CN104439142A - 一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，属于金属连铸技术领域。本发明包括以下4大模块：1)结晶器壁内温度测量/采集模块；2)反算法计算热流密度模块；3)热流密度频谱分析模块；4)界面识别模块；模块间采用串联的方式链接；通过模块本身的功能和模块间的信息流交换，来确定钢液位位置和液渣层位置，从而检测钢液液位和液渣层厚度。本发明采用了新的检测原理具有没有辐射污染、安全可靠、设备维护性好、人工劳动强度低、简单易实施、调试方便、响应速度快、抗干扰能力强、控制精度高的优点。本发明具有较高的工业应用价值，通过本发明可实现对结晶器内钢液液位和液渣层厚度的实时动态监测。

Description

一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法

技术领域

本发明涉及一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法；属于连铸技术领域。

背景技术

结晶器钢液液位和保护渣液渣层厚度控制是金属连铸过程重要的环节，对铸坯质量有重要的影响。减少钢液液位波动，可以有效避免卷渣，使保护渣润滑均匀和初始坯壳均匀生长，防止粘结漏钢，减少表面裂纹、褶皱和凹坑等质量缺陷。但是液位过于平静一方面不利于保护渣对钢液夹杂物的吸收，而且易导致钢液液位“冻钢”。另外，液渣层太薄，易导致坯壳与结晶器粘结，严重时发生漏钢；液渣层过厚，保护渣不能均匀地渗入渣道，使保护渣润滑不均，导致坯壳凝固不均匀，同样会引起坯壳质量问题。因此钢液位波动和液渣层厚度需要保持在一定的范围。

为了对结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度进行有效控制，连铸生产中首先需要一种精准、快速、简便、造价低的钢液液位和液渣层厚度检测的技术。现有的结晶器内钢液位检查方法主要有传统的浮子法，放射性同位素法(CN201780142)、电磁法(CN203551041)、电涡法(CN203508975)、激光法(CN2743803)等。其中，传统的浮子法测量精度差，制备浮子的耐火材料可能进入钢液；放射性同位素元素法会有辐射污染，影响作业人员健康；而电磁法、电涡法和激光法则存在设备贵、维护费用高等问题。现有的液态保护渣层厚度的检测方法可以分为“浸入法”和“电阻法”。“浸入法”是采用不同熔点的材料插入结晶器内并保持一段时间，依据不同材料的剩余长度推算液渣层厚度；专利(CN201220421488.1)是向结晶器内插入铁片，保持一段时间后依据铁片上的颜色推算出液渣层厚度。专利(CN200910180566.6)的“电阻法”依据保护渣三层结构的电阻率不同，使用电极测量保护渣层的电阻值，依据电阻变化推算液渣层厚度。这两类方法有以下缺陷：一是操作的不确定性，例如插入角度和深度以及插入后停留时间怎么确定，二是这类方法不能实时监控液渣层厚度。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明采提供一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法；在低劳动强度下，快速的实现了对结晶器内钢液液位和液渣层厚度的实时动态监测。

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，包括下述步骤：

步骤一

沿结晶器壁高度方向，在结晶器壁内安装两组热电偶，第一组热电偶设置在同一条竖直线上，在第一组热电偶与其所对应的结晶器热面间设有第二组热电偶；第一组热电偶所对应的结晶器热面包括钢液液位附近所对应的结晶器热面和液渣层附近所对应的结晶器热面；连铸时，以一定的采集频率f_s通过两组热电偶实时测量、存储结晶器壁内的温度；所述f_s≥(6～30)f_m，优选为f_s≥(8～25)f_m，所述f_m为结晶器的振动频率；

步骤二

将步骤一热电偶采集到的温度数据输入到热流密度反算模块中，计算得到结晶器壁内，不同高度上通过热面的热流密度数据；

步骤三

采用频谱分析模块对步骤二所得热流密度进行功率谱密度(PSD)分析；得到结晶器热面不同高度上热流密度的频率-功率谱密度图；

步骤四

采用线性插值法将结晶器热面不同高度上热流密度的频率-功率谱密度图合成为位置-频率-功率谱密度云图，截取以结晶器的振动频率所对应的、由位置-频率-功率谱密度所构成的平面图，并在所截取的图中，沿位置数值从小到大的方向，找到第一高峰与第二高峰，第一高峰与第二高峰之间的平均距离，即为保护渣液渣层厚度；第一高峰在位置-频率-功率谱密度所构成的平面图中所对应的位置即为钢液液位。

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，步骤一中，沿着结晶器壁高度方向，在结晶器平均钢液位位置上100mm、优选为50mm，进一步优选为15mm；至下100mm、优选为50mm，进一步优选为15mm的范围内布置两组T型热电偶，热电偶直径为≤1mm；第一组热电偶离结晶器热面的水 平距离为6～10mm；第二组热电偶离结晶器热面的水平距离为1～5mm。第一组热电偶中，相邻两个热电偶的间距为0.5-4mm；优选为0.8-3.2mm。第二组热电偶中，相邻两个热电偶的间距为0.5-4mm；优选为0.8-3.2mm。

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，步骤一中，所述第一组热电偶的个数大于等于6个；优选为大于等于8个。

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，步骤一中，所述第二组热电偶的个数大于等于6个；优选为大于等于8个。

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，步骤一中所述f_m≤5Hz。

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，步骤二中，热流密度反算模块所用采用的反算法是基于Beck的一维非稳态反算法【J.V.Beck,B.Blackwell,C.R.St.Clair.Inverse Heat Conduction,Ill-posed Problem,A Wiley-Interscience Publication,1985】。采用Beck的一维非稳态反算模型的好处，在于能获结晶器热面的热流密度，而结晶器热面的热流密度具有更明显的波动特征信号。

反算模块进行热流密度计算时，其具体过程为：

a确定计算域Ω 

将第一组热电偶测温点与其所对应的结晶器热面所在的平面构成的矩形定义为计算域Ω；第一组热电偶所在的矩形的边为计算域的边界2；第一组热电偶所对应的结晶器热面在的矩形的边为计算域的边界4；计算域的其他两条边分别为计算域的边界1和边界3；对计算域建立二维直角坐标系，以边界2的中点为原点，同时将通过原点的水平线定为x轴；

b传热数学模型的建立

在计算域内的热量传输过程服从傅立叶传热微分方程式(1)：

$\mathrm{c\ρ}\frac{\∂T}{\∂T}=\frac{\∂}{\∂x}\left(\mathrm{\λ}\frac{\∂T}{\∂x}\right)+\frac{\∂}{\∂y}\left(\mathrm{\λ}\frac{\∂T}{\∂y}\right),(x,y)\∈\mathrm{\Ω}---\left(1\right)$

其中，c为结晶器的热容，J/kg；ρ结晶器的密度，kg/m³；t为时间，s；λ为结晶器的导热系数，J/(m·s·℃)；

读取t_S时刻到t_E时刻步骤一所得的温度数据，将第一组热电偶所测数据记 为T(TC_1i,t)，第二组热电偶所测数据记为T(TC_2w,t)；TC_1i表示第一组热电偶中第i个热电偶的位置(0,y_i)，其中i＝1、2,…n_f，n_f为第一组热电偶的总个数；TC_2w为第二组热电偶中第w个热电偶的位置(x_w,y_w)，其中w＝1、2,…n_s，n_s为第二组热电偶的总个数；并将时间[t_S,t_E]离散为K份，时间步长Δt＝1/f_s，每个时刻点表示为t_k＝t_s+(k-1)Δt，k＝1,2…K+1，其中t_E-t_S＝Δτ，Δτ＝2-10s；

假设：

计算域Ω的边界1和边界3为绝热边界，则边界1和边界3的边界条件记为：

其中n^*为边界外法线；

边界2为温度边界，则边界2边界条件为：

式中：上部分表达式是指有热电偶时，边界2的值，T(TC_1,i,t_k)为时间t＝t_k，计算域中的第一组热电偶中第i个热电偶的温度；

式中：下部分表达式是指无热电偶时，边界2的值，其值由第一组热电偶中相邻的两个热电偶TC_1,i-1和TC_1,i的温度对空间进行线性插值计算得到；

边界4为热流密度边界，假设在时间(t_k-1,t_k]内边界4的点(x_C,y)处的热流密度不随时间改变，则边界4的边界条件为：

式(4)中q(x_C,y,t)表示时间(t_k-1,t_k]内时，边界4所在点的热流密度；边界4垂直x轴，边界4所在点的x轴坐标值都为x_C，n^*为边界外法线；

初始问题

在每个时间步长(t_k-1,t_k]内，计算域Ω初始温度为t_k-1时刻计算域的温度T(x,y,t_k-1)；

联立式(1)、(2)、(3)、(4)得到传热数学模型的方程组(5)：

式3、式4以及方程组5中的t_k-1、t_k均包含于[t_S,t_E]；

c反算法求解传热数学模型

在时间(t_k-1,t_k]内，由于q(x_C,y,t)未知，传热数学模型方程组(5)无法求出定解；于是为边界4假设一个热流密度q(x_C,y,t)，然后求解传热数学模型方程组(5)；得t_k时刻，计算域内所有点的温度解，记为T(x,y,t_k)；在t_k时刻，计算域内第二组热电偶所在点可用(x_w,y_w，t_k)来表示，计算域内第二组热电偶所在点的温度测量值记为Y(x_w,y_w,t_k)，计算域内第二组热电偶所在点的温度计算值记为T(x_w,y_w,t_k)，其中w＝1,2,…n_s，n_s为第二组热电偶的总个数；当|Y(x_w,y_w,t_k)-T(x_w,y_w,t_k)|小于或等于0.1时，则认定假设的q(x_C,y,t)为时间(t_k-1,t_k]内边界4的热流密度；否则，重新假定q(x_C,y,t)，然后再求解传热数学模型方程组，直至|Y(x_w,y_w,t_k)-T(x_w,y_w,t_k)|小于或等于0.1；

更新时间(t_k-1,t_k]，按照上述反算法进行运算，直至得到[t_S,t_E]时间段内边界4的热流密度q(x_C,y,t)。

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，反算法求解传热数学模型的过程如下：

假设时间(t_k-1,t_k]内边界4不同位置(x_C,y)处的热流密度值不随时间改变，则 边界4的边界条件仅与空间坐标有关：则式(4)用多项式的形式表示为：

其中ξ为多项式的指数，其取值范围为2～ξ_n中的整数，所述ξ_n的取值为5-20之间的整数；y为边界4上的点在y轴上的坐标值，由于边界4垂直于x轴，所以边界4上的点在x轴上的坐标值为常数x_C；a_ξ,k为多项式的参数，其值在时间(t_k-1,t_k]内为常数；

把式(4a)的系数以向量的形式写出，记为系数向量A：

$A=\left(a_{\mathrm{\ξ},k}\right)=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{0,k}& a_{1,k}& ...& a_{{\mathrm{\ξ}}_n,k}\end{array}\right]---\left(6\right)$

同时定义第二组热电偶所在点的计算值与测量值的误差函数为s(A)：

$s\left(A\right)=\underset{w=1}{\overset{n_s}{\mathrm{\Σ}}}{[Y_w^k-T_w^k\left(A\right)]}^2---\left(7\right)$

其中为第二组热电偶中位置为(x_w,y_w)的热电偶t_k时刻所测得的温度值；w＝1、2,…n_s，n_s为第二组热电偶的总个数；为点(x_w,y_w)的温度计算值；所述是将A入方程(4a)，计算得到边界4的热流密度，再把计算所得热流密度代入公式(2)，得到

如果系数向量A确定，则系数a_ξ,k就确定，此时将a_ξ,k代入式(4)中则可以求解出时间(t_k-1,t_k]内通过边界4的热流密度q(x_C,y,t_k)，由于此时边界条件4已确定，此时可以方程组(5)封闭有定解，求解方程组(5)，得t_k时刻计算域内所有点的温度解T(x,y,t_k)；将第二组热电偶所在点(x_w,y_w)对应的温度解代入式(7)中，如果能使s(A)≤10^-3，则认为式(4)所求解的q(x_C,y,t_k)是边界4的热流密度；于是传热数学模型的求解目标由边界4的热流密度转换为求解式(4a)的系数向量A；

系数向量A求解原理为：

误差函数式(7)取最小值的条件为：

$\frac{\∂s\left(A\right)}{\∂a_{\mathrm{\ξ},k}}=0---(8.a)$

把式(8.a)改写成矩阵的形式：

$\▿s\left(A\right)=2[-\frac{\∂T^T\left(A\right)}{\∂A}][Y-T\left(A\right)]=0---(8.b)$

其中，Y表示时间t＝t_k时第二组热电偶中坐标为(x_w,y_w)的热电偶所测的温度值；T(A)为系数向量A假设为某个值时，计算的第二组热电偶所在点(x_w,y_w)的温度值，

将式(8.b)中的展开得：

$\frac{\∂T^T\left(A\right)}{\∂A}=\left[\begin{array}{c}\frac{\∂}{\∂a_{0,k}}\\ \frac{\∂}{\∂a_{1,k}}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \frac{\∂}{\∂a_{{\mathrm{\ξ}}_n,k}}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc}{T}_1& T_2& ...& T_{n_s}\end{array}\right]---(8.c)$

将转化为n_s×(ξ_n+1)的雅可比矩阵J(A)：

$J\left(A\right)={\left[\frac{\∂T^T\left(A\right)}{\∂A}\right]}^T=\left|\begin{array}{cccc}\frac{\∂T_1}{\∂a_{0,k}}& \frac{\∂T_1}{\∂a_{1,k}}& ...& \frac{\∂T_1}{\∂a_{{\mathrm{\ξ}}_n,k}}\\ \frac{\∂T_2}{\∂a_{0,k}}& \frac{\∂T_2}{\∂a_{1,k}}& ...& \frac{\∂T_2}{\∂a_{{\mathrm{\ξ}}_{,},k}}\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·\\ \frac{\∂T_{n_s}}{\∂a_{0,k}}& \frac{\∂T_{n_s}}{\∂a_{1,k}}& ...& \frac{\∂T_{n_s}}{\∂a_{{\mathrm{\ξ}}_n,k}}\end{array}\right|---\left(9\right)$

把式(9)代入式(8.b)得到：

-J^T(A)[Y-T(A)]＝0           (10) 

通常式(10)直接求解不出系数向量A；迭代方法求解系数向量A方法如下：用泰勒级数展开温度对系数向量A的函数得到：

T(A^(l+1))＝T(A^(l))+J^(l)[A^(l+1)-A^(l)]         (11) 

其中时间(t_k-1,t_k]内的迭代次数l＝0,1,2…；联立式(10)和式(11)可得：

A^(l+1)＝A^(l)+[(J^(l))^TJ^(l)]^-1(J^(l))^T[Y-T(^A(l))]         (12) 

式(12)即为迭代计算时系数向量A的更新公式；初次迭代时l＝0，为系数向量A假设任意一向量值A⁽⁰⁾，并将其代入方程(4a)，计算得到边界4的热流密度q(x_C,y,t_k)；再把q(x_C,y,t_k)计算所得热流密度代入方程组(5)，得到再将 代入式(7)中，求得s(A)，若s(A)≤10^-3，则认为式(4)所求解的q(x_C,y,t_k)是边界4的热流密度；若s(A)>10^-3，则需用式(12)更新系数向量A；令l＝l+1，依次循环计算，直至s(A)≤10^-3。

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤三的热流密度的频谱分析的方法采用的是基于AR模型(Burg法计算模型参数)，得到得到沿结晶器高度方向不同位置热流密度的频率-功率谱密度图【A.V.Oppenheim,R.W Schafer,J.R Buck.Discrete time signal processing.Engle wood Cliffs:Prentice-hall,1989】。采用AR模型主要是因为该模型比较成熟，而且操作简单，适合大批量数据处理。

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，步骤三中采用频谱分析模块对步骤二所得热流密度进行功率谱密度(PSD)分析；得到结晶器热面不同高度上热流密度的频率-功率谱密度图的过程如下：

将[t_S,t_E]时段内，结晶器热面某一位置(x_C,y_j)通过的热流密度q(x_C,y_i,t)转化为长度为N的热流密度信号x(n)，并采用AR自回归模型对该点的热流密度信号x(n)进行功率谱密度计算，得到点(x_C,y_j)处热流密度信号的功率谱密度PSD(f,y_j)；所述AR自回归模型的差分方程为：

$x\left(n\right)=-\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{i}x(n-i)+w\left(n\right)---\left(13\right)$

其中a₁,a₂,…a_p为模型的自回归系数；p为AR模型的阶数；w(n)为白噪声；

对式(13)进行z变换得到式(14)：

$\underset{i=0}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{i}X\left(z\right)z^{-i}=W\left(z\right)---\left(14\right)$

由式(14)得到系统的传输函数H(z)：

$H\left(z\right)=\frac{X\left(z\right)}{W\left(z\right)}=\frac{1}{1+\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{z}^{-i}}---\left(15\right)$

假定白噪声w(n)的功率谱密度令z＝e^jω，其中角频率ω＝2πk/N，k＝0,1,2…N-1；则AR自回归模型输出功率谱密度为PSD：

$\mathrm{PSD}\left(e^{\mathrm{j\ω}}\right)={\mathrm{\σ}}_w^2{\left|H\left(e^{\mathrm{j\ω}}\right)\right|}^2=\frac{{\mathrm{\σ}}_w^2}{{|1+\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{e}^{-\mathrm{j\ωi}}|}^2}---\left(16\right)$

显然计算出AR模型参数和a_i后，就可以求解得到随机信号的功率谱密度PSD；

采用Burg法计算模型参数；

根据式(13)，假设信号x(n)观测数据区间为：0≤n≤N-1的前向预测误差和后向预测误差分别为和

$e_p^f\left(n\right)=x\left(n\right)+\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{p,i}x(n-i)---(17.a)$

$e_p^b\left(n\right)=x(n-p)+\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{p,i}x(n-p+i)---(17.b)$

其中a_p,i，i＝1,2…p为预测前向、后向误差时估计的模型参数；

Burg法是在Levinson-Durbin递归约束下，使得前向预测误差功率ρ_p,e和后向预测误差功率ρ_p,b之和为最小的AR功率谱估计方法；前、后向预测误差平均功率ρ_p为：

${\mathrm{\ρ}}_{p,e}=\frac{1}{N-p}\underset{n=p}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_p^f\left(n\right)\right|}^2---(18.a)$

${\mathrm{\ρ}}_{p,b}=\frac{1}{N-p}\underset{n=p}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|e_p^b\left(n\right)\right|}^2---(18.b)$

${\mathrm{\ρ}}_p=\frac{1}{2}({\mathrm{\ρ}}_{p,e}+{\mathrm{\ρ}}_{p,b})---(18.c)$

前向、后向预测误差递推公式可以如下表示：

$e_p^f\left(n\right)=e_{p-1}^f\left(n\right)+k_p{e}_{p-1}^b(n-1)---(19.a)$

$e_p^b\left(n\right)=e_{p-1}^b(n-1)+k_p{e}_{p-1}^f\left(n\right)---(19.b)$

其中k_p为反射系数；将式(19.a)、(19.b)代入式(18.c)中，得前、后向预测误差平均功率ρ_p：

${\mathrm{\ρ}}_p=\frac{1}{2(N-p)}\underset{n=p}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}[{|e_{p-1}^f\left(n\right)+k_p{e}_{p-1}^b(n-1)|}^2+{|e_{p-1}^f(n-1)+k_p{e}_{p-1}^f\left(n\right)|}^2]---\left(20\right)$

方程(20)取最小值时即前、后向预测误差平均功率ρ_p最小时，则第p个反射系数为：

$k_p=\frac{-2\underset{n=p}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}_{p-1}^f\left(n\right)e_{p-1}^b(n-1)}{\underset{n=p}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}({\left|e_{p-1}^f\left(n\right)\right|}^2+{\left|e_{p-1}^b(n-1)\right|}^2)}---\left(21\right)$

基于反射系数k_p，由Levinson-Durbin递推关系求AR模型参数，进而求得功率谱PSD；所述Levinson-Durbin递推关系为：

a_p,i＝a_p-1,i+k_pa_p-1,p-i；i＝1,2,3,…,p-1      (22.a) 

a_p,p＝k_p           (22.b) 

ρ_p＝(1-|k_p|²)ρ_p-1          (23.a) 

${\mathrm{\σ}}_w^2={\mathrm{\ρ}}_p---(23.b)$

当阶数为p时，AR自回归模型中的参数a_i用a_p,i表示；

初始前、后向预测误差平均功率ρ₀定义为：

${\mathrm{\ρ}}_0=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x\left(n\right)\right|}^2---(23.c)$

本发明一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，步骤四中，采用线性插值法将结晶器热面不同高度上热流密度的频率-功率谱密度图合成为位置-频率-功率谱密度云图的过程如下：

将[t_S,t_E]时段内的热流密度q(x_C,y,t)沿着y轴方向，将边界4所在线段划分为a份，即为y₀<y₁<…<y_j<…<y_a+1，其中j＝1,2,…a+1，a为自然数，每份长度Δy≤3mm；此时则可以将[t_S,t_E]时段内，结晶器热面某一位置(x_C,y_j)通过的热流密度q(x_C,y_i,t)转化为对应的序列x(n)；将对应的序列x(n)进行频域分析,得到点(x_C,y_j)处热流密度信号的功率谱密度PSD(f,y_j)，其中PSD为功率谱密度，f为频率；

更新点(x_C,y_j)，并将更新的点的热流密度q(x_C,y_i,t)转化为对应的序列x(n)，将对应的序列x(n)进行频域分析,得到更新点(x_C,y_j)处热流密度信号的功率谱密度PSD(f,y_j)，重复更新点、将更新的点的热流密度q(x_C,y_i,t)转化为对应的序列x(n)、对序列x(n)进行频域分析的运算直至将边界4所有点(x_C,y)在时间段[t_S,t_E]内通过的热流密度q(x_C,y,t)都转化为功率谱密度；然后，以边界2的中点为原点，沿着结晶器高度方向为y轴，频率为x轴，功率谱密度PSD为z轴，作出频率-位置-功率谱密度三者关系的PSD(f,y)频谱图。

本发明包括以下4大模块：1)结晶器壁内温度测量/采集模块；2)反算法计算热流密度模块；3)热流密度频谱分析模块；4)界面识别模块；模块间采用串联的方式链接；通过模块本身的功能和模块间的信息流交换，来确定钢液位位置和液渣层位置，从而检测钢液液位和液渣层厚度。

原理及优势

连铸过程中，结晶器内钢水凝固释放的热量是通过结晶器壁传输给冷却水，然后再由冷却水带出结晶器。在连铸结晶器的每个振动周期内，当相对较冷结晶器往下振动进入钢液时，结晶器的冷却能力增大；当结晶器进入负滑脱阶段(结晶器往下振动速度大于拉坯速度时)弯月面会变形并往结晶器热面靠拢，同时液态保护渣加速润滑造成渣道内强制对流，从而降低了结晶器与坯壳之间的热阻；于是往下振动进入钢液时，弯月面附近的钢水会加速凝固并释放出大量的热量。所以结晶器内钢液液位对应结晶器平衡位置附近、通过结晶器热面的热流密度信号具有特殊的频谱特征；而这种频谱特征和其他位置的热流密度信号的不同。即在钢液液位对应结晶器平衡位置附近、通过结晶器热面的热流密度的频谱图(频率-功率谱密度图)上，会出现一个频率为结晶器振动频率f_m的峰值；并且在钢液液位对应结晶器平衡位置处，通过结晶器热面的热流密度的频谱图中这个峰值的强度值最大。典型的钢液液位对应结晶器平衡位置处、通过结晶器热面的热流密度的频谱特征中；在频率为结晶器振动频率f_m处，通过结晶器热面的热流密度的功率谱密度恰好出现一个明显的峰值；其他不是钢液液位对应结晶器平衡位置处、通过结晶器热面的热流密度信号的功率谱谱中也会有这个峰值，但他们的峰值强度与钢液液位对应结晶器平衡位置处相比会更低。对热流密度数据进行频域分析得到热流密度信号的功率谱密度，并画出钢液液位和液渣层附近、不同高度上通过结晶器热面的位置-频率-功率谱密度图；截取以结晶器的振动频率所对应的、由位置-频率-功率谱密度所构成的平面图，并在所截取的图中，沿位置数值从小到大的方向，依次找到第一高峰与第二高峰，由于连铸时，钢液液位冷却时所放出的热量要大于液渣层/烧结层界面所放出的热量，所以第一高峰所对应的位置，即为钢液液位这所设定坐标系中的位置。为了证明钢液液位所对应的热流密度信号的特殊性，发明人通过三丝法，测得某一时刻，钢液液位所在位置与通过本发明所设计的方法得出该时刻钢液液位所在位置进行对比，发现二者所得位置完全重叠。

连铸过程中，结晶器内液渣层凝固释放的热量是通过结晶器壁传输给冷却水，然后再由冷却水带出结晶器。在连铸结晶器的每个振动周期内，首先当相对较冷结晶器往下振动进入液态保护渣层时，结晶器的冷却能力增大；于是往下振 动进入液态保护渣层，在液渣层/烧结层界面附近液态渣会加速凝固并释放出大量的热量。所以液渣层/烧结层界面对应结晶器平衡位置附近、通过结晶器热面的热流密度的频谱图(频率-功率谱密度图)上，也会出现一个频率为结晶器振动频率f_m的峰值；并且在液渣层与烧结层界面对应结晶器平衡位置处，通过结晶器热面的热流密度的频谱图中这个峰值的强度值最大。典型的液渣层/烧结层界面凝固时，其对应结晶器平衡位置处、通过结晶器热面的热流密度的频谱特征中；在频率为结晶器振动频率f_m处，功率谱密度出现一个明显的峰值；其他不是液渣层/烧结层界面对应结晶器平衡位置处、通过结晶器热面的热流密度信号的功率谱谱中也会有这个峰值，但他们的峰值强度与液渣层/烧结层界面对应结晶器平衡位置处相比会更低。对热流密度数据进行频域分析得到热流密度信号的功率谱密度，并画出钢液液位和液渣层附近、不同高度上通过结晶器热面的位置-频率-功率谱密度图；截取以结晶器的振动频率所对应的、由位置-频率-功率谱密度所构成的平面图，并在所截取的图中，沿位置数值从小到大的方向，依次找到第一高峰与第二高峰，由于连铸时，钢液液位冷却时所放出的热量要大于液渣层/烧结层界面所放出的热量，所以第一高峰所对应的位置，即为钢液液位这所设定坐标系中的位置。同时由于液渣层所在位置会高于钢液液位，所以第二高峰所对应的位置，即为液渣层/烧结层界面所设定坐标系中的位置。为了证明液渣层/烧结层界面所对应的热流密度信号的特殊性，发明人通过三丝法，测得某一时刻，液渣层/烧结层界面所在位置与通过本发明所设计的方法得出该时刻液渣层/烧结层界面所在位置进行对比，发现二者所得位置完全重叠。

通过上述原理和验证，本发明在位置-频率-功率谱密度图后，截取以结晶器的振动频率所对应的、由位置-频率-功率谱密度所构成的平面图，并在所截取的图中，沿位置数值从小到大的方向，依次找到第一高峰与第二高峰，第一高峰与第二高峰所处位置的差值即为液渣层的厚度。

在条件不变的情况下，钢液液位所对应热流密度的频谱图应该是具有明显特征的(即与其他位置的所对应热流密度的频谱图有明显区别)；而且后一时刻钢液液位所对应热流密度的频谱图与前一时刻钢液液位所对应热流密度的频谱图(在图形上)应该是一致的。

在条件不变的情况下，液渣层/烧结层界面所对应热流密度的频谱图应该是 具有明显特征的(即与其他位置的所对应热流密度的频谱图有明显区别)；而且后一时刻液渣层/烧结层界面所对应热流密度的频谱图与前一时刻液渣层/烧结层界面所对应热流密度的频谱图应该是一致的。

在条件不变的情况下，相对于其它位置所对应热流密度的频谱图而言，钢液液位所对应热流密度的频谱图是具有特殊性的，同时相对于不同时刻的钢液液位所对应热流密度的频谱图而言，该图谱却是具有一致性的，在实际生产过程中，通过谱图比对，就能很快得出某一时刻钢液的液位。同理，在实际生产过程中，通过谱图比对，就能很快得出某一时刻液渣层/烧结层的界面所在位置。所以也就确定了某一时刻液渣层的厚度。

优势

与现有技术相比，本发明的优点：1)采用了新的检测原理，没有辐射污染；2)安全可靠，设备维护性好，同时降低人工强度；3)采用了数字控制，简单易实施，调试方便；4)响应速度快，抗干扰能力强，控制精度高，可以实现对钢液位位置和保护渣厚度的实时动态监测。

附图说明

附图1为实施例1中热电偶位置安装示意图；

附图2实施例1中热电偶采集的温度曲线；

附图3实施例1中热电偶采集的温度数据通过反算法计算得到的热流曲线；

附图4a为实施例1中钢液液面处频率-功率谱密度；

附图4b为实施例1中液渣层/烧结层界面处频率-功率谱密度；

附图5为实施例1所得热流密度的位置-频率-功率谱密度三者关系的等高线图；

附图6为本发明所用非稳态传热反问题数学模型计算的边界4热流密度的流程图；

附图7为本发明所用AR模型计算功率谱密度求解流程图；

附图8为本发明在线检测钢液液位和液渣层厚度示意图。

以下结合附图和实例对本发明作进一步说明：

实施例1

浇铸Q235钢，浇铸温度1530℃，拉速0.53m/min，结晶器振动频率1.67Hz， 振幅3mm。

采用本发明检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度过程中，通过4个步骤：1)结晶器壁内温度测量/采集，2)反算法计算热流密度，3)热流密度频谱分析，4)界面识别，来确定钢液位位置和液渣层位置，从而检测钢液液位和液渣层厚度。

步骤一

如图1所示：沿着结晶器壁高度方向，在钢液液位和液渣层附近所对应的结晶器铜壁内安装两组热电偶,即沿着结晶器壁高度方向，在结晶器平均钢液位位置上15mm-平均钢液位位置下15mm的范围内布置两组T型热电偶，第一组热电偶在同一条竖直线上，第一组热电偶个数为8个，在第一组热电偶与其所对应的结晶器热面间设有第二组热电偶，第二组热电偶个数为8个；所述热电偶直径为0.8mm；第一组热电偶离结晶器热面的水平距离为8mm，第二组热电偶离结晶器热面的水平距离为3mm；热电偶与结晶器间采用高温导热的环氧树脂焊接；热电偶连接数据采集卡(National Instruments data acquisition card)并与计算机软件一起构筑结晶器壁内温度测量/采集模块；其中数据采集卡允许在0～100Hz范围内的采集温度数据；连铸时，以一定的采集频率fs(＝30Hz)测量、存储钢液液位和液渣层附近所对应的结晶器壁内的温度；采集好的数据先存储，数据采集后，采用数字滤波器过滤异常温度数据，噪声主要集中在高频信号里面。基于切比雪夫最佳一致逼近设计FIR低通道滤波器，其中通带边界频率f_c为7～10Hz，阻带边界频率f_r为12～15Hz，通带波动δ＝30～60dB，阻带最小衰减为A_t＝40～50dB。由于环境不同决定了FIR低通道滤波器的边界值，所以在本实施例中数字滤波器的边界值采用：f_c为9Hz，f_r为12Hz，δ为35dB，A_t＝40dB，从而过滤频率大于10Hz的噪声；

采集的温度数据如同图2所示；

接着，将步骤一采集到的温度数据输入到Beck的一维非稳态反算模型中去，计算结晶器热面热流。热面的热流数据如图3所示。

然后，将步骤二得到的热流数据，采用AR模型(Burg法计算模型参数)计算，获得结晶器内钢液液位和保护渣烧结层/液渣层界面处热流密度的频率-功率谱密度图，如图4所示。从图4可以明显看出，在结晶器内钢液液位和保护渣烧结 层/液渣层界面处热流密度的频率-功率谱密度图中，有一个很明显的特征峰的频率与结晶器振动频率f_m＝1.67Hz一致。

将不同位置的频率-功率谱密度关系绘制成等高线图5。从等高线图中找出在频率f等于结晶器振动频率f_m＝1.67Hz处，功率谱密度的两个最高峰；依据界面处热流密度的频谱特性，这两个峰值分别对应的y轴坐标值6mm和15mm，即分别为该时刻检测的钢液液位B-B和液渣层/烧结层界面的位置A-A，由此进一步得出液渣层厚度为(15-6)＝9mm。

Claims (10)

1.一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于包括下述步骤：

步骤一

沿结晶器壁高度方向，在结晶器壁内安装两组热电偶，第一组热电偶设置在同一条竖直线上，在第一组热电偶与其所对应的结晶器热面间设有第二组热电偶；第一组热电偶所对应的结晶器热面包括钢液液位附近所对应的结晶器热面和液渣层附近所对应的结晶器热面；连铸时，以一定的采集频率f_s通过两组热电偶实时测量、存储结晶器壁内的温度；所述f_s≥(6～30)f_m，所述f_m为结晶器的振动频率；

步骤二

将步骤一热电偶采集到的温度数据输入到热流密度反算模块中，计算得到结晶器壁内，不同高度上通过热面的热流密度数据；

步骤三

采用频谱分析模块对步骤二所得热流密度进行功率谱密度分析；得到结晶器热面不同高度上热流密度的频率-功率谱密度图；

步骤四

采用线性插值法将结晶器热面不同高度上热流密度的频率-功率谱密度图合成为位置-频率-功率谱密度云图，取出以结晶器的振动频率所对应的、由位置-频率-功率谱密度所构成的平面图，并在该图中，沿位置数值从小到大的方向，找到第一高峰与第二高峰，第一高峰与第二高峰之间的平均距离，即为保护渣液渣层厚度；第一高峰在位置-频率-功率谱密度所构成的平面图中所对应的位置即为钢液液位。

2.根据权利要求1所述的一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤一中，沿着结晶器壁高度方向，在结晶器平均钢液位位置上100mm至下100mm的范围内布置两组T型热电偶，热电偶直径为≤1mm；第一组热电偶离结晶器热面的水平距离为6～10mm；第二组热电偶离结晶器热面的水平距离为1～5mm。

3.根据权利要求2所述的一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤一中，沿着结晶器壁高度方向，在结晶器平均钢液位位置上50mm至下50mm的范围内布置两组T型热电偶；第一组热电偶中，相邻两个热电偶的间距为0.5-4mm；第二组热电偶中，相邻两个热电偶的间距为0.5-4mm。

4.根据权利要求3所述的一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤一中，沿着结晶器壁高度方向，在结晶器平均钢液位位置上15mm至下15mm的范围内布置两组T型热电偶，第一组热电偶中，相邻两个热电偶的间距为0.8-3.2mm；第二组热电偶中，相邻两个热电偶的间距为0.8-3.2mm。

5.根据权利要求1所述的一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤一中，所述第一组热电偶的个数大于等于6个。

6.根据权利要求1所述的一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤一中，所述第二组热电偶的个数大于等于6个。

7.根据权利要求1所述的一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤一中，所述f_s≥(8～25)f_m。

8.根据权利要求1所述的一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤一中所述f_m≤5Hz。

9.根据权利要求1所述的一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤二中，热流密度反算模块所用采用的反算法是基于Beck的一维非稳态反算法。

10.根据权利要求1所述的一种用于检测结晶器内钢液液位和保护渣液渣层厚度的方法，其特征在于：步骤三中所述频谱分析采用的是基于AR模型进行的频谱分析方法，AR模型所用参数为Burg法计算模型参数。