100t转炉吹炼终点钢水碳锰含量对炉渣氧化性的影响

转炉炼钢过程中,炉渣氧化性直接影响吹炼过程中的化渣速度、炉渣粘度、喷溅情况等。通过实验,分析了炉渣粘度、钢水碳锰含量、温度对炉渣氧化性的影响。

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。

烟气分析在120 t转炉的应用

利用转炉烟气分析系统获取烟气成分与流量数据,依据碳平衡原理构建碳积分模型,动态预测钢水中的碳含量(质量分数)及温度。该模型在陕西龙门钢铁有限公司的120 t转炉上得到应用,有效指导了转炉冶炼过程,减少了终点补吹次数,并降低了一次脱磷率。研究结果表明,模型显示出良好的适应性与高准确度,对于该公司120 t转炉的冶炼生产起到了重要的指导作用。在排除了铁水成分、温度测量异常以及废钢重量异常等因素影响的有效炉次中,当终点碳含量w(C)<0.2%时,该模型预测的偏差<0.02%,准确率达到86.38%。当终点温度预测的偏差<15℃时,准确率高达94.42%。同时,满足碳含量与温度预测准确的C-T双命中率为81.49%,达到了冶炼过程对终点命中率的要求。