基于智能控制技术的炼钢厂高炉温度自动调控系统研究

随着钢铁行业的发展,高炉温度的自动调控成为提高炼钢工艺稳定性和产品质量的关键问题。本文基于智能控制技术,研究了一种高炉温度自动调控系统。通过建立高炉热力学模型和采集实时数据,利用智能控制算法对高炉温度进行自动调节,实现了炼钢过程的精确控制。实验结果表明,该系统能够有效地提高炼钢过程的稳定性和产品质量,具有较好的应用前景。

高炉风口理论燃烧温度计算模型的改良

在原有改进型理论燃烧温度(Tf)模型的基础上,进一步针对煤粉燃烧率、煤粉分解热以及灰分中Si O2在高温下还原耗热等方面内容进行修正和完善,提出更为全面的Tf计算模型,并对比分析了传统模型、原改进型模型以及本模型中富氧率、鼓风温度、鼓风湿度以及喷煤比等因素变化时对理论燃烧温度的影响规律.计算结果表明,与传统模型以及原有改进型模型相比,使用本模型时不同鼓风参数对理论燃烧温度的影响更为趋于"缓和",高炉下部炉缺状态相对更为稳定.事实上高炉在"高富氧,低煤比"或"低富氧,高煤比"两种操作下均未出现Tf过高或不足的问题,也印证了本模型能更贴切地反映实际生产高炉下部的炉缸热状态.

基于网状无线网络的高炉炉缸温度场无线监控系统

为提高高炉炉缸温度场监控系统的数据传输可靠性和稳定性,降低温度场监控系统的建设成本和运行维护成本,提出了一种基于网状无线网络的高炉炉缸温度场无线监控系统。该系统的数据采集节点安装在高炉炉缸外壁,将热电偶模拟信号转换为数字信号,大大缩短了热电偶模拟信号的传输距离,减少了外界干扰,再通过网状无线网络将温度数据传输至监控中心,进行分析建模和高炉炉缸状态监控。网状无线数据传输网络则是基于IEEE802. 11构建,并基于优化链路状态路由协议设计了一种双路径备份的自适应路由协议和主备路由的自适应切换机制。基于Open WRT开源平台搭建了原型系统,在莱芜钢铁厂某型高炉进行了安装测试,能够长时间连续稳定运行,满足高炉炉缸温度场监控的需要。

神东高钙煤对高炉理论燃烧温度的影响及工业实践

神东高钙烟煤作为一种典型的高挥发分烟煤,过去多被用作电厂火力发电,仅有少部分被用于高炉喷吹。文章通过建立高炉理论燃烧温度计算模型,计算不同喷吹配比条件下神东高钙烟煤对理论燃烧温度的影响,在此基础上进行了神东高钙烟煤高炉喷吹的工业试验。结果表明,喷吹神东高钙烟煤后,高炉风口前理论燃烧温度和煤气量均逐渐增加,其中煤气量的增加主要是由于煤气成分中的H_(2)量的增加导致。工业试验结果说明喷吹神东高钙烟煤后,高炉的各项经济技术指标均得到了明显的改善,证明了神东高钙烟煤应用于高炉喷吹的可行性,为提高神东高钙烟煤在炼铁领域的应用价值,促进高炉炼铁喷吹煤的优化选择提供了重要支撑。

高炉干法除尘布袋系统煤气温度低的原因分析及改进措施

高炉荒煤气温度是干法除尘布袋系统运行的关键参数,针对水钢3#高炉干法除尘系统荒煤气温度长期处于低温运行的状况,导致净荒煤气压差增大,布袋破损尧脱落,净煤气含尘量增大,造成TRT发电机转子挂灰及发电量减少。通过对系统进行分析,优化工艺,除尘系统高炉荒煤气温度降低幅度减少,高炉煤气除尘效果改善,保高炉上料系统稳定,达到延长布袋使用寿命,提高发电量,降低运行成本。

高炉冶炼炼铁技术工艺及应用阐述

高炉冶炼炼铁技术炉缸热状态,影响铁水碳素能耗,阐述高炉冶炼炼铁技术工艺及应用。上料和装料时,一定要通过高炉大小和容量确定原料比例,保证原料可以充分反应。通过控制正确的高炉温度和送风含氧量,稳定炉缸热状态。通过控制铁水磷含量、硅含量、硫含量以及高炉出铁温度,保障高炉炼铁顺利进行。实验结果:在热风温度800℃到1500℃过程中,随着温度的升高,碳素消耗降低;在分别加入1.5%、2.5%、3.5%、4.5%、5.5%体积的热压含碳球团后,铁水出产量为1.645t、1.754t、1.875t。1.978t和2.054t。由此可见,在高炉冶炼炼铁技术工艺中,提高热风温度,添加一定比例热压含碳球团,可以降低铁水碳素能耗,提高炼铁效率。

模糊自适应PID在高炉热风炉控制中的研究

高炉热风炉燃烧过程的温度动态变化和不易实现实时控制的特征,从而使常规的控制策略效果不理想。采用模糊自适应PID算法来实现对于温度的控制,通过仿真结果表明,模糊自适应PID对于温度控制的稳定性、适应性、鲁棒性和抗干扰性能力均比常规的模糊PID控制效果好。

高炉煤气在钒冶炼厂的应用

介绍新钢业公司高炉煤气在钒冶炼厂回转窑、熔化炉的改造方案与应用,以及在生产中取得的经济效益。

基于T-S模糊神经网络模型的高炉铁水温度预测建模

针对高炉炉温与铁水硅含量呈正相关而非严格的线性关系和机制建模的主观性以及其难以建立各变量之间隐含的数学关系等的不足,在数据挖掘理论的基础上,对海量的样本数据进行预处理和特征提取,然后以高炉铁水温度为研究对象,建立了基于T-S模糊神经网络的高炉铁水温度预测模型。最后,应用某高炉数据进行模型验证,并将该模型与T-S模糊多元回归模型以及BP神经网络模型进行比较研究,仿真结果表明T-S模糊神经网络模型的有效性和优越性。

高炉铁水温度的多元时间序列建模和预测

针对高炉炉温铁水硅含量为预测对象的不确定性和高炉炉温单变量时间序列模型所含炉温输入信息量少、难以揭示各个变量之间的相互关系及变化规律的特点,以高炉铁水温度为研究对象,建立BP神经网络多元时间序列模型和T-S模糊神经网络多元时间序列模型。应用高炉实际数据做模型检验,结果表明,T-S模糊神经网络多元时间序列模型取得更好的命中率和预测精度。

Flame radiant image numeralization for pulverized coal combustion in BF raceway

In order to establish correlativity between pulverized coal combustion in a blast furnace raceway and its radiant image, we investigated the relationships between two dimensional radiant images and three dimensional radiant energy in a blast furnace raceway, focusing on the correlativity of the numerical simulation of combustion processes with the connection of radiant images information and space temperature distribution. We calculated the uneven radiate characteristic parameterby taking radiant images as a kind of radiative boundary for numerical simulation of combustion processes, and put fonward a method to examine three-dimensional temperatures distribution in blast furnace raceway by radiant image processing. The numeral temperature fields matching the real combustion can be got by the numeric image processing technique.