CN112195302B - 一种预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的方法及装置，属于工业烟气除尘智能控制领域。该方法通过采集汽化冷却烟道、初除尘管道区域、风机前管道区域温度值、压力值、除尘区域喷水量以及风机流量，计算烟气从炉口到煤气分析仪所需时间，将转炉炼钢相关的工艺参数、风机后三通阀前的转炉一次烟气成分参数对齐时间戳值到时间轴，将处理好的数据关联并进行数据训练，训练好后的模型可以根据炼钢操作的相关参数预测即将产生的烟气成分，从而判断煤气是否有爆炸风险，如果有风险可给出参考，调整炼钢参数，避免电除尘器发生爆炸，提高转炉一次烟气用电除尘器系统安全性。

Description

一种预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的方法及装置

技术领域

本发明属于工业烟气除尘智能控制领域，涉及一种预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的方法及装置。

背景技术

转炉冶炼是一个在高温下吹氧脱碳的反应过程，在这个过程中会产生大量的一氧化碳和含铁粉尘的烟气。由于该工艺中烟气温度、粉尘量周期性变化，且烟气中含有大量的水蒸汽，因此无法采用布袋进行除尘。

针对于转炉冶炼过程中的高温、高湿一次烟气，无论是干法电除尘系统(LT)还是湿法除尘系统的改造，静电除尘技术都有着较高的除尘效率及性价比并被广泛使用。由于转炉一次烟气属于易燃易爆气体，再加上转炉冶炼过程中混入的空气，爆炸三要素中两要素已经满足，如果前端冶炼时操作不当，进入电除尘器的烟气极易发生爆炸，影响转炉正常生产且对电除尘器造成无法逆转的损坏。

因此，亟需一种能够实时监控预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的装置。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的方法及装置，在不改变现有除尘系统的基础上，对正在进行的转炉操作产生的烟气成分进行预测并进行爆炸概率计算，从而指导炼钢操作人员避免因操作上的原因而导致电除尘器内部发生煤气爆炸。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

1、一种预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的装置，包括：

温度采集模块，用于采集高温段和低温段(即活动烟罩处和蒸发冷却器或环缝后)烟气温度；

压力采集模块，用于采集高温段和低温段(即活动烟罩处和蒸发冷却器或环缝后)烟道压力；

炼钢工艺参数采集模块，采集现有炼钢过程中的操作工艺参数；

烟气成分采集模块，位于三通阀前端，采集风机后三通阀前的转炉一次烟气成分数据；

烟气成分预测模块，利用温度采集模块、压力采集模块、炼钢工艺参数采集模块和烟气成分采集模块采集的数据，进行烟气成分的预测；

爆炸概率计算及反馈模块，利用烟气成分预测模块预测的烟气成分，计算烟气爆炸概率，根据结果进行状态保持或风险反馈。

进一步，所述烟气成分预测模块包括：

时间延后计算单元，转炉冶炼产生的烟气经过了较长的一段管路后到达烟气成分采集模块(8)，根据风机(5)传输的烟气量数值，基于温度、压力采集模块及蒸发冷却器或环缝(3)的喷水量，时间延后计算单元将工况烟气量转化为标况烟气量，并计算烟气中水蒸气的比例，分析高温段及低温段烟气量，结合各自管道长度，计算高温烟气及低温烟气流经各自管道所需时间并求和，计算烟气流经所有管道的时间；

对齐时间戳单元，由于同一时间采集到的炼钢工艺参数与烟气成分数据存在时间差，因此利用时间延后计算单元计算的时间，将采集的炼钢工艺参数与烟气成分数据统一到一个时间轴上；

数据关联及烟气成分预测单元，将统一到一个时间轴上的数据，利用神经网络和机器学习，建立烟气预测模型进行烟气成分预测。其中炼钢工艺参数作为数据训练的输入端，将采集到的烟气成分数据进行爆炸风险概率计算，将结果作为数据训练的输出端，训练模型。利用训练好的模型预测当前炼钢工艺参数下转炉一次烟气成分。

进一步，所述烟气成分预测模块还包括误差分析单元，将预测的烟气成分与实测的烟气成分统一到统一时间轴上，并进行误差分析，当误差大于设定值重新训练模型并更新所述数据关联及烟气成分预测单元，否则当前预测模型保持不变。

进一步，爆炸概率计算及反馈模块，包括：

预测烟气爆炸概率计算单元，根据烟气成分预测单元预测的烟气成分计算爆炸风险概率，如果计算出的风险概率高于设定值，则反馈风险并调整炼钢工艺参数，直至风险概率为零；

状态保持模块单元，当预测烟气爆炸概率计算单元计算的爆炸风险概率为零时，维持当前的炼钢工艺参数。

进一步，所述爆炸概率计算及反馈模块与报警装置连接，当电除尘系统具有爆炸风险时，发出警报。

进一步，所述爆炸概率计算及反馈模块与转炉控制系统连接，当电除尘系统具有爆炸风险时，调整炼钢工艺参数。

进一步，炼钢工艺参数采集模块与转炉控制系统连接，采集炼钢工艺参数。

2、一种预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的方法，具体包括：

S1：采集数据，包括：采集转炉炼钢工艺参数，采集风机后三通阀前的转炉一次烟气成分数据，采集汽化冷却烟道、初除尘管道区域、风机前管道区域温度值、压力值及除尘区域喷水量；

S2：根据风机转速及风机流量值，结合汽化冷却烟道、初除尘管道区域、风机前管道区域温度、压力及除除尘区域喷水量，计算烟气从炉口到煤气分析仪所需时间；

S3：根据烟气从炉口到煤气分析仪所需时间，对齐烟气成分数据及转炉炼钢工艺参数的时间戳，利用机器学习将转炉炼钢工艺参数与烟气成分数据关联起来，采用适合的烟气预测模型对烟气成分进行预测；

S4：基于转炉炼钢工艺参数实时预测烟气成分并进行爆炸概率分析，如果爆炸风险值大于一定值，改变转炉炼钢工艺参数，调整预测的烟气成分直至爆炸风险概率归零。

本发明的有益效果在于：本发明通过采集汽化冷却烟道、初除尘管道区域、风机前管道区域温度值、压力值、除尘区域喷水量以及风机流量，计算烟气从炉口到煤气分析仪所需时间，将转炉炼钢相关的工艺参数、风机后三通阀前的转炉一次烟气成分参数对齐时间戳值到时间轴，将处理好的数据关联并进行数据训练，训练好后的模型可以根据炼钢操作的相关参数预测即将产生的烟气成分，从而判断煤气是否有爆炸风险，如果有风险可给出参考，调整炼钢参数，避免电除尘器发生爆炸，提高转炉一次烟气用电除尘器系统安全性。本发明利用低成本构建的预测装置克服了现有技术的缺点而具有较高产业价值。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为本发明所述装置与转炉一次烟气除尘系统的安装位置示意图；

图2为本发明所述的预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的装置结构框图；

图3为本发明所述的预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的装置的反馈流程图；

附图标记：1-转炉，2-汽化冷却烟道，3-蒸发冷却器或环缝，4-电除尘，5-风机，6-高温段温度、压力采集模块，7-低温段温度、压力传感器，8-烟气成分采集模块(即烟气分析仪)，9-三通阀，10-活动烟罩。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

请参阅图1～图3，图2为本发明提供的预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的装置，包括：

温度采集模块，安装在活动烟罩10处和蒸发冷却器或环缝3后，分别采集高温段和低温段烟气温度；

压力采集模块，安装在活动烟罩10处和蒸发冷却器或环缝3后，分别采集高温段和低温段烟道压力；

炼钢工艺参数采集模块，采集现有炼钢过程中的操作工艺参数；

烟气成分采集模块8，位于三通阀9前端，采集风机后三通阀前的转炉一次烟气成分数据；

烟气成分预测模块，利用温度采集模块、压力采集模块、炼钢工艺参数采集模块和烟气成分采集模块采集的数据，进行烟气成分的预测；

爆炸概率计算及反馈模块，利用烟气成分预测模块预测的烟气成分，计算烟气爆炸概率，根据结果进行状态保持或风险反馈。

如图2所示，烟气成分预测模块包括：

时间延后计算单元，转炉冶炼产生的烟气经过了较长的一段管路后到达烟气成分采集模块8，根据风机5传输的烟气量数值，基于温度、压力采集模块及蒸发冷却器或环缝3的喷水量，时间延后计算单元将工况烟气量转化为标况烟气量，并计算烟气中水蒸气的比例，分析高温段及低温段烟气量，结合各自管道长度，计算高温烟气及低温烟气流经各自管道所需时间并求和，计算烟气流经所有管道的时间；

对齐时间戳单元，由于同一时间采集到的炼钢工艺参数与烟气成分数据存在时间差，因此利用时间延后计算单元计算的时间，将采集的炼钢工艺参数与烟气成分数据统一到一个时间轴上；

数据关联及烟气成分预测单元，将统一到一个时间轴上的数据，利用神经网络和机器学习，建立烟气预测模型进行烟气成分预测。其中炼钢工艺参数作为数据训练的输入端，将采集到的烟气成分数据进行爆炸风险概率计算，将结果作为数据训练的输出端，训练模型。利用训练好的模型预测当前炼钢工艺参数下转炉一次烟气成分。如图3所示，误差分析单元，将预测的烟气成分与实测的烟气成分统一到统一时间轴上，并进行误差分析，当误差大于设定值重新训练模型并更新所述数据关联及烟气成分预测单元，否则当前预测模型保持不变。

如图2所示，爆炸概率计算及反馈模块，包括：

预测烟气爆炸概率计算单元，根据烟气成分预测单元预测的烟气成分计算爆炸风险概率，如果计算出的风险概率高于设定值，则反馈风险并调整炼钢工艺参数，直至风险概率为零。本实施例中，计算爆炸风险概率时，可采用专利申请“一种评估混合湿烟气爆炸风险的方法及系统”公开的计算方法进行计算。

状态保持模块单元，当预测烟气爆炸概率计算单元计算的爆炸风险概率为零时，维持当前的炼钢工艺参数。

如图2所示，该装置的预测方法具体包括以下步骤：

1)采集数据，包括：采集转炉炼钢工艺参数，采集风机后三通阀前的转炉一次烟气成分数据，采集汽化冷却烟道、初除尘管道区域、风机前管道区域温度值、压力值及除尘区域喷水量。

2)根据风机转速及风机流量值，结合汽化冷却烟道、初除尘管道区域、风机前管道区域温度、压力及除除尘区域喷水量，计算烟气从炉口到煤气分析仪所需时间。

3)根据烟气从炉口到煤气分析仪所需时间，对齐烟气成分数据及转炉炼钢工艺参数的时间戳，利用机器学习将转炉炼钢工艺参数与烟气成分数据关联起来，采用适合的烟气预测模型对烟气成分进行预测。

4)基于转炉炼钢工艺参数实时预测烟气成分并进行爆炸概率分析，如果爆炸风险值大于一定值，改变转炉炼钢工艺参数，调整预测的烟气成分直至爆炸风险概率归零。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的装置，其特征在于，该装置包括：

温度采集模块，用于采集高温段和低温段烟气温度；

压力采集模块，用于采集高温段和低温段烟道压力；

炼钢工艺参数采集模块，采集现有炼钢过程中的操作工艺参数；

烟气成分采集模块，位于三通阀前端，采集风机后三通阀前的转炉一次烟气成分数据；

烟气成分预测模块，利用温度采集模块、压力采集模块、炼钢工艺参数采集模块和烟气成分采集模块采集的数据，进行烟气成分的预测；

爆炸概率计算及反馈模块，利用烟气成分预测模块预测的烟气成分，计算烟气爆炸概率，根据结果进行状态保持或风险反馈；

所述烟气成分预测模块包括：

时间延后计算单元，转炉冶炼产生的烟气经过了较长的一段管路后到达烟气成分采集模块，根据风机传输的烟气量数值，基于温度、压力采集模块及蒸发冷却器或环缝的喷水量，时间延后计算单元将工况烟气量转化为标况烟气量，并计算烟气中水蒸气的比例，分析高温段及低温段烟气量，结合各自管道长度，计算高温烟气及低温烟气流经各自管道所需时间并求和，计算烟气流经所有管道的时间；

对齐时间戳单元，利用时间延后计算单元计算的时间，将采集的炼钢工艺参数与烟气成分数据统一到一个时间轴上；

数据关联及烟气成分预测单元，将统一到一个时间轴上的数据，利用神经网络算法和机器学习，建立烟气预测模型进行烟气成分预测。

2.根据权利要求1所述的预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的装置，其特征在于，所述数据关联及烟气成分预测单元具体包括：将炼钢工艺参数作为数据训练的输入端，将采集到的烟气成分数据进行爆炸风险概率计算，将结果作为数据训练的输出端，训练模型；利用训练好的模型预测当前炼钢工艺参数下转炉一次烟气成分。

3.根据权利要求2所述的预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的装置，其特征在于，所述烟气成分预测模块还包括误差分析单元，将预测的烟气成分与实测的烟气成分统一到统一时间轴上，并进行误差分析，当误差大于设定值重新训练模型并更新所述数据关联及烟气成分预测单元，否则当前预测模型保持不变。

4.根据权利要求1所述的预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的装置，其特征在于，爆炸概率计算及反馈模块，包括：

预测烟气爆炸概率计算单元，根据烟气成分预测单元预测的烟气成分计算爆炸风险概率，如果计算出的风险概率高于设定值，则反馈风险并调整炼钢工艺参数，直至风险概率为零；

状态保持模块单元，当预测烟气爆炸概率计算单元计算的爆炸风险概率为零时，维持当前的炼钢工艺参数。

5.一种预测转炉一次烟气电除尘爆炸风险的方法，其特征在于，该方法具体包括：

S1：采集数据，包括：采集转炉炼钢工艺参数，采集风机后三通阀前的转炉一次烟气成分数据，采集汽化冷却烟道、初除尘管道区域、风机前管道区域温度值、压力值及除尘区域喷水量；

S2：根据风机转速及风机流量值，结合汽化冷却烟道、初除尘管道区域、风机前管道区域温度、压力及除尘区域喷水量，计算烟气从炉口到煤气分析仪所需时间；

S3：根据烟气从炉口到煤气分析仪所需时间，对齐烟气成分数据及转炉炼钢工艺参数的时间戳，利用机器学习将转炉炼钢工艺参数与烟气成分数据关联起来，采用烟气预测模型对烟气成分进行预测；

S4：基于转炉炼钢工艺参数实时预测烟气成分并进行爆炸概率分析，如果爆炸风险值大于一定值，改变转炉炼钢工艺参数，调整预测的烟气成分直至爆炸风险概率归零。

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