LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型

LF精炼工序在炼钢过程起着调节温度的关键作用,准确预报LF精炼终点钢水温度对实际生产有重要意义.传统的LF精炼预报模型包括机理模型与黑箱模型.机理预报模型能够体现各工艺因素对终点钢水温度的影响,但由于LF精炼传热机理研究尚不完善,依靠机理模型预报终点钢水温度,难以达到预期效果;黑箱预报模型能够准确预报终点钢水温度,但不能反映精炼过程各工艺因素对钢水温度的影响,尤其当生产工艺条件发生改变时,黑箱模型在应用上会受到限制.本文以方大特钢LF精炼炉为研究对象,建立一种机理预报模型与黑箱预报模型(BP神经网络预报模型)相结合的LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型.该模型既能反映各工艺因素对终点钢水温度的影响,又能准确预测终点钢水温度,其终点钢水温度预测误差在±5℃以内的命中率可以达到95%以上.     

运用主成分分析和深度神经网络预测钢包炉合金元素收得率的研究

钢包炉（ladle furnace,LF）精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法（principal component analysis,PCA）对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络（deep neural network,DNN）;最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。     

基于ELM新方法的LF终点温度软测量混合模型

针对LF精炼炉冶炼过程中物理化学反应过程及传热过程的复杂性,采用混合模型对钢水温度进行软测量,将传统的机理模型与ELM新方法相结合,利用ELM智能算法校正机理模型中难以准确获得的参数,再用机理模型进行预测.这种混合模型既克服了传统机理模型难以准确实现的不足也避免了"黑箱"模型过分依赖数据的缺陷.同时ELM新方法也克服了传统BP算法的不足,使预测精度得到了提高.仿真结果表明,此混合模型具有较好的预测结果,终点温度预测误差不大于±5℃的炉次大于90%.     

遗传算法选择特征波长在紫外光谱检测COD中的研究

为简化紫外光谱测化学需氧量检测模型,提高模型的预测精度,将偏最小二乘算法与遗传算法相结合,优化对紫外光谱特征波长的选择.通过建模和实验分析表明:使用该方法对特征波长进行选取,偏最小二乘回归模型在均方误差意义下达到最优,平均相对误差在5%以内,而且预测精度明显优于未经遗传算法选取波长的偏最小二乘回归模型.     

RH-MFB精炼过程中钢水温度预测模型

建立了RH-MFB精炼过程中钢水温度的数学模型,通过Delphi程序计算了精炼过程中钢水的温度.结果表明,RH-MFB精炼开始阶段,钢水温度急剧下降,前10 min降温速率约为3℃·min-1,加Al吹氧、加合金和真空室内壁初始温度对钢水温度影响较大.采用该模型预测了精炼结束时刻的钢水温度,与生产中钢水温度平均误差在±5℃以内的占80%.     

LF-RH工艺生产超低硫钢钢水温度预报模型

根据LF-RH精炼超低硫钢的工艺流程,基于冶金热力学、传热和热量平衡等原理,同时考虑钢包的热状态,建立出钢至浇注过程中的钢水温度预报模型。通过该模型可以得到不同时刻钢水温度和钢包内衬温度的分布曲线。实例验证结果显示,模型计算值与实测值的平均误差为5.6℃,误差在±8℃以内的占87.5%。另外,运用该模型分析了钢包热状态、出钢过程、传运时间、RH真空室内壁温度等因素对钢水温度的影响规律,可为超低硫钢精炼工艺的优化提供参考。     

基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法. 以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法. 用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证. 结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%.     

内燃式热风炉全周期操作优化数值模拟研究

以某钢厂内燃式热风炉为研究对象,采用热风炉整体三维稳态CFD模型与蓄热室格子砖单孔道二维非稳态CFD模型相结合的数值模拟方法,对热风炉内燃烧、流动和传热过程进行计算,预测送风温度,确定热风炉燃烧期的最佳操作条件。数值模拟结果表明,将热风炉整体三维稳态模型的计算结果作为蓄热室格子砖单孔道二维非稳态模型的入口边界条件,能够准确模拟热风炉在各操作时期的热状态。热风炉燃烧期的最佳操作条件是空气消耗系数在1.0～1.1范围内,进入蓄热室的烟气平均温度最高可达1 390℃,热风温度最高可达1 214℃。     

钢包预热过程热应力影响因子及预报模型

运用有限元软件ABAQUS建立钢包包衬的线性弹性模型,模拟钢包预热过程包衬的热应力,分析包衬厚度及其材料物理性能对包衬内最大热应力和钢壳表面温度的影响;采用偏最小二乘法建立包衬厚度及材料物理性能与包衬内最大热应力、钢壳表面温度间的预报模型。结果表明,工作衬材料物理性能对包衬最大应力和钢壳表面温度起主要影响作用;较之于无绝热衬,有绝热衬钢包永久衬材料物理性能对钢包热应力和钢壳表面温度的影响作用显著降低。     

LF钢水成分与温度控制模型

以钢水、渣、包衬为研究体系,建立了钢水成分与温度控制模型.温度控制精度在±3℃以内,在补加系数法的基础上考虑了合金的收得率,推导出合金添加计算公式,使计算精度进一步提高.     

真空脱气过程中钢水温降的理论分析

为了研究真空脱气过程中影响钢水温降的主要因素,从而找到对应的措施控制钢水温降,对VD过程的传热模式和传热机理进行了分析,根据国内某厂的实际情况,结合数值模拟方法分别得到了烘烤过程和LF加热过程中钢包温度场的变化,以LF结束时的温度值作为初始值对VD过程的温度场进行了模拟。根据模拟结果分别计算了渣面和钢水裸露面的热辐射、钢包衬蓄热、包壁和包底的传导散热和氩气吸热等因素造成的钢水散热量,对其影响程度进行了评估。通过计算发现,渣面、钢水裸露面的热辐射和包衬蓄热是造成VD过程钢水温降的主要因素,分别根据各个因素的影响特点提出了控制钢水温降的具体措施。     

Development of an improved CBR model for predicting steel temperature in ladle furnace refining

In the prediction of the end-point molten steel temperature of the ladle furnace, the influence of some factors is nonlinear. The prediction accuracy will be affected by directly inputting these nonlinear factors into the data-driven model. To solve this problem, an improved case-based reasoning model based on heat transfer calculation(CBR-HTC) was established through the nonlinear processing of these factors with software Ansys. The results showed that the CBR-HTC model improves the prediction accuracy of end-point molten steel temperature by5.33% and 7.00% compared with the original CBR model and 6.66% and 5.33% compared with the back propagation neural network(BPNN)model in the ranges of [-3, 3] and [-7, 7], respectively. It was found that the mean absolute error(MAE) and root-mean-square error(RMSE)values of the CBR-HTC model are also lower. It was verified that the prediction accuracy of the data-driven model can be improved by combining the mechanism model with the data-driven model.     

一种基于改进CBR模型的LF钢水温度预测方法

In the prediction of the end-point molten steel temperature of the ladle furnace, the influence of some factors is nonlinear. The prediction accuracy will be affected by directly inputting these nonlinear factors into the data-driven model. To solve this problem, an improved case-based reasoning model based on heat transfer calculation (CBR-HTC) was established through the nonlinear processing of these factors with software Ansys. The results showed that the CBR-HTC model improves the prediction accuracy of end-point molten steel temperature by 5.33% and 7.00% compared with the original CBR model and 6.66% and 5.33% compared with the back propagation neural network (BPNN) model in the ranges of [?3, 3] and [?7, 7], respectively. It was found that the mean absolute error (MAE) and root-mean-square error (RMSE) values of the CBR-HTC model are also lower. It was verified that the prediction accuracy of the data-driven model can be improved by combining the mechanism model with the data-driven model.     

超低碳钢BOF渣成分对终点[ C ]含量影响

采用共存理论、动力学分析和实验验证的方法,研究转炉冶炼超低碳钢吹炼末期炉渣成分对终点[ C]含量的影响规律,建立1853~1973 K时终点[ C]与炉渣成分和温度的回归模型. 结果表明:FeO活度受温度影响较小,主要受炉渣成分的影响;脱碳动力学条件主要受炉渣成分和温度的影响. 炉渣碱度增加,终点[ C]含量升高;渣中FeO含量增加,终点[ C]含量迅速降低,渣中FeO质量分数应控制在12. 0% ~18. 0%之间;渣中MgO质量分数在7. 0% ~13. 0%范围内逐渐增加,钢液中[ C]质量分数增加值不足0. 01%;随着温度的增加,钢液中[ C]含量降低. 回归模型对冶炼超低碳钢的转炉终点[ C]含量的预判平均误差率为± 15. 25%,[ C]含量误差在± 0. 01%以内的炉次占69. 19%.     

基于微分进化的钢水温度预报混合模型

针对LF冶炼过程钢水温度预报问题对机理模型进行了分析.将基于微分进化的BP网络引入混合模型,以确定模型中难以准确获得的参数,建立了基于微分进化的钢水温度混合预报模型.模型通过适当时刻变异因子的随机选取和重复进行种群个体初始化的方法,对微分进化算法进行了改进,有效解决了BP网络训练的困难,避免了算法早熟.实验结果表明,混合模型具有较好的预测结果,基本满足了实际生产的需要.     

180t LF水模拟实验研究

以某炼钢厂180 t钢包炉为原型,根据相似理论,通过水模型实验,分别考察了精炼过程中底吹位置、加料位置及底吹气量等操作参数对钢包内钢液混匀状况的影响,得出了各参数对钢包混匀状况的影响规律.综合考虑水模型实验过程中的现象和其他因素,得出180 t钢包炉最佳操作参数:最适宜底吹位置在0.3R附近,最适宜的加料位置在底吹喷嘴正上方,正常精炼时的底吹搅拌气量为40~90 m3/h;钢包炉精炼及微调成分后,最佳取样位置在钢包炉加料部位,取样前应至少搅拌2 min.     

钢包工作衬用无碳预制块的研制与应用

以高铝刚玉为骨料,电熔镁砂、氧化铝微粉和氧化硅微粉为基质料,研制了钢包工作衬用无碳预制块·结果表明:MgO与Al2O3反应形成尖晶石伴随的体积膨胀效应使预制块获得了较小的烧后线收缩率·与传统的Al2O3-MgO-C砖相比,由氧化物微粉结合的预制块具有较低的显气孔率,较高的高温抗折强度和良好的抗渣性·现场实际应用结果表明,用预制块砌筑的钢包工作衬具有较好的保温效果,能够有效地减小精炼过程中钢水的温降,并可以有效地防止钢水增碳,有利于低碳钢和超低碳钢的生产·     

超低硫钢生产工艺的实践

在济钢生产X80、X100管线钢为平台的超低硫钢的工艺基础上,对LF深脱硫控制技术进行了分析研究,结果表明LF深脱硫主要取决于精炼渣系配比、钢包底吹氩工艺、钢水温度和钢水中[Als]含量。通过工艺调整,使生产X80、X100管线钢时LF炉终点w[S]可稳定控制在15ppm以内,平均控制在10ppm。