CN109034665A - 一种连铸坯过程数据历程信息跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,在液态钢水连续浇铸成一定规格形状的固态钢坯过程中,沿连铸坯运行方向,把连铸坯按一定长度虚拟划分成若干个单元块,每个单元块作为独立的信息单元,包括自身属性、工况数据属性、生产信号属性和生产事件属性等信息。对每个单元块从钢水凝固开始点进行数据跟踪,数据按照一定周期连续记录保存,至控制结束点终止记录,形成连铸坯对应动态跟踪数据。与现有的工艺过程记录方式相比,该方法增强了连铸坯过程数据与产品及部位的对应性,使查询数据更为真实,使用更为便利。该动态跟踪数据可用于对连铸坯质量影响分析,根据分析结果调整连铸工艺过程控制,以更有效地控制连铸坯质量,减少残次品。
Description
技术领域
本发明属于钢铁冶金技术领域,特别是涉及一种连铸坯过程数据历程信息跟踪方法。
背景技术
连铸是把液态钢水连续浇铸成一定规格形状的固态合格钢坯的冶金工艺。成分合格的钢水浇注成一定形状的连铸坯,在钢水凝固成型过程中,钢液流动、传热、传质、相变及气泡运动等诸多复杂物理现象影响着连铸坯的质量,而与这些物理现象息息相关的是连铸过程的工况数据、信号以及生产事件。由于连铸本身的时变性和非线性特性,连铸坯质量缺陷产生往往是诸多生产过程数据和事件相互耦合而导致的。因此,对连铸过程中的生产数据和事件进行跟踪记录,是连铸坯质量控制和分析的一个重要环节。
现有的生产过程管理系统、连铸坯质量跟踪与判定或者连铸质量数据平台等二级系统,能实时对生产过程数据、质量事件和铸坯质量情况等进行存储,但这些系统往往只是把实时采集的数据存储起来,并没有为连铸坯建立全过程的历程信息档案,连铸坯实物与其对应的数据关联性容易脱节,即没有完全把连铸坯的质量和连铸坯的生产历程直接对应起来,当出现质量异议时,需要追溯生产历程数据和事件来分析质量问题,有时候会出现连铸坯实物的质量问题点和追溯到的生产过程数据对应不匹配的现象,导致分析结果存在错误。
此外,随着钢铁工业信息化平台的建设,机器学习和数据挖掘技术越来越受冶金工作者所关注,而无论是机器学习还是数据挖掘技术,首要解决的问题是正确的数据样本,即连铸坯质量和连铸坯历程数据信息完全一一对应。因此,有效的连铸坯过程数据历程信息全过程跟踪,对连铸坯质量控制和分析具有着重要的意义。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足,本发明提供了一种连铸坯过程数据历程信息跟踪方法。本发明所采用的技术方案是:
首先沿连铸坯运行方向,把连铸坯按一定长度虚拟划分成若干个单元块,以每个单元块作为独立的信息单元,从钢水凝固开始点起始,按照一定周期连续对每个单元块承载的信息数据进行跟踪监测,记录至控制结束点终止,形成完整的连铸坯对应动态跟踪数据档案。可以把钢水凝固开始点(一般取结晶器弯月面)看成单元块出生点,控制结束点看成单元块消失点,单元块从出生点沿连铸坯运行方向行进到消失点的行进时长看成是单元块的寿命,控制结束点由用户自定义,一般取连铸坯切割后最大定尺末端点位置。
作为优选方案,对连铸坯虚拟划分的每个单元块长度相等,单元块长度小于200mm,以保证过程数据采集记录的均匀与密度,增强数据使用与分析的可靠性。
每个单元块都是独立的信息单元,单元块作为独立的信息单元承载的信息数据包括但不限于单元块自身属性、生产工况数据属性、生产信号属性和生产事件属性。
单元块自身属性包括:单元块的长度、断面尺寸、所处位置、行进时长等。
生产工况数据属性包括:钢包炉号、钢种、钢水成分、钢包内钢水温度、中包内钢水温度、拉坯速度、结晶器液位、结晶器振动参数、结晶器电磁搅拌电流、结晶器电磁搅拌频率、结晶器水口插入深度、结晶器水流量、结晶器进出水温差、结晶器进水温度、二冷区冷却水总管压力、二冷区各冷却回路实际水量、二冷区各冷却回路设定水量、二冷区各冷却回路冷却水压力、二冷区压缩空气总管压力、二冷区各冷却回路压缩空气压力、二冷区各冷却回路压缩空气流量、二冷区电磁搅拌电流、二冷区电磁搅拌频率、凝固末端电磁搅拌电流、凝固末端电磁搅拌频率、拉矫机/扇形度的设定辊缝、拉矫机/扇形度的实际辊缝、拉矫机/扇形度的实际压力、铸坯实际定尺、铸坯基准定尺、铸坯基准重量、铸坯实际重量等过程参数。
生产信号属性包括:开浇信号、停浇信号、出尾坯信号、换中包信号、换水口信号、切割信号和称重信号等生产信号。
生产事件属性指连铸生产过程中出现的错误动作、事件或故障,包括离散事件和越限事件。其中,离散事件包括:换大包,中包快换、塞棒抖动(不稳定),拉速波动,液位波动、出尾坯以及结晶器震动不稳定等诸多不稳定因素;越限事件包括:比如钢水成分、水量、中包温度、辊缝(压力)及拉速等超过允许范围导致的事件。
实际生产过程中,每个单元块从出生开始起开始跟踪过程信息,单元块按照数据记录周期进行成长,每成长一次,根据其所在的位置记录相应的数据,循环往复地对单元块进行数据记录,直到单元块到达控制区结束点(终点)。在一个数据记录周期内,如果连铸坯向前移动的距离大于或等于一个单元块长度,则会在钢水凝固开始点(出生点)生成新的单元块,在控制区内的单元块行进成长,在控制区结束点(终点)将有单元块消失,整个生产过程连续不断;反之,在一个数据记录周期内,如果连铸坯向前移动的距离小于一个单元块长度,不会在钢水凝固开始点(出生点)生成新的单元块,直到累计运行距离大于或等于单元块长度。当单元块在一个周期时间内沿连铸坯运行方向前进的距离不大于单元块沿连铸坯运行方向的长度时,可保证单元块在每一长度节点上都至少有一次信息记录。到达控制区结束点的单元块的信息包含了单元块在成长过程中的所有过程数据历程信息,此时,不需要对这些数据信息再进行连铸坯生产过程数据回溯,就可进行连铸坯质量或者重量的分析。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:采用对连铸坯虚拟划分信息化单元块的方式实现了连铸坯过程数据的全生产历程信息跟踪和记录,为连铸坯质量控制和分析提供了较好的数据支持平台。
附图说明
图1为单元块划分示意图;
图2为单元块作为独立的信息单元承载的信息数据分解图;
图3为某单元块的拉坯速度历程。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进一步说明。
一种连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,如图1所示,首先沿连铸坯运行方向,把连铸坯按一定长度(1~200mm)虚拟划分成若干个单元块Ei(i=1,2,……,n),单元块从钢水凝固开始点(一般取结晶器弯月面,定义为E1)生成,在用户自定义的控制结束点(一般取连铸坯最大定尺头部,定义为En)消失。每个单元块都成为独立的信息单元,如图2所示。对单元块记录长度、断面尺寸、所处位置、行进时长等单元块自身属性,记录钢包炉号、钢种、钢水成分、钢包内钢水温度、中包内钢水温度、拉坯速度、结晶器液位、结晶器振动参数、结晶器电磁搅拌电流、结晶器电磁搅拌频率、结晶器水口插入深度、结晶器水流量、结晶器进出水温差、结晶器进水温度、二冷区冷却水总管压力、二冷区各冷却回路实际水量、二冷区各冷却回路设定水量、二冷区各冷却回路冷却水压力、二冷区压缩空气总管压力、二冷区各冷却回路压缩空气压力、二冷区各冷却回路压缩空气流量、二冷区电磁搅拌电流、二冷区电磁搅拌频率、凝固末端电磁搅拌电流、凝固末端电磁搅拌频率、拉矫机/扇形度的设定辊缝、拉矫机/扇形度的实际辊缝、拉矫机/扇形度的实际压力、铸坯实际定尺、铸坯基准定尺、铸坯基准重量、铸坯实际重量等过程参数的生产工况数据属性;记录开浇信号、停浇信号、出尾坯信号、换中包信号、换水口信号、切割信号和称重信号等生产信号属性;记录换大包,中包快换、塞棒抖动(不稳定),拉速波动,液位波动、出尾坯、结晶器震动不稳定等诸多找反映不稳定因素离散事件的生产事件属性,以及记录钢水成分、水量、中包温度、辊缝压力、拉速等超过允许范围导致的越限事件的生产事件属性。
实际生产过程中,每个单元块从出生开始起开始跟踪过程信息,单元块按照数据记录周期进行成长,每成长一次,根据其所在的位置记录相应的数据,单元块循环往复地进行数据记录,直到单元块到达控制区终点。每一个数据记录周期,如果单元块向前移动的距离大于单元块长度,则新的单元块生成,在控制区内的单元块进行成长,大于控制区位置的单元块消失;反之,则单元块仅记录数据,直到累计运行距离大于单元块长度。到达控制区终点的单元块的信息包含了单元块在成长过程中的所有过程数据历程信息,此时,不需要对这些数据信息再进行连铸坯生产过程数据回溯,就可进行连铸坯质量或者重量的分析。
以某钢厂生产断面尺寸为160mm×160mm的连铸坯记录中包钢水温度和拉坯速度为例,连铸机最大定尺的铸坯头部所在的位置为距离结晶器弯月面40m,每个单元块的长度都划分为10mm,则本示例单元块个数n=4000。数据记录周期1s,某个时刻拉坯速度3m/min,则一个记录周期内,连铸坯运行距离s=50mm,产生5个新的单元块,这5个新的单元块每个单元块的中包钢水温度为T0=1545℃,拉坯速度为3m/min。下一个记录周期,如果拉坯速度变成2.4/min,中包钢水温度变成1544℃,铸坯运行距离s=40mm,则新产生4个单元块,这4个单元块每个单元块的中包钢水温度为T0=1544℃,拉坯速度为2.4m/min。上一次产生的5个单元块向前运行40mm,每个单元块的中包钢水温度依旧为T0=1545℃,拉坯速度有2个历程数据:3m/min,2.4m/min。中包钢水温度不变是因为当前的中包钢水温度只影响初生成的单元块,对已经生成的单元块已经不产生影响。如此往复按周期记录,则当这5个单元块在每个记录周期逐次运行到控制区终点时,其每个单元块的中包钢水温度依旧为T0=1535℃,但是拉坯速度采集有m个拉速数据,图3所示,为某个单元块的拉坯速度历程。可以对每个单元块的钢水中包温度和拉坯速度数据进行分析,来分析钢水温度和拉坯速度对连铸坯重量的影响。例如生产某9000mm的连铸坯,连铸坯重量为1750kg,对划分成的900个单元块的中包温度数据进行加权平均得到此块连铸坯的平均中包温度为1542.5℃;而生产下一个9000mm的连铸坯,连铸坯重量为1752kg,对此划分成的另外900个单元块的中包温度数据进行加权平均得到此块连铸坯的平均中包温度为1540.8℃;可以分析得到连铸坯重量受钢水温度降低而变重的结论,同样对多块连铸坯重量与中包平均温度进行分析和公式拟合,可以得到连铸坯重量与中包温度影响的计算公式,用于生产过程中根据中包温度情况实时修正定尺,提高连铸坯重量控制精度。
Claims (11)
1.一种连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:沿连铸坯运行方向,把连铸坯虚拟划分成若干个单元块,以每个单元块作为独立的信息单元,从钢水凝固开始点起始,按照一定周期连续对每个单元块承载的信息数据进行跟踪监测,记录至控制结束点终止,形成完整的连铸坯对应动态跟踪数据。
2.根据权利要求1所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述控制结束点设置在连铸坯切割后最大定尺末端。
3.根据权利要求1中所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述单元块作为独立的信息单元承载的信息数据包括单元块自身属性、生产工况数据属性、生产信号属性和生产事件属性。
4.根据权利要求3中所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述单元块自身属性包括单元块的单元块长度、断面尺寸、所处位置、行进时长。
5.根据权利要求3中所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述单元块生产工况数据属性包括钢包炉号、钢种、钢水成分、钢包内钢水温度、中包内钢水温度、拉坯速度、结晶器液位、结晶器振动参数、结晶器电磁搅拌电流、结晶器电磁搅拌频率、结晶器水口插入深度、结晶器水流量、结晶器进出水温差、结晶器进水温度、二冷区冷却水总管压力、二冷区各冷却回路实际水量、二冷区各冷却回路设定水量、二冷区各冷却回路冷却水压力、二冷区压缩空气总管压力、二冷区各冷却回路压缩空气压力、二冷区各冷却回路压缩空气流量、二冷区电磁搅拌电流、二冷区电磁搅拌频率、凝固末端电磁搅拌电流、凝固末端电磁搅拌频率、拉矫机/扇形度的设定辊缝、拉矫机/扇形度的实际辊缝、拉矫机/扇形度的实际压力、铸坯实际定尺、铸坯基准定尺、铸坯基准重量、铸坯实际重量。
6.根据权利要求3中所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述生产信号属性包括开浇信号、停浇信号、出尾坯信号、换中包信号、换水口信号、切割信号和称重信号。
7.根据权利要求3中所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述生产事件属性包括离散事件和越限事件。
8.根据权利要求7中所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述离散事件包括换大包,中包快换、塞棒抖动、拉速波动、液位波动、出尾坯以及结晶器震动不稳定。
9.根据权利要求7中所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述越限事件包括钢水成分越限、水量越限、中包温度越限、辊缝压力越限及拉速越限。
10.根据权利要求1-9中之一所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述每个单元块长度相等,单元块沿连铸坯运行方向的长度小于200mm。
11.根据权利要求10中所述的连铸坯过程数据历程信息跟踪方法,其特征在于:所述单元块在一个周期时间内沿连铸坯运行方向前进的距离不大于单元块沿连铸坯运行方向的长度。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112077273A (zh) * | 2020-09-18 | 2020-12-15 | 马鞍山钢铁股份有限公司 | 一种拉速变动的板坯质量判定评价系统及方法 |
CN112417217A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-26 | 北京科技大学 | 一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法 |
CN115229149A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-10-25 | 攀钢集团攀枝花钢铁研究院有限公司 | 一种基于压下过程结晶器液位波动的连铸坯坯壳/液芯厚度与凝固终点确定方法 |
CN116611029A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-08-18 | 北京科技大学 | 整个浇次的连铸生产过程参数数据集的生成方法及装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009160620A (ja) * | 2008-01-08 | 2009-07-23 | Jfe Steel Corp | 連続鋳造鋳片の短辺形状測定装置 |
CN101751021A (zh) * | 2008-12-19 | 2010-06-23 | 鞍钢集团工程技术有限公司 | 一种无缝钢管生产过程信息跟踪方法 |
CN102896289A (zh) * | 2012-10-19 | 2013-01-30 | 河北省首钢迁安钢铁有限责任公司 | 一种实现铸坯实时跟踪的系统和方法 |
CN106180619A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-12-07 | 湖南千盟物联信息技术有限公司 | 一种连铸过程智能控制的系统方法 |
CN106890964A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-06-27 | 辽宁科技大学 | 一种中薄板坯连铸动态控制方法 |
CN107321947A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-11-07 | 河钢股份有限公司承德分公司 | 一种自动跟踪单支连铸坯质量的方法 |
CN108261146A (zh) * | 2018-01-18 | 2018-07-10 | 安徽三弟电子科技有限责任公司 | 自记录智能扫地机扫行方法及其控制系统 |
-
2018
- 2018-09-03 CN CN201811023954.9A patent/CN109034665B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009160620A (ja) * | 2008-01-08 | 2009-07-23 | Jfe Steel Corp | 連続鋳造鋳片の短辺形状測定装置 |
CN101751021A (zh) * | 2008-12-19 | 2010-06-23 | 鞍钢集团工程技术有限公司 | 一种无缝钢管生产过程信息跟踪方法 |
CN102896289A (zh) * | 2012-10-19 | 2013-01-30 | 河北省首钢迁安钢铁有限责任公司 | 一种实现铸坯实时跟踪的系统和方法 |
CN106180619A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-12-07 | 湖南千盟物联信息技术有限公司 | 一种连铸过程智能控制的系统方法 |
CN106890964A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-06-27 | 辽宁科技大学 | 一种中薄板坯连铸动态控制方法 |
CN107321947A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-11-07 | 河钢股份有限公司承德分公司 | 一种自动跟踪单支连铸坯质量的方法 |
CN108261146A (zh) * | 2018-01-18 | 2018-07-10 | 安徽三弟电子科技有限责任公司 | 自记录智能扫地机扫行方法及其控制系统 |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112077273A (zh) * | 2020-09-18 | 2020-12-15 | 马鞍山钢铁股份有限公司 | 一种拉速变动的板坯质量判定评价系统及方法 |
CN112077273B (zh) * | 2020-09-18 | 2022-03-01 | 马鞍山钢铁股份有限公司 | 一种拉速变动的板坯质量判定评价系统及方法 |
CN112417217A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-26 | 北京科技大学 | 一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法 |
CN112417217B (zh) * | 2020-10-30 | 2023-08-11 | 北京科技大学 | 一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法 |
CN115229149A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-10-25 | 攀钢集团攀枝花钢铁研究院有限公司 | 一种基于压下过程结晶器液位波动的连铸坯坯壳/液芯厚度与凝固终点确定方法 |
CN115229149B (zh) * | 2022-06-24 | 2024-03-01 | 攀钢集团攀枝花钢铁研究院有限公司 | 一种基于压下过程结晶器液位波动的连铸坯坯壳/液芯厚度与凝固终点确定方法 |
CN116611029A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-08-18 | 北京科技大学 | 整个浇次的连铸生产过程参数数据集的生成方法及装置 |
CN116611029B (zh) * | 2023-07-19 | 2023-09-22 | 北京科技大学 | 整个浇次的连铸生产过程参数数据集的生成方法及装置 |
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