CN112016198A - 一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法 - Google Patents
一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112016198A CN112016198A CN202010836567.8A CN202010836567A CN112016198A CN 112016198 A CN112016198 A CN 112016198A CN 202010836567 A CN202010836567 A CN 202010836567A CN 112016198 A CN112016198 A CN 112016198A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- steel
- furnace
- heating
- tapping
- 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.)
- Granted
Links
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 title claims abstract description 104
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 title claims abstract description 86
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 230000008878 coupling Effects 0.000 title claims abstract description 11
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims abstract description 159
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims abstract description 159
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 52
- 238000002791 soaking Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 claims description 8
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 5
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 claims description 4
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 3
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 3
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005242 forging Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
-
- 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
Abstract
本发明涉及冶金加热炉控制领域，一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，包括以下步骤，（1）根据炉内钢坯位置分布和加热段炉膛温度场，结合在炉时长，计算钢坯表面温度和核心温度；（2）结合轧制节奏，预测钢坯在后续每个钢位的滞留时间；（3）采用均热段设定点和各加热段温度测点，循环调用钢温计算模型，计算各钢坯预测出钢温度，结合出钢温度和开轧温度耦合判断，计算炉温设定点的修正量，叠加到对应加热段的设定点上，循环本过程，获取最终的钢坯预测出钢温度和该段的炉温设定点增量；（4）将上述计算出的均热段的炉温设定点增量，迭代到下一个加热段的计算中，并依次迭代计算各个加热段的预测出钢温度和该段的炉温设定点增量。
Description
技术领域
本发明涉及冶金加热炉控制领域，尤其涉及一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法。
背景技术
在冶金工业中，加热炉是将金属钢坯加热到轧制成锻造温度的设备。利用燃料在炉膛内燃烧产生的热量，对炉内移动的钢坯进行加热。该过程被要求精准控制钢坯的出炉钢温、最少的能源消耗和最低的钢坯氧化烧损等。随着工业智能化的大力发展，加热炉二级系统逐渐推广开来，但是加热炉二级控制模型的准确性直接关系到钢坯加热质量的好坏，计算所得炉温设定点过高，导致钢坯的氧化烧损大，成材率低；如果炉温设定点计算过低，给轧机带来过高负荷，甚至难以轧制。而二级控制模型其基本函数是钢坯温度计算模型，一般有三种方式，一种是基于传热原理的换热模型，一种是通过实验获取数据的拟合模型，还有一种是通过钢坯出钢温度和入炉温度及轧制节奏的大数据模型，获得钢坯的当前温度，用以计算炉膛温度设定点。这种方式不能更好地关联加热质量，故而很多二级系统又衍生了预测出钢温度的模型。
发明内容
关于加热炉的预测出钢温度方法，目前采用较多的方法是数学建模。由北京首钢股份有限公司申请的发明专利“一种加热炉二级系统炉温设定方法”，申请号201811300222.X，公布号CN 109207712 B，根据板坯在炉内的运行速度和轧制节奏、炉内的加热温度，周期预测炉内每块板坯的出炉温度，作为该板坯的预测出炉温度。首钢京唐钢铁联合有限公司申请的发明专利“一种预测加热炉内后续钢坯温度和加热炉温度的方法”，申请号201610127123 .0，公开号105734263A，通过建立钢坯升温系数概念设立钢坯升温系数
的公式；计算位于加热炉内的钢坯需要达到的温度和加热炉需要达到的温度。但是这些方法有一个很显著的共性，就是采用炉内的加热温度，实际上钢坯出炉前的炉膛温度一定不是当前的炉膛温度，在关键参数有偏差的基础上计算出来的预测出钢温度，在一定程度上可用性不高。
综上所述，在加热炉预测出炉温度的方法上，选择不当，会导致炉温设定不准确，或者炉温设定波动太大，给烧炉带来困难，难以实现。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，可实现在当前加热炉烧炉状态基础上，协调开轧温度，预测出钢温度，从而提高炉温设定点的准确性，降低炉温设定点的波动量。
本发明解决其技术问题采用以下技术方案：一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，包括如下步骤：（1）建立温度场计算模型，根据加热炉各加热段的炉温设定点/实际炉膛温度，和炉内钢坯数量，按照钢坯的钢位分布情况，获取炉膛内的温度场；（2）钢温计算模型，根据炉膛温度、炉内燃烧氛围、加热炉尺寸、钢坯成分和初始温度、加热速度，按照1（秒）的加热时间来计算钢坯的温度增量，同时计算钢坯的氧化烧损量，随着氧化烧损的增多，其加热速度会降低；（3）钢坯出钢时间预测模型，从出钢侧最后一根钢坯计算其出钢时间，判断该出钢时间与在炉时长的加和，不能小于其工艺在炉时间，修正后获取最终的出钢时间，并依次类推，计算每一根钢坯的出钢时间，直到入炉第一根钢坯为止；（4）钢位滞留时间计算模型，根据钢坯运动规律，预测钢坯在每个钢位的滞留时间；（5）根据均热段炉温设定点和其他加热段的实际炉膛温度，调用步骤（1）的温度场计算模型，在温度场数组的基础上，结合步骤（4）计算的滞留时间，循环调用步骤（2）的温度计算模型，计算出均热段每根钢坯的预测出钢温度，结合开轧温度来调节均热段炉温设定点，将计算的设定点调节量叠加到设定点上，重复本步骤内容，直至计算的炉温设定点调节量接近0；（6）将修正后的均热段炉温设定点与其他各加热段的炉膛温度作为输入，计算温度场，重复步骤（5）的内容，计算该加热段内每根钢坯的预测出钢温度，通过耦合开轧温度来调节该加热段炉温设定点，调节该加热段炉温设定点，并依次迭代计算各加热段内每根钢坯的预测出钢温度，直到一加热段的计算完毕。
所述步骤（1）中所述温度场计算模型，是按照炉内钢坯数量N，确定数组长度，根据各段的温度测点，来计算各个钢位对应的加热温度，该过程需要综合考虑炉内各加热段尺寸、钢坯满炉的分布情况、热量流动分析，最终获取的炉膛温度场是一个一维长度N的数组
。
所述步骤（2）中所述钢温计算模型，按照1（秒）的加热炉时间，结合炉膛温度、炉内燃烧氛围、加热炉尺寸、钢坯成分和初始温度、加热速度，计算表面温度，再根据钢坯厚度分层，依次计算到核心温度，同时计算出钢坯在加热时间内的氧化烧损量，计算出加热速度，用于下一次钢温计算模型的循环调用。该模型输出表面温度、核心温度、氧化烧损量。
所述步骤（3）中所述钢坯出钢时间预测模型，出钢侧第一根钢坯的出钢时间是受轧制节奏和出钢根数影响的，同时判断该出钢时间与在炉时长的加和，是否小于其工艺在炉时间，处理后计算得到最后一根钢坯的预测出钢时间；依次类推，通过统计每两根钢坯之间的出钢根数和每根钢坯的轧制节奏来叠加计算每根钢坯的出钢时间，直到入炉侧第一根钢坯，获取一个长度N的一维数组
。
所述步骤（4）中所述钢位滞留时间计算模型，应用步骤（3）获取的一维数组，计算每根钢坯预计在其他钢位的滞留时间，钢坯所在钢位为M，则获取长度为（N+1-M）的一维数组
，数组第一个值
，表征钢坯所在钢位M上的滞留时间，等于当前最后一个钢位钢坯的出钢时间
；依次类推，
=
-
，表示在钢位M+x-1上的滞留时间，等于从入炉侧开始计数，第N+1-X钢坯与其后一根钢坯的出钢时间差。
所述步骤（5）中所述均热段内每根钢坯的预测出钢温度计算和调整炉温设定点，考虑最后一个加热段，采用实际炉膛温度，调用步骤（1）的温度场计算模型，结合步骤（4）计算的钢位滞留时间数组，循环迭代调用步骤（2）的温度计算模型，计算出均热段每根钢坯的预测出钢温度，结合开轧温度来调节均热段炉温设定点。
所述步骤（5）中所述结合开轧温度来调节均热段炉温设定点，该过程采用耦合迭代的算法，每次调节温度设定点增量Δ1摄氏度，以均热段炉温
为均热段炉膛温度，结合其他加热段的实际炉膛温度计算温度场，重复步骤5的后续计算过程，通过计算出的均热段每根钢坯的预测出钢温度，与开轧温度进行比较，根据偏差方向和大小，来调节温度设定点增量Δ2，重复该过程，指导偏差在允许范围内，
，迭代结束，均热段的炉温设定点调节量为
。
所述步骤（6）中所述各加热段内每根钢坯的预测出钢温度计算和调整炉温设定点的计算，是将后续加热段经由步骤（5）后修正的设定点作为炉膛温度测点，当前及靠近入炉侧的其他加热段的实际炉膛温度作为炉膛温度测点，输入给温度场计算模型，重复步骤（5）的全部计算过程，从出炉侧到入炉侧，依次计算出各加热段的每根钢坯的预测出钢温度和炉温设定点的调节量。
本发明一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，采用上述技术方案，具有如下优点：（1）该仿真模型分了6个部分，将钢坯即将运动的轨迹、滞留时间、温度场都做了预测性计算，使得预测出钢温度的计算更合理、可靠；（2）参与计算的温度场，从距离出炉侧最近的均热段开始，逆向计算，每段内所有钢坯的预测出钢温度并调节炉温设定点，而计算的修正后的炉温设定点参与到下一个加热段的计算过程中，确保炉温设定的稳定性，避免反复的波动，有利于炉膛温度稳定；（3）调节炉温设定的过程中，耦合开轧温度，确保调整量的方向和大小适当和合理，做到有的放矢。
附图说明
图1是本发明的预测方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
以步进式中板加热炉为例，炉内钢坯总根数N=58根，一加热段19根钢坯，二加热段19根钢坯，均热段20根钢坯，轧制节奏为120S，开轧温度1040℃；初始化的过程是将钢坯指针指向第一根钢坯，所有数组清零处理。
依据钢坯所在位置，获取钢位前加热段的炉膛测量温度，本加热段及后续加热段采取炉膛温度设定点，作为炉膛温度场计算模型的输入参数，计算温度场分布情况，获取温度场数组
，数组为一维数组，下标对应炉内钢位编码。
加热速度计算，计算炉内燃烧氛围计算炉内各成分的含量比例
，参与氧化烧损的计算，从而修正加热速度：
钢温计算模型，通过加热炉尺寸，计算炉膛内各加热段的辐射相关的角度系数
；钢坯成分用于计算钢坯的导热系数
和比热C；钢位对应的炉膛温度
、和钢坯初始温度
，计算表面温度
，再根据钢坯厚度分层d，依次计算到核心温度
：
该公式按照1S循环周期来循环计算，将
赋值给
数组，计算出新的一组表面温度和核心温度
，直到加热时间time结束，输出加热time时间后钢坯的表面温度和核心温度
，其中
指表面温度。
钢坯出钢时间预测模型，出钢速度是受轧制节奏影响的，即将出钢的钢坯仅与轧制节奏有关，即
；同时判断该出钢时间（2分钟）与在炉时长（58分钟）的加和，是否小于其工艺在炉时间（50分钟），处理后计算得到最后一根钢坯的预测出钢时间120S， 
；依次类推，通过统计每两根钢坯之间的出钢根数和每根钢坯的轧制节奏来叠加计算每根钢坯的出钢时间，本例中非炉群，轧道仅对应一个加热炉，则两根钢坯之间的出钢根数恒定为1，即
；直到入炉侧第一根钢坯
，获取一个长度58的一维数组
，对应每个钢位的钢坯的出炉时间，单位S。
钢位滞留时间计算模型，预测每根钢坯在其他钢位的滞留时间，在此采用逆序的方法：钢坯所在钢位为M，当前钢位滞留时间是最后一根钢坯的出钢时间
；下一个钢位M+1滞留时间是出钢侧倒数第二根钢坯的出钢时间差
；顺次下推，钢坯到出钢位NO.58的时候，
；获取长度为（59-M）的一维数组
，其中
=
-
，表示在钢位M+x-1上的滞留时间，等于从入炉侧开始计数，第59-x钢坯与其后一根钢坯的出钢时间差。
均热段内每根钢坯的预测出钢温度计算和调整炉温设定点，这是一个循环的迭代过程，寻求最终的预测出钢温度：均热段作为最后一个加热段，前面的加热段采用测量的炉膛温度，仅当前加热段采用炉温设定点
，作为炉膛温度场模型的输入，计算
，根据后续计算所得的
钢位的钢坯的滞留时间数组
，循环调用钢温计算模型，经过迭代后最终输出的
即为钢位M钢坯的预测出钢温度
；依次类推，计算M=40~M=58的预测出钢温度
；通过比对预测出钢温度和开轧温度1040℃，调节均热段炉温设定点的增量
，并叠加到均热段的炉温设定点上，将
作为温度场模型的输入，重复本过程，计算新的预测出钢温度和设定点增量
，继续叠加到均热段的炉温设定点上，将
作为温度场计算的输入，循环上述过程，直至增量为
，结束均热段的预测出钢温度和炉温设定点的计算。
二加热段内每根钢坯的预测出钢温度计算和调整炉温设定点，二加热段作为中间的加热段，前面一加热段采用炉温测量量，二加热段和均热段采用炉温设定点，其中均热段的设定点采用经过上述过程后修正的设定点，即
，计算炉膛温度场，按照上述过程来计算钢位M=20~M=38的钢坯的预测出钢温度和二加热段的炉温设定点增量。
一加热段内每根钢坯的预测出钢温度计算和调整炉温设定点，一加热段作为第一个加热段，所有温度量均采用调整后的炉温设定点
和
，计算炉膛温度场，按照上述过程来计算钢位M=1~M=19的钢坯的预测出钢温度和一加热段的炉温设定点增量。
由以上步骤，实现炉内所有钢坯的预测出钢温度的计算。
Claims (7)
1.一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，其特征在于包括如下步骤：（1）建立温度场计算模型，建立温度场计算模型，所述温度场是指炉膛内钢坯行进方向和钢坯长度方向的温度场；
（2）建立钢温计算模型，所述钢温计算是指计算出的炉膛内每一根钢坯表面温度和核心温度；
（3）钢位滞留时间计算模型，根据钢坯运动规律，预测钢坯在未来每个钢位的滞留时间；
（4）钢坯出钢时间预测模型，所述钢坯出钢时间是指钢坯在每个钢位的滞留时间的总和；
（5）钢坯预测出钢温度计算模块，根据均热段的设定点和其他各加热段的实际温度值，调用步骤（1）的温度场计算模型，在温度场数组的基础上，结合步骤（4）计算的滞留时间，循环调用步骤（2）的温度计算模型，计算出均热段每根钢坯的预测出钢温度，结合开轧温度来调节均热段炉温设定点，将此调节量叠加到均热段炉温设定点上，重复本步骤的内容，直到计算出设定点增量接近0；
（6）将修正后的均热段炉温设定点与其他各加热段的炉膛温度作为输入，计算温度场，重复步骤（5）的内容，计算该加热段内每根钢坯的预测出钢温度，通过耦合开轧温度来调节该加热段炉温设定点，调节该加热段炉温设定点，依次迭代计算其他各加热段内每根钢坯的预测出钢温度。
2.根据权利要求1所述的一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，其特征在于所述步骤（1）中所述温度场计算模型，是根据加热炉各加热段的炉温设定点/实际炉膛温度和炉内钢坯数量，按照钢坯位置分布情况，建立的温度场分布模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，其特征在于所述步骤（2）中所述钢坯温度计算模型，综合加热炉尺寸、钢坯成分、加热时长和初始温度，按照1（秒）的加热时间来循环迭代计算钢坯的表面温度和核心温度。
4.根据权利要求1所述的一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，其特征在于所述步骤（2）中所述钢坯加热速度，是通过炉膛温度、炉内燃烧氛围，计算钢坯的氧化烧损量，根据氧化烧损情况修正加热速度。
5.根据权利要求1所述的一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，其特征在于所述步骤（1）中所述钢坯出钢时间预测模型，从出钢侧向入钢侧依次类推，根据轧制节奏、钢坯间出钢数量，以及钢坯的工艺在炉时间，预测其出钢时间。
6.根据权利要求1所述的一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，其特征在于所述步骤（1）中所述钢位滞留时间计算模型，根据钢坯运动规律，预测钢坯在未来每个钢位的滞留时间。
7.根据权利要求1所述的一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法，其特征在于所述步骤（1）中所述钢坯预测出钢温度计算模块，输入均热段炉温设定点和其他加热段的温度值，调用温度场计算模型，获取均热段每根钢坯对应的炉温；结合钢位滞留时间计算模型的结果，循环调用钢温计算模型，获得钢坯在该温度场下的预测出钢温度；耦合开轧温度判断炉温设定点的增量，将增量叠加对应加热段的炉温设定点上，参与温度场计算，如此循环，直至炉温设定点增量接近0；按照从出炉侧向入炉侧，依次将计算所得的设定点增量，迭代到对应的设定点上，参与温度场计算，重复均热段内钢坯预测出钢温度计算模型，最终获取所有加热段的钢坯预测出钢温度和各加热段的炉温设定点增量。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010836567.8A CN112016198B (zh) | 2020-08-19 | 2020-08-19 | 一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010836567.8A CN112016198B (zh) | 2020-08-19 | 2020-08-19 | 一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112016198A true CN112016198A (zh) | 2020-12-01 |
| CN112016198B CN112016198B (zh) | 2024-04-19 |
Family
ID=73505076
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010836567.8A Active CN112016198B (zh) | 2020-08-19 | 2020-08-19 | 一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112016198B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101806541A (zh) * | 2010-04-09 | 2010-08-18 | 首钢总公司 | 一种优化控制大型步进梁式加热炉板坯加热制度的模型 |
| CN105018718A (zh) * | 2014-04-24 | 2015-11-04 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种基于热负荷分配的加热炉工艺炉温控制方法 |
| JP2017001070A (ja) * | 2015-06-12 | 2017-01-05 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 鋼片の加熱炉抽出温度予測方法及び加熱炉抽出温度予測装置 |
| US20180202719A1 (en) * | 2017-01-19 | 2018-07-19 | Griffin Open Systems, LLC | System and method for dynamic process modeling, error correction and control of a reheat furnace |
| CN109248928A (zh) * | 2017-07-13 | 2019-01-22 | 鞍钢股份有限公司 | 一种热轧加热炉动态炉温控制方法 |
-
2020
- 2020-08-19 CN CN202010836567.8A patent/CN112016198B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101806541A (zh) * | 2010-04-09 | 2010-08-18 | 首钢总公司 | 一种优化控制大型步进梁式加热炉板坯加热制度的模型 |
| CN105018718A (zh) * | 2014-04-24 | 2015-11-04 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种基于热负荷分配的加热炉工艺炉温控制方法 |
| JP2017001070A (ja) * | 2015-06-12 | 2017-01-05 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 鋼片の加熱炉抽出温度予測方法及び加熱炉抽出温度予測装置 |
| US20180202719A1 (en) * | 2017-01-19 | 2018-07-19 | Griffin Open Systems, LLC | System and method for dynamic process modeling, error correction and control of a reheat furnace |
| CN109248928A (zh) * | 2017-07-13 | 2019-01-22 | 鞍钢股份有限公司 | 一种热轧加热炉动态炉温控制方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112016198B (zh) | 2024-04-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106636606B (zh) | 一种基于仿真模型的加热炉炉温控制方法 | |
| CN109248928B (zh) | 一种热轧加热炉动态炉温控制方法 | |
| CN110479776B (zh) | 热轧棒线材轧后闭环控冷系统及控制方法 | |
| CN105018718B (zh) | 一种基于热负荷分配的加热炉工艺炉温控制方法 | |
| WO2009011070A1 (ja) | 冷却制御方法、冷却制御装置及び冷却水量計算装置 | |
| JPWO2006040823A1 (ja) | 圧延、鍛造又は矯正ラインの材質制御方法及びその装置 | |
| CN105327949A (zh) | 一种热轧带钢卷取温度的流量控制方法 | |
| CN106119520A (zh) | 一种冷轧热镀锌退火炉板温协调控制系统及方法 | |
| KR20040029114A (ko) | 열 처리 장치, 열 처리 방법, 열 처리 프로그램을 기록한기록 매체 및 강재 | |
| CN113849020B (zh) | 一种基于人工智能算法的钢坯升温曲线设计方法及装置 | |
| CN109022757A (zh) | 镀锡产品退火温度的动态分段控制方法 | |
| CN110100141B (zh) | 用于控制连续退火线中的钢板的温度图形的系统及方法 | |
| CN104894362A (zh) | 一种冷热钢坯混装的加热炉炉温设定方法 | |
| CN111950176A (zh) | 钢坯加热模型的优化方法、优化装置及电子设备 | |
| EP2511387A2 (en) | Method of setting temperature of continuous heating furnace and method of controlling furnace temperature | |
| JP4598586B2 (ja) | 冷却制御方法、装置、及びコンピュータプログラム | |
| CN104289532A (zh) | 带钢水印点温度控制方法 | |
| CN108984943B (zh) | 加热炉钢坯温度跟踪模型修正方法 | |
| CN112016198A (zh) | 一种基于耦合迭代的加热炉出钢温度预测方法 | |
| CN107016509B (zh) | 一种降低轧钢工序吨钢能耗的方法 | |
| CN112387791A (zh) | 冷轧带钢的轧制温度确定方法及确定系统 | |
| CN115232955B (zh) | 一种连续退火炉动态加热过程中带钢温度的优化控制方法 | |
| JP2006272395A (ja) | 冷却制御方法、装置、及びコンピュータプログラム | |
| CN115354141B (zh) | 一种加热炉功率的控制方法、装置、电子设备及介质 | |
| JPH02112813A (ja) | 線材、棒材の圧延、冷却における温度制御方法 |
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 |