CN103045798A - 一种钢包精炼炉精炼过程实时温度预测方法 - Google Patents

Abstract

一种钢包精炼炉精炼过程实时温度预测方法，属于冶金技术领域，它包括：（1）将精炼前生产现场实时数据进行量化，实时数据包括电弧效率、烟尘气排出速率、烟尘气排出温度、熔池表面热损失系数；（2）将上工序结束温度数据进行量化，包括钢液质量、环境温度、上工序结束钢水温度；（3）记录本工序实时测量温度数据，包括钢液的热容、钢液的质量；（4）计算钢液温度变化率△TSteel，钢液温度变化率

Description

一种钢包精炼炉精炼过程实时温度预测方法

技术领域：

本发明属于冶金技术领域，具体涉及一种钢包精炼炉精炼过程实时温度预测方法。

背景技术：

钢水温度达标是LF炉精炼的一项重要指标，在LF炉精炼过程中会不定时对钢包温度进行测量，以掌握钢水实时冶炼情况，对于两次测量中间的温度值则往往根据经验进行估计。事实上，对温度实时进行预测可以即时预见钢包冶炼状况、提高炼成率、节约供电与搅拌气体成本，弥补钢包温度不能连续监控的不足。钢包精炼过程中热能量遵循其输入与输出平衡定律，考虑由钢水、炉渣构成的钢包体系对钢包实时温度预测从技术上可行的。预测前对于影响冶炼过程中的所有因素全部进行考虑，列出其经验公式，对于经验公式中的关键参数，则通过对LF钢包炉历史真实数据进行统计回归确定，预测过程中，对于加入的合金料、造渣料、喂丝料吸收的溶解热和释放的反应热、气体吹入搅拌引起的热量损失、熔池、烟尘气、炉衬等引起的热量损失，电弧加热的有效能量全部进行计算。温度预测初始值则在上工序最终温度值基础上考虑其钢包炉存放时间进行预估，实时测量的真实温度值则可以对预测算法进行实时自学习校正，从而提高钢水冶炼过程中的温度预测能力。

 发明内容： 

通过对LF精炼过程中能量收入与损失的系统分析，根据系统热能量平衡规律推导出LF炉精炼过程钢液温度实时预测算法，以上工序结束温度测量数据为基准，以LF精炼过程温度测量值为算法校正值，对LF精炼过程钢液温度进行实时预测，达到LF精炼过程中实时预见钢水精炼全过程温度值的目的，减少精炼时间，降低精炼成本。

本发明的技术方案：   

一种钢包精炼炉精炼过程实时温度预测方法，其特征是包括：

 （1）、将精炼前生产现场实时数据进行量化，实时数据包括电弧效率、烟尘气排出速率、烟尘气排出温度、熔池表面热损失系数；

（2）将上工序结束温度数据进行量化，包括钢液质量、环境温度、上工序结束钢水温度；

（3）、记录本工序实时测量温度数据，包括钢液的热容、钢液的质量；

（4）、计算钢液温度变化率△TSteel，

钢液温度变化率 ；

式中：Cs—钢液的热容，J/(kg·℃)；

G—钢液的质量，t；

      △U—钢水、炉渣内能变化量；

△U= Q电能-Qsi-Qrs-Qch-Qln-Qg-QAr-QSiCa ； 

Q电能—输入渣、钢电能(以渣面为边界)（从电表获取数据）；

Qrs-熔池表面辐射热损；

Qch-合金渣料升温、熔化热损；

Qln-通过炉衬散出的热损；

Qg-烟尘气带走的热损；

QAr-吹氩损失的热量-硅钙线损失的热量QSiCa；

QSi-钢水升温热；   

（5）、计算预测温度值：

      T_预测=T_初始+△T_steel×t_持续时间

式中T_初始是预测时间段的即时钢水温度值，t _持续时间是预测时间段。

本发明中涉及到的可确定性参数采用冶金技术手册记录值。

本发明中涉及到的不可确定性参数根据历史数据回归。

本发明以钢水和炉渣为研究体系，基于LF精炼过程中热能量平衡定律，考虑电弧热输入、熔池表面热损失、合金渣料升温熔化热、炉衬散热、烟尘散热、吹氩热损、喂线热损等因素对钢包温度的影响，以上一道工序实测温度值作为LF实时精炼温度基准值，以LF精炼过程中测量温度值为预测校准值，对LF精炼过程中的钢包温度进行全时段预测，给LF精炼提供有效的参考数据，减少了LF炉精炼过程温度估计与测量时间成本，缩短了精炼时间，提高了LF炉炼成率，增加了LF炉经济效率。本发明的系统计算简单，发明的方法可靠，效果明显，可推广到冶金行业炼钢过程中钢水温度的预测。

具体实施方式：

本发明包括算法一套，其预测步骤是：

1、精炼前精炼公式参数确定，首先收集现场30 天300 炉次实时数据，确定以下这些参数值：电弧效率、烟尘气排出速率、烟尘气排出温度、熔池表面热损失系数(包盖开启时取0.75，包盖闭合时取0.35)；其次根据冶金技术文献确定以下参数：钢液热容(460 J/(kg·℃))、炉衬对流换热系数(12.5W/m²·℃)、冶炼钢种涉及加入合金的液相线温度、冶炼钢种涉及加入合金的固相比热、冶炼钢种涉及加入合金的液相比热、冶炼钢种涉及加入合金的熔化潜热、合金中元素的熔解热、合金中元素的摩尔质量、合金元素的氧化反应热、合金中元素的收得率，造渣料的液相线温度、造渣料的固相比热、造渣料的液相比热、冶炼钢种涉及加入合金的熔化潜热、渣的黑度(0.8)、黑体辐射常数(5.67x10^-8 w／(m²k⁴))、烟尘气排出温度(500℃)、烟尘比热容(0.28 J／(kg·K))、烟气比热容(0.72 J／(kg·K))、氩气比热(929J/m³·K)、钢液黑度(0.52)、硅钙比热容。

2、精炼前实时数据确定，包括钢液质量、环境温度、上工序结束钢水温度。

理论上精炼过程中的热能量平衡定律为：

Q_电能=Q_si+Q_rs+Q_ch+Q_ln+Q_g+Q_Ar+Q_SiCa

输入渣、钢电能(以渣面为边界)Q_电能

-熔池表面辐射热损Q_rs

-合金渣料升温、熔化吸热Q_ch  

-通过炉衬散出的热损Q_ln

-烟尘气带走的热损Q_g

-吹氩损失的热量Q_Ar

-硅钙线损失的热量Q_SiCa  

-钢水升温热Q_Si 。 

3、计算钢液温度变化率     

式中：Cs—钢液的热容，J/(kg·℃)；

G—钢液的质量，t。

     钢水、炉渣内能变化量△U = Q电能-Qrs-Qch-Qln-Qg-QAr-QSiCa    

预测温度值：

      T预测=T初始+△Tsteel×t持续时间

式中T初始是预测时的温度值，t持续时间是预测时间段；

4、精炼过程中，由于公式中Q电能=△U +Qrs+Qch+Qln+Qg+QAr+QSiCa各量的作用时间不同，因此需要分别记录这些量引起的温度变化率及其作用时间，即

T预测=T初始+△T电能×t加电时间-△Trs×t熔池表面热损时间-△Tch×t合金渣料熔化时间-△Tln×t炉衬热损时间-△Tg×t烟尘气热损时间-△TAr×t吹氩时间-△TSiCa×t硅钙熔化时间。

△   T电能-加电时间t加电时间内的电能供给引起的温度变化率；

△t加电时间-加电时间；

△   Trs-熔池表面辐射热损平衡时引起的温度变化率；

△   t熔池表面热损时间-熔池表面辐射热损达到平衡的时间；

△Tch-合金料、渣料加入后熔化吸收热量引起的温度变化率；

△   t合金渣料熔化时间-合金料、渣料加入后熔化时间；

△Tln-炉衬吸收热并散发热量引起的温度变化率；

△   t炉衬热损时间-炉衬吸收热并散发热量时间；

△Tg-冶炼过程中烟气带走热量引起的温度变化率；

△   t烟尘气热损时间-冶炼过程中烟气带走热量持续时间；

△TAr-氩气吹送过程中引起的温度变化率；

△   t吹氩时间-氩气吹送时间；

△TSiCa-喂硅钙线引起的温度变化率；

△t硅钙熔化时间 -硅钙线喂入熔化时间。    

由于公式中Q电能=△U +Qrs+Qch+Qln+Qg+QAr+QSiCa各量的作用时间不同，因此需要分别记录这些量引起的温度变化率及其作用时间。

5、电能的计算如下：

 Q热量=E电能×η×t供电时间      

E电能：从电能表得到；

η：电弧效率，通过实时历史数据回归计算得到。

6、炉衬散失的热量计算如下：

Qln=α(Tst-Tα)

Tst：钢水温度；

Tα：环境温度；

α：炉衬对流换热系数（为12.5W/m2·℃）。 

7、合金及渣料对炉温的影响Q_ch计算:

合金化过程中的热效应                                                

为：

式中：

是固体合金料融化热；

是合金元素熔解于钢液的熔解热；

是合金元素的氧化放热。它们计算如下：

固体合金料融化热：

式中：

i—代表某种合金；

s—固相；

L—液相：

T0，i—某种合金的入炉温度，℃；

Tf，i—某种合金的液相线温度，℃；

Tst—合金熔清时的熔池温度，℃；

Cs,i—某种合金固相的比热，kJ／(kg·℃)；

wi—某种合金重量，kg；

Cl,i—某重合金液相的比热，kJ／(kg·℃)；

 

—某种合金熔化潜热，kJ／kg。

合金元素熔解于钢液的熔解热

 

式中：

—合金中所含元素i的熔解热，kJ／mol；

[％]_i—合金中元素的含量，％；

M_i—合金元素i的摩尔质量，g／mol。

合金元素的氧化放热

式中：

 加渣料的热效应

式中：

i—代表某种造渣料；

s—固相；

L—液相：

加入合金、渣料总的热效应为：

式中, 

为该炉料从加入到熔清并达到熔池温度所需的时间。

8、熔池表面(渣面)热损失

计算：

 

式中：

—渣的黑度，一般为0.8；

—黑体辐射常数，

=5.67x10^-8 w／(m²k⁴);

T_st—用钢水温度代替渣面温度，℃；

—熔池表面热损失系数(自定义)。

9、烟尘气带走的热量计算：

 式中：

—单位时间内烟气和烟尘带走的热流量，J／s；

C—热容量，J／(kg·K)；下标g代表烟气，du代表烟尘。

G—烟尘气排出速率，kg／s；

T—烟尘气排出体系时的温度，℃；

T_o—车间温度．℃。

10、吹氩对钢水温度的影响计算：

式中Q_Ar—氩气吸热量，kJ/min；

C_p—氩气比热，J//m³·K，929J/m³·K；

V—吹氩量，m3/min；

T_st—钢液温度，K；

T_Ar—氩气初始温度，K

11、喂SiCa线带走的热量计算：

 

式中

—SiCa线吸收的热量，J

m—SiCa线的质量，g；

C _p —SiCa线的比热容，J/g·℃；

T _st —钢液温度，K；

—SiCa线初始温度，K。

 12、参数的在线自学习修正，对于预测值与真实测量值的差异进行纪录，通过自学习功能，对可变参数进行固定范围的微调，其差值的记忆学习在线进行以保证LF炉钢水温度预测的实时性。

、钢水升温速率

为：

 

推导出钢水升温速率

，就可以获得钢水升温的预测值：

T_预测=T_初始+△T _steel ×t _持续时间。

式中t _持续时间为预测时间段的持续时间。

Claims (1)

1.一种钢包精炼炉精炼过程实时温度预测方法，其特征是包括：

 （1）、将精炼前生产现场实时数据进行量化，实时数据包括电弧效率、烟尘气排出速率、烟尘气排出温度、熔池表面热损失系数；

（2）将上工序结束温度数据进行量化，包括钢液质量、环境温度、上工序结束钢水温度；

（3）、记录本工序实时测量温度数据，包括钢液的热容、钢液的质量；

（4）、计算钢液温度变化率△T_Steel，

钢液温度变化率                                                 

式中：C_s—钢液的热容，J/(kg·℃)；

G—钢液的质量，t；

      △U—钢水、炉渣内能变化；

△U= Q_电能-Q_rs-Q_ch-Q_ln-Q_g-Q_Ar-Q_SiCa ； 

Q电能—输入渣、钢电能；

Q_rs-熔池表面辐射热损；

Q_ch-合金渣料升温、熔化热损；

Q_ln-通过炉衬散出的热损；

Qg-烟尘气带走的热损；

Q_Ar-吹氩损失的热量；

Q_SiCa-硅钙线损失的热量；

（5）、计算预测温度值：

      T_预测=T_初始+△T_steel×t_持续时间

式中T_初始是预测时间段的即时钢水温度值，t_持续时间是预测时间段的持续时间。