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文档简介
1、 lf精炼炉温度预测的研究和应用 孙小强摘 要:钢水温度是精炼生产过程中的重要控制指标,本文建立了一种lf精炼炉温度预测方法,采用bp神经网络与修正方法相结合的方式,从能量输入和输出平衡的角度出发,应用bp神经网络对温度变化进行初步预报,再根据现场工艺经验知识对一些特殊情况进行处理,对神经网络的输出结果进行修正。与其他预测方法相比较,钢水温度预测的准确性得到了较大提高。关键词:lf炉;温度预测;bp神经网络:tf769 :a :1671-2064(2017)14-0062-011 温度预测模型开发应用背景lf精炼炉是炼钢生产的主要工序,生产中
2、钢水温度控制、合金加入、底吹氩气控制的精度和准确性,直接影响钢水的质量和工序的顺行。现有的lf炉冶炼过程控制基本靠岗位工的经验。为了满足炼钢生产需要,提高自动化水平,减少人为因素造成的工艺设备事故,提高钢水成分的控制精度,提高产品质量,就要对lf炉的生产过程进行全自动控制,实现“一键精炼”。针对lf炉精炼环节钢水温度检测,国内国外这方面的探究非常多,其中包含从lf炉能量守恒的视角,探究对热效应有作用的因子以及提升热效率的方法1;也有经过lf炉温度情况的探究,获得钢包在不一样的情况下,钢水温度下降速度、钢水浸泡时间和钢水温度回归联系2;还有探讨了不相同钢包热情况和预热体制下的钢包吸热状况,得到温
3、度提升速率3;还有借助于lf炉全面热守恒的方式对钢水温度预测模型探讨等等。本次研究将承钢150吨的2座lf精炼炉确定成分析对象,基于bp神经网络搭配一个修正模型的方式构建出150吨lf炉精炼系统温度预测模型,以实现准确的温度预测。2 模型设计思路和功能实现2.1 建模对象的确定由于温度预测主要是针对钢包内钢水温度进行,lf炉精炼时所有物料的加入,以及电极加热,都是针对钢包内的钢水来操作,我们以钢包内钢水的温度变化为研究对象来建立温度预测模型。2.2 温度预测方案lf炉精炼过程异常繁琐,如果仅通过bp神经网络进行处理,无法完成钢水温度的有效预报。若想让现场与工艺技术两种信息的价值得到体现,本文将
4、bp神经网络一个修正模型搭配在一起,共同进行处理。首先利用神经网络为温度变化量进行预测,然后通过一个修正模型对bp神经网络中输出温度变化量 进行修正,从而得到一个修正后的的温度预估值,将修正温度加上进站测量温度,就得到当前的温度预测值t。图1描述了钢水温度预估模型的逻辑结构。2.3 bp神经元网络输入量的确定经热平衡研究,明确了精炼期间的传热行为与钢水温度的动态表现,以此为前提,分析模型所需要的输入量:(1)加热功率:lf精炼炉是通过三相电极进行加热的,电极通电加热是精炼炉内钢水升温的主要来源。此项可以由变压器功率表直接测得。(2)初始温度:一般将实际测量的温度作为初始温度,可以采集现场测温表
5、数据,当转炉出钢测温,或者在lf炉进站测温时,记录温度值,也是温度预报必不可少的初始温度。(3)氩气量:通过氩气处理能够使炉内钢水温度处于均衡状态,确保钢水与后期补充的合金发生彻底的化学反应,而且能够使钢液内杂质达到渣层发生化学反应,实现成分的调整。然而,过多氩气则会造成热量损失,特别是旁吹、强吹氩的过程汇总,lf炉钢水温度出现剧烈变化,所以此项也需要进行考虑,吹氩量可以通过现场氩气流量监测采集。(4)钢包冷却时间:停止加热的时间,这时温度将会随着时间的变化而降低。分为钢包等待处理时间,和钢包处理时间两部分,区别在于钢包加盖保温,渣层厚度等因素的不同,造成散热速度不同。此项通过初始温度测量时刻
6、,以及精炼处理时间来确定。(5)钢水自重:不同炉钢包内钢水自重始终有着区别,这也会使炉温发生相应的变化,对预测结果也会造成影响,所以也要考虑进来。此项可以通过天车称重来采集。(6)渣层厚:渣层能够避免钢液温度大量扩散,可以使钢液、合金之间的化学反应更彻底。由于渣层厚度现场无法准确测量,可以利用岗位工人工确认手动录入的方式来采集,也可以根据钢包在连铸下线后的渣余量来替代。(7)加入的合金和渣料:加入合金和渣料会造成温度的变化,加入量可以通过现场料仓称重数据获得。(8)其他因素:钢包周转次数对散热的影响,由于季节原因,造成的环境温度差异,以及钢包是否加盖,加热过程中是否出现埋弧不好,底吹氩气是否出
7、现大流量翻搅等情况,都有可能能造成钢包散热速度的差异,可以将这些因素量化,然后通过修正模型来进行处理。通过对lf炉精炼过程中能量收支情况的探索,明确了精炼期间的传热行为与钢水温度的动态表现,以此为前提,将8个要素定义成bp神经网络的输入量:钢包等待时间,电极化渣功率,电极加热功率,钢水重量,吹氩量,旁吹时长,合金加入量,渣料加入量。2.4 修正模型的建立lf炉精炼时流程较为繁琐,如果仅通过bp神经网络进行处理,无法完成钢水温度的有效预报。若想让现场与工艺技术两种信息的价值得到体现,本文利用一个修正模型对bp网络的输出进行修正,最终得到准确的预测结果。钢包的状态,冷包,热包等状态,吹氩过程中的旁
8、吹,电极加热时,埋弧的好坏,电流是否平稳,等情况与钢液温度之间均存在着直接的关系,所以,全部借助修正模型给予有效分析与修正。3 模型的实现和应用实际应用中,采用高级语言来实现模型的现场应用。模型计算软件采用c#.net编程,具有良好的人機交互界面,采用sql数据库对所需的各种数据进行存储,与l3系统和检化验系统进行接口,能接受l3系统计划数据和检化验数据,实现炉次数据自动匹配;中间计算过程参数可根据需要自由调整。以达到较好的计算效果;程序具备自学习功能,可以利用已有的生产数据,自动优化计算模型。抽取实际生产数据对模型进行验证,可以看出模型在估测终点温度时,所得结果精度合理,实际误差处于±10以下的数据为85%,±15以内的数据达到90%。而其中误差明显的炉次主要受到现场其他要素的影响,比如,人为因素带来的影响以及升温期间的效率问题等。基于现场环境进行评估,模型基本符合生产标准,可以在精炼阶段提供合理的技术支持。4 结语自模型上线以来,通过对现场模型的跟踪情况可知,预报不准确的因素为现场技术环境给模型造成的影响。不难发现,若想保证模型精度,需要确保工作人员按照标准流程进行作业,同时需要利用更加先进的辅助技术协调完成,所以,后期需要对模型精度作进一步调整与优化。参考文献1hoppmann w,fett fn.energy ba
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