本發(fā)明屬于鋼鐵冶金，涉及一種基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法

背景技術(shù)：

1、轉(zhuǎn)爐作為鋼鐵冶金中的核心設(shè)備，承擔(dān)著煉鋼過程中的氧化、脫碳等關(guān)鍵化學(xué)反應(yīng)。由于其內(nèi)部反應(yīng)復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化，精確控制輔料加入量及吹氧量對(duì)鋼水質(zhì)量至關(guān)重要。目前，大噸位轉(zhuǎn)爐(120噸以上)普遍采用副槍裝置實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鋼水成分及溫度，但該裝置需較大安裝空間，導(dǎo)致其在100噸以下的小噸位轉(zhuǎn)爐中難以應(yīng)用。因此，小噸位轉(zhuǎn)爐多依賴人工經(jīng)驗(yàn)或基于固定參數(shù)的靜態(tài)模型進(jìn)行控制。然而，人工經(jīng)驗(yàn)受操作者主觀因素影響大，穩(wěn)定性差；常規(guī)靜態(tài)模型雖能部分替代人工，但其參數(shù)多為預(yù)設(shè)或定期手動(dòng)更新，無法根據(jù)實(shí)時(shí)爐況動(dòng)態(tài)優(yōu)化，導(dǎo)致模型自學(xué)習(xí)能力弱、計(jì)算精度不足。此外，傳統(tǒng)模型對(duì)渣量、熱量平衡等關(guān)鍵參數(shù)的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性較差，難以滿足高精度煉鋼需求，嚴(yán)重制約了轉(zhuǎn)爐自動(dòng)化控制的實(shí)現(xiàn)。因此，亟需一種能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化參數(shù)、提升自學(xué)習(xí)能力的靜態(tài)模型控制方法，以解決小噸位轉(zhuǎn)爐控制精度低、依賴人工經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)瓶頸。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，包括以下步驟：

4、s1、獲取本爐次鐵水信息、廢鋼信息、輔料信息及終點(diǎn)目標(biāo)信息；

5、s2、根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計(jì)算本爐次目標(biāo)鋼水量、終渣渣量及上爐留渣量；

6、s3、基于渣量及渣中氧化鎂飽和含量計(jì)算含鎂輔料加入量；

7、s4、根據(jù)磷分配比計(jì)算石灰加入量；

8、s5、基于熱量平衡計(jì)算冷卻劑或發(fā)熱劑加入量；

9、s6、通過氧平衡計(jì)算總吹氧量；

10、s7、將模型預(yù)測(cè)值與生產(chǎn)實(shí)績(jī)值對(duì)比，篩選符合條件的數(shù)據(jù)用于模型自學(xué)習(xí)。

11、進(jìn)一步，所述s2中上爐留渣量的計(jì)算包括：

12、根據(jù)轉(zhuǎn)爐出渣結(jié)束時(shí)的傾翻角度x擬合爐渣體積vreslag，公式為vreslag＝7×1011×e-0.275x，并通過爐渣成分計(jì)算密度ρreslag，最終得到上爐留渣量wreslag＝ρreslag×vreslag。

13、進(jìn)一步，所述s3中渣中氧化鎂飽和含量的計(jì)算公式為：

14、

15、其中，taimsteel為本爐次終點(diǎn)目標(biāo)溫度，％tfe、％cao、％sio2為上爐次渣中對(duì)應(yīng)成分含量。

16、進(jìn)一步，所述s4中通過目標(biāo)磷分配比lp，目標(biāo)與理論磷分配比lp，理論的關(guān)系確定石灰加入量，其中：

17、

18、且滿足lp，理論≥k.lp，目標(biāo)，其中，k是修正系數(shù)，k≥1，b0～b4為參考爐次回歸參數(shù)。

19、進(jìn)一步，所述s6中總吹氧量vo2的計(jì)算公式為：

20、vo2＝a(∑voss)+bvoyc+cvolq+dvoks

21、其中，∑voss為各元素?zé)龘p所需氧量，voyc為煙塵氧耗量，volq為爐氣中自由氧量，voks為冷卻劑或發(fā)熱劑的分解供氧量；a～d為修正系數(shù)，通過分類后的參考爐次回歸所得。

22、進(jìn)一步，所述s7中，篩選參考爐次的條件包括：

23、鐵水重量范圍60t～75t，廢鋼重量范圍7t～25t，鐵水c含量3.7％～4.8％，鐵水si含量0.1％～0.8％，鐵水溫度1220℃～1470℃；且與本爐次參數(shù)波動(dòng)范圍滿足鐵水重量±5t、鐵水溫度±20℃、廢鋼重量±4t；鐵水c的波動(dòng)范圍為±0.2％，鐵水si的波動(dòng)范圍為±0.1％。

24、進(jìn)一步，所述s7中，模型自學(xué)習(xí)的具體方法包括：

25、將s4～s6中模型參數(shù)b0～b4，a～d與生產(chǎn)實(shí)績(jī)反推參數(shù)對(duì)比，若參數(shù)相對(duì)偏差小于等于5％，則直接存儲(chǔ)調(diào)用；若相對(duì)偏差大于5％，則根據(jù)偏差量進(jìn)行參數(shù)補(bǔ)償后存儲(chǔ)調(diào)用。

26、進(jìn)一步，所述s5中熱量富余量的計(jì)算基于參考爐次的熱量輸入輸出差異，并通過熱量平衡確定冷卻劑或發(fā)熱劑加入量。

27、進(jìn)一步，所述s7中模型自學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)選自最近100爐生產(chǎn)實(shí)績(jī)中與本爐次條件相似的爐次。

28、進(jìn)一步，所述參數(shù)補(bǔ)償?shù)木唧w方法為：

29、若參數(shù)相對(duì)偏差大于5％，則補(bǔ)償后的參數(shù)值p新按下式計(jì)算：

30、

31、其中，p模型為模型預(yù)測(cè)參數(shù)值，δp＝p實(shí)績(jī)-p模型，p實(shí)績(jī)?yōu)樯a(chǎn)實(shí)績(jī)反推參數(shù)值。

32、本發(fā)明的有益效果在于：

33、(1)通過優(yōu)化模型算法(如含鎂輔料的氧化鎂飽和含量計(jì)算、磷分配比匹配、多因素吹氧量公式)，克服傳統(tǒng)靜態(tài)模型參數(shù)固化問題，使石灰、含鎂輔料及吹氧量的命中率均超過80％，顯著減少人工干預(yù)誤差。

34、(2)通過實(shí)時(shí)對(duì)比模型預(yù)測(cè)值與生產(chǎn)實(shí)績(jī)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)修正參數(shù)(如石灰計(jì)算的b0～b4、吹氧量的a～d)，并基于偏差閾值(≤5％)自動(dòng)補(bǔ)償，使模型參數(shù)持續(xù)優(yōu)化，適應(yīng)不同爐次工況波動(dòng)。

35、(3)針對(duì)100噸以下轉(zhuǎn)爐缺乏副槍監(jiān)測(cè)的痛點(diǎn)，提供高精度靜態(tài)模型替代人工經(jīng)驗(yàn)，為轉(zhuǎn)爐全流程無人化操作提供技術(shù)基礎(chǔ)。

36、(4)通過篩選相似參考爐次優(yōu)化模型輸入數(shù)據(jù)，減少異常工況干擾，使鋼水成分波動(dòng)范圍縮小，提升產(chǎn)品質(zhì)量一致性。

37、本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進(jìn)行闡述，并且在某種程度上，基于對(duì)下文的考察研究對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯而易見的，或者可以從本發(fā)明的實(shí)踐中得到教導(dǎo)。本發(fā)明的目標(biāo)和其他優(yōu)點(diǎn)可以通過下面的說明書來實(shí)現(xiàn)和獲得。

技術(shù)特征：

1.一種基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：所述s2中上爐留渣量的計(jì)算包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：所述s3中渣中氧化鎂飽和含量的計(jì)算公式為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：所述s4中通過目標(biāo)磷分配比lp，目標(biāo)與理論磷分配比lp，理論的關(guān)系確定石灰加入量，其中：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：所述s6中總吹氧量vo2的計(jì)算公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：所述s7中，篩選參考爐次的條件包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：所述s7中，模型自學(xué)習(xí)的具體方法包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：所述s5中熱量富余量的計(jì)算基于參考爐次的熱量輸入輸出差異，并通過熱量平衡確定冷卻劑或發(fā)熱劑加入量。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：所述s7中模型自學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)選自最近100爐生產(chǎn)實(shí)績(jī)中與本爐次條件相似的爐次。

10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，其特征在于：所述參數(shù)補(bǔ)償?shù)木唧w方法為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于靜態(tài)模型的轉(zhuǎn)爐控制方法，屬于鋼鐵冶金技術(shù)領(lǐng)域。用于解決小噸位轉(zhuǎn)爐依賴人工經(jīng)驗(yàn)或固定參數(shù)靜態(tài)模型導(dǎo)致的控制精度低、自學(xué)習(xí)能力不足的問題。方法包括：獲取鐵水、廢鋼及終點(diǎn)目標(biāo)信息，基于歷史數(shù)據(jù)計(jì)算目標(biāo)鋼水量、終渣渣量和上爐留渣量；結(jié)合渣中氧化鎂飽和含量、磷分配比、熱量平衡及氧平衡分別計(jì)算含鎂輔料、石灰、冷卻劑/發(fā)熱劑加入量和吹氧量；通過對(duì)比模型預(yù)測(cè)與生產(chǎn)實(shí)績(jī)數(shù)據(jù)，篩選相似參考爐次實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)自學(xué)習(xí)。本發(fā)明提升輔料及吹氧量計(jì)算精度，命中率超80％，為轉(zhuǎn)爐自動(dòng)化控制提供可靠支撐。

技術(shù)研發(fā)人員：甘鵬,肖宇,王沛慶,王慶,吳令
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中冶賽迪工程技術(shù)股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/6/26