转炉高锰铁水炼钢工艺进行优化。此外,加强了高锰铁水的原料控制、滴定控制与温度控制管理,保证高锰铁水的质量符合炼钢工艺需求。经过研究,优化后的炼钢工艺,终点余锰比例为48%~55%,每吨钢硅(Si)锰(Mn)合金添加剂的节约量为2.44kg/t。在转炉的终点C提升量超出0.015%,渣中全铁含量(TFe)降低最少为1.65%。优化后的工艺应用效益突出,可以在转炉高锰铁水炼钢中应用。

冶金转炉炼钢自动化控制技术研究

现阶段,国家对工业发展进程越来越关注,并鼓励应用更为先进的技术手段提高工业生产质量与效率。随着信息技术手段的成熟,自动化控制技术应运而生。其中,冶金转炉炼钢自动化控制技术成为炼钢产业当中的核心技术手段,使得炼钢的效率大幅提升,并拥有了更高质量的精确度。冶金转炉炼钢自动化控制技术的顺利应用对生产工艺提出了更高的要求。因此,文章将针对冶金转炉炼钢自动化控制技术展开具体研究,分析其中的主要技术类型,并探讨该技术中的核心要点,以期为冶金企业提供相关的参考。

转炉石灰石造渣炼钢对铁水硅气化影响的研究

通过工业试验研究石灰石加入工艺对铁水硅气化的影响,从石灰石加入量、加入时机、加入批次、枪位控制四个方面进行分析。结果表明:铁水硅气化率随着石灰石加入量的增加而增加,石灰石加入量高于6 t时,铁水硅气化率约为15%;在冶炼前投入石灰石时的铁水硅气化率不足3%,在F1(开吹阶段)投入时的硅气化率为11.5%,在硅锰氧化期投入时的硅气化率最高,为14.7%,在脱碳初期投入时的铁水硅气化率为2.5%;石灰石分两次投入时,铁水硅气化率最高,达到13.4%;采用“高—低—低—高—低”枪位控制方式,铁水硅气化率最高,为14.5%,但是此枪位冶炼易使氧枪结瘤,炉口容易堆积,而采用“高—低—高—高—低”枪位控制方式既能保证较高的硅气化率(14.1%),也解决了氧枪结瘤与炉口堆积问题。

转炉炼钢终点碳温预测与控制模型优化研究

为提高转炉炼钢的生产效率和经济效益,提出以改进神经网络学习极限机的预测模型为基础,引入改进的粒子群算法作为终点碳温控制优化模型。经过研究表明,转炉炼钢温度偏差在15℃左右的样本有89个,命中率为62.676%。碳含量w(C)偏差在0.015左右的样本有105个,命中率为72.112%。由此可见,预测模型及控制模型对转炉炼钢终点碳温控制的有效性以及降低能源消耗均具有重要意义。

转炉炼钢中氧气吹炼技术研究

氧气吹炼技术的应用推动了冶炼业的高效快速发展,提高了钢材质量、生产效率和环保性能。为实现氧气吹炼技术的广泛应用,深入研究了氧气吹炼技术在转炉炼钢中的作用、理论基础、关键参数与控制策略、工业应用及效果分析,并探讨了该技术对钢铁工业的重要性和应用前景。

转炉炼钢PLC技术的应用研究

自动化控制已成为工业生产的主要发展趋势,可有效提高生产效率,稳定生产质量,增加企业效益,为各行业发展注入了新的动力。转炉炼钢是钢材生产中的一个重要环节,需要将多种原材料炼制为符合不同钢种要求的钢水,其操作过程复杂,精细度要求高,且具有一定的危险性,所以保证生产效率、质量与安全性极为重要。PLC技术作为可编程控制器,具有良好的控制性能、通信能力以及稳定性和可靠性,应用于转炉炼钢中能够有效提升其自动化控制水平,实现智能化生产目标。

转炉炼钢设备维修及维护策略

在钢厂运营体系中,确保转炉炼钢设备平稳、高效地运行是增进企业整体效益的核心。为有效降低故障频次,对设备进行定期检测与维修尤为关键。实际操作中,受外部不确定因素的影响,转炉冶炼设备的配置水平与维修人员数量普遍偏低,加之维修措施缺乏足够的针对性,导致设备运行效能大打折扣。因此,文章以转炉炼钢设备的特征为切入点,分析了转炉炼钢设备检修与维护的重要意义,深入地剖析转炉炼钢设备维修与维护工作现状,精准识别其中存在的问题与短板,并紧密结合企业的实际发展情况,制定出一套科学且合理的维修与维护策略。旨在确保转炉炼钢设备稳定运行,提高维修与维护质量。

炼钢厂转炉的电除尘改造项目实施管理

文章针对某炼钢厂转炉冶炼过程中存在的粉尘污染问题,提出了电除尘改造项目的实施管理方案。通过需求分析、项目规划与设计、技术选型与设备采购、项目实施管理、验收与运行维护等环节,全面展开改造项目的管理工作。此外,对潜在风险进行评估,并制定相应的预案,以确保项目能够顺利进行。在项目的最终改善阶段,进行周密的验收流程以及后续的运行和维护,以确保设备的顺利运行和持续的性能提升。

转炉炼钢工艺中碳资源的高效利用研究

文章致力于转炉炼钢工艺中碳资源的高效利用,通过详细实验设计和深入数据分析,验证了工艺优化策略对碳资源利用效率的实际影响。通过调整吹炼时间、温度、氧气流量、压力以及物料比例等关键参数,成功降低了碳资源的损耗和排放,优化组在吹炼时间减少、温度适度降低、氧气流量和压力降低、物料比例合理调整等方面取得显著成效。这不仅为转炉炼钢工艺的改进提供了具体方向,同时为炼钢工业的环保、高效发展提供了实质性的科学支持。

光信息在转炉炼钢终点控制中的应用和发展

转炉炼钢终点控制是提高钢铁产出质量的关键,传统控制方法存在准确率低、成本高等缺点。炉口火焰图像和光谱等光信息中,包含大量冶炼过程数据,通过分析处理,能够有效应用于转炉炼钢终点实时预测,提升炼钢终点控制的精准度。本文在对炼钢终点控制技术的研究基础上,总结了光信息终点控制技术的研究现状和应用方法,并对其发展趋势进行分析。

转炉炼钢脱氧工艺探讨

在现代钢铁工业的领域内,转炉炼钢的技术和工艺无疑是生产链的核心环节,其中脱氧工艺的科学应用是实现高品质钢材的重要保障。钢材中氧化物的含量直接影响其性能,包括强度、韧性以及成型性等关键指标,因而,精确控制脱氧过程成为提升钢材品质的决定性因素。本文深入剖析了转炉炼钢中脱氧的基本原理与实践流程,特别是对影响钢的微观结构与宏观属性的氧化现象进行了细致探讨。文章集中讨论了脱氧技术的最新动态,包括真空脱氧、沉淀脱氧以及扩散脱氧法各自的工艺特性、操作要点及其在实际生产中的应用效果。这些技术的创新与应用,不仅关乎产品质量的提升,还涉及到生产效率的优化和成本的经济性评估。