组合工艺控制模型为转炉的先进工艺优化制定了新标准.docx
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1、组合工艺控制模型为转炉的先进工艺优化制定了新标准目录摘要2弓I言3?转炉工艺优化3?组合工艺模型32.1.概述3?反馈计算:4?炉号数据评价:5?精细化控制模型的建立5?基于生产实践的条件假设6?基于条件假设的标准参数设定6?基于标准参数的生产计划排产7?基于生产计划的生产实绩9?基于生产实绩的节能潜力评价9?数字李生94. 1.概述9?工艺预计算:9?转炉优化器95. 1.概述9?铁水和废钢物料计算首次加料计算(FCe)9?废钢铁水策略:9?标准熔炼操作和自动SMP选择9?二次加料计算97.1.概述9?热铁水碳饱和度计算:9?在线监管9?吹炼结束端控制99. 1.概述9?吹炼终点控制:9?动
2、态终点控制910. 1.概述9?复吹控制9?合金控制9?AOD优化器911. 1.概述9?在线监管和标准熔炼操作9?加料计算:9?熔池高度模型:9?出钢模型:9?精练控制9?脱硅控制9?喂料控制9?合金控制:9?炉渣形成控制:9?切换点控制9?脱碳控制9?还原控制9?脱硫控制9?复吹控制9?最终调整控制9?结论9摘要转炉过程自动化的持续改进和优化对于满足转炉和氮氧脱碳炉操作人员的需要是至关重要的,例如最高的工艺控制精度、稳定性和均匀的灵活性、短的生产适应提升时间和最低的消耗数字。PrimetalsTechnologies不断扩展其主要的基于方程的过程模型,同时引入基于数据和规则的功能,从而为工
3、艺控制和优化提供组合仿真工具。这种数据驱动的功能需要通过可靠的测量和数据选择来实现高质量和完整的输入数据集。本文介绍了这方面的最新发展和参考资料。引言目前我国转炉炼钢生产对于操作人员所具备的生产操作经验依赖较大,受操作人员思维惯性以及反应能力有限等一系列因素制约,转炉炼钢生产效率和污染物排放控制有待进一步改进。在采用渣料减量化冶炼、石灰石复合造渣、铁矿石熔融还原以及留碳作业后,进一步增加了生产人员依靠经验进行操作的难度,因此需要建立一种充分考虑各种工艺参数和原材料状况,解析炼钢过程控制要素的智能化炼钢控制模型,以摆脱操作人员思维限制,降低炼钢过程中的渣量、气体和粉尘排放,实现智能化、环境友好型
4、炼钢。本文概述了冶炼车间控制和优化系统的基本功能,描述了基于主方程的转炉炼钢工艺模型的扩展,以及并行引入基于数据和规则的函数,从而实现混合仿真。本文介绍了转炉(BOFS)和氮氧脱碳(AoD)炉的优化系统。转炉工艺优化需要使用先进的转炉炼钢控制和工艺优化系统的主要目标是:高效率和高生产率:为了优化消耗数据,转炉必须以高效运行,从而通过减少特定材料和气体消耗来降低成本。同时,炼钢转炉必须在高生产率和高金属收得率下运行,以满足需求和保持竞争力: 质量一致性:炼钢转炉必须生产质量一致性的钢水,以满足客户要求和行业标准。这就需要使用先进的传感器和过程控制系统来实时监控和调整过程。 灵活性:炼钢转炉,特别
5、是AOD,必须灵活地生产各种钢种,其炉料混合变化很大。 增加技术诀窍:必须通过监督生产过程和透明的工艺过程操作来产生和提供专有技术,并进行数据记录、评估、可视化和报告。 连通性:通过对各种生产路线的所有工厂单元实施先进的工艺模型和优化系统来改善钢铁生产。各优化系统互联互通,实现跨流程优化。为了满足日益增长的需求,优化系统必须不断改进和适应。新的方法和特性被开发和应用。组合工艺模型2.1.概述将基于主方程的流程模型扩展为数据驱动和基于规则的功能,形成了组合流程模型。转炉炼钢组合过程模型是将第一性原理模型和数据驱动模型等不同类型的过程模型结合起来,共同用于炼钢过程的分析、优化和控制。第一性原理模型
6、基于控制过程行为的基本物理和化学定律,比如质量和热平衡。它们通常用于模拟过程,控制过程并根据输入变量预测系统的行为。数据驱动的模型基于历史数据,并使用增强的算法来创建可以预测流程行为的模型。它们用于分析和理解工艺过程变量与最终产品质量之间的关系。混合工艺模型用于整合不同模型的优势,以提高预测的准确性,并获得对过程更全面的理解。它们可以通过提供更准确的过程行为预测和确定最佳过程条件来帮助优化工艺过程控制。因此,组合工艺模型的应用可以提高产品质量,降低成本。反馈计算:为了达到所需的精度,工艺模型的调优是必不可少的。反馈计算工具,目前正在进一步发展,使用测量和计算的数据从产生的每炉钢水产生,以改善用
7、于计算的调谐参数。该工具提供了通过修改调谐参数重新计算完成炉号钢水的可能性。在沙盒模式下,可以手动选择和调整调谐参数,而在优化模式下,计算出一组最优的调谐参数。在选择完成的一炉钢和调整参数后,优化系统计算各自的结果,并将其与温度测量和钢的热量分析进行比较。在反馈计算的帮助下,通过选择更合适的调谐参数,可以逐步提高计算精度,从而减少计算值与实测值之间的偏差(图1)。N图1不同调谐参数下实测数据与模型计算结果的比较从优化模式中自动选择的调优参数在温度和碳的测量数据(y轴)和计算值(X轴)之间显示了更好的匹配。可以看到,与使用先前调优参数(红色)的计算值相比,使用优化参数(绿色)的计算值总体上更接近
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