CN108998653B - 一种螺纹钢智能加热控制方法 - Google Patents

一种螺纹钢智能加热控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108998653B
CN108998653B CN201810982255.0A CN201810982255A CN108998653B CN 108998653 B CN108998653 B CN 108998653B CN 201810982255 A CN201810982255 A CN 201810982255A CN 108998653 B CN108998653 B CN 108998653B
Authority
CN
China
Prior art keywords
billet
temperature
furnace
heating
section
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810982255.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108998653A (zh
Inventor
赵家柱
袁永文
王平吉
吴鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Friends Of Sea Energy Saving Technology Co Ltd
Hefei Orient Energy Efficiency Technology Co Ltd
Original Assignee
Shandong Friends Of Sea Energy Saving Technology Co Ltd
Hefei Orient Energy Efficiency Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Friends Of Sea Energy Saving Technology Co Ltd, Hefei Orient Energy Efficiency Technology Co Ltd filed Critical Shandong Friends Of Sea Energy Saving Technology Co Ltd
Priority to CN201810982255.0A priority Critical patent/CN108998653B/zh
Publication of CN108998653A publication Critical patent/CN108998653A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108998653B publication Critical patent/CN108998653B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
    • C21D9/00—Heat treatment, e.g. annealing, hardening, quenching or tempering, adapted for particular articles; Furnaces therefor
    • C21D9/70—Furnaces for ingots, i.e. soaking pits
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
    • C21D11/00—Process control or regulation for heat treatments
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Metallurgy (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Thermal Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Control Of Heat Treatment Processes (AREA)
  • Metal Rolling (AREA)

Abstract

本发明公开了一种螺纹钢智能加热控制方法，涉及螺纹钢生产领域；在钢坯加热炉预热段、加热段、均热段设置多点热电偶，在加热炉预热段、加热段、均热段三段的排烟管道安装废气取样装置，在燃料总管安装燃料热值检测仪，在钢坯加热炉进炉侧和粗轧机进口侧安装温度检测仪检测钢坯入炉前温度和加热后的温度，将钢坯加热后的温度作为因变量，钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比作为自变量，建立多元回归模型，通过解算多元回归模型调整钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比以达到设定钢坯加热后的温度；智能控制加热过程，使温度调整及时、准确，钢坯加热后温差小于30℃。

Description

一种螺纹钢智能加热控制方法
技术领域：
本发明涉及螺纹钢生产领域，具体涉及一种螺纹钢智能加热控制技术。
背景技术：
我国是当之无愧的钢铁大国，新世纪以来的十几年间，我国钢铁工业迅猛发展，粗钢产量快速增加，常年位居世界第一，粗钢产量达8亿吨，约占世界粗钢产量的49.5％。目前全国共有钢铁企业1400余家。其中螺纹钢产量约3亿吨，生产线超过500条。目前国内螺纹钢生产线自动化和智能化水平均较低，对人的依赖度高，成本高。螺纹钢生产近年来工艺发展快速，由原来的单线轧制快速发展为二切分、三切分、四切分、五切分轧制，六切分轧制已试验成功，自动化控制水平有所提高，但智能化控制水平低。
钢坯加热用燃料目前主要用煤气，受煤气热值、压力、温度、检测手段等影响，螺纹钢生产企业在此工序均采用人工判断钢坯加热程度、人工操作方式，造成调整不及时，不准确，燃料消耗高、钢坯加热温度不均匀。为了提高螺纹钢产量及技术经济指标，轧制用钢坯尺寸及重量不断增加，现在普遍使用150×150×12000、165×165×12000规格钢坯，钢坯在加热过程中，钢坯较长、断面大，钢坯加热后温度不均匀，差值达到100℃以上。
发明内容：
本发明所要解决的技术问题在于提供一种螺纹钢智能加热控制技术，在加热过程中不需要采用人工判断，智能控制加热过程，使温度调整及时、准确，钢坯加热后温差小于30℃。
本发明所要解决的技术问题采用以下的技术方案来实现：
一种螺纹钢智能加热控制技术，包括以下步骤：
(1)在钢坯加热炉预热段、加热段、均热段设置多点热电偶，利用加热炉步进周期跟踪钢坯入炉后位置变化，通过热电偶实时检测各段位置温度；
(2)在加热炉预热段、加热段、均热段三段的排烟管道安装废气取样装置，实时对各段的废气进行取样分析，检测废气含氧量、空燃比；
(3)在燃料总管安装燃料热值检测仪，实时检测燃料热值；
(4)在钢坯加热炉进炉侧和粗轧机进口侧安装温度检测仪检测钢坯入炉前温度和加热后的温度；
(5)将步骤(1)-(4)检测的参数输入计算机数据库，并将钢坯加热后的温度作为因变量，钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比作为自变量，建立多元回归模型；
(6)设定钢坯加热后的温度并将其输入多元回归模型，通过解算多元回归模型调整钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比以达到设定钢坯加热后的温度。
所述燃料为高炉煤气或转炉煤气。
所述多元回归模型建立包括以下步骤：
(1)建模：在生产线的加热炉、中轧后、精轧第一段冷却控制后、精轧二段冷却控制后、精轧第三段控制冷却后以及上冷床位置安装传感器，实时采集初始钢温、燃料热值、加热炉温度、加热炉压力、穿水流量、水压、水温、成品速度作为自变量参数，同时采集最终钢温作为因变量参数，在自变量矩阵和因变量矩阵之间建立多元回归模型，模型如下：
Yn＝Xn×pAp
Figure GDA0002245618910000021
Yn香1＝X(n香1)×pAp
式中，Y为因变量矩阵，X为自变量矩阵，A为矩阵系数；n为矩阵行数，p为矩阵列数；
(2)建立、更新数据库：根据多次采集的自变量和因变量参数生成数据库，按照因变量对各个自变量的敏感度进行优先级排序，按照优先级顺序选取参数状态，通过存储不同状态下的因变量和自变量，从数据库中读出与当前状态最接近的参数状态，根据最接近的参数状态调整当前状态，并将调整后的状态参数再次存储到数据库，从而进一步更新数据库，作为下一次控制参数的依据。
本发明提供了一种螺纹钢智能加热控制技术，其有益效果为：钢坯加热控制采取智能控制技术，保证钢坯加热后温度差小于30℃，在加热过程自变量和因变量之间建立多元回归模型，建立数据库，易于通过数据库管理加热温度，相比人工观察判断调整加热温度，具有温度调整及时、准确、节约燃料的特点，而且提高了生产效率，节约了人工成本。
具体实施方式：
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。
实施例1：
一种螺纹钢智能加热控制技术，其特征在于，包括以下步骤：
(1)在钢坯加热炉预热段、加热段、均热段设置多点热电偶，利用加热炉步进周期跟踪钢坯入炉后位置变化，通过热电偶实时检测各段位置温度；
(2)在加热炉预热段、加热段、均热段三段的排烟管道安装废气取样装置，实时对各段的废气进行取样分析，检测废气含氧量、空燃比；
(3)在燃料总管安装燃料热值检测仪，实时检测燃料热值；
(4)在钢坯加热炉进炉侧和粗轧机进口侧安装温度检测仪检测钢坯入炉前温度和加热后的温度；
(5)将步骤(1)-(4)检测的参数输入计算机数据库，并将钢坯加热后的温度作为因变量，钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比作为自变量，建立多元回归模型；
(6)设定钢坯加热后的温度并将其输入多元回归模型，通过解算多元回归模型调整钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比以达到设定钢坯加热后的温度。
所述燃料为高炉煤气或转炉煤气。
和现有加工技术相比，本实施例钢坯加热后温差为25℃，节约人工成本为60元/吨，加热生产效率提高23％。
实施例2：
一种螺纹钢智能加热控制技术，其特征在于，包括以下步骤：
(1)在钢坯加热炉预热段、加热段、均热段设置多点热电偶，利用加热炉步进周期跟踪钢坯入炉后位置变化，通过热电偶实时检测各段位置温度；
(2)在加热炉预热段、加热段、均热段三段的排烟管道安装废气取样装置，实时对各段的废气进行取样分析，检测废气含氧量、空燃比；
(3)在燃料总管安装燃料热值检测仪，实时检测燃料热值；
(4)在钢坯加热炉进炉侧和粗轧机进口侧安装温度检测仪检测钢坯入炉前温度和加热后的温度；
(5)将步骤(1)-(4)检测的参数输入计算机数据库，并将钢坯加热后的温度作为因变量，钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比作为自变量，建立多元回归模型；
(6)设定钢坯加热后的温度并将其输入多元回归模型，通过解算多元回归模型调整钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比以达到设定钢坯加热后的温度。
所述燃料为高炉煤气或转炉煤气。
所述多元回归模型建立包括以下步骤：
(1)建模：在生产线的加热炉、中轧后、精轧第一段冷却控制后、精轧二段冷却控制后、精轧第三段控制冷却后以及上冷床位置安装传感器，实时采集初始钢温、燃料热值、加热炉温度、加热炉压力、穿水流量、水压、水温、成品速度作为自变量参数，同时采集最终钢温作为因变量参数，在自变量矩阵和因变量矩阵之间建立多元回归模型，模型如下：
Yn＝Xn×pAp
Figure GDA0002245618910000041
Yn香1＝X(n香1)×pAp
式中，Y为因变量矩阵，X为自变量矩阵，A为矩阵系数；n为矩阵行数，p为矩阵列数；
(2)建立、更新数据库：根据多次采集的自变量和因变量参数生成数据库，按照因变量对各个自变量的敏感度进行优先级排序，按照优先级顺序选取参数状态，通过存储不同状态下的因变量和自变量，从数据库中读出与当前状态最接近的参数状态，根据最接近的参数状态调整当前状态，并将调整后的状态参数再次存储到数据库，从而进一步更新数据库，作为下一次控制参数的依据。
和现有加工技术相比，本实施例钢坯加热后温差为22℃，节约人工成本为65元/吨，加热生产效率提高24％。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (2)

1.一种螺纹钢智能加热控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）在钢坯加热炉预热段、加热段、均热段设置多点热电偶，利用加热炉步进周期跟踪钢坯入炉后位置变化，通过热电偶实时检测各段位置温度；
（2）在加热炉预热段、加热段、均热段三段的排烟管道安装废气取样装置，实时对各段的废气进行取样分析，检测废气含氧量、空燃比；
（3）在燃料总管安装燃料热值检测仪，实时检测燃料热值；
（4）在钢坯加热炉进炉侧和粗轧机进口侧安装温度检测仪检测钢坯入炉前温度和加热后的温度；
（5）将步骤（1）-（4）检测的参数输入计算机数据库，建立多元回归模型；
所述多元回归模型建立包括以下步骤：
建模：在生产线的加热炉、中轧后、精轧第一段冷却控制后、精轧二段冷却控制后、精轧第三段控制冷却后以及上冷床位置安装传感器，实时采集钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比作为自变量，并将钢坯加热后的温度作为因变量，在自变量矩阵和因变量矩阵之间建立多元回归模型，模型如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
Figure DEST_PATH_IMAGE002
Figure DEST_PATH_IMAGE003
式中，Y为因变量矩阵，X为自变量矩阵，A为矩阵系数；n为矩阵行数，p为矩阵列数；
建立、更新数据库：根据多次采集的自变量和因变量参数生成数据库，按照因变量对各个自变量的敏感度进行优先级排序，按照优先级顺序选取参数状态，通过存储不同状态下的因变量和自变量，从数据库中读出与当前状态最接近的参数状态，根据最接近的参数状态调整当前状态，并将调整后的状态参数再次存储到数据库，从而进一步更新数据库，作为下一次控制参数的依据；
（6）设定钢坯加热后的温度并将其输入多元回归模型，通过解算多元回归模型调整钢坯入炉前温度、燃料热值、废气含氧量、空燃比以达到设定钢坯加热后的温度。
2.根据权利要求1所述的螺纹钢智能加热控制方法，其特征在于，所述燃料为高炉煤气或转炉煤气。
CN201810982255.0A 2018-08-27 2018-08-27 一种螺纹钢智能加热控制方法 Active CN108998653B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810982255.0A CN108998653B (zh) 2018-08-27 2018-08-27 一种螺纹钢智能加热控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810982255.0A CN108998653B (zh) 2018-08-27 2018-08-27 一种螺纹钢智能加热控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108998653A CN108998653A (zh) 2018-12-14
CN108998653B true CN108998653B (zh) 2020-01-07

Family

ID=64594085

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810982255.0A Active CN108998653B (zh) 2018-08-27 2018-08-27 一种螺纹钢智能加热控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108998653B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110184445B (zh) * 2019-07-05 2020-09-11 安徽工业大学 一种加热炉试验装置的试验方法
CN111411215B (zh) * 2020-03-31 2021-09-21 北京科技大学设计研究院有限公司 一种多钢坯对象的炉温综合决策方法
CN118308609B (zh) * 2024-06-05 2024-08-20 湖南省银峰新能源有限公司 钒回收方法及装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6102650B2 (ja) * 2013-09-17 2017-03-29 Ｊｆｅスチール株式会社 連続ラインにおける板温制御方法及び板温制御装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102637020B (zh) * 2011-02-14 2015-12-02 武汉科技大学 一种轧钢加热炉集成型控制系统
JP2015205331A (ja) * 2014-04-23 2015-11-19 株式会社日立製作所 熱間圧延機の制御装置および制御方法
CN104498702A (zh) * 2014-09-03 2015-04-08 周玉杰 一种步进式加热炉及其使用方法
CN106345823B (zh) * 2016-08-31 2018-02-27 北京首钢自动化信息技术有限公司 基于热轧钢卷生产流程的在线实时预测机械性能的方法
CN106991242A (zh) * 2017-04-12 2017-07-28 柳州市同维达豪科技有限公司 一种钢板性能优化的控制方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6102650B2 (ja) * 2013-09-17 2017-03-29 Ｊｆｅスチール株式会社 連続ラインにおける板温制御方法及び板温制御装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN108998653A (zh) 2018-12-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108998653B (zh) 一种螺纹钢智能加热控制方法
CN112001527B (zh) 多特征融合深度神经网络的工业生产过程目标数据预测方法
CN110479776B (zh) 热轧棒线材轧后闭环控冷系统及控制方法
CN103019097B (zh) 一种轧钢加热炉优化控制系统
CN103544273B (zh) 利用模式识别技术对炉况整体状态进行评估的方法
CN108034804B (zh) 一种连退机组炉区能耗建模的方法及系统
CN109108094B (zh) 一种螺纹钢细晶轧制智能控制方法
CN101509812A (zh) 一种冶金加热炉炉内钢坯温度分布检测的软测量方法
CN105955373B (zh) 高炉煤气、焦炉煤气和转炉煤气混合控制方法及系统
CN104894362A (zh) 一种冷热钢坯混装的加热炉炉温设定方法
CN105821170A (zh) 一种高炉多元铁水质量指标软测量系统及方法
CN111795584B (zh) 降低加热炉燃烧废气中氮氧化物含量的控制方法和装置
CN110438331A (zh) 一种加热炉自动燃烧系统
CN117494531B (zh) 一种基于有限元和XGBoost算法的中碳钢脱碳深度预测方法
CN109710976A (zh) 一种轧钢加热炉煤气消耗量预测方法
CN115129005A (zh) 基于工业过程的控制、模型方法、设备和存储介质
CN104561514B (zh) 双蓄热式轧钢加热炉氧化气氛调节方法及其自动控制方法
CN102297451B (zh) 一种加热炉气氛场调控方法
CN113091460A (zh) 一种烧结机余热监控调节方法
CN112329269A (zh) 一种基于工况识别的烧结点火温度建模预测方法
CN116127345B (zh) 基于深度聚类生成对抗网络的转炉炼钢工艺模式设计方法
Dian-yao et al. Self-learning and its application to laminar cooling model of hot rolled strip
CN103162731A (zh) 一种高炉热风炉燃烧效果在线分析及量化方法
CN103088191B (zh) 立式连续退火炉辐射管烧嘴及其换热器的预警方法
CN113325811B (zh) 一种基于记忆与遗忘策略的工业过程异常在线检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant