CN106755711A - 一键式智能炼钢方法 - Google Patents

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Abstract

本发明克服了现有技术存在的不足，提供了一键式智能炼钢方法，精确控制原料辅料加入量，实现自动化炼钢，节约了原料投入，提高了生产效益；为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一键式智能炼钢方法，按下述步骤执行：计算每吨钢水中加入的石灰和生白云石重量；根据每炉的出钢量，计算出每炉的装入量；根据冷却料比CSN，利用回归方程，确定冷却介质品种的加入重量；根据正确的CSN值，重新确定冷却介质品种的加入重量；第六步：将第五步中得到的冷却介质品种的加入重量输入计算机中，通过计算机控制实现一键式智能炼钢。

Description

一键式智能炼钢方法
技术领域
本发明一键式智能炼钢方法，属于智能炼钢技术领域。
背景技术
钢铁工业是国民经济的重要基础产业，我国又是世界上最大的钢材生产大国，随着后工业时代的来临，大量废钢的产生，使用该法可最大限度使用回收废钢。可以大量节约矿石、焦炭，减少碳排放和二氧化硫、氮氧化物污染。同时也节约了生产成本。
由于钢铁工业面临一系列严峻的挑战，为了提升其核心竞争力和持续发展的后动力，需要解决好降低成本，提高质量和保护环境等问题。使用该法实现了计算机智能炼钢和原料经济型、科学性选择，减少了浪费、环境污染和降低生产成本诸多难题。
发明内容
本发明克服了现有技术存在的不足，提供了一键式智能炼钢方法，精确控制原料辅料加入量，实现自动化炼钢，节约了原料投入，提高了生产效益。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一键式智能炼钢方法，按下述步骤执行：第一步：按照转炉的大小确定其炉容比，一般要求≥0.95m3/t；
第二步：确定每炉的装入量及出钢量；
第三步：根据计算回归方程
式中，CSN为冷却料比；
A为冷却介质品种；
a为冷却介质的冷却系数；
M为装入炉内的铁水、废钢总重量，即装入量，单位为t；
i为冷却介质的种类；
将生产中相对准确的一炉的装入量、石灰、白云石、废钢......等冷却介质及冷却系数带入，计算出CsN；
第四步：计算出出钢量；
第五步：根据铁水含[Si]量，计算出石灰加入量和生成的(SiO2)量
第六步：根据渣中要求的(MgO)量和正常情况下渣中(FeO),计算渣量；
第七步：根据白云石中带入的(CaO)修正石灰加入量；
第八步：根据每吨钢氧耗量，确定供氧时间；
第九步：根据氧耗量确定终点结束时间。
第十步：如果该炉命中，利用CS分别计算出不同冷却介质品种搭配时各自的加入量；
如果钢炉没有命中，则根据第一炉实际计算结果，重新确定冷却介质品种的加入重量；
以上计算均为计算机完成，实现一键式智能炼钢。
优选地，所述第三步至第十步中，控制冷却介质品种的数量，能快速得到正确的CSN值。
本发明与现有技术相比具有的有益效果是：本发明是在规范原燃料的品种和品质的前提下，完善过程自动检验和自动调整，使各种作业标准化和自动化，根据用户要求减少人为因素对产品质量的影响，实现自动化生产。这样可以生产出更高质量的钢材，降低成本，提高钢铁企业的竞争力。
具体实施方式
本发明一键式智能炼钢方法，按下述步骤执行：
第一步：按照转炉的大小确定其炉容比，一般要求≥0.95m3/t；
第二步：确定每炉的装入量及出钢量；
第三步：根据计算回归方程
式中，CSN为冷却料比；
A为冷却介质品种；
a为冷却介质的冷却系数；
M为装入炉内的铁水、废钢总重量，即装入量，单位为t；
i为冷却介质的种类；
将生产中相对准确的一炉的装入量、石灰、白云石、废钢......
等冷却介质及冷却系数带入，计算出CsN；
第四步：计算出出钢量；
第五步：根据铁水含[Si]量，计算出石灰加入量和生成的(SiO2)量
第六步：根据渣中要求的(MgO)量和正常情况下渣中(FeO),计算渣量；
第七步：根据白云石中带入的(CaO)修正石灰加入量；
第八步：根据每吨钢氧耗量，确定供氧时间；
第九步：根据氧耗量确定终点结束时间。
第十步：如果该炉命中，利用CS分别计算出不同冷却介质品种搭配时各自的加入量；
如果钢炉没有命中，则根据第一炉实际计算结果，重新确定冷却介质品种的加入重量；
以上计算均为计算机完成，实现一键式智能炼钢。
优选地，所述第三步至第十步中，控制冷却介质品种的数量，能快速得到正确的CSN值。
下面以冶炼HRB400(E)为例，对本发明进行详细的解释。
其中，HRB400(E)的参数如表一所示：
表一
C Si Mn S P ℃
铁水 4.0 0.5 0.25 0.04 0.15 1250
铁块 4.0 0.6 0.25 0.07 0.15 25
废钢 0.3 0.2 0.35 0.05 0.50 25
备注：以上参数除温度外，其余均为重量百分比，实际含量会在该数值上和/或下有所波动。
添加的石灰和生白云石的参数如表二所示：
表二
CaO SiO2 MgO S 粒度 活性度
石灰 85 2.5 —— 0.05 10-40 4mol
生白云石 20 —— 18 —— 10-40 ——
第一，根据表一中可知：
1、铁水中Si元素的含量为0.5％，而Si元素在吹入氧气时，会发生Si+O2＝SiO2中，SiO2与Si的比值得到2.14，考虑到P元素的存在，将该比值校正为2.2；
所以，每吨铁水中，SiO2的重量M(SiO2)＝2.2×0.5％×1000kg＝11kg。
2、每吨铁水中在炼钢过程中需石灰的重量为：
碱度R＝3，且则需要的M(CaO)＝3×M(SiO2)＝3SiO2×11＝33kg。
根据表二，在添加的石灰中，CaO的重量百分比为85％，SiO2的重量百分比为2.5％，则，需要加入的石灰重量
因此，每吨钢水中加入石灰量为42.58kg,产生SiO2量为11kg的SiO2。
根据常识，出钢后的渣中，主要成分为MgO、FeO、SiO2和CaO，其中，MgO的重量百分占比为8％，FeO的重量百分占比为15％，则剩下的SiO2和CaO的1-8％-15％＝77％。
每吨钢水出钢后，
因此，渣中MgO的重量M(MgO)＝69.58×8％＝5.57kg。
根据表二可知，渣中的MgO全部来自于生白云石，且所占重量百分比为18％，因此每吨钢水中生白云石的加入量为：
生白云石中CaO的重量百分比的含量为20％，则生白云石中带入的CaO重量为：M1(CaO)＝30.94×20％＝6.19kg
而增加上述6.19kg当量的CaO相当于添加石灰
因此，每吨钢水中实际加入的石灰重量为：42.58-7.99＝34.59kg。
假设每炉的出钢量为60t，则消耗石灰的重量为：34.59×10-3×60＝2.08t，消耗的生白云石的重量为：30.94×10-3×60＝1.86t。
第二，按损耗10％计算，每炉的装入量
第三，根据经验公式：
式中，CSN为冷却料比，且CSN为定值；
A为冷却介质品种；
a为冷却介质的冷却系数；
M为装入炉内的铁水、废钢总重量，单位为t；
i为装入介质的数量。
表三：常见冷却介质和冷却系数
冷却介质品种 石灰 废钢 生白云石 返矿 污泥球 铁块
冷却系数 1 3 3 3 3 0.6
假定CSN＝30，且假定原料中仅加入废钢，结合表三数据，
得出，M(废钢)＝19.92t，即装入量为66.67t的炉中，废钢的最大加入量为19.92t，低于或高于19.92t，不仅不会增加出钢量，反而会损耗能量。
第四，如果钢炉命中，则证明假定的CSN＝30成立，如果钢炉命中没有命中，则根据数值偏移的大小，对CSN＝30进行上下调整，直至钢炉恰好命中。
第五，如果原料中除了加入废钢，还加入诸如污泥球及返矿等，则也能得到:M(废钢)×1+M(污泥球)×3+M(返矿)×3＝定值，这时候，根据工厂自由原料，可以随机组合废钢、污泥球和返矿的加入量，即可实现精确的原料加入。
第六，将上述参数输入计算机中，通过计算机控制加入量，达到一键式智能练钢。
上面结合实施例对本发明的作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (2)

1.一键式智能炼钢方法，其特征在于，按下述步骤执行：
第一步：按照转炉的大小确定其炉容比，一般要求≥0.95m3/t；
第二步：确定每炉的装入量及出钢量；
第三步：根据计算回归方程：
C S N = Σ i = 1 n A i · a i M % ;
式中，CSN为冷却料比；
A为冷却介质品种；
a为冷却介质的冷却系数；
M为装入炉内的铁水、废钢总重量，即装入量，单位为t；
i为冷却介质的种类；
将生产中相对准确的一炉的装入量和冷却介质及冷却系数代入，计算出CsN；
第四步：计算出出钢量；
第五步：根据铁水含Si量，计算出石灰加入量和生成的SiO2量；
第六步：根据渣中要求的MgO量和正常情况下渣中FeO,计算渣量；
第七步：根据白云石中带入的CaO修正石灰加入量；
第八步：根据每吨钢氧耗量，确定供氧时间；
第九步：根据氧耗量确定终点结束时间；
第十步：如果该炉命中，利用CS分别计算出不同冷却介质品种搭配时各自的加入量；
如果钢炉没有命中，则根据第一炉实际计算结果，重新确定冷却介质品种的加入重量；
以上计算均为计算机完成，实现一键式智能炼钢。
2.根据权利要求1所述的一键式智能炼钢方法，其特征在于，所述第三步至第十步中，控制冷却介质品种的数量，能快速得到正确的CSN值。
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