CN111304388A - 利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于包括以下步骤:利用扫描雷达测量炉顶料面形状,通过不同时间内测得的料面形状估算炉料下降速度,根据数据库比对分析判定当前估算的炉料下降速度对应的炉内气流分布,根据判定的结果调整布料矩阵。本发明的目的就是提升煤气利用率,优化高炉煤气流分布。
Description
技术领域
本发明涉及高炉煤气流调控技术领域,具体涉及一种利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法。
背景技术
高炉是当今世界最大的单体化学反应器,通过在炉顶装入散料矿石和焦炭,在高炉下部鼓入热风来实现高炉的正常生产,高炉生产过程中下部鼓入热风和焦炭燃烧,产生大量的CO和氮气,并将产生的煤气加热到2200-2400℃,热煤气一方面在炉内上升,另一方面加热炉料,通过CO、H2将Fe、Si、Mn、S、P、Ti、K、Na、Zn等元素还原出来,共同构成液态铁水,还原出的铁水、炉渣从高炉中部逐渐汇聚到炉缸中定期排除炉外,实现高炉的正常生产。
从本质上说,高温煤气流在炉内的分布状况决定了炉内温度场分布,从而决定了炉内炉料还原、融化、运动状态及分布,决定了高炉生产的稳定与顺行。
炉内影响气流分布的因素很多,有炉料厚度、炉墙状况、炉缸中渣铁堆积状况、炉料的高温特性、粒度组成等,非常复杂,在生产过程中一般是通过布料矩阵(炉料品种、重量、布料方式等)来实现对气流的调控。
由于高炉是一个密闭的高温高压反应器,上述调节气流的方法只能对气流分布进行大尺度定性调节,布料调整后气流分布是否达到了调节目标只能靠很多手段来间接进行评价。
文献“赵鸿波,炉顶十字测温技术在本钢2号高炉的应用,高炉技术通讯,2003年第9期,P11-13.”中采用十字测温的温度分布来评价气流变化,当炉料分布调整以后,气流分布发生变化,导致炉顶温度分布发生变化,由十字测温装置测量出炉顶混合煤气的温度变化情况来评价气流变化,测量结果受十字测温水冷及煤气混合状况的影响,只能很粗浅地评价煤气流分布,不直接、不精确。
文献“张卫东,高炉炉身煤气自动取样及成分分析系统在攀钢4号高炉上的应用,钢铁,1992年8月,Vol.27,No.8。”中提供了用水平探尺来评价煤气流分布的技术,攀钢1号高炉上的高炉炉身煤气自动取样及成分分析系统,取样探杆在炉身上部水平插人炉内取样侧温。该系统可在10min内检测出沿高炉半径方向上各点CO、CO2、H2的百分含量和温度分布状况,取样管路上设置的三次除尘过滤装置有效地解决了同类设备取样气路易堵塞的问题,该系统在生产和炉况调剂中起到了重要作用。这种方法需要一个庞大的装备,高炉内存有大量炉料,将探杆插入炉内需要巨大的动力,同时需要考虑炉身煤气密封,探杆在炉内收到高温煤气加热、炉料重量挤压等极易发生变形、该方法费时费力,成本高、效果有限。
现有技术还会采用基于红外图像像素矩阵的特征值处理煤气流分布的方法。红外摄像受粉尘、溜槽运动、布料的影响较大,所测得的温度分布波动大,该温度属于炉料温度,和煤气流分布没有必然的联系。模式识别受红外测量效果及分类标准模式的影响。
发明内容
本发明的目的就是针对现有技术的缺陷,提供一种利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,提升煤气利用率,优化高炉煤气流分布。
本发明提供了一种利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于包括以下步骤:
利用扫描雷达测量炉顶料面形状,通过不同时间内测得的料面形状估算炉料下降速度,根据数据库比对分析判定当前估算的炉料下降速度对应的炉内气流分布,根据判定的结果调整布料矩阵。
上述技术方案中,具体包括以下步骤:
每小时对同一批炉料在装料后、下次装料前,用扫描雷达对料面形状进行测量,将测量结果保存于数据库中;
采用5次曲线对扫描雷达获取的离散料面形状进行料面拟合;
根据高炉设计尺存选取沿半径方向上的特征点;
根据两次料面形状的测量计算结果计算下料速度沿特征点的分布,采用5次曲线拟合获取下料速度分布;
比对当前炉料的下料速度分布与案例库中的最佳下料速度分布模式以作出当前气流状态评估;
根据当前气流状态评估结果调整布料矩阵。
上述技术方案中,所述案例库的形成包括以下步骤:
通过步骤A-D获取各批次炉料的下料速度分布,实时测量和计算各批次炉料在不同下料速度分布下的高炉状态参数并进行记录;以利用系数系数为判据判定最佳下料速度分布模式。
上述技术方案中,采用模式识别技术对案例库积累的测量数据进行分类,将不同的下料速度分布分为不同的类别;不同类别的速度分布对应着不同的高炉状态参数,将各个类别的速度分布对应的高炉状态参数统计出来,分别计算其平均值、极值、偏差;以利用系数为判据,用炉况指标最好时的高炉状态参数作为标准对不同类别的速度分布进行气流分布评价,找出最佳的下料速度分布模式并形成评价单元。
上述技术方案中,步骤E中,首先判定当前下料速度分布所属类别,通过查询评价单元获取当前下料速度分布对应的气流分布评价结果。
上述技术方案中,还包括步骤G:调整布料矩阵后,通过步骤A-E评估4-6小时后的气流状态,判断其调整效果是否符合预期;如符合,就维持目前状态,否则,重复步骤F。
上述技术方案中,所述步骤C中,根据高炉设计尺寸,在炉喉高度内有针对性地选择15个特征点进行计算,这15个特征点沿半径方向分布,特征点在以高炉中心为参考点的半径方向的0%、4.5%、11%、19%、26.7%、38.9%、46.7%、53.3%、57.8%、63.3%、68.9%、75.5%、84.4%、93.3%、100%。
上述技术方案中,基于数据库中积累4个月的测量数据,共计24×30×4=2880个,用模式识别技术进行分类,对不同的下料速度分布进行区分。
上述技术方案中,所述高炉状态参数包括炉腹煤气量、热负荷、熔损反应碳量、烧结矿高温性能、进风面积、风速。
本发明意识到气流最大的作用是对炉料的还原与加热,通过获取炉顶料面的下降速度分布直接了解了炉料的加热及还原状况,炉料下降速度直接反映了炉内气流分布的变化。本发明是利用扫描雷达测量炉顶料面形状,通过不同时间内测得的料面形状估算炉料下降速度,炉料下降速度直接反应炉内煤气流分布,通过对一段时间内不同下料速度的模式识别来甄别出最佳下料分布,进而确定最佳气流分布,通过调整布料矩阵实现需要控制的布料及气流,达到提升煤气利用率,优化高炉煤气流分布。
附图说明
图1为本发明的示意图;
图2为具体实施例的料面曲线;
图3为具体实施例的料面下降速度曲线。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明,便于清楚地了解本发明,但它们不对本发明构成限定。
本具体实施例以3200m3高炉为例,提供一种实施案例。一个3200m3高炉,炉顶圆周半径4.5m,炉顶布料设备中上料主皮带倾角为10°8′36.92″,料罐容积70m3,并罐,中心喉管长1.745m,直径0.75m,溜槽矩形,长4m。下料闸开度0—53°,溜槽转速8rpm,溜槽倾动速度1.6°/s。
角位 | 11 | 10 | 9 | 8 | 7 | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 |
溜槽倾角 | 51.0 | 49.0 | 47.2 | 45.0 | 42.8 | 40.3 | 37.7 | 35.0 | 30.0 | 23.0 | 12.0 |
三次布料每个角位的下料量(下表中数据单位是10kg)
矩阵号 | T11 | T10 | T9 | T8 | T7 | T6 | T5 | T4 | T3 | T2 | T1 |
3 | 0 | 0 | 0 | 266 | 266 | 178 | 188 | 181 | 44 | 63 | 232 |
3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2221 | 2054 | 1409 | 1512 | 1 | 0 | 0 |
3 | 0 | 0 | 0 | 1179 | 573 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
上表第一行数据全是是焦炭。
第二行有大烧(占第二行的56.5%),程球(20.3%),南非块(17.5%),其余是小焦和很少的海块。
第三行全是小烧。
炉料堆比重和堆角
品种 | 烧结 | 焦炭 | 块矿 | 球团 |
堆比重(t/m3) | 1.76 | 0.54 | 2.40 | 1.94 |
堆角(°) | 35.8 | 36.2 | 36.3 | 35.1 |
本发明提供了一种利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,具体包括以下步骤
步骤1:料面形状获取:布料后用扫描雷达对料面形状进行测量,将测量结果通过炉顶光缆传输到主控室的计算机中,并保存在数据库中。
步骤2:曲线拟合:为了便于评价不同料线、不同批重、不同品种的料面变化,这里将扫描雷达获取的离散料面形状进行曲线拟合,用5次曲线进行料面拟合,如图2所述。
所获得的料面曲线为:
y=0.011x5-0.133x4+0.616x3-1.414x2+1.416x+1.560
式中y是计算的料面离0米料线的距离;x是炉喉半径坐标,0≤x≤R(炉喉半径,m)。
步骤3:特征点选取:根据高炉设计尺寸,有针对性地选择15个特征点进行计算,这15个特征点沿半径方向分布,特征点在半径方向(以高炉中心为参考点)的0%、4.5%、11%、19%、26.7%、38.9%、46.7%、53.3%、57.8%、63.3%、68.9%、75.5%、84.4%、93.3%、100%,考虑到高炉状况,只研究炉喉高度内的料面下降情况。
步骤4:速度分布样本库构建:通过步骤1-2每小时对同一批炉料在装料后、下次装料前测量两次料面形状,将测量结果传输到计算机中,采用两次测量结果通过步骤3计算炉料下降速度沿炉喉半径方向的分布,并将速度分布用5次曲线拟合出来。对应于特征点0%、4.5%、11%、19%、26.7%、38.9%、46.7%、53.3%、57.8%、63.3%、68.9%、75.5%、84.4%、93.3%、100%的下料速度分布如下表所示,该曲线是烧结矿下料速度,单位mm/s。
回归的5次曲线为:
y=0.020x5-0.201x4+0.612x3-0.591x2+0.389x+1.265
式中y是计算的料面下降速度,mm/s;x是炉喉半径坐标,0≤x≤R(炉喉半径,m),如图3所示。
步骤5:速度分布案例库构建:在数据库中积累4个月的测量数据,共计24×30×4=2880个,将这些数据用模式识别技术进行分类,将不同的下料速度分布区分出来。
以3200m3高炉矿石下料速度分布曲线为例,可以将矿石下料速度分布分为6类。
步骤6:速度分类结果评价单元:不同的速度分布对应着不同的高炉状态参数,将各个类别的速度分布对应的炉腹煤气量、热负荷、熔损反应碳量、烧结矿高温性能区间、风速等参数统计出来,用炉况指标最好时的高炉状态参数作为标准对不同类别的速度分布进行评价,找出最好的下料速度分布模式。
矿石下料速度及关键参数对应规律
以利用系数为判据,可以发现第4类对应于最好的炉况,相应的下料速度分布最优。
步骤7:当前气流状态评估:将获取的当前炉料分布和速度分布案例库中的案例模式进行匹配,找出当前状态的所属类别,通过查询评价单元获取气流分布的评价结果。
如果当前矿石下料速度类别是1,说明高炉下料速度分布不佳,边缘气流较弱,需要进行调整,找出当前下料速度分布对应的料面形状,通过形状的改变来调节高炉半径方向O/C比分布,从而改变气流分布阻力,达到调整下料速度分布改善高炉操作指标的目的;
步骤8:气流调整:根据当前状态的气流分布评价结果,采用合适的布料调剂来逐步调整高炉炉顶煤气流分布。
步骤9:后评估:考虑到高炉生产的滞后性,评估4-6小时后气流模式,判断其调整效果,如达到结果,就维持目前状态,否则,进一步进行布料调整。
本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (9)
1.一种利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于包括以下步骤:
利用扫描雷达测量炉顶料面形状,通过不同时间内测得的料面形状估算炉料下降速度,根据数据库比对分析判定当前估算的炉料下降速度对应的炉内气流分布,根据判定的结果调整布料矩阵。
2.根据权利要求1所述的利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于具体包括以下步骤:
A.每小时对同一批炉料在装料后、下次装料前,用扫描雷达对料面形状进行测量,将测量结果保存于数据库中;
B.采用5次曲线对扫描雷达获取的离散料面形状进行料面拟合;
C.根据高炉设计尺存选取沿半径方向上的特征点;
D.根据两次料面形状的测量计算结果计算下料速度沿特征点的分布,采用5次曲线拟合获取下料速度分布;
E.比对当前炉料的下料速度分布与案例库中的最佳下料速度分布模式以作出当前气流状态评估;
F.根据当前气流状态评估结果调整布料矩阵。
3.根据权利要求2所述的利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于所述案例库的形成包括以下步骤:通过步骤A-D获取各批次炉料的下料速度分布,实时测量和计算各批次炉料在不同下料速度分布下的高炉状态参数并进行记录;以利用系数系数为判据判定最佳下料速度分布模式。
4.根据权利要求3所述的利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于采用模式识别技术对案例库积累的测量数据进行分类,将不同的下料速度分布分为不同的类别;不同类别的速度分布对应着不同的高炉状态参数,将各个类别的速度分布对应的高炉状态参数统计出来,分别计算其平均值、极值、偏差;以利用系数为判据,用炉况指标最好时的高炉状态参数作为标准对不同类别的速度分布进行气流分布评价,找出最佳的下料速度分布模式并形成评价单元。
5.根据权利要求4所述的利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于步骤E中,首先判定当前下料速度分布所属类别,通过查询评价单元获取当前下料速度分布对应的气流分布评价结果。
6.根据权利要求1所述的利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于还包括步骤G:调整布料矩阵后,通过步骤A-E评估4-6小时后的气流状态,判断其调整效果是否符合预期;如符合,就维持目前状态,否则,重复步骤F。
7.根据权利要求2所述的利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于所述步骤C中,根据高炉设计尺寸,在炉喉高度内有针对性地选择15个特征点进行计算,这15个特征点沿半径方向分布,特征点在以高炉中心为参考点的半径方向的0%、4.5%、11%、19%、26.7%、38.9%、46.7%、53.3%、57.8%、63.3%、68.9%、75.5%、84.4%、93.3%、100%。
8.根据权利要求4所述的利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于基于数据库中积累4个月的测量数据,共计24×30×4=2880个,用模式识别技术进行分类,对不同的下料速度分布进行区分。
9.根据权利要求4所述的利用扫描雷达优化高炉煤气流分布的方法,其特征在于所述高炉状态参数包括炉腹煤气量、热负荷、熔损反应碳量、烧结矿高温性能、进风面积、风速。
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GR01 | Patent grant | ||
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