转炉炼钢意外烟气外溢处置工艺应用研究

转炉炼钢作为当今世界的主流炼钢技术,已经有了三十多年的发展历程。目前全世界采用转炉炼钢的方法的企业已超过90%。因而,转炉炼钢新工艺的发展受到了越来越多政府部门以及社会各界的关注。     

人工神经网络在转炉炼钢控制中的开发

转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过程，人工神经网络因其具有较强的非线性问题处理能力且容错性强而得以在钢铁工业中应用。本文叙述了其开发现状，并最后通过分析增出，神经网络必将在炼钢生产过程中得到广泛的应用并起到不可估量的作用。     

转炉炼钢综合自动化系统

研究设计了转炉炼钢综合自动化系统,介绍了其结构和原理,讨论工业现场经常出现的调试难点及相应的解决方法。     

转炉炼钢计算机控制系统

采用控制技术、检测技术和计算机技术研制出适用于中小型钢厂的转炉计算机控制系统 .该系统在实际应用中已取得较好的效果     

基于因果关系的CBR模型用于转炉炼钢静态控制

转炉炼钢静态控制是动态控制的基础,准确的静态控制对于改善动态控制质量、提高终点命中率具有重要意义.采用案例推理方法建立了转炉炼钢静态控制模型,计算了吹氧量和冷却剂加入量;并将因果关系分析用于案例属性的确定,增强了属性选择的有效性,降低了模型计算的复杂度.对一座150t转炉的实际生产数据进行仿真,结果表明,因果关系分析能够有效地确定案例属性,基于案例推理的转炉炼钢静态控制模型是切实可行的.     

基于一类GA—RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制

讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题．针对传统的控制方法控制效果差、精度不高，难以达到期望结果的问题，结合RBF神经网络的特点，提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络，同时优化网络的结构和参数，并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型．仿真结果表明，该模型具有在线调整和学习的功能，比传统模型具有更好的计算精度和适应能力，为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法．     

转炉炼钢氧气射流技术

为了研究转炉炼钢氧气射流的应用情况,利用FLUENT软件模拟研究了集束氧气射流,并对比了集束射流和超音速射流的射流特性.在某厂35t转炉进行了集束射流的初步工业试验.试验结果表明:使用集束氧枪后的转炉炼钢脱磷效率提高,钢铁料消耗及氧气消耗均有所下降.     

基于多功能转炉炼钢法的连续循环冶炼过程

为了研究脱碳渣在脱磷期的重新利用,基于多功能转炉炼钢法进行连续循环冶炼实验.实验发现：脱磷阶段渣中较低的FeO含量、吹炼5 min左右,[ C]≥2.8%的条件下,可实现转炉熔池内铁液[ P]≤0.025%的脱磷效果,并对低( FeO)含量炉渣的脱磷可行性进行热力学计算;随着循环的进行,石灰加入量逐渐降低,由65 kg·t-1降低至31 kg·t-1,转炉冶炼终点钢水[ P]量由0.018%降低至0.005%,2~4炉后达到平衡状态;在循环过程中,脱磷阶段结束倒出炉渣60~80 kg·t-1,整个循环结束一次性倒出剩余全部炉渣120~130 kg·t-1,平均渣量为83 kg·t-1左右,较普通工艺的120 kg·t-1渣量有大幅度减少.     

基于一类GA-RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制

讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题.针对传统的控制方法控制效果差、精度不高,难以达到期望结果的问题,结合RBF神经网络的特点,提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络,同时优化网络的结构和参数,并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型.仿真结果表明,该模型具有在线调整和学习的功能,比传统模型具有更好的计算精度和适应能力,为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法.     

260吨转炉自动化炼钢模型开发与应用

近些年来,随着国家的发展,科技的进步,大量的自动化技术广泛应用于生产中去,本文将就鞍钢股份的260吨转炉中的自动化炼钢系统进行阐述。     

转炉利用石灰石造渣炼钢的试验研究

基于对石灰石分解机理的分析,研究了炼钢过程中利用石灰石代替石灰进行造渣时炉内富余热量的变化,发现当采用全部石灰进行冶炼时,铁水加入比(质量分数)可达到86.1%左右,随着石灰石加入量的增加,废钢比降低,吨钢富余热量减少,石灰加入量降低.若全部采用石灰石进行造渣,铁水比最高可达到97.0%.在此基础上,利用60 t转炉研究了炼钢过程采用石灰石完全代替石灰进行造渣炼钢的冶金效果.实验发现：与采用石灰造渣炼钢相比,当采用石灰石进行造渣炼钢时,吹炼至4 min时的炉渣TFe质量分数为21.87%,碱度为1.22;随着吹炼时间增加,炉渣TFe含量降低,碱度上升至3.0以上.炼钢过程脱磷更加稳定且脱磷率提高了2.6%;平均终渣碱度为3.52,能满足冶炼的脱磷要求;渣量大幅度降低,从而降低了钢铁料消耗;吹炼时间略有延长,终点熔池温度基本保持不变.研究结果为调整炉料结构、降低生产成本提供了新的方法和思路.     

转炉炼钢脱硫试验与脱硫反应理论分析

在90 t顶底复吹转炉上进行了12炉次炼钢过程的脱硫试验,并分别在每炉开吹后的5、10、15 min(出钢前)测量其炉温,且取钢和渣样,测量其钢、渣的组成.结果表明,随着冶炼的开展,钢中硫的含量先升高后降低,渣中硫的含量则逐渐升高;炉渣的脱硫能力随炉渣氧化性的增大而减小,随着炉温的升高逐渐增大,随着炉渣碱度的升高,则先增加后减小.生产现场工业试验结果与转炉渣-钢脱硫反应理论分析结果相一致.     

转炉炼钢过程氮含量的控制

本文从入炉铁水比、转炉冶炼操作、转炉底吹、出钢操作等方面分析了转炉工序对钢水脱氮的影响因素入手,通过研究提出了提高铁水比、改善转炉操作,优化底吹模式,强化出钢口维护管理,优化脱氧制度等措施来提高转炉工序的脱氮效率。     

转炉炼钢烟气除尘污水处理实践

转炉除尘水具有高硬度、高悬浮物、高pH值等水质特点.循环使用过程中,如水中含有大量的结垢物质会给除尘设备造成严重的堵塞,影响炼钢厂正常生产.文章介绍了碳酸钠软化法及选择复合配方水质稳定剂处理转炉炼钢除尘水的运用效果.实践证明,此法能解决炼钢除尘水系统结垢问题.     

转炉炼钢中的自动化常见问题分析及应对措施

虽然我国的经济建设取得了重大成就，我国的钢铁行业也出现较为蓬勃的发展局面，但是我国的转炉炼钢技术还处于较为落后的阶段，加工出的产品质量无法得到很好地保证，这与当前市场上的钢材质量的高标准出现了很大的偏差，使我国的钢铁行业的发展受到了阻碍。该文进行了转炉炼钢自动化的概述，通过对转炉炼钢自动化存在的问题进行解析，进而提出相应的对策。     

转炉炼钢的物料结构优化

利用60 t转炉研究了采用不同含铁物料及不同比例石灰石炼钢时的钢铁料消耗、氧气消耗量和煤气产生量的变化规律.研究发现：当采用铁水作为原料，渣钢和块矿作为冷却剂时，钢铁料消耗最低，仅为1072.07 kg·t-1；当采用铁水和废钢作为原料，配有磁选渣铁时，钢铁料消耗最高，达到1092.91 kg·t-1；随着石灰石加入量的增加，钢铁料消耗增加，氧耗略有降低，吨钢煤气产生量增加.研究结果为炼钢过程优化物料结构、降低生产成本提供了新的方法.     

人工神经网络在转炉炼钢控制中的开发

转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过程,人工神经网络因其具有较强的非线性问题处理能力且容错性强而得以在钢铁工业中应用.本文叙述了其开发现状,并最后通过分析指出,神经网络必将在炼钢生产过程中得到广泛的应用并起到不可估量的作用.     

应用COMI炼钢工艺进行转炉全铁水冶炼基础研究

基于二氧化碳与氧气混合喷吹(简称COMI)炼钢工艺热力学理论计算及实验研究,建立了转炉全铁水COMI炼钢工艺物料与能量模型.研究发现:应用COMI炼钢工艺进行转炉全铁水冶炼工艺研究不仅能解决转炉全铁水常规冶炼过程中存在的大渣量及大喷溅问题,而且在提高转炉煤气热值,降低转炉吨钢氧耗及石灰消耗、调节矿石加入量方面有显著效果.