CN101664793A - 基于红外热成像的连铸坯实时温度场在线预测方法 - Google Patents

Abstract

一种基于红外热成像的连铸坯实时温度场在线预测方法，涉及一种钢坯表面温度的监控和分析。本发明提出用于确定二冷区和空冷区传热系数的在线校核方法，实时校核二冷区各段和空冷区的传热系数，与现有技术相比，通过传热系数的分段校核方法，提高了实时温度场预测的精度，更加准确预测铸坯表面以及内部温度场，准确反映铸坯的凝固过程，为二冷动态配水、凝固末端电磁搅拌、凝固末端动态轻压下等连铸工艺的准确、有效实施提供了必备的数据支撑。

Description

基于红外热成像的连铸坯实时温度场在线预测方法

技术领域

本发明涉及一种钢坯表面温度的监控和分析，特别涉及一种基于红外热成像的连铸坯实时温度场在线预测方法。

背景技术

连铸工艺过程是由高温钢水向固态转变的凝固传热过程，在铸坯的凝固传热过程中大多采用水作为冷却介质，即通过冷却水将高温钢水凝固为铸坯的一个凝固传热过程。因此铸坯的凝固传热过程对于铸坯的表面裂纹，内部裂纹，鼓肚等表面质量和内部质量起着至关重要的影响。为了有效的控制铸坯质量和提高经济效益，必须对连铸过程铸坯的凝固传热过程进行准确且有效的控制，也就是对铸坯的温度场进行控制。

国内外目前已经申请的专利，一般是采用红外测温仪在铸坯某些位置对不连续的单点进行测温。专利CN1410189A给出了一种基于测温仪的铸坯表面温度测量方法，该方法只能给出表面温度的单点测量结果；专利CN1844409A提出基于红外图像的温度场，但此方法仅涉及高炉冶金过程的炉喉温度场，它也只能显示炉料外部表面温度；专利CN2188439Y给出一种连铸坯内部温度的在线测量装置，但该测量方法只能在浇铸临近结束时采用，且受到浇铸尾坯过冷的影响不能真实的反映铸坯的内部温度；重庆大学硕士学位论文2008年7月(水雾介质对连铸坯表面测温的影响及测温方法研究，高文星著)采用了单色和比色测温计对铸坯表面进行测温，研究了不同因素对测温精度的影响，上述两种方法也都是采用单点测温；《钢铁》杂志1998年2月(第33卷第2期第18-21页，刘庆国等著)报道了采用比色测温仪对铸坯表面温度进行在线实测，但是该方法也只能够对单点进行测温。传统的测温方法只能保证测温数据在时间上的连续性而不能保证在空间上的连续性，所以其测温数据精度不高。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种能够实现铸坯表面和内部温度连续测量且精度更高的基于红外热成像的连铸坯实时温度场在线预测方法。

本发明采用的技术方案是：一种基于红外热成像的连铸坯实时温度场在线预测方法，该方法利用一台计算机作为连铸过程服务器，连铸过程服务器与一台红外热成像仪相连，包括以下步骤：

步骤1：通过红外热成像仪采集连铸过程铸坯图像信息；

步骤2：对采集的图像进行识别与数字化处理，确定铸坯表面温度实测值T_imea；

步骤3：采用在线校核方法确定二冷区及空冷区传热系数，具体方法如下：

步骤3-1：根据经验公式确定二冷区某段传热系数初值，公式如下：

h_i＝h_imin+0.618(h_imax-h_imin)                  (1)

式中，h_i-二冷区某段传热系数初值；h_imax-传热系数初值的最大值；h_imin-传热系数初值的最小值；

步骤3-2：利用二维非稳态凝固传热控制方程，采用有限体积法对方程进行离散，然后采用TDMA法计算二冷区各段铸坯表面温度T_ical；

$\mathrm{\ρ}{c}_{\mathrm{eff}}\frac{\∂T_{z_i}(x,y,t)}{\∂t}=\frac{\∂}{\∂x}\left(k_{\mathrm{eff}}\frac{\∂}{\∂x}{T}_{z_i}(x,y,t)\right)+\frac{\∂}{\∂y}\left(k_{\mathrm{eff}}\frac{\∂}{\∂y}{T}_{z_i}(x,y,t)\right)---\left(2\right)$

式中，T_zi(x，y，t)-跟踪单元Z_i在时间t、位置(x，y)处的温度；c_eff-有效热容；ρ-钢的密度、k_eff-有效导热系数；

步骤3-3：修正二冷区传热系数，相关计算公式如下：

$F\left(h_i\right)=\mathrm{Max}\left|\frac{T_{\mathrm{ical}}(m,n)-T_{\mathrm{imea}}(m,n)}{T_{\mathrm{imea}}(m,n)}\right|<\mathrm{\&epsiv;}---\left(3\right)$

ΔT＝T_ical(m，n)-T_imea(m，n)                  (4)

$P\left(h_i\right)=\frac{|h_i\left(\mathrm{new}\right)-h_i\left(\mathrm{old}\right)|}{h_i\left(\mathrm{new}\right)},i=\mathrm{1,2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,M,M+1---\left(5\right)$

式中，T_ical(m，n)-铸坯表面节点(m，n)的温度计算值；(m，n)-铸坯表面的节点；m-节点的横坐标；n-节点的纵坐标；ε为收敛因子；ΔT-表面温度差；h_i(new)-最新一次h_i的迭代值，h_i(old)-上一次的迭代值，new-最新一次的迭代；old-上一次迭代；F(h_i)-收敛判据；P(h_i)-收敛判据；

判别方法为：如果F(h_i)的值小于ε，则输出h_i的值即为二冷区某段的传热系数，如果F(h_i)的值大于ε，则判断ΔT的值是否小于0℃，如小于0℃采用黄金分割法对h_i的值进行直线搜所，直至F(h_i)的值小于ε或者P(h_i)的值小于ε，所求得的h_i即为二冷区某段传热系数；

空冷区各段的传热系数修正过程与二冷区的传热系数修正过程相同，它的初值公式如下：h_eff＝h_effmin+0.618(h_effmax-h_effmin)          (6)

式中，h_eff-空冷区传热系数初值；h_effmin-空冷区传热系数初值最小值；h_effmax-空冷区传热系数初值最大值；将h_eff的值代入步骤3-2、步骤3-3替代h_i，确定空冷区某段传热系数；

步骤3-4：根据步骤3-3确定的二冷区某段传热系数，对h_i进行拟合，构造h_i与水量、铸坯的浇铸速度和浇铸温度的函数关系；

步骤4：实时温度场在线预测，按以下步骤：

步骤4-1：设定时间周期，等时间周期从结晶器弯月面处产生跟踪单元；

步骤4-2：初始化跟踪单元，将跟踪单元的工艺条件存储在动态开辟的内存单元中；

步骤4-3：将各跟踪单元依次串联形成双向链表，新产生的跟踪单元从双向链表表头插入，当跟踪单元离开切割机时从双向链表中删除，建立整个铸流线的双向链表；

步骤4-4：在整个铸坯流线的双向链表的计算周期内，采用二维非稳态凝固传热控制方程，从双向链表的头部开始到尾部依次确定每个跟踪单元内部节点的温度。

步骤5：将实时温度场在线预测结果嵌入二级过程控制系统中，根据系统实时采集的浇铸条件和流线信息，在线确定连铸坯温度分布，为系统中的工艺控制提供数据支持。

步骤1所述的通过红外热成像仪采集二冷区及空冷区温度场图像信息，其中，红外热成像仪的帧数一般控制在5帧/秒。

步骤2所述的对采集的图像进行处理，方法如下：

步骤2-1：利用图像处理软件对热成像图片进行识别和数字化处理；

步骤2-2：对热成像图像进行等比例网格划分；

步骤2-3：提取表面各节点温度T_imea；

步骤2-4：对步骤2-3中确定的温度T_imea进行筛选和优化，方法如下：取各周期内各节点对应温度的最大值为稳态浇注条件下的铸坯实测温度T_imea；

步骤2-5：将1/4铸坯表面节点的实测温度T_imea保存于数据库中；

空冷区主要传热方式为辐射传热，步骤3-3所述的空冷区初值公式(6)中的h_eff推导过程如下：

热流公式：

q＝σε[(T+273)⁴-(T_air+273)⁴]         (7)

通过数学变换：

q＝σε[(T+273)²+(T_air+273)²][(T+273)+(T_air+273)](T-T_air)    (8)

考虑辐射和对流的综合作用，得等效对流传热系数，公式如下：

h_eff′＝λσε[(T+273)²+(T_air+273)²][(T+273)+(T_air+273)]     (9)

式中：q-热辐射能量；σ-史蒂芬-波尔兹曼常数，其大小为5.70×10^-12J/(cm²·k⁴·s)；T-铸坯表面温度；T_air-空气的温度；h_eff′-辐射系数；

步骤4所述的跟踪单元是指将流线上的铸坯沿拉坯方向划分为若干薄片单元，按不同的拉坯速度，沿拉坯方向即Z方向上跟踪单元长度控制在5～15cm内，沿铸坯厚度方向即Y方向上跟踪单元宽度控制在3～10cm内，沿宽度方向即X方向跟踪单元宽度控制在5～15cm内。

步骤5所述的二级过程控制系统，实时采集浇铸条件和流线信息周期为2-10s。

有益效果：本发明首次提出在红外热成像技术的基础上，基于连续测温，采用在线校核方法实时地校核二冷区各段和空冷区的传热系数，与现有技术相比，通过传热系数的分段校核方法，提高了实时温度场预测的精度，更加准确预测铸坯表面以及内部温度场，准确反映铸坯的凝固过程，为二冷动态配水、凝固末端电磁搅拌、凝固末端动态轻压下等连铸工艺的准确、有效实施提供了必备的数据支撑。在该技术领域，基于红外热成像技术的连铸坯实时温度场预测方法尚属于空白。

附图说明

图1、为本发明实施例连铸工艺及热成像测温示意图；

图2、为本发明实施例铸坯表面温度采集和优化过程图；

图3、为本发明实施例传热系数在线校核方法流程图；

图4、本发明实施例实时温度场预测方法的架构示意图；

图5、为本发明实施例实时温度场在线预测方法的应用；

图6、实测温度与计算温度的比较示意图，其中6(a)表示18.4m处的实测温度与计算温度的比较示意图，图6(b)表示21.1m处的实测温度与计算温度的比较示意图，6(c)表示24.5m处的实测温度与计算温度的比较示意图，6(d)表示28.7m处的实测温度与计算温度的比较示意图。

图7、为本发明系统流程图。

具体实施方式

结合附图对本发明做进一步说明：图1为连铸工艺及热成像测温示意图。钢包2中的钢水1经中间包3进入结晶器5，在结晶器5的弯月面4处生成第一个跟踪单元6，第一跟踪单元6沿液向穴7进入二冷段9，二冷段9的内弧I和外弧O均设有气雾喷嘴15，跟踪单元进入空冷段10，铸流17在凝固终点16凝固，红外热成像仪8采集二冷段9和空冷段10的热成像图，最后一个跟踪单元11在切割点12处切割形成铸坯13。

将红外热成像仪安装在二冷区和空冷区，帧数设置为5帧/秒。红外热成像仪对采集的图像进行处理，提取铸坯表面温度实测值T_imea，流程如图2所示，包括如下步骤：

步骤1：利用红外热成像仪采集二冷区和空冷区温度数据，所述的红外热成像仪通过高速数据线(1394线)将采集到的热成像图传输到连铸过程服务器；

步骤2：利用热成像数据采集软件对热成像数据进行数字化处理；

步骤3：服务器显示步骤3处理的铸坯表面图像；

步骤4：对步骤4中的图像进行等比例网格划分，提取表面节点温度；

步骤5：表面节点温度优化：取各周期内各节点对应温度的最大值为稳态浇注条件下的铸坯实际温度；

步骤6：将1/4铸坯表面节点的温度保存于数据库中。

图3为传热系数在线校核方法流程图，具体步骤如下：

步骤1：读入钢种物性参数和浇铸工艺参数，包括单元出生时铸坯头位置、铸坯尾位置。寿命、浇铸温度、钢种成分、二冷工业、压下工艺等；设定时间周期，一般为5s，浇铸开始时，等周期的从结晶器弯月面处产生跟踪单元；

步骤2：判断跟踪单元的位置，具体方法是：根据跟踪单元“出生”时浇铸总长和当前浇铸总长，计算跟踪单元位置；

步骤3：如跟踪单元处于结晶器中，则采用结晶器内的边界条件确定传热系数，执行步骤7；否则执行步骤4；

步骤4：如跟踪单元处于二冷区，则根据经验公式给出h_imin和h_imax，确定该跟踪单元所处二冷区某段传热系数初值h_imin＝h_imin+0.618(h_imax-h_imin)，执行步骤7；否则执行步骤5；

步骤5：如跟踪单元处于空冷区，则根据等效公式给出h_effmin和h_effmax，计算该跟踪单元所处空冷区传热系数初值h_eff＝h_effmin+0.618(h_effmax-h_effmin)，执行步骤7；否则执行步骤6；

步骤6：判断跟踪单元是否处于最后一个拉矫辊，如是则执行步骤5，否则结束；

步骤7：将步骤3、步骤4、步骤5确定的传热系数代入凝固传热模型，利用非稳态凝固传热控制方程确定跟踪单元的表面温度T_ical；

步骤8：判断ΔT的大小，如ΔT或P(h_i)的值小于ε，判断跟踪单元位置：如跟踪单元处于二冷区，则h_i的值为二冷区某段传热系数；如跟踪单元处于空冷区，则h_eff为空冷区某段传热系数；否则执行步骤9；

步骤9：如跟踪单元处于二冷区：如ΔT小于0，则采用黄金分割法对h_i进行直线搜索：h_imax＝h_i，h_i＝h_imin+0.618(h_imax-h_imin)，否则，h_imin＝h_i，h_i＝h_imin+0.618(h_imax-h_imin)；

如跟踪单元处于空冷区：如ΔT小0，则采用黄金分割法对h_i进行直线搜索：h_effmax＝h_eff，h_eff＝h_effmin+0.618(h_effmax-h_effmin)，否则，h_effmin＝h_eff，h_eff＝h_effmin+0.618(h_effmax-h_effmin)；

步骤10：如跟踪单元处于二冷区，则拟合h_i表达式，确定h_i与水量、铸坯的浇铸速度和浇铸时间的函数关系。

图4为跟踪单元生命周期示意图。跟踪单元指将流线上的铸坯沿拉坯方向划分为若干薄片单元，不断产生的跟踪单元存储在动态开辟的内存中将所产生的动态跟踪单元一次串联形成的双向链表；新产生的跟踪单元从链表头插入，跟踪单元离开最有一个拉轿棍从双向链表中删除该跟踪单元，这样建立起来的双向链表就代表了整个铸坯流程线。

跟踪单元的属性信息存储在初始属性链表中。铸坯进入结晶器后，首先读入初始浇铸条件，包括浇铸温度、钢种、拉速及铸坯尺寸，生成新跟踪单元，属性包括长度、宽度、高度和它的出生时间；判断跟踪单元的位置，读取跟踪单元寿命，如跟踪单元处于结晶器，则根据结晶器边界条件确定传热系数，如跟踪单元处于二冷区，则根据二冷区边界条件确定二冷区各段传热系数，如跟踪单元处于空冷区，则根据空冷区边界条件确定空冷区各段传热系数，如处于最后一个拉矫辊，则删除双向链表中的该跟踪单元，同时删除跟踪单元在初始属性链表中的属性信息。同时开始下一个周期，插入新的跟踪单元，如此反复。

将建立的实时温度场在线预测方法嵌入二级过程控制系统中，为过程控制系统中的其它工艺控制模型提供数据支撑，保证相关工艺的实施效果，其具体包括：

(1)为动态二冷控制提供表面温度数据，动态二冷控制模型根据计算数据和目标表面温度差值，实时调整二冷水量，满足铸坯表面温度在目标温度范围内，从而保证铸坯的质量。

(2)为动态轻压下控制模型提供凝固末端两相区中心固相率，为轻压下工艺的准确实施提供了前提保证。

(3)为凝固末端电磁搅拌控制模型提供凝固末端位置，保证了电磁搅拌工艺的准确实施。

(4)为铸坯表面质量预测提供数据支持。铸坯表面质量预测可以根据铸坯流线上表面温度分布，预测铸坯质量缺陷，如矫直区铸坯温度在脆性温度范围内会引起矫直裂纹等。

某钢厂采用本发明方法来对大方坯连铸铸坯的表面温度进行实时预测计算，其铸坯断面尺寸280mm×325mm，钢种为GCr15、SWRH82B和60Si2MnA，其成分分别如下表所示：

表1GCr15化学成分控制(％)

C	Si	Mn	P	S	Ti	Cr
							0.98-1.02	0.23-0.27	0.28-0.32	≤0.015	≤0.008	≤0.0025	1.43-1.47

表2SWRH82B化学成分控制(％)

C	Si	Mn	P	S	Cr
						0.80-0.82	0.17-0.21	0.75-0.85	≤0.015	≤0.015	0.25-0.29

表360Si2MnA化学成分控制(％)

C

Si

Mn

P

S

Cr

Al

0.57-0.61

1.64-1.70

0.74-0.78

≤0.015

≤0.010

0.12-0.15

≤0.008

采用铸坯射钉实验和本发明的连续测温对比实验，如下：

表4模型计算坯壳与射钉实验结果对比

图6为4个不同测温位置的实测温度与计算温度的比较，从图中可以看出采用本发明计算的铸坯表面温度的计算值和实测值的偏差较小，实测温度与计算温度的最大温差为9℃，偏差小于1％，实测温度与本发明的计算温度吻合较好。

Claims (3)

1、一种基于红外热成像的连铸坯实时温度场在线预测方法，该方法利用一台计算机作为连铸过程服务器，并使该连铸过程服务器与一台红外热成像仪相连，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：通过红外热成像仪采集连铸过程铸坯图像信息；

步骤2：对采集的图像进行识别与数字化处理，确定铸坯表面温度实测值T_imea；

步骤3：采用在线校核方法确定二冷区及空冷区传热系数，具体方法如下：

步骤3-1：根据经验公式确定二冷区某段传热系数初值，公式如下：

h_i＝h_imin+0.618(h_imax-h_imin)    (1)

式中，h_i-二冷区某段传热系数初值；h_imax-传热系数初值的最大值；h_imin-传热系数初值的最小值；

步骤3-2：利用二维非稳态凝固传热控制方程，用有限体积方对方程进行离散，然后采用TDMA法求解二冷区某段铸坯表面温度T_ical；

$\mathrm{\&rho;}{c}_{\mathrm{eff}}\frac{\&PartialD;T_{z_i}(x,y,t)}{\&PartialD;t}=\frac{\&PartialD;}{\&PartialD;x}\left(k_{\mathrm{eff}}\frac{\&PartialD;}{\&PartialD;x}{T}_{z_i}(x,y,t)\right)+\frac{\&PartialD;}{\&PartialD;y}\left(k_{\mathrm{eff}}\frac{\&PartialD;}{\&PartialD;y}{T}_{z_i}(x,y,t)\right)---\left(2\right)$

式中，T_zi(x，y，t)-跟踪单元Z_i在时间t、位置(x，y)处的温度；c_eff-有效热容；ρ-钢的密度、k_eff-有效导热系数；

步骤3-3：修正二冷区传热系数，公式如下：

$F\left(h_i\right)=\mathrm{Max}\left|\frac{T_{\mathrm{ical}}(m,n)-T_{\mathrm{imea}}(m,n)}{T_{\mathrm{imea}}(m,n)}\right|<\mathrm{\&epsiv;}---\left(3\right)$

ΔT＝T_ical(m，n)-T_imea(m，n)    (4)

$P\left(h_i\right)=\frac{|h_i\left(\mathrm{new}\right)-h_i\left(\mathrm{old}\right)|}{h_i\left(\mathrm{new}\right)}i=\mathrm{1,2},......,M,M+1---\left(5\right)$

式中，T_ical(m，n)-铸坯表面节点(m，n)的温度计算值；(m，n)-铸坯表面的节点；m-节点的横坐标；n-节点的纵坐标；ε为收敛因子；ΔT-表面温度差；h_i(new)-最新一次h_i的迭代值，h_i(old)-上一次的迭代值，new-最新一次的迭代；old-上一次迭代；F(h_i)-收敛判据；P(h_i)-收敛判据；

判别方法为：如果F(h_i)的值小于ε，则输出h_i的值即为二冷区某段的传热系数，如果F(h_i)的值大于ε，则判断ΔT的值是否小于0℃，如小于0℃，采用黄金分割法对h_i的值进行直线搜所，直至F(h_i)的值小于ε或者P(h_i)的值小于ε，所求得的h_i即为二冷区某段传热系数；

空冷区各段的传热系数修正过程与二冷区的传热系数修正过程相同，它的初值公式如下：h_eff＝h_effmin+0.618(h_effmax-h_effmin)    (6)

式中，h_eff-空冷区传热系数初值；h_effmin-空冷区传热系数初值最小值；h_effmax-空冷区传热系数初值最大值；将h_eff的值代入步骤3-2和步骤3-3替代h_i，确定空冷区某段传热系数；

步骤3-4：根据步骤3-3确定的二冷区某段传热系数，对h_i进行拟合，构造h_i与水量、铸坯的浇铸速度和浇铸温度的函数关系；

步骤4：实时温度场在线预测，按以下步骤：

步骤4-1：设定时间周期，等时间周期从结晶器弯月面处产生跟踪单元；

步骤4-2：初始化跟踪单元，将跟踪单元的工艺条件存储在动态开辟的内存单元中；

步骤4-3：将各跟踪单元依次串联形成双向链表，新产生的跟踪单元从双向链表头插入，当跟踪单元离开切割机时从双向链表中删除，建立整个铸流线的双向链表；

步骤4-4：在整个铸坯流线的双向链表的计算周期内，采用二维非稳态凝固传热控制方程，从双向链表的头部开始到尾部依次确定每个跟踪单元内部节点的温度；

步骤5：将实时温度场在线预测结果嵌入二级过程控制系统中，根据系统实时采集的浇铸条件和流线信息，在线确定连铸坯温度分布，为系统中的工艺控制提供数据支持。

2、根据权利要求1所述的一种基于红外热成像的连铸坯实时温度场在线预测方法，其特征在于：步骤4所述的跟踪单元是指将流线上的铸坯沿拉坯方向划分为若干薄片单元，按不同的拉坯速度，沿拉坯方向即Z方向上跟踪单元长度控制在5～15cm内，沿铸坯厚度方向即Y方向上跟踪单元宽度控制在3～10cm内，沿宽度方向即X方向跟踪单元宽度控制在5～15cm内。

3、根据权利要求1所述的一种基于红外热成像的连铸坯实时温度场在线预测方法，其特征在于：步骤5所述的二级过程控制系统，采集浇铸条件和流线信息的周期为2-10s。

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