CN112417217B - 一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法，属于炼钢连铸技术领域。该方法首先实时记录炉次、铸流的生产过程数据、关键生产时刻和关键生产事件，通过编码实时计算铸流长度，然后利用铸流长度和切割信息等给刚切割好的铸坯进行炉次划分，赋予铸坯炉次信息和铸坯号信息，通过铸流长度计算铸坯在连铸各个装置的时间窗口，将这一时间窗口的生产过程数据与铸坯时间方向匹配，最后进行时空变换，完成生产过程数据与铸坯长度方向的匹配。本发明能够快速、精确地完成连铸生产过程与铸坯的匹配，为连铸坯质量预测与连铸生产优化控制提供了数据支持。

Description

一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法

技术领域

本发明涉及炼钢连铸技术领域，特别是指一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法。

背景技术

在钢铁生产流程的所有工序中，连铸将液态钢水浇铸成一定规格断面坯，在整个生产过程中起到承上启下的作用。因此，连铸坯的质量标志着冶金水平的高低，是后序生产合格产品的重要保障。随着热装热送、连铸连轧等工艺的应用，现代化钢厂对铸坯质量的关注越来越高，对铸坯实现精确的质量管理越来越重要。实现连铸跟踪，将生产数据与铸坯匹配是实现铸坯质量管理的关键一步。

目前，连铸过程跟踪和数据匹配文献主要有两类，一是实现连铸跟踪未能实现数据匹配，二是实现简单跟踪将生产异常事件标记在铸流上。其中，前者代表性的文献有：1)《承钢连铸物料跟踪系统的应用》(重型机械,s2,2010)；2)《攀钢西昌板坯连铸过程跟踪系统的实现与应用》(中国金属学会连续铸钢分会,连铸装备技术的科技进步与精细化学术研讨会论文集,2013)；3)《单支铸坯质量跟踪方法》(冶金设备,58-60,2019年05月)；后者代表性的文献有：1)《一种连铸铸流跟踪和质量事件标记的方法》(专利申请号：CN201210425357.5)；2)《一种实现铸坯实时跟踪的系统和方法》(专利申请号：CN201210402295.6)。

从以上分析可以看出，单纯实现连铸过程跟踪和简单跟踪后在铸坯标记事件这两种方法，对于连铸坯质量管理均具有一定的指导意义，但在实际生产过程中这两种方法只能对铸坯质量进行简单的阈值分析，且只能考虑单个生产过程因素对铸坯质量影响，无法反映整个生产过程中多个因素耦合对铸坯质量的影响，从而无法对铸坯进行精确质量管理。为此，本发明提出一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法，基于炉次跟踪和铸流跟踪进行连铸生产过程跟踪，进行生产过程数据时空变换，完成生产过程数据与铸坯长度方向的匹配。为精确进行铸坯全长质量预测、产品判定评级、实现精确铸坯质量管理提供了有力的支持。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法。

该方法首先实时记录炉次、铸流的生产过程数据、关键生产时刻和关键生产事件，通过编码实时计算铸流长度，然后利用铸流长度和切割信息给刚切割好的铸坯进行炉次划分，赋予铸坯炉次信息和铸坯号信息，通过铸流长度计算铸坯在连铸各个装置的时间窗口，将这一时间窗口的生产过程数据与铸坯时间方向匹配，最后进行时空变换，完成生产过程数据与铸坯长度方向的匹配。

具体包括步骤如下：

(1)跟踪记录整个炉次的生产信息以及铸流从结晶器到切割装置之间的生产过程数据，为铸坯划分所属炉次提供数据支持；

(2)对切割完成的铸坯划分其所属炉次，将炉次信息(包括炉次号、炉次计划、炉次成分、钢液密度等)以及切割信息(包括铸坯头尾切割时间、铸坯长度、铸坯宽度、铸坯厚度等)赋予铸坯；

(3)通过铸流长度、切割信息及拉速进行连铸生产过程数据与铸坯时间方向匹配；

(4)进行时空变换，完成连铸生产过程数据与铸坯长度方向匹配。

其中，步骤(1)中跟踪记录的生产信息和生产过程数据内容具体为跟踪炉次关键事件和记录炉次关键时刻以及铸流跟踪；

其中，炉次关键事件包括：炉次计划、钢包开浇、结晶器开浇、开始切割、炉次结束；炉次关键时刻包括：钢包开浇时刻t_{L_start}、钢包水口打开且钢包重量累计变化量大于零的时刻、结晶器开浇时刻t_{M_start}、拉坯速度大于零且钢包重量累计减少量大于中包重量的时刻；

铸流跟踪是对铸流从结晶器生成、在二冷区冷却到切割成铸坯的整个生产过程数据进行跟踪，过程中，需要记录炉次的更迭、切割事件，炉次更迭需记录后一炉次钢包开浇时刻t_{L_n+1_start}和此刻中包重量M_t，切割事件需记录切割位置P_CUT、切割时间t_CUT。

步骤(2)中具体内容为划分铸坯所属炉次，包括中间坯和连浇坯的炉次划分，其中，连浇坯又包括同钢种连浇坯和异钢种混浇坯；确定铸坯炉次后，将炉次号、钢液密度ρ、切割时间t_CUT、铸坯宽度a、铸坯厚度b、铸坯长度l记录在铸坯信息中；

铸坯炉次确定方法如下：

中间坯的炉次与其前一次铸坯所属炉次相同；

同钢种连浇坯依据后一炉次钢包开浇时刻t_{L_n+1_start}的中包重量M_t、结晶器宽和厚a、b、钢液密度ρ，根据体积不变原理计算余钢浇注长度l_s，然后将此交接面记录在铸流中，余钢浇注长度l_s计算公式如下：

铸坯切割完成后，根据交接面距铸坯头部距离l_c和铸坯长度l计算交接面定位因子SDF，若SDF大于50％，则铸坯为前一炉次，若SDF小于50％，则铸坯为后一炉次，交接面定位因子SDF的计算公式如下：

异钢种混浇坯需要考虑两个炉次钢液的所有成分，先根据两个炉次钢液的某一成分实际浓度两个炉次钢液的某一成分浓度允许范围上下边界计算两个炉次钢液的某一成分混合上下边界/> 然后计算考虑所有成分的两个炉次混合上下边界N₁、N₂，再计算铸流的混合上下边界l₁、l₂，然后将此范围记录在铸流中，然后将此范围记录在铸流中，涉及的计算公式如下：

p＝0.0001Le_t+0.1528，q＝0.0013Le_t-0.116，

铸坯切割完成后，将含有混浇段的铸坯做特殊标识。

步骤(3)中具体内容为：先通过切割装置的切割位置P_CUT、切割时刻t_CUT、结晶器到切割装置的距离L_M-C以及拉速v，推出该切割位置的浇注时刻t_M，推出该切割位置的浇注时刻t_M，相关计算公式如下：

P_CUT＝P_{n_tail}＝P_{n+1_head}，

此切割位置P_CUT既是新一块铸坯的头部位置P_{n+1_head}又是上一块铸坯的尾部位置P_{n_tail}，因此推出的浇注时刻t_M既是新一块铸坯的头部的浇注时刻t_{n+1_head}又是上一块铸坯的尾部浇注时刻t_{n_tail}，即t_M＝t_{n_tail}＝t_{n+1_head}，然后在确定铸坯头部浇注时刻t_{n_head}和尾部浇注时刻t_n__tail后，截取铸坯头尾浇注时间间隔的结晶器生产过程数据匹配到铸坯时间轴上。

步骤(4)中具体内容为：先采用微分思想，将铸坯微分成k个微元段(根据生产实际情况，k一般取65-115)，每个微元段长度为Δl，然后将整块铸坯的头尾切割时间间隔平均分配到k个微元段上，得到微元段切割时间间隔Δt_CUT。以第i个微元段为例，其尾部位置为l_i、头部位置即前一微元段尾部位置为l_i-1，其尾部切割时间t_{CUT_i_tail}即后一微元段头部切割时间t_{CUT_i+1_head}、头部切割时间即前一微元段尾部切割时间t_{CUT_i_head}，相关公式如下：

l_i＝Δl+l_i-1，

t_{CUT_i_head}＝Δt_CUT+t_{CUT_i-1_head}

t_{CUT_i_tail}＝t_{CUT_i+1_head}

之后按照步骤(3)中所述方法，根据微元段头尾切割时间，推出每一微元段的浇注时刻t_{M_i_head}和t_{M_i_tail}，将微元段头尾浇注这段时间的数据与微元段进行匹配，再将每一微元段均以此法进行数据匹配，最后所有微元段完成数据匹配后，则完成时空变换，将结晶器的生产过程数据匹配到铸坯长度方向上。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

上述方案中，可快速、精确地完成连铸生产过程与铸坯的匹配，为连铸坯质量预测与连铸生产优化控制提供了数据支持。

附图说明

图1为本发明基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配流程图；

图2为本发明原始数据曲线图；

图3为本发明铸坯炉次划分示意图；

图4为本发明铸坯时间方向数据曲线图；

图5为本发明铸坯长度方向数据曲线图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明提供一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法。

本方法首先实时记录炉次、铸流的生产过程数据、关键生产时刻和关键生产事件，通过编码实时计算铸流长度，然后利用铸流长度和切割信息给刚切割好的铸坯进行炉次划分，赋予铸坯炉次信息和铸坯号信息，通过铸流长度计算铸坯在连铸各个装置的时间窗口，将这一时间窗口的生产过程数据与铸坯时间方向匹配，最后进行时空变换，完成生产过程数据与铸坯长度方向的匹配，如图1所示。

具体包括步骤如下：

(1)跟踪记录整个炉次的生产信息以及铸流从结晶器到切割装置之间的生产过程数据，为铸坯划分所属炉次提供数据支持；

(2)对切割完成的铸坯划分其所属炉次，将炉次信息、切割信息赋予铸坯；

(3)通过铸流长度、切割信息及拉速进行连铸生产过程数据与铸坯时间方向匹配；

(4)进行时空变换，完成连铸生产过程数据与铸坯长度方向匹配。

下面结合具体实施例予以说明。

实施例1

以某连铸生产线两个炉次混浇的生产情况为例，从现场获取连铸过程中关键数据和结晶器的宽厚值，如表1所示。并且从现场获取到两个炉次钢水的实际浓度以及允许范围，如表2所示。还从现场获取到连铸机各个设备到切割装置的距离，如表3所示。

表1连铸现场跟踪过程关键信息

表2连铸现场钢水成分数据

表3连铸机各装置到切割装置距离

根据这些数据，利用本发明进行连铸生产数据与铸坯的时空匹配。

步骤一：记录步骤1所述的钢包开浇时刻t_{L_start}、结晶器开浇时刻t_{M_start}、钢包开浇时中包重量M_t、切割位置P_CUT、切割时间t_CUT等连铸生产过程关键信息，实现连铸生产过程跟踪，获取连铸生产原始数据，如图2所示，原始数据还无法和铸坯建立对应关系，还需进一步进行处理。

步骤二：将表1中钢包开浇时刻t_{L_start}、钢包开浇时中包重量M_t、结晶器宽和厚a、b带入步骤(2)中的公式计算余钢浇注长度l_s为8.6米，将此交接面记录在铸流中。切割完成后，交接面距铸坯头部距离Δl为4.7米和铸坯定尺长度l为10.5米带入步骤(2)公式计算得到交接面定位因子SDF为45％，如图3所示，由于SDF小于50％，此铸坯为炉次J01-08257的第一支铸坯。

若此时为异钢种连浇，需要将表2中钢水成分带入步骤(2)公式，计算两个炉次混合上下边界N₁、N₂以及铸流混合范围。

步骤三：将表1中头部切割时间t_{CUT_n_head}、尾部切割时间t_{CUT_n_tail}和表3中结晶器到切割装置距离带入步骤(3)中公式计算得到头部浇注时刻t_{M_n_head}为13:16:26和尾部浇注时刻t_{M_n_tail}为13:24:46，将这一段结晶器生产过程数据D_n匹配到铸坯时间轴上，如图4所示。继续将表1中头部切割时间t_{CUT_n_head}、尾部切割时间t_{CUT_n_tail}和表3中其它设备到切割装置距离带入步骤(3)中公式中计算可得到铸坯头尾经过其它设备的时间，将这一段数据和铸坯时间轴匹配。

步骤四：将铸坯长度l带入步骤(4)公式得到每一微元段长度Δl为0.1米，切割时间间隔Δt_CUT为4.74秒，以铸坯第61个微元段为例，其头部切割时间t_{CUT_61_head}为14:00:18和尾部切割时间t_{CUT_61_tail}为14:00:23，带入步骤(3)中公式中计算得到头部浇注时刻t_{M_61_tail}，将这一段结晶器生产过程数据D_n匹配到微元段上，将每一微元段数据匹配完成，则完成连铸生产过程数据和铸坯长度轴匹配，如图5所示。继续将微元段头部切割时间t_{CUT_i_head}、尾部切割时间t_{CUT_i_tail}和表3中其它设备到切割装置距离带入步骤(3)中公式中，可将其它设备数据和铸坯长度轴匹配。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法，其特征在于：包括步骤如下：

(1)跟踪记录整个炉次的生产信息以及铸流从结晶器到切割装置之间的生产过程数据，为铸坯划分所属炉次提供数据支持；

(2)对切割完成的铸坯划分其所属炉次，将炉次信息以及切割信息赋予铸坯；

(3)通过铸流长度、切割信息及拉速进行连铸生产过程数据与铸坯时间方向匹配；

(4)进行时空变换，完成连铸生产过程数据与铸坯长度方向匹配；

所述步骤(2)中炉次信息包括炉次号、炉次计划、炉次成分、钢液密度，切割信息包括铸坯头尾切割时间、铸坯长度、铸坯宽度、铸坯厚度；划分铸坯所属炉次，包括中间坯和连浇坯的炉次划分，其中，连浇坯包括同钢种连浇坯和异钢种混浇坯；确定铸坯炉次后，将炉次号、钢液密度ρ、切割时间t_CUT、铸坯宽度a、铸坯厚度b、铸坯长度l记录在铸坯信息中；

铸坯炉次确定方法如下：

中间坯的炉次与其前一次铸坯所属炉次相同；

同钢种连浇坯依据后一炉次钢包开浇时刻t_{L_n+1_start}的中包重量M_t、结晶器宽a和厚b、钢液密度ρ，根据体积不变原理计算余钢浇注长度l_s，然后将此交接面记录在铸流中，余钢浇注长度l_s计算公式如下：

其中，ρ为钢液密度；

铸坯切割完成后，根据交接面距铸坯头部距离l_c和铸坯长度l计算交接面定位因子SDF，若SDF大于50％，则铸坯为前一炉次，若SDF小于50％，则铸坯为后一炉次，交接面定位因子SDF的计算公式如下：

异钢种混浇坯需要考虑两个炉次钢液的所有成分，先根据两个炉次钢液的某一成分实际浓度两个炉次钢液的某一成分浓度允许范围上下边界计算两个炉次钢液的某一成分混合上下边界/> 然后计算考虑所有成分的两个炉次混合上下边界N₁、N₂，再计算铸流的混合上下边界l₁、l₂，然后将此范围记录在铸流中，涉及的计算公式如下：

p＝0.0001Le_t+0.1528，q＝0.0013Le_t-0.116，

铸坯切割完成后，将含有混浇段的铸坯做特殊标识。

2.根据权利要求1所述的基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法，其特征在于：所述步骤(1)中跟踪记录的生产信息和生产过程数据内容具体为跟踪炉次关键事件和记录炉次关键时刻以及铸流跟踪；

其中，炉次关键事件包括：炉次计划、钢包开浇、结晶器开浇、开始切割、炉次结束；炉次关键时刻包括：钢包开浇时刻t_{L_start}、钢包水口打开且钢包重量累计变化量大于零的时刻、结晶器开浇时刻t_{M_start}、拉坯速度大于零且钢包重量累计减少量大于中包重量的时刻；

铸流跟踪是对铸流从结晶器生成、在二冷区冷却到切割成铸坯的整个生产过程数据进行跟踪，过程中，需要记录炉次的更迭、切割事件，炉次更迭需记录后一炉次钢包开浇时刻t_{L_n+1_start}和此刻中包重量M_t，切割事件需记录切割位置P_CUT、切割时间t_CUT。

3.根据权利要求1所述的基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法，其特征在于：所述步骤(3)中具体内容为：先通过切割装置的切割位置P_CUT、切割时刻t_CUT、结晶器到切割装置的距离L_M-C以及拉速v，推出该切割位置的浇注时刻t_M，相关计算公式如下：

P_CUT＝P_{n_tail}＝P_{n+1_head}，

此切割位置P_CUT既是新一块铸坯的头部位置P_{n+1_head}又是上一块铸坯的尾部位置P_{n_tail}，因此推出的浇注时刻t_M既是新一块铸坯的头部的浇注时刻t_{n+1_head}又是上一块铸坯的尾部浇注时刻t_{n_tail}，即t_M＝t_{n_tail}＝t_{n+1_head}，然后在确定铸坯头部浇注时刻t_{n_head}和尾部浇注时刻t_{n_tail}后，截取铸坯头尾浇注时间间隔的结晶器生产过程数据匹配到铸坯时间轴上。

4.根据权利要求3所述的基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法，其特征在于：所述步骤(4)中具体内容为：先采用微分思想，将铸坯微分成k个微元段，每个微元段长度为Δl，然后将整块铸坯的头尾切割时间间隔平均分配到k个微元段上，得到微元段切割时间间隔Δt_CUT；以第i个微元段为例，其尾部位置为l_i、头部位置即前一微元段尾部位置为l_i-1，其尾部切割时间t_{CUT_i_tail}即后一微元段头部切割时间t_{CUT_i+1_head、}头部切割时间即前一微元段尾部切割时间t_{CUT_i_head}，相关公式如下：

l_i＝Δl+l_i-1，

t_{CUT_i_head}＝Δt_CUT+t_{CUT_i-1_head}

t_{CUT_i_tail}＝t_{CUT_i+1_head}

其中，t_{CUT_i-1_head}为前一微元段头部切割时间，t_{CUT_i+1_head}为后一微元段头部切割时间；

之后按照步骤(3)中所述方法，根据微元段头尾切割时间，推出每一微元段的浇注时刻t_{M_i_head}和t_{M_i_tail}，将微元段头尾浇注这段时间的数据与微元段进行匹配，再将每一微元段均以此法进行数据匹配，最后所有微元段完成数据匹配后，则完成时空变换，将结晶器的生产过程数据匹配到铸坯长度方向上。

5.根据权利要求4所述的基于炉次跟踪和铸流跟踪的连铸数据时空匹配方法，其特征在于：所述微元段数量k取值范围为65-115。