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1、 转炉半钢炼钢静态控制系统开发与应用 陈 开 郑 忠 李启贤 (重庆大学材料科学与工程学院，重庆 400044) 摘 要 针对提钒半钢入炉碳硅锰含量低，温度低，硫含量高等特点，建立提钒半钢炼钢过程的静态控制模型，以冶炼机理计算辅料和理论供氧量，并通过神经网络模型修正理论供氧量；开发半钢转炉炼钢静态控制系统，以 L2、L3 现有信息化系统为基础，预测冶炼过程中供氧量、废钢和冷却剂、提温剂等辅料加入量。系统在线运行结果表明，氧气预测准确度为 70.1%(300Nm3)，且提供了废钢、冷却剂和提温剂的预测值，从而为针对碳、温的动态控制模型开发奠定基础。 关键词 机理模型 转炉半钢炼钢 静态控制 De
2、velopment and Application of Static Model for Semi Steel BOF Steelmaking Chen Kai Zheng Zhong Li Qixian (College of Material Science and Engineering, Chongqing University, Chongqing， 400044) Abstract Static control model, which includes the theoretical calculation for fluxes and oxygen supply, and n
3、etwork neural to modify oxygen supply, is proposed for BOF steelmaking process of semi steel after extracting vanadium with lower content in carbon, silicon, manganese, and lower in temperature, but higher in sulphur. Therefore, a semi steel BOF static control system, based on the existing L2 and L3
4、 systems, is developed to prediction the amounts of oxygen supply, scrap, coolant and raising agent. Test online shows that the accuracy of oxygen supply is 70.1% on the error of 300Nm3,as well as the prediction of scrap, coolant, raising agent, which will provide a basis for dynamic control model.
5、Key words mechanism model, semi steel steelmaking, static control 1 引言 转炉炼钢是钢铁生产中的关键工序， 决定了产品的最终品质。 同时其冶炼控制问题也一直是转炉炼钢的难点之一，主要原因由于炼钢过程存在诸多不确定因素，难以确定准确实时的检测信息1。目前，大多数转炉特别是中小型转炉仍以人工经验控制为主，但随着转炉计算机和自动化技术的不断发展，转炉炼钢逐渐从人工经验控制向静态控制和动态控制方向发展2。 转炉静态控制是在吹炼前根据入炉原材料条件进行定量计算， 寻找最佳的原料配比， 并根据已知的配料确定冶炼方案。 静态控制模型是转炉自
6、动炼钢的基础， 不适仅合于有副枪和烟气分析等动态系统的大型转炉，也适合于自动化水平较差的中小转炉3。 半钢炼钢指在转炉之前铁水预处理工序后添加特殊处理工艺，如提钒、提铌或提钨，以提取钒、铌、钨等贵重金属。半钢与铁水存在较大差异，例如提钒半钢与普通铁水相比，其碳硅锰含量较低，温度较低，硫含量高，且半钢温度和成分波动较大，从而增加了半钢炼钢的难度，半钢炼钢的静态模型和动态模型开发一转炉半钢炼钢静态控制系统开发与应用 8-11直是转炉炼钢的难点之一。 因此，本文以某炼钢厂 120t 转炉为对象，开发提钒半钢冶炼的静态控制系统，该系统以静态控制模型为基础，包括数据接口模块，辅料计算模块，供氧量计算模块
7、和用户交互模块，并将其应用于现场进行在线测试，为现场操作提供指导，以提高转炉炼钢的自动化水平，并可望为后续准动态模型开发的奠定基础。 2 静态控制模型 静态模型包括以质量平衡和热量平衡为基础的机理模型，建立在生产数据统计分析基础上的统计模型，通过对照历史炉次和本炉次冶炼初始状态和目标状态并采用增量计算方法确定本炉次主要操作变量的增量模型，基于人工智能技术的静态模型等。本文中静态控制模型主要包括废钢、冷却剂、提温剂等辅料以及供氧量的计算。其中废钢和冷却剂、提温剂计算采用冶炼的热平衡计算，供氧量采用神经网络进行计算4 6。 理论废钢加入量，以入炉碳温和出炉碳温的经验公式，并根据对历史数据的回归分析
8、，确定经验公式的系数。根据实际加入废钢量，确定所加入的冷却剂或提温剂量，用于废钢不足或过多时的热量平衡。冷却剂和提温剂根据冶炼热量收支平衡计算，热量收入包括半钢物理热，相关元素 (碳、磷、锰、铁 )氧化所放出的热量，成渣放出的热量；热量支出包括钢水物理热，炉渣物理热，辅料分解出 CO2的热量以及辅料水分分解的热量。如果热量收入小于热量支出，则加入提温剂，否则加入冷却剂。 理论供氧量计算如图 1 所示。 首先利用相关元素的氧化反应的物料平衡机理计算初始理论供氧量， 再通过神经网络对理论供氧量进行修正。神经网络输入包括废钢，半钢重量和温度，加入的石灰、高镁石灰和复合渣等辅料，冶炼过程的平均枪位和根
9、据物料平衡计算的理论供氧量。根据物料平衡计算的理论供氧量通过反应前后的氧元素守恒确定，包括参与氧化反应的碳、硅、锰、磷、铁等元素，氧化产物为 CO， CO2， SiO2，MnO， P2O5， FeO 和 Fe2O3。 废钢半钢平均枪位复合渣高镁石灰石灰半钢温度理论氧( 物料平衡)理论耗氧量图 1 理论供氧量神经网络 在转炉冶炼过程中，静态控制流程如图 2 所示：经过脱硫、提钒预处理后的半钢，获得其成分、温度和重量信息，并确定所加入的废钢，此时计算加入的废钢为不需要加入冷却剂和提温剂，恰好能平衡热量收入和支出。在加入废钢后，则根据实际废钢与半钢的热量收支关系，确定冷却剂或提温剂的加入量，并进行供
10、氧量计算。在吹炼过程中，根据加入辅料的情况，不断进行供氧量的计算，修正理论供氧量，并修正废钢、冷却剂或提温剂计算值。在冶炼后期，启动针对碳温预测的准动态控制模型，直至冶炼终点。 第八届（2011）中国钢铁年会论文集 8-12铁水预处理吹炼开始 加入辅料装入半钢 废钢加入冶炼基本数据、废钢种类计划钢种、计划出钢重量废钢、冷却剂、提温剂计算供氧量计算半钢的质量和化学成分半钢所需要的重量所需废钢的种类和质量废钢的准确信息辅料信息工艺流程模型及原理准动态控制吹炼结束图 2 静态控制流程 3 半钢炼钢静态控制系统 以静态控制模型为基础， 并结合转炉现有信息化系统， 开发半钢转炉冶炼的静态控制系统， 如图
11、 3 所示，包括数据接口模块，辅料计算模块，供氧量计算模块和人机交互的用户接口模块。各模块功能如表 1 所示。 图 3 半钢炼钢静态控制系统 表 1 各模块功能 模块名 功能 数据接口 1 从 L3系统接收当前炉次冶炼信息，出钢成分和温度 2 从转炉 L2数据库接收当前炉次的入炉信息，半钢成分和温度 3 从转炉 L2数据库获取实时加料信息和实时供氧量信息 辅料计算 1 根据初始入炉和目标出钢条件计算理论废钢加入量 2 根据热量平衡计算所需加入的提温剂和冷却剂量 供氧量计算 1 利用物料平衡计算基于机理的理论供氧量 2 利用神经网络模型修正供氧量 用户接口 1 接收辅料计算和供氧量计算结果，作为
12、控制的参考输出至用户 2 将用户控制指令下达至转炉 L2系统对转炉进行控制，或下达至 L3系统更改计划 3 辅助功能：模型参数的维护，历史数据的查询 该静态控制系统具有以下特点： 转炉半钢炼钢静态控制系统开发与应用 8-13（ 1）利用数据接口直接从现有 L3 系统和转炉 L2 系统接收生产数据，同时将控制数据反馈至生产数据库，以尽量利用现有的生产信息化系统，对现有转炉冶炼系统的改造小；建立本地的工艺数据库模型，便于对模型参数进行学习和修正； （ 2）通过各模块与数据接口模块的通信机制以及供氧量计算模型、辅料计算模块之间的交互，可使系统在实际吹炼过程中，根据当前时刻的实时状况 (辅料加入量，实
13、时供氧量 )修正静态控制模型的输出； （ 3）系统的顺利运行依赖于各信息的准确及时输入 (如半钢成分、温度、重量和废钢等 )，但由于生产现场存在数据的延迟或丢失，因此通过用户接口设定人工输入的接口，避免主要数据出现空值。 4 应用实例 开发的转炉静态控制系统主界面如图 4 所示， 系统可同时实现对该厂多台转炉静态预测以及主要模型参数设置。主界面包括当前炉次信息，冶炼目标，辅料计算，供氧量计算，实时供氧量和枪位数据以及冶炼后期的碳温实时预测 (尚在完善 )。由于该界面集成了静态机理模型，静态控制模型和准动态预测模型，因此，与静态控制模型相关的包括废钢、污泥球 (冷却剂 )、增碳剂 (提温剂 )的
14、计算以及供氧量计算。 图 4 系统主界面 图 5 辅料计算误差 第八届（2011）中国钢铁年会论文集 8-14通过系统在 2010 年 12 月至 2011 年 3 月的在线测试，生产的有效炉数为 2536 炉，其废钢、冷却剂和提温剂的预测结果如图 5 所示。由图 5 可知，废钢、冷却剂和提温剂均存在预测为零而实际加入不为零，或预测不为零而实际加入为零的数据。这与生产过程中物料加入量与其准备量有关，并受人为因素的影响。 理论供氧量和实际供氧量均值为 5881Nm3和 5903Nm3，标准差分别为 223 Nm3和 395 Nm3，误差为300Nm3的预测精度为 70.1%。理论供氧量较实际供氧
15、量偏少，这是由于没有考虑实际吹炼过程中尚未考虑枪位高低等变化对脱碳和升温的影响。理论供氧量经过修正后，即可作为下一步的转炉准动态终点控制提供计算的依据。 5 结论 (1) 开发了针对提钒半钢炼钢的静态控制系统， 该系统利用转炉冶炼机理模型、 神经网络等方法建立静态控制模型； (2) 静态控制系统基于转炉现有信息化系统进行开发，包括数据接口、辅料计算、供氧量计算和用户接口等模块，其静态计算结果能够对冶炼提供一定的指导。 (3) 由于受静态模型的影响，供氧量存在一定的误差，因此为了进一步提高精度，应适当考虑冶炼的动力学条件，并针对中小转炉不具备副枪、烟气分析等动态设备的特点，进行准动态模型的开发，
16、以实现对碳温数值的实时动态预测。 参 考 文 献 1 L. Zhang, J. Zhi, F. Mei, L. Zhu, X. Jiang, J. Shen, J. Cui, K. Cai, and B. G. Thomas. Basic oxygen furnace based steelmaking processes and cleanliness control at BaosteelJ, Ironmaking. And Steelmaking, 2006, 33(2):129 139. 2 刘浏 转炉全自动吹炼技术 冶金自动化 . J. , 1999, (04): 1 6. 朱光俊 梁本川 转炉炼钢静态控制优化模型3 , . J 炼钢 . , 1999, 15(4):25 28. 孟祥宁 张海鹰 朱苗勇 转炉炼钢过程静态控制模型的改
