CN101290247A - 一种热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明揭示了一种热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，该方法首先按预定周期采集放置在加热炉内的板坯上下表面温度数据和板坯上下炉气温度数据以及相关时间数据等，然后建立三个模型，分别是：热流量模型，炉气温度模型以及综合辐射系数模型。将采集到的所述相关数据输入所述模型中，计算输出所需要的加热炉综合辐射系数分布。本发明克服了现有技术方法的不稳定和不精确的缺点，基于本发明确定的综合辐射系数分布，能准确地确定板坯在加热炉内各个位置的板坯温度，提高加热炉过程控制水平。

Description

一种热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法

技术领域

本发明涉及一种测量加热炉工作状态的方法，更具体地说，涉及一种热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法。

背景技术

热轧加热炉过程控制的主要目标是，根据板坯加热工艺，通过控制加热炉各个段的炉气温度，使得板坯温度满足加热质量的要求，和板坯的抽出间隔适应轧线节奏的要求，并尽可能节能。准确计算板坯温度是实现这些目标的前提。加热炉内板坯加热是通过对流和辐射进行的，这一热物理过程被归结为热流量的计算，本质上是由板坯在加热炉各个位置的综合辐射系数决定的。综合辐射系数与加热炉结构尺寸、加热炉材质、炉内位置、板坯材质、氧化程度等有关，直接从理论上计算该参数是非常困难的，而且目前也没有直接能够测量该系数的方法。实际生产中，主要是根据经验和在板坯内部埋热电偶确定的，即把热电偶埋入板坯内部，然后在正常生产情况下，让埋入热电偶的板坯从入炉侧按照生产节奏移动到出炉侧，利用仪表周期采样热电偶温度，即进行所谓的“黑匣子”测试试验；然后比较实际测量的板坯温度和模型计算的板坯温度，通过调整综合辐射系数，使得二者接近，这种方法主要是依靠数据和经验，没有完整科学地利用埋偶试验和实际生产获得的数据信息，因而无法给出沿加热炉各个位置分布的综合辐射系数，不利于准确地确定加热炉内板坯的温度。另外一种方法就是利用差分方程进行反演计算，这种方法的缺点有两点，一是稳定性差，二是通用性差，不同的差分模型需要采用不同的方法。为了全面利用实际生产和加热炉埋偶试验的数据信息，采用一种通用的方法准确地确定板坯在加热炉内各个位置的综合辐射系数，必须克服综合辐射系数无法直接测量和直接理论计算的困难以及克服现有方法的不足，采用新的技术手段解决这个技术难题。

发明内容

本发明旨在提供一种热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，该方法利用板坯在加热炉炉内的位置数据、加热炉内热电偶的实际数据和埋入板坯的热电偶实际测量数据，分别建立热流量模型，炉气温度模型以及综合辐射系数模型，来计算确定加热炉各个位置的综合辐射系数。

本发明提供一种热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，包括以下步骤：

a.按预定周期采集放置在加热炉内的板坯上下表面温度数据以及板坯位置数据，采集所述板坯上下炉气温度数据以及相关时间数据；

b.建立热流量模型，将a步骤所述相关数据输入所述热流量模型，所述热流量模型计算并输出所述板坯的上下表面热流量时间序列；

c.建立炉气温度模型，将a步骤所述相关数据输入所述炉气温度模型，所述炉气温度模型计算并输出所述板坯上下炉气温度时间序列；

d.建立综合辐射系数模型，将将a步骤所述相关数据以及b步骤和c步骤所述的输出数据输入所述综合辐射系数模型，所述综合辐射系数模型计算并输出所述板坯上下综合辐射系数分布；

所述a步骤的板坯的上下表面埋入了两个热电偶，所述板坯1在所述加热炉内的位置随时间而变化。

所述b步骤的热流量模型已包含所述板坯的传导系数、热扩散系数以及板坯的厚度数据，所述热流量模型的输入数据包括板坯上下表面温度数据以及相关时间数据。

所述a步骤的加热炉内放置有其他热电偶，用以采集所述加热炉炉内温度数据。

所述c步骤的炉气温度模型包括炉宽方向炉气温度模型和炉长方向炉气温度模型，所述炉气温度模型的输入项包括所述板坯上下炉气温度数据以及所述板坯位置数据和时间数据。

所述a步骤的相关数据是由加热炉过程计算机控制采集并输入所述相关模型的，所述过程计算机控制所述相关模型进行计算分析。

所述d步骤的综合辐射系数模型输出的板坯上下综合辐射系数分布包括板坯上下综合辐射系数时间序列和板坯上下综合辐射系数位置序列。

采用本发明所述的一种热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，该方法先建立三个模型：热流量模型，炉气温度模型以及综合辐射系数模型。再利用加热炉过程计算机采集板坯在加热炉炉内的位置数据、加热炉内热电偶的实际数据和埋入板坯的热电偶实际数据，将采集来的数据输入所述三个模型进行计算，来计算确定加热炉各个位置的综合辐射系数，从而克服了现有方法的不稳定和不精确的不足，基于该方法确定的综合辐射系数，有利于准确地确定板坯在加热炉内各个位置的板坯温度，提高加热炉过程控制水平。

附图说明

图1是所述热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法的流程示意图；

图2是所述热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法的原理示意图；

具体实施方式

本发明提供一种热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，下面以一个实施例来说明，参考图1和图2，所述实施例包括以下步骤：

a.将埋入两个热电偶2的板坯1放入加热炉7中，并在所述加热炉7内安装两个热电偶3，热电偶3分别位于板坯1的上方和下方；

b.按预定周期采集a步骤板坯1中埋入的热电偶2相关数据以及时间数据；

c.建立热流量模型4，将b步骤采集的相关数据输入热流量模型4，热流量模型4计算并输出板坯1的上下表面热流量时间序列41；

d.按预定周期采集a步骤热电偶3的相关数据、板坯1的位置数据以及时间数据；

e.建立炉气温度模型5，将d步骤的采集的相关数据输入炉气温度模型5，炉气温度模型5计算并输出板坯1上下炉气温度时间序列51；

f.建立综合辐射系数模型6，将c步骤的表面热流量时间序列41，e步骤的炉气温度时间序列51，b步骤热电偶2相关数据以及d步骤板坯1的位置数据和时间数据输入综合辐射系数模型6，综合辐射系数模型6首先计算并输出板坯1上下综合辐射系数时间序列61，然后将板坯1上下综合辐射系数时间序列61转换成位置序列，得到板坯1上下综合辐射系数位置序列62，从而得到了板坯1上下综合辐射系数分布。由于所述板坯1在加热炉7内的位置随时间而变化，所以知道了板坯1上下综合辐射系数分布就可以知道所述加热炉内各个位置的综合辐射系数分布。

上述步骤中，为了采集热流量模型4所需要的板坯1上下表面的温度，所以要将两个热电偶2分别埋入板坯1的上下表面，通过采集埋入的两个热电偶2的温度数据就等同于采集到板坯1上下表面的温度数据。

上述d步骤中的热电偶3由于放在加热炉7中，所以采集到的热电偶3的温度数据就是加热炉7相应位置处的温度数据。

上述b和d步骤中的热电偶2和热电偶3的温度数据，板坯1的位置数据以及相关的时间数据都是由加热炉7的过程计算机8控制采集的，过程计算机8控制采集后再将所述数据输入热流量模型4、炉气温度模型5以及综合辐射系数模型6中，过程计算机8控制所述相关模型进行计算分析。

另外注意，过程计算机8采集的都是动态数据，而此过程中还有一些已知的数据，比如板坯1的传导系数、热扩散系数以及板坯1的厚度等，这些已知数据也是热流量模型4所需要的，所以要将这些已知数据先输入所述热流量模型4中。

下面分别阐述热流量模型4，炉气温度模型5以及综合辐射系数模型6的原理及计算过程：

1.热流量模型4是用来计算输出板坯1的上下表面热流量时间序列41的，其模型表达式为：

${\mathrm{\φ}}_S=\frac{{\mathrm{\θ}}_S^{*}+{\mathrm{\θ}}_I^{*}}{4\·L_1}+\frac{{\mathrm{\θ}}_S^{*}-{\mathrm{\θ}}_I^{*}}{4\·L_2}-\frac{l_1}{2L_1}-\frac{l_2}{2L_2}$

${\mathrm{\φ}}_I=\frac{{\mathrm{\θ}}_S^{*}+{\mathrm{\θ}}_I^{*}}{4\·L_1}-\frac{{\mathrm{\θ}}_S^{*}-{\mathrm{\θ}}_I^{*}}{4\·L_2}-\frac{l_1}{2L_1}+\frac{l_2}{2L_2}$

其中，φ_S是板坯1的上表面热流量，φ_I是板坯1的下表面热流量。模型中的系数计算方法如下：

$L_1=\frac{a^2\·t}{2\·\mathrm{\λ}\·\mathrm{\δ}}+\frac{\mathrm{\δ}}{4\mathrm{\λ}}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[p_{2i}\·(1-m_{2i}\left(t\right))\·\cos (i\·\mathrm{\π})]$

$l_1=A_0\left(0\right)+\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[A_{2i}\left(0\right)\·m_{2i}\left(t\right)\·\cos (i\·\mathrm{\π})]$

$L_2=\frac{\mathrm{\δ}}{2\·\mathrm{\λ}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[p_{2j-1}\·(1-m_{2j-1}\left(t\right))\·\sin \left(\frac{(2\·j-1)\·\mathrm{\π}}{2}\right)]$

$l_2=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}[A_{2j-1}\left(0\right)\·m_{2j-1}\left(t\right)\·\sin \left(\frac{(2\·j-1)\·\mathrm{\π}}{2}\right)]$

在上述计算方法中，p_2k和p_2k-1由下列表达式确定：

${\left(\frac{x}{\mathrm{\δ}}\right)}^2=p_0+\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{2k}\·{\mathrm{\φ}}_{2k}\left(x\right)$ $\frac{x}{\mathrm{\δ}}=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{2k-1}\·{\mathrm{\φ}}_{2k-1}\left(x\right)$

${\mathrm{\φ}}_i\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}\cos \frac{\mathrm{k\πx}}{\mathrm{\δ}}& (i=2k)\\ \sin \frac{(2k+1)\mathrm{\πx}}{2\mathrm{\δ}}& (i=2k-1)\end{array}\right.$

计算开始状态的A_2i和A_2i-1由下列表达式确定：

其中：

$R=\frac{({\mathrm{\φ}}_S+{\mathrm{\φ}}_I)\mathrm{\δ}}{4\mathrm{\λ}}$ $S=\frac{({\mathrm{\φ}}_S-{\mathrm{\φ}}_I)\mathrm{\δ}}{2\mathrm{\λ}}$

$m_i\left(t\right)=\exp [-{\left(\frac{i\·a\·\mathrm{\π}}{2\mathrm{\δ}}\right)}^2\·t]$ ${\mathrm{\ΔT}}_m=\frac{a^2({\mathrm{\φ}}_S+{\mathrm{\φ}}_I)}{2\mathrm{\λ\δ}}\·t$

λ：板坯热传导系数   a²：板坯热扩散系数

δ：板坯厚度的一半   θ_S ^*：实测的板坯上表面温度

θ_I ^*：实测的板坯下表面温度 t：预定的采集周期

上述的板坯热传导系数λ，板坯热扩散系数a²以及板坯厚度的一半

δ是已知的数据，而实际采集的板坯上表面温度θ_S ^*，板坯下表面温度θ_I ^*是动态数据，它们和预定的采集周期，由过程计算机8来采集。

通过上述方法，采集板坯内上下两点位置的温度离散时间序列θ_S ^*(t₁)，θ_S ^*(t₂)，θ_S ^*(t₃）.....，θ_S ^*(t_n)；θ_I ^*(t₁)，θ_I ^*(t₂)，θ_I ^*(t₃).....，θ_I ^*(t_n)。可反复使用板坯1的热流量模型4，计算出板坯1上下表面热流离散时间序列φ_S(t₁)，φ_S(t₂)，φ_S(t₃)……，φ_S(t_n)；φ_I(t₁)，φ_I(t₂)，φ_I(t₃)……，φ_I(t_n)。

2.炉气温度模型5是用来计算输出板坯1上下炉气温度时间序列51的，炉气温度模型5包括炉宽方向炉气温度模型和炉长方向炉气温度模型。炉气温度的确定包括两个步骤，首先按炉宽方向的炉气温度模型获得加热炉内7板坯1对应位置的炉宽方向的炉气温度，然后把该炉气温度带入炉长方向的炉温分布模型，就得到综合辐射系数模型6所需要的板坯1上下的炉气温度T_S，T_I。

3.综合辐射系数模型6时用来计算输出板坯1上下综合辐射系数时间序列61以及位置序列62的，其模型表达式为：

${\mathrm{\ϵ}}_S\left(t_k\right)={\mathrm{\φ}}_S\left(t_k\right)/\{\mathrm{\σ}\·[{(T_S\left(t_k\right)+273)}^4-{({\mathrm{\θ}}_S^O\left(t_{k-1}\right)+273)}^4\left]\right\}$

${\mathrm{\ϵ}}_I\left(t_k\right)={\mathrm{\φ}}_I\left(t_k\right)/\{\mathrm{\σ}\·[{(T_I\left(t_k\right)+273)}^4-{({\mathrm{\θ}}_I^O\left(t_{k-1}\right)+273)}^4\left]\right\}$

这样，根据热流量模型4的计算结果就能确定板坯1上下综合热辐射系数ε_S(t_k)、ε_I(t_k)(k＝1，2，3…，n)的时间序列。其中，θ_S ^O(t_k-1)及θ_S ^O(t_k-1)(k＝2，3…，n)为用t_k-1时刻板坯1被采集的上下表面温度；T_S(t_k)、T_i(t_k)为t_k时刻利用加热炉7上下热电偶3的实际采集值计算的板坯1上下炉气温度；σ为物理常数。

由于加热炉7的相关部件步进梁移动非均匀，它与实际采集周期时间不匹配。因此实际采集次数在位置上并非均匀分布。将上述获得的辐射系数时间序列61转换成位置序列，就获得了辐射系数沿加热炉7位置的分布，即辐射系数位置序列62，具体方法如下：

${\mathrm{\ϵ}}_S\left({\mathrm{pos}}_i\right)=\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_S\left(t_k\right)/n$

${\mathrm{\ϵ}}_I\left({\mathrm{pos}}_i\right)=\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_I\left(t_k\right)/n$

在一个固定的位置pos_i，有n个辐射系数和这个位置相对应。板坯1在加热炉7的各个位置停留，n＝ΔT_i/t，ΔT_i，i＝0，1，2，....M为板坯1在对应位置的停留时间，t为采集时间间隔；pos_i，i＝0，1，....M为从装入位置到抽出侧的激光检测器检测的板坯1的各个位置。这样就获得了板坯1在加热炉7各个位置的综合辐射系数分布，即上下综合热辐射系数ε_S(pos_i)、ε_I(pos_i)，(i＝1，2，3…，M)，M是总共在加热炉内停留位置的个数。

本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (7)

1.一种热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.按预定周期采集放置在加热炉内的板坯上下表面温度数据以及所述板坯位置数据，采集所述板坯上下炉气温度数据以及相关时间数据；

b.建立热流量模型，将a步骤所述相关数据输入所述热流量模型，所述热流量模型计算并输出所述板坯的上下表面热流量时间序列；

c.建立炉气温度模型，将a步骤所述相关数据输入所述炉气温度模型，所述炉气温度模型计算并输出所述板坯上下炉气温度时间序列；

d.建立综合辐射系数模型，将将a步骤所述相关数据以及b步骤和c步骤所述的输出数据输入所述综合辐射系数模型，所述综合辐射系数模型计算并输出所述板坯上下综合辐射系数分布。

2.如权利要求1所述热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，其特征在于，所述a步骤的板坯的上下表面埋入了两个热电偶，所述板坯1在所述加热炉内的位置随时间而变化。

3.如权利要求1所述热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，其特征在于，所述b步骤的热流量模型已包含所述板坯的传导系数、热扩散系数以及板坯的厚度数据，所述热流量模型的输入数据包括板坯上下表面温度数据以及相关时间数据。

4.如权利要求1所述热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，其特征在于，所述a步骤的加热炉内放置有其他热电偶，用以采集所述加热炉炉内温度数据。

5.如权利要求1所述热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，其特征在于，所述c步骤的炉气温度模型包括炉宽方向炉气温度模型和炉长方向炉气温度模型，所述炉气温度模型的输入项包括所述板坯上下炉气温度数据以及所述板坯位置数据和时间数据。

6.如权利要求1所述热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，其特征在于，所述a步骤的相关数据是由加热炉过程计算机控制采集并输入所述相关模型的，所述过程计算机控制所述相关模型进行计算分析。

7.如权利要求1所述热轧加热炉炉腔温度辐射测量方法，其特征在于，所述d步骤的综合辐射系数模型输出的板坯上下综合辐射系数分布包括板坯上下综合辐射系数时间序列和板坯上下综合辐射系数位置序列。

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