CN110991916A - 一种铸坯质量判定系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种铸坯质量判定系统和方法，属于钢铁冶炼技术领域。系统包括数据采集、数据存储、模型建立、数据处理和质量评定五个模块；数据采集模块采集原料准备工序、转炉工序、精炼工序和连铸工序的过程工艺质量因子参数，模型建立模块基于采集的参数建立质量因子模型，数据处理模块基于质量因子模型计算出铸坯质量总风险系数R总，质量评定模块将铸坯质量总风险系数R总与规则库进行对比评定出铸坯质量等级。本发明综合考虑了原料准备工序、转炉工序、精炼工序和连铸工序中的铸坯质量影响因子，大幅提高了铸坯内部质量判定的准确性，并可自动生成铸坯等级，减少了因前工序质量问题到后工序造成的质量改判和降级量损失，提高了订单兑现率。
Description
技术领域
本发明涉及钢铁冶炼技术领域，具体是一种铸坯质量判定系统和方法。
背景技术
随着高级别钢种的开发，特别是汽车面板的开发，用户对铸坯的质量要求越来越高，不仅要求铸坯的化学成分和表面质量满足要求，同时对铸坯的内部质量要求也越来越高。目前单纯对铸坯的成分和表面质量预报相对比较容易实现，但对于铸坯的内部质量，如夹杂或孔洞，不容易被发现，需要到后工序生产过后，甚至要到用户使用时才能被发现，常常会造成较大损失。而且铸坯内部质量影响因素繁多，再加上信息跟踪反馈周期长、数据量大，不利于铸坯内部质量改进。
经检索，公开号为CN102319883A的专利文献公开了一种连铸坯质量在线预报的控制方法，其采用二级控制软件，将基于专家系统、数理统计和神经网络的综合质量预测规则程序化，通过二级控制软件和一级基础自动化控制系统数据通讯，实现连铸生产过程的铸坯质量的自动预测。公开号为CN102896289A的专利文献公开了一种实现铸坯实时跟踪的系统和方法，该系统包括铸坯切割模块、质量信号处理模块、结晶器液面波动计算模块、过渡坯计算模块、过热度计算模块和铸坯与异常事件匹配模块；通过铸坯实时跟踪，实现了对铸坯的自动判定。公开号为CN107321947A的专利文献公开了一种自动跟踪单支连铸坯质量的方法，其通过采集铸坯自动喷号机的喷号时刻，以铸机恒拉速为基础，结合定尺信息以及出坯辊道运转速度，实现对本支铸坯在结晶器内的液面波动、拉速及对应的中包温度的自动跟踪，实现对单支铸坯生产过程的可追溯性。
上述现有技术中对铸坯质量的判定主要基于连铸工艺参数来进行预报判定，而未考虑到前工序对铸坯质量的影响和后工序质量反馈对判定规则，因此，现有铸坯质量判定方法不能保证铸坯质量判定的准确性。
发明内容
发明要解决的技术问题
针对现有技术中铸坯质量判定方法不能保证铸坯质量判定的准确性的问题，本发明提供了一种铸坯质量判定系统和方法，综合考虑了原料准备工序、转炉工序、精炼工序和连铸工序中对铸坯质量产生影响的过程工艺质量因子参数，可以大幅提高了铸坯内部质量判定的准确性，并可自动生成铸坯等级，不同等级的铸坯采用不同方式进行处理，减少了因前工序质量问题到后工序造成的质量改判和降级量损失，提高了订单兑现率。
技术方案
为解决上述问题，本发明提供的技术方案为：
一种铸坯质量判定系统，包括
数据采集模块，其用于采集工艺质量因子参数，所述工艺质量因子参数包括原料准备工序过程工艺质量因子参数、转炉工序过程工艺质量因子参数、精炼工序过程工艺质量因子参数和连铸工序过程工艺质量因子参数；以及
模型建立模块，其基于所述工艺质量因子参数，建立质量因子模型；以及
数据处理模块，其基于所述质量因子模型，计算出铸坯质量总风险系数R总；以及
质量评定模块，其基于将所述铸坯质量总风险系数R总与规则库进行对比，以对铸坯质量进行分级评定。
进一步地，进一步地，还包括数据存储模块，其用于存储采集的所述工艺质量因子参数。
进一步地，所述数据采集模块、数据存储模块、模型建立模块、数据处理模块和质量评定模块集成在工控机中。
进一步地，在所述规则库中设置基准参数R1和R2，R1<R2；所述R1和R2为综合考虑钢种和用户使用要求设定的常数，其数值越小代表同等级钢种铸坯的要求越高。
一种铸坯质量判定方法，该方法基于上述所述的铸坯质量判定系统对铸坯质量进行判定，步骤包括：
S01、利用所述数据采集模块采集所述工艺质量因子参数；
S02、在所述模型建立模块中，利用所述工艺质量因子参数建立质量因子模型；
S03、在所述数据处理模块中，利用所述质量因子模型计算铸坯质量总风险系数R总；
S04、在所述质量评定模块中判定铸坯质量等级，评定的结果分为：
Ⅰ、若R总<R1，则所述质量判定结果是一级铸坯；
Ⅱ、若R1≤R总<R2，则所述质量判定结果是二级铸坯；
Ⅲ、若R总≥R2，则所述质量判定结果是三级铸坯。
进一步地，所述原料准备工序过程工艺质量因子参数包括铁水中Cu、Ni、Cr、Mo和As元素含量、转炉装入回炉钢水量以及优质废钢占废钢用量比例中的一项或多项。
进一步地，所述转炉工序过程工艺质量因子参数包括转炉补吹次数、转炉终点活度氧含量、转炉下渣监控指数和转炉终渣Tfe含量中的一项或多项。
进一步地，所述精炼工序过程工艺质量因子参数包括RH精炼总铝加入量、RH出站钢水全氧含量、RH吹氧量、RH洗槽钢水脱碳结束活度氧和LF炉脱硫率中的一项或多项。
进一步地，所述连铸工序过程工艺质量因子参数包括钢包烧氧引流状态信号、铸坯裸浇状态信号、换包期间钢包提前来渣状态信号、中间包过热度、RH精炼出站Als含量与连铸中间包Als含量差值、中间包钢水全氧含量、结晶器钢水全氧含量、中包钢水吨位、塞棒开口度下降值、塞棒开口度上升值、结晶器液面手动控制状态信号、结晶器液面波动值、连铸粘接预报状态信号、拉速变动量、连铸头坯状态标识信号、连铸尾坯状态标识信号中的一项或多项。
进一步地，所述铸坯质量总风险系数R总＝∑Ri＝∑Xi*fi，其中，
Ri为i项工艺质量因子参数对铸坯质量影响的质量风险系数；
Xi为i项工艺质量因子参数的参数值；
fi为i项工艺质量因子参数对应的质量风险权重系数。
有益效果
采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：
(1)本发明提供的一种铸坯质量判定系统，通过设置数据采集模块采集原料准备工序、转炉工序、精炼工序和连铸工序的过程工艺质量因子参数，并利用模型建立模块基于采集的工艺质量因子参数建立质量因子模型，利用数据处理模块基于质量因子模型计算出铸坯质量总风险系数R总，再通过质量评定模块将所述铸坯质量总风险系数R总与规则库进行对比，以对铸坯质量进行分级评定，能够实现铸坯内部质量的自动判定和评级，且评级结果的准确性高；
(2)本发明提供的一种铸坯质量判定系统，利用数据存储模块存储采集的工艺质量因子参数，并建立工艺质量因子参数库，在长期生产过程中，可通过不断矫正和完善工艺质量因子参数库中的参数，逐步提高评级结果的准确性；
(3)本发明提供的一种铸坯质量判定方法，实现了铸坯内部质量的自动判定和评级，极大地提高铸坯判定速度，减少因前工序问题造成的质量改判和降级量，订单合同兑现率由使用前的40％提高到90％以上；铸坯质量综合判定后，现场操作和管理人员能及时了解铸坯判定情况，当铸坯质量异常时，能及时对生产控制情况作出反应，防止降级铸坯大量出现；
(4)本发明提供的一种铸坯质量判定方法，质量风险权重系数fi能够根据后工序质量情况统计进行优化，长期不断优化各参数的质量风险权重系数优化，让各质量风险权重系数更加准确，评级结果的准确性会越来越高。
附图说明
图1、铸坯质量判定流程示意图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，目的是帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解，并有助于其实施。
实施例1
本实施例中的一种铸坯质量判定系统，包括数据采集模块、数据存储模块、模型建立模块、数据处理模块和质量评定模块，所述数据采集模块、数据存储模块、模型建立模块、数据处理模块和质量评定模块集成在工控机中。其中：数据采集模块用于采集基础自动化控制单元、过程控制单元和制造执行单元中的工艺质量因子参数，所述工艺质量因子参数包括原料准备工序过程工艺质量因子参数、转炉工序过程工艺质量因子参数、精炼工序过程工艺质量因子参数和连铸工序过程工艺质量因子参数；数据存储模块用于存储采集的所述工艺质量因子参数；模型建立模块基于所述工艺质量因子参数，建立质量因子模型；数据处理模块基于所述质量因子模型，计算出铸坯质量总风险系数R总；质量评定模块基于将所述铸坯质量总风险系数R总与规则库进行对比，以对铸坯质量进行分级评定。
本实施例中，所述规则库中设置基准参数R1和R2，R1<R2；所述R1和R2为综合考虑钢种和用户使用要求设定的常数，其数值越小代表同等级钢种铸坯的要求越高。
一种基于本实施例中的铸坯质量判定系统的铸坯质量判定方法，如图1中所示，步骤包括：
S01、利用所述数据采集模块采集所述工艺质量因子参数，其中：
所述原料准备工序过程工艺质量因子参数包括铁水中Cu、Ni、Cr、Mo和As元素含量、转炉装入回炉钢水量以及优质废钢占废钢用量比例中的一项或多项；
所述转炉工序过程工艺质量因子参数包括转炉补吹次数、转炉终点活度氧含量、转炉下渣监控指数和转炉终渣Tfe含量中的一项或多项；
所述精炼工序过程工艺质量因子参数包括RH精炼总铝加入量、RH出站钢水全氧含量、RH吹氧量、RH洗槽钢水脱碳结束活度氧和LF炉脱硫率中的一项或多项；
所述连铸工序过程工艺质量因子参数包括钢包烧氧引流状态信号、铸坯裸浇状态信号、换包期间钢包提前来渣状态信号、中间包过热度、RH精炼出站Als含量与连铸中间包Als含量差值、中间包钢水全氧含量、结晶器钢水全氧含量、中包钢水吨位、塞棒开口度下降值、塞棒开口度上升值、结晶器液面手动控制状态信号、结晶器液面波动值、连铸粘接预报状态信号、拉速变动量、连铸头坯状态标识信号、连铸尾坯状态标识信号中的一项或多项；
S02、在所述模型建立模块中，利用所述工艺质量因子参数建立质量因子模型，所述质量因子模型包括控制值Xi和质量风险权重系数fi；
S03、在所述数据处理模块中，利用所述质量因子模型计算得出铸坯质量总风险系数R总，R总＝∑Ri＝∑Xi*fi，其中，
Ri为i项工艺质量因子参数对铸坯质量影响的质量风险系数；
Xi为i项工艺质量因子参数的参数值；
fi为i项工艺质量因子参数对应的质量风险权重系数；
S04、在所述质量评定模块中判定铸坯质量等级，评定的结果分为：
Ⅰ、若R总<R1，则所述质量判定结果是一级铸坯；
Ⅱ、若R1≤R总<R2，则所述质量判定结果是二级铸坯；
Ⅲ、若R总≥R2，则所述质量判定结果是三级铸坯。
为了进一步提高铸坯质量判定的准确性，所述质量风险权重系数fi需要根据后工序质量情况统计进行优化。如按照风险系数大，出现夹杂高的原则，收集大量热轧工序和冷轧工序反馈的夹杂铸坯号和炉号，通过大数据的统计分析，长期不断优化各参数的质量风险权重系数优化，让各质量风险权重系数更加准确。同样，收集大量用户使用效果数据，反查铸坯号和炉号，通过大数据的统计分析，长期不断优化各参数的质量风险权重系数优化，让各质量风险权重系数更加准确。
本实施例中，以铸坯号为1905981003的IF钢为例，取R1＝10，R2＝30，若R总<10，则质量判定结果是一级铸坯，用于生产汽车面板、高级家电面板等；若10≤R总<30，则质量判定结果是二级铸坯，用于生产汽车内板、家电面板等；若R总≥30，则质量判定结果是三级铸坯，用于生产普通用途板。
表1：IF钢(铸坯号：1905981003)全工序生产控制情况
根据表1中相应参数计算出R总＝13.2666，10≤R总＜30，则对该IF钢的质量判定结果是二级铸坯，用于生产汽车内板、家电面板。
本实施例中的铸坯质量判定系统和方法，实现了铸坯内部质量的自动判定和评级，极大地提高铸坯判定速度，减少因前工序问题造成的质量改判和降级量，订单合同兑现率由使用前的40％提高到90％以上；铸坯质量综合判定后，现场操作和管理人员能及时了解铸坯判定情况，当铸坯质量异常时，能及时对生产控制情况作出反应，防止降级铸坯大量出现。
实施例2
本实施例中的一种铸坯质量判定系统，基本方法同实施例1中，不同之处在于，本实施例中以铸坯号为1907831015的管线钢为例，取R1＝20，R2＝40，若R总<20，则质量判定结果是一级铸坯，用于生产直缝焊管线钢产品等；若20≤R总<40，则质量判定结果是二级铸坯，用于非直缝焊管线钢产品等；若R总≥40，则质量判定结果是三级铸坯，用于非管线钢的普通低合金产品。
表2：管线钢(铸坯号：1907831015)全工序生产控制情况
根据表2中相应参数计算出R总＝42.4976，R总≥40，则对该管线钢的质量判定结果是三级铸坯，三级铸坯用于生产非管线钢的普通低合金产品。
实施例3
本实施例中的一种铸坯质量判定系统，基本方法同实施例1和2中，不同之处在于，本实施例中以铸坯号为1922345015的磷强化钢为例，取R1＝15，R2＝40，若R总<15，则质量判定结果是一级铸坯，用于生产汽车面板、高级家电面板等；若15≤R总<40，则质量判定结果是二级铸坯，用于生产汽车内板、家电面板等；若R总≥40，则质量判定结果是三级铸坯，用于生产普通用途板。
表3：磷强化钢(铸坯号：1922345015)全工序生产控制情况
根据表3中相应参数计算出R总＝18.3632，15≤R总<40，则对该磷强化钢的质量判定结果是二级铸坯，二级铸坯用于生产汽车内板、家电面板等。
需要说明的是：上述表1、表2和表3中，控制范围Xi为理想控制参数范围，但是实际情况下，有些参数无法达到相应的控制要求，因此实际生产中选择这些参数时通常选取能够达到的接近该相应控制范围Xi的数值，而非控制范围Xi内的数值。
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种铸坯质量判定系统，其特征在于：包括
数据采集模块，其用于采集工艺质量因子参数，所述工艺质量因子参数包括原料准备工序过程工艺质量因子参数、转炉工序过程工艺质量因子参数、精炼工序过程工艺质量因子参数和连铸工序过程工艺质量因子参数；以及
模型建立模块，其基于所述工艺质量因子参数，建立质量因子模型；以及
数据处理模块，其基于所述质量因子模型，计算出铸坯质量总风险系数R总；以及
质量评定模块，其基于将所述铸坯质量总风险系数R总与规则库进行对比，以对铸坯质量进行分级评定。
2.根据权利要求1所述的铸坯质量判定系统，其特征在于：还包括数据存储模块，其用于存储采集的所述工艺质量因子参数。
3.根据权利要求2所述的铸坯质量判定系统，其特征在于：所述数据采集模块、数据存储模块、模型建立模块、数据处理模块和质量评定模块集成在工控机中。
4.根据权利要求1至3任一所述的铸坯质量判定系统，其特征在于：在所述规则库中设置基准参数R1和R2，R1<R2；所述R1和R2为综合考虑钢种和用户使用要求设定的常数，其数值越小代表同等级钢种铸坯的要求越高。
5.一种铸坯质量判定方法，其特征在于：该方法基于权利要求4中所述的铸坯质量判定系统对铸坯质量进行判定，步骤包括：
S01、利用所述数据采集模块采集所述工艺质量因子参数；
S02、在所述模型建立模块中，利用所述工艺质量因子参数建立质量因子模型；
S03、在所述数据处理模块中，利用所述质量因子模型计算铸坯质量总风险系数R总；
S04、在所述质量评定模块中判定铸坯质量等级，评定的结果分为：
Ⅰ、若R总<R1，则所述质量判定结果是一级铸坯；
Ⅱ、若R1≤R总<R2，则所述质量判定结果是二级铸坯；
Ⅲ、若R总≥R2，则所述质量判定结果是三级铸坯。
6.根据权利要求5所述的铸坯质量判定方法，其特征在于：所述原料准备工序过程工艺质量因子参数包括铁水中Cu、Ni、Cr、Mo和As元素含量、转炉装入回炉钢水量以及优质废钢占废钢用量比例中的一项或多项。
7.根据权利要求5所述的铸坯质量判定方法，其特征在于：所述转炉工序过程工艺质量因子参数包括转炉补吹次数、转炉终点活度氧含量、转炉下渣监控指数和转炉终渣Tfe含量中的一项或多项。
8.根据权利要求5所述的铸坯质量判定方法，其特征在于：所述精炼工序过程工艺质量因子参数包括RH精炼总铝加入量、RH出站钢水全氧含量、RH吹氧量、RH洗槽钢水脱碳结束活度氧和LF炉脱硫率中的一项或多项。
9.根据权利要求5所述的铸坯质量判定方法，其特征在于：所述连铸工序过程工艺质量因子参数包括钢包烧氧引流状态信号、铸坯裸浇状态信号、换包期间钢包提前来渣状态信号、中间包过热度、RH精炼出站Als含量与连铸中间包Als含量差值、中间包钢水全氧含量、结晶器钢水全氧含量、中包钢水吨位、塞棒开口度下降值、塞棒开口度上升值、结晶器液面手动控制状态信号、结晶器液面波动值、连铸粘接预报状态信号、拉速变动量、连铸头坯状态标识信号、连铸尾坯状态标识信号中的一项或多项。
10.根据权利要求5至9任一所述的铸坯质量判定方法，其特征在于：所述铸坯质量总风险系数R总＝∑Ri＝∑Xi*fi，其中，
Ri为i项工艺质量因子参数对铸坯质量影响的质量风险系数；
Xi为i项工艺质量因子参数的参数值；
fi为i项工艺质量因子参数对应的质量风险权重系数。
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