论文摘要
由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂,副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性,导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低,是实现智能炼钢的主要技术瓶颈.针对上述问题,提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型.首先,利用烟气分析得到连续监测的实时数据,以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态;然后,根据熔池反应所处的不同阶段,利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型;在此基础上,按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数,从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测.通过260 t氧气转炉的工业应用实例,证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力,对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性,可以实现全过程的熔池碳含量动态预测,终点碳质量分数在±0. 02%范围内的命中率为95%.利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点.更为重要的是,在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下,采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤,从而降低生产成本,提高产品质量和生产效率,具有广泛的工业应用前景.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐钢,黎敏,徐金梧,贾春辉,陈兆富
关键词: 转炉炼钢,数字孪生模型,烟气分析,函数型数据分析,终点碳控制
来源: 工程科学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 冶金工业,自动化技术
单位: 北京科技大学计算机与通讯工程学院,鞍钢股份鲅鱼圈钢铁分公司
基金: 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2014AA041801-2)
分类号: TP13;TF713
DOI: 10.13374/j.issn2095-9389.2019.04.013
页码: 521-527
总页数: 7
文件大小: 386K
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