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1、序号破损现象因素分析对策1炉身砖衬所有脱落或磨损，起砖衬保护作用的是支梁式水箱和镶砖冷却壁支梁式水箱对炉身部的砖衬支撑不牢；炉内机械磨损较大，还存在高温熔蚀改善冷却器的构造和形式，改善操作2支梁式水箱与镶砖冷却壁交界处形成一种环形大炉瘤操作不稳、波动大，导致软融带位置上下移动，因凉热交替而形成炉瘤。从炉瘤显微构造(反光下放大100倍)可见，该炉瘤为初渣与金属铁的混合物稳定操作3镶砖冷却壁比其所镶的砖侵蚀更严重，阐明炉身中下部存在高温熔蚀现象炉身部温度偏高，冷却强度不够调节冷却制度4炉身中下部在圆周方向上侵蚀明显不均衡。炉子轴线发生偏移煤气流分布不均匀，风口直径和长度变化过于频繁稳定操作，维持合
2、理煤气流分布；不容易变化风口大小5炉底存有大量石墨化沉积碳，沉积碳下是渣皮，再下是炉底衬砖强化冶炼，提高热风压力，有助于析出石墨碳，形成渣皮保护层合理强化，综合考虑强化、顺行和长寿的关系6炉底砖缝过大，有的甚至达到80 mm宽，从而导致铁水深渗，石墨化严重，极大影响了炉底寿命炉底砌筑质量不好加强砌炉检查，提高砌炉质量7炉缸炉底处存在“异常侵蚀”，沿圆周方向，炉底侵蚀不均匀，个别处已侵蚀到光面冷却壁，炉子仅以石墨碳维持工作出铁环流的冲刷和碱金属的脆化作用变化材质，提高抗冲刷能力；设法使炉缸炉底的碳砖避开800900 的温度区域，可采用陶瓷杯8镶砖冷却壁和光面冷却壁断裂现象严重冷却水在冷却壁中结垢
3、，最后被堵死，导致冷却壁冷却不均，产生应力而断裂改善水质，最佳采用软水(费用较高)1.2改善措施根据以上分析，为改善高炉衬砖的工作状况，使该300 m3高炉通过中修达到内衬更能适应高炉强化冶炼条件下长寿的规定，在炉型及炉体构造不变的前提下，炉底、炉缸采用“低气孔率自焙碳砖复合棕刚玉陶瓷砌体”复合炉衬，并加强砌炉质量的监督检查工作；在炉身部位改用能较好支撑衬砖的扁水箱取代支梁式水箱，以加强对炉身部位砖衬的保护；增设温度检测元件，开发、应用炉体状态模型。中修时，对该高炉的检测元件做了必要的增设，其中用于检测炉衬状态的测温元件为配合炉体状态模型的建立，相对增设较多。在整个高炉的衬砖部埋设了52点热电
4、偶：炉身24点、炉腰224点、炉缸224点、炉底25点、炉底底层1点、炉基1点。 2炉体状态模型的建立2.1模型构造基于以上对高炉砖衬破损状况的调查分析，炉衬破损较严重的部位重要是炉身中下部和炉缸炉底。为此，本炉体状态模型设有两个判断子模型，分别用于炉墙结厚与侵蚀的判断以及炉底侵蚀曲线的推定，其中炉墙状态采用神经网络的措施进行推断，炉底状态采用有限元法进行计算推理。本模型还设有原则化操作知识库以用于对高炉操作进行指引。模型构造如图1所示。图 1炉体状态模型的构造Fig.1Structure of furnace lining condition model2.2侵蚀判断(1) 炉墙结厚与侵蚀的
5、判断高炉过程控制模型，无论是数学模型还是知识模型，其运营的前提是必须有可供解决的信息(数据)，而这些信息多是由检测传感器提供的，为此，高炉过程控制在很大限度上受检测条件的限制。对于安钢2号高炉而言，由于检测元件的限制，炉墙的侵蚀(或结厚)状态不能直接测出、不能简朴通过计算热流强度而推知，因此，本模型在计算热流强度的基本上，综合考虑其他有关操作参数，如顺行状况、下料状况、风压与风量关系等，采用神经网络专家系统的方式对炉墙侵蚀(或结厚)趋势作出预报或判断。基于推理网络与连接网络的可转换性、可信度与权值的等价性2，本研究一方面在高炉冶炼原理与操作实践的基本上，根据各影响参数，建立炉墙结厚与侵蚀的推理
6、网络(图2)，然后将推理网络转换成等效的连接网络，从而构导致误差反向转播网络(BP网络)(图3)，再采用BP网的学习算法得到连接网络的权值矩阵，它等价于推理网络的可信度矩阵，这样用大量的神经元及连接权值体现了用于炉墙侵蚀推断的经验和知识。系统运营前，必须用已存的模式对神经网络进行离线学习，把各专家经验中判断炉墙侵蚀结厚的典型炉况实例存储起来，并且把相似模式的炉况特性提取出来，分布到连接权上，通过这种训练使系统学习掌握推理判断知识。运营时通过输入信息与已存储的各类别特性信息的相似性比较而判断出高炉炉墙的侵蚀或结厚状况；同步通过权值矩阵(即等价的可信度矩阵)对系统的推理作出相应解释。图 2炉墙状态
7、的推理网络Fig.2Inference network for furnace lining condition图 3用于炉墙状态推断的神经网络构造Fig.3Neural network for inferring furnace lining condition(2) 炉底侵蚀曲线的推定炉底所受的破坏作用是非常复杂的，一般取炉底1150 等温线作为炉底的准侵蚀曲线(侵蚀参照线)。对炉底侵蚀曲线的推断重要是基于炉缸炉底处热电偶的检测数据。本模型针对陶瓷杯综合炉底采用有限元法对炉缸炉底处热电偶所测数据进行计算解决，得出1150 等温线的位置和形状，从而推定出炉缸炉底的侵蚀参照线3。2.3操作指引
8、精心操作，维护合理的操作炉型。这不仅规定及时精确地判断出炉体状况，并且要及时合理地调节操作。为此，本模型还设有操作指引模块，因而具有操作指引功能。该操作指引模块根据对炉体状况推断的成果，通过调用知识库中的操作知识和经验，这些操作知识和经验是专家们在长期的实践操作中提炼总结出的精髓，并被系统化和原则化。因此，该知识库又称为原则化操作知识库。该知识库的建立，一方面有助于操作知识的不断积累和保存，另一方面又统一了操作，使操作更加稳定顺行。3炉体状态模型的应用炉体状态模型的运营，可以预测和判断炉墙的侵蚀或结厚状况；还可以计算出炉缸炉底1150 等温线的位置和形状，从而理解炉缸炉底的侵蚀状况。系统通过简
9、要的图表和直观的画面将炉体状况显示在CRT上，为操作者进行合理操作提供直观有益的信息。由于炉缸炉底的侵蚀是一种较为缓慢的过程，因此，系统对炉体状态的计算和预报不定期进行。但操作者可随时调用系统中炉体状态模型来计算和观测炉体的破损状况。3.1炉墙侵蚀与结厚模型的实际运营成果高炉炉墙结厚是安钢高炉近两年来发生较频繁的炉内失常现象，本模型(神经网络专家系统)的在线使用为炉墙结厚与侵蚀的精确预报与及时解决提供了极大的协助。特别是1996年8月份因一场大雨致使高炉忽然无筹划休风，原燃料质量大幅度波动，加上高炉操作调节不及时等因素，导致高炉炉身中部大面积结厚。为此，本专家系统予以了及时推断，并两次预报结厚
10、。炼铁厂1996年9月3日通过休风降料面进行了观测，发现炉身中部的确结厚，最厚部位在500 mm左右，随后炼铁厂采用了轻负荷、倒装、加莹石热洗等措施。通过一段时间的解决，炉况基本恢复正常。3.2炉底侵蚀与结厚模型的实际运营成果模型通过在线运营，其成果表白，模型预测的1150 等温线和由经验得到的侵蚀线基本吻合。特别是1995年终，对炉底侵蚀状况予以精确预报与判断，为高炉护炉起到了较好的指引作用。2号高炉开炉后就进行强化生产，渣铁对炉底炉缸的冲刷比较严重，到1996年2月，炉底温度上升到1048 ，炉缸下层内衬温度上升到961 ，该高炉1996年34月份采用了每批料加250 kg钒钛矿的护炉措施
11、，共用护炉料150 t。护炉后炉底温度减少到1011 ，炉缸下层温度减少到925 ，保护了炉底炉缸，护炉前后系统预测的侵蚀状况见图4(曲线1为护炉前，曲线2为护炉后)。由此可以阐明，根据此系统可以掌握炉缸炉底的侵蚀状况，并可据此制定出保护炉图 4护炉前后炉缸炉底的侵蚀状况Fig.4Erosion line of BF bottom before and after maintenance缸炉底的对策，最后达到延长炉缸炉底寿命的目的。4结语(1) 通过对安钢2号高炉炉衬破损的实际考察，发现该高炉炉衬破损较为严重的部位是炉身中下部和炉缸炉底。其中炉身中下部重要是因机械磨损和高温熔蚀而导致炉墙侵蚀与
12、结瘤；炉缸炉底则重要是因热应力、环流冲刷、高温熔蚀及脆化作用而导致的异常侵蚀，以及因砖缝过大而引起的砖缝渗铁现象。为此，应稳定操作、改善冷却制度、选用新材质耐火砖，并加强炉体的监控，以维护合理的操作炉型。(2) 采用神经网络模型和有限元计算法建立了炉体状态模型，该模型可对炉墙的侵蚀与结厚和炉缸炉底的侵蚀状况进行推断，并通过调用原则化操作知识库给出操作指引。通过系统在线运营，该模型精确、以便、可靠，为高炉操作者及时理解炉体状况、维护合理操作炉型提供了极大协助。参考文献1杨尚宝.神经网络高炉专家系统研究.(博士学位论文).北京：北京科技大学，1995.3051.2施鸿宝.神经网络及其应用.西安：西安交通大学出版社，1993.78100.3杨尚宝，杨天钧，董一诚.高炉炉缸炉底侵蚀判断模型.北京科技大学学报，1995(增).15.
