CN105734199A - 一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，通过建立数学模型，以大量实际冶炼相关数据为基础，使用数学分析的方法对影响收得率的因素进行分析研究，动态实时的为模型修正参数，为预报与修正合金元素收得率提供了一个简易直接的方法。同时，为了给该方法提供支撑，开发相应合金元素收得率修正软件系统，实现现场操作的快速直观的指导，最终实现合金料用量的精确控制。

Description

一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法

技术领域

本发明属于电弧炉炼钢领域，特别涉及一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法。

背景技术

电弧炉冶炼特殊钢的过程中，精炼炉需要添加多种合金料来调整钢液的成分达到钢种的技术标准要求，合金料使用量是根据初炼钢水成分、钢种要求，结合合金元素收得率计算得出的。实际钢铁企业生产过程中收得率是通常根据一段较长时间内的合金加料记录统计得出的，或者简单根据冶炼状态进行分类，没有实时体现出各冶炼炉次之间氧含量等因素的差异，降低了合金料用量的精确度。

国内也对钢液氧含量对合金收得率的影响做出了研究，也得出了一些关系式，但是通常是冶炼事后的分析与工艺参数改进，并且针对不同冶炼条件下均进行合金收得率的影响分析研究，提高了工作量与成本。由于炼钢过程的快节奏，通常缺乏精炼座包的钢液氧含量测定，忽视脱氧工艺差异对收得率的细小影响。同时，缺乏一个成型直观的软件系统作为支撑，难以实现现场实际快速的指导参考。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种可以提高精炼过程中合金料用量的精确控制的基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是，

一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，包括以下步骤：

步骤一：采集修正合金元素收得率的相关数据，包括合金成分数据、钢液成分数据和合金加料数据，其中钢液成分数据包括精炼炉座包成分数据与精炼炉结束成分数据；

步骤二：待电弧炉精炼座包、脱氧结束，将所采集的精炼炉座包成分数据代入氧含量预测模型中得到座包钢液预测氧含量，氧含量预测模型为：

其中ω_O(C)为根据碳氧平衡与钢液中碳含量得出的钢液氧含量，ω_O(Si)为根据硅氧平衡与钢液中硅含量得出的钢液氧含量，ω_O(Al)为根据铝氧平衡与钢液中铝含量得出的钢液氧含量，f_C、f_Si、f_Al为对应线性关系的斜率影响因子；

步骤三：根据预测的氧含量对各合金元素收得率进行预测，

其中A_n为实际生产中所采用的合金元素；

步骤四、同时根据当前冶炼的钢种，从钢种收得率数据库中查询相应钢种的收得率数值

步骤五、综合考虑与根据相应的参数m对实际的该炉次的收得率进行预测修正：

所述的一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，所述的步骤二中，ω_O(C)的计算式为：

ω_O(C)＝K_C-O/ω_C

其中K_C-O为碳氧平衡常数，ω_C为钢液中实际C含量；

ω_O(Si)的计算式为：

${\mathrm{\ω}}_O\left(Si\right)=\sqrt{K_{Si-O}/{\mathrm{\ω}}_{Si}}$

其中K_Si-O为硅氧平衡常数，ω_Si为钢液中实际Si含量；

ω_Al的计算式为：

${\mathrm{\ω}}_O\left(A1\right)=\sqrt[3]{K_{Al-O}/{\left({\mathrm{\ω}}_{A1}\right)}^2}$

其中K_Al-O为铝氧平衡常数，ω_Al为钢液中实际Al含量。

所述的一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，f_C、f_Si、f_Al这三个对应线性关系的斜率影响因子通过下面的拟合关系式获得：

ω_O＝K_C-f_Cω_C

ω_O＝K_Si-f_Siω_Si

ω_O＝K_Al-f_Alω_Al

其中K_C、K_Si、K_Al是对应拟合的线性关系式的常数。

所述的一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，所述的步骤四中，钢种收得率数据库的建立是通过数据采集汇总历史上合金成分数据、钢液成分数据、合金加料数据与钢水重量数据，核算出各炉次各元素的收得率情况，再进行分钢种汇总，得出每种钢种各元素收得率的推荐值。

所述的一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，步骤五中相应的参数m的取值为0.3～0.7。

本发明的技术效果在于，通过建立数学模型，以大量实际冶炼相关数据为基础，使用数学分析的方法对影响收得率的因素进行分析研究，动态实时的为模型修正参数，为预报与修正合金元素收得率提供了一个简易直接的方法。同时，为了给该方法提供支撑，开发相应合金元素收得率修正软件系统，实现现场操作的快速直观的指导，最终实现合金料用量的精确控制。

下面结合附图对本发明作进一步说明。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式

LF炉座包钢液氧含量预测模型

为了研究高温钢液中各元素对氧含量的影响，对其主要涉及到的热力学进行分析，从理论上研究各元素与氧元素的亲和力大小，得出C、Si、Al三种对氧含量影响大的元素，列举了相关的热力学关系式，如式(1)～式(3)所示，文中ΔG^θ是标准吉布斯自由能，单位为J/mol。

[C]+[O]＝CO_(g)ΔG^θ＝-23430-39.20T(1)

[Si]+2[O]＝SiO_2(l)ΔG^θ＝-570580+215.82T(2)

2[Al]+3[O]＝Al₂O_3(s)ΔG^θ＝-1202070+386.28T(3)

1)、氧含量理论分析

钢液中的氧含量不是单独受到一个平衡反应的影响，根据热力学原理与相关反应的吉布斯自由能得出相应温度下的平衡常数，分别单独根据碳氧平衡常数K_C-O、硅氧平衡常数K_Si-O、铝氧平衡常数K_Al-O计算氧含量值：

1)根据碳氧平衡与钢液中碳含量得出的钢液氧含量：

ω_O(C)＝K_C-O/ω_C(4)

2)根据硅氧平衡与钢液中硅含量得出的钢液氧含量:

${\mathrm{\ω}}_O\left(Si\right)=\sqrt{K_{Si-O}/{\mathrm{\ω}}_{Si}}---\left(5\right)$

3)根据铝氧平衡与钢液中铝含量得出的钢液氧含量:

${\mathrm{\ω}}_O\left(A1\right)=\sqrt[3]{K_{Al-O}/{\left({\mathrm{\ω}}_{A1}\right)}^2}---\left(6\right)$

2)、氧含量预测

为了定量确定不同元素(C、Si、Al)对座包氧的影响权重(影响因子)，对座包氧进行取样分析。结合实际生产过程中大量的座包成分数据，分别对实际C、Si、Al含量(ω_C、ω_Si、ω_Al)与实际氧含量ω_O进行线性耦合，得出座包氧含量与C、Si、Al三种元素的线性关系式：

ω_O＝K_C-f_Cω_C(7)

ω_O＝K_Si-f_Siω_Si(8)

ω_O＝K_Al-f_Alω_Al(9)

其中对应线性关系的斜率f_C、f_Si、f_Al为相应的影响因子。

根据针对不同平衡条件下计算的氧含量(式1～3)与综合考虑对应统计得出的影响因子，得出氧含量的预测值公式为：

2、LF炉合金元素收得率预测模型

电弧炉出钢后与LF炉冶炼过程中需要向钢水中添加合金来调整钢液成分，同时合金收得率不是固定不变的，会受到炉内的钢液成分(主要是氧含量)的影响。为了得到准确的元素收得率，实时精确的指导合金加料操作，建立一个钢液氧含量与合金元素收得率的关系式。

钢液氧含量升高，元素收得率降低。为了定量的研究钢液中氧含量对LF炉精炼过程元素收得率的影响，通过设定相应的关系式基本形式，再根据统计大量实际生产数据(分析实际的钢液氧含量数据)，计算相应系数，最终得出一般关系式具体表达。

其中合金元素A_n包括：C、Si、Mn、Cr、Mo、V、Ti、Ni等等，具体生产企业是根据实际生产需要调整的合金进行设定。

以上通过数据分析得出钢液氧含量与收得率的关系式，在实际生产过程中，缺少氧含量数据，是通过采用LF炉座包钢液氧含量预测模型预测的氧含量进行计算。

3合金元素收得率数据库

为了得出准确的合金元素收得率在考虑炉次的实时氧含量影响的同时，还需要考虑钢种不同的影响。本专利通过建立区分钢种的合金元素收得率数据库。收得率数据库是通过数据采集汇总历史上每炉的加料、成分等数据，事后核算出各炉次各元素的收得率情况，再对其进行分钢种汇总，得出每种钢种各元素收得率的推荐值(通常可以采用平均值)。之后生产该钢种时候，模型从收得率数据库中获取相应的各元素收得率值作为参考。

因此将根据实时氧含量预测的元素收得率结合收得率数据库中的不同元素A_n的收得率与参数m，综合考虑炉次氧含量与钢种对收得率的影响，得出LF炉冶炼过程合金元素收得率的预测关系式，关系式如下所示：

Claims (5)

1.一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：采集修正合金元素收得率的相关数据，包括合金成分数据、钢液成分数据和合金加料数据，其中钢液成分数据包括精炼炉座包成分数据与精炼炉结束成分数据；

步骤二：待电弧炉精炼座包、脱氧结束，将所采集的精炼炉座包成分数据代入氧含量预测模型中得到座包钢液预测氧含量，氧含量预测模型为：

其中ω_O(C)为根据碳氧平衡与钢液中碳含量得出的钢液氧含量，ω_O(Si)为根据硅氧平衡与钢液中硅含量得出的钢液氧含量，ω_O(Al)为根据铝氧平衡与钢液中铝含量得出的钢液氧含量，f_C、f_Si、f_Al为对应线性关系的斜率影响因子；

步骤三：根据预测的氧含量对各合金元素收得率进行预测，

其中A_n为实际生产中所采用的合金元素；

步骤四、同时根据当前冶炼的钢种，从钢种收得率数据库中查询相应钢种的收得率数值

步骤五、综合考虑与根据相应的参数m对实际的该炉次的收得率进行预测修正：

2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，其特征在于，所述的步骤二中，ω_O(C)的计算式为：

ω_O(C)＝K_C-O/ω_C

其中K_C-O为碳氧平衡常数，ω_C为钢液中实际C含量；

ω_O(Si)的计算式为：

${\mathrm{\ω}}_O\left(Si\right)=\sqrt{K_{Si-O}/{\mathrm{\ω}}_{Si}}$

其中K_Si-O为硅氧平衡常数，ω_Si为钢液中实际Si含量；

ω_Al的计算式为：

${\mathrm{\ω}}_O\left(Al\right)=\sqrt[3]{K_{Al-O}/{\left({\mathrm{\ω}}_{Al}\right)}^2}$

其中K_Al-O为铝氧平衡常数，ω_Al为钢液中实际Al含量。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，其特征在于，通过对数据进行统计与线性拟合，得出以下O元素含量分别于C、Si、Al元素含量的拟合关系式：

ω_O＝K_C-f_Cω_C

ω_O＝K_Si-f_Siω_Si

ω_O＝K_Al-f_Alω_Al

f_C、f_Si、f_Al这三个对应线性关系的斜率影响因子通过上式获得，其中K_C、K_Si、K_Al是对应拟合的线性关系式的常数。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，其特征在于，所述的步骤四中，钢种收得率数据库的建立是通过数据采集汇总历史上合金成分数据、钢液成分数据、合金加料数据与钢水重量数据，核算出各炉次各元素的收得率情况，再进行分钢种汇总，得出每种钢种各元素收得率的推荐值。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的电弧炉冶炼过程合金收得率修正方法，其特征在于，步骤五中相应的参数m的取值为为0.3～0.7。