CN112475248B - 连铸多流中间包钢水出口温度预测方法、装置和终端设备 - Google Patents
连铸多流中间包钢水出口温度预测方法、装置和终端设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112475248B CN112475248B CN202011386404.0A CN202011386404A CN112475248B CN 112475248 B CN112475248 B CN 112475248B CN 202011386404 A CN202011386404 A CN 202011386404A CN 112475248 B CN112475248 B CN 112475248B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- tundish
- model
- molten steel
- outlet
- 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.)
- Active
Links
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 189
- 239000010959 steel Substances 0.000 title claims abstract description 189
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000009749 continuous casting Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 41
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000005266 casting Methods 0.000 claims abstract description 35
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 13
- 238000000265 homogenisation Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims description 31
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 30
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 claims description 27
- 239000011819 refractory material Substances 0.000 claims description 21
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 15
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 12
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims description 8
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 8
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 7
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 6
- 239000011449 brick Substances 0.000 claims description 4
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 6
- 238000009628 steelmaking Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 4
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 239000012071 phase Substances 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000010924 continuous production Methods 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 238000000643 oven drying Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000007711 solidification Methods 0.000 description 2
- 230000008023 solidification Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000003723 Smelting Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000004401 flow injection analysis Methods 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000007790 solid phase Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22D—CASTING OF METALS; CASTING OF OTHER SUBSTANCES BY THE SAME PROCESSES OR DEVICES
- B22D2/00—Arrangement of indicating or measuring devices, e.g. for temperature or viscosity of the fused mass
- B22D2/006—Arrangement of indicating or measuring devices, e.g. for temperature or viscosity of the fused mass for the temperature of the molten metal
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22D—CASTING OF METALS; CASTING OF OTHER SUBSTANCES BY THE SAME PROCESSES OR DEVICES
- B22D11/00—Continuous casting of metals, i.e. casting in indefinite lengths
- B22D11/16—Controlling or regulating processes or operations
- B22D11/18—Controlling or regulating processes or operations for pouring
- B22D11/181—Controlling or regulating processes or operations for pouring responsive to molten metal level or slag level
- B22D11/182—Controlling or regulating processes or operations for pouring responsive to molten metal level or slag level by measuring temperature
-
- 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
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Continuous Casting (AREA)
Abstract
本发明公开了一种连铸多流中间包钢水出口温度预测方法,所述方法包括:构建中间包钢液随时间变化的温度场模型;基于所述温度场模型,获取钢包在浇铸过程中,中间包的各个出水口以及内部特征点的温度变化;构建中间包出口钢水温度的模型曲线和中间包出口钢水温度的预测模型;根据所述模型曲线和所述预测模型,生成中间包出口温度的均匀化策略。其探寻了一种连铸多流中间包钢水出口温度的预测方法,为中间包出口的温度提供预测,进而可以改进连铸生产工艺以满足生产需要,并给出消除中间包温度波动的手段。从而解决了现有技术存在的无法实时获取中间包出口钢水温度,而导致的工序能耗高,产品质量一致性差、部分品种钢材加工品质低的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及钢铁冶炼技术领域,具体涉及一种连铸多流中间包钢水出口温度预测方法、装置和终端设备。
背景技术
钢水温度是炼钢连铸生产过程中需要重点控制的工艺参数之一,温度控制的水平是炼钢厂系统运行平稳性的“晴雨表”。钢水温度对保证炼钢连铸生产过程顺行、降低原材料消耗和能耗、提高铸杯质量均有很大的影响,因此,需要将钢水温度控制在合理的范围内。这不仅要求各工序的钢水温度控制要相对稳定,而且要求钢水温度在各工序之间的温度变化稳定。
炼钢连铸生产过程钢水温度控制的核心是钢包(又称钢水包)和中间包内钢水温度及其过热度的稳定。因此,探寻稳定控制钢包和中包内钢水温度的有效途径,保证炼钢连铸生产过程温度因素的合理和高效就显得尤为重要。目前在实际生产过程中,由于连铸中间包内钢水进入结晶器的温度无法实时获取,为避免浇铸操作过程中发生因钢水温度过低而带来终浇风险,从而长期形成实际出钢温度高于浇铸需要的工艺约束制度习惯,同时中间包各流温度无法有效预测及控制。这样不仅导致工序能耗高,而且对过热度控制要求高的品种钢的生产也带来不利。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供一种连铸多流中间包钢水出口温度预测方法、装置和终端设备,以解决部分现有技术存在的无法实时获取中间包出口钢水温度,而导致的工序能耗高,部分品种钢材加工品质低的技术问题。
为了实现上述目的,本发明提供了如下技术方案:
一种连铸多流中间包钢水出口温度预测方法,所述方法包括:
构建中间包钢液随时间变化的温度场模型;
基于所述温度场模型,获取钢包在浇铸过程中,中间包的各个出水口以及内部特征点的温度变化;
构建中间包出口钢水温度的预测模型和中间包出口钢水温度的模型曲线;
根据所述模型曲线和所述预测模型,生成中间包出口温度的均匀化策略。
进一步地,所述方法还包括:
获取中间包内部特征点的实际测温数据,并将实际测温数据与基于所述温度场模型得到的模型获取的温度数据相对比;
判定模型获取的温度数据与实际测温数据之间的误差小于预设值,则以当前温度场模型为可应用模型;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差大于预设值,则调整当前温度场模型,包括其边界条件与初始条件。
进一步地,所述构建中间包钢液随时间变化的温度场模型,具体包括:
获取钢包出口钢液温度变化特征及中间包入口钢液温度变化特征,构建连铸生产过程中钢包出口钢液温度随时间变化的钢液温度模型;
获取中间包的散热条件,构建中间包钢液表面及内壁面的散热热流值模型;
利用燃烧模型和传热模型,构建中间包在预设烘炉时间后的耐火材料温度分布模型;
获取生产现场的中间包结构特征及耐材物性参数;
基于所述钢液温度模型、散热热流值模型、耐火材料温度分布模型和所述生产现场的中间包结构特征及耐材物性参数构建所述温度场模型。
进一步地,所述构建中间包出口钢水温度的预测模型,具体包括:
基于构建的中间包出口钢水温度的模型曲线,以钢包初始温度作为初始条件,中间包出口钢水温度由浇铸时间进行预测,得到的预测模型如下:
T中间包出口温度=A-(a-bt+ct2)+Δt
其中,A为钢包初始温度,t为中包浇铸时间,a,b,c为常数,Δt为根据连铸设备特点的补偿常数。
进一步地,根据所述模型曲线和所述预测模型,生成中间包出口温度的均匀化策略,具体包括:
维持大于1200℃的烘炉温度2-6小时;
中间包浇铸过程中,钢包的钢水温差控制在25℃内;
中间包加盖后,钢包的包盖距离液面不超过300mm;
中间包的包衬使用轻质耐火砖,密度不大于2500kg/m3;
从中间包入口到出口,设置不多于两组钢液流过的控流装置;
中间包出水口增加电磁加热装置,对中间包的温度不均匀性进行补偿,感应加热线圈设置在中间包和结晶器中间,线圈长度不超过1000mm,感应加热频率为1KHz-10KHz。
本发明还提供一种连铸多流中间包钢水出口温度预测装置,所述装置包括:
温度场模型构建单元,用于构建中间包钢液随时间变化的温度场模型;
温度变化获取单元,用于基于所述温度场模型,获取钢包在浇铸过程中,中间包的各个出水口以及内部特征点的温度变化;
预测模型构建单元,用于构建中间包出口钢水温度的模型曲线和中间包出口钢水温度的预测模型;
策略生成单元,用于根据所述模型曲线和所述预测模型,生成中间包出口温度的均匀化策略。
进一步地,所述装置还包括模型修正单元,所述模型修正单元用于:
获取中间包内部特征点的实际测温数据,并将实际测温数据与基于所述温度场模型得到的模型获取温度数据相对比;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差小于预设值,则以当前温度场模型为可应用模型;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差大于预设值,则调整当前温度场模型。
进一步地,所述预测模型构建单元具体用于:
获取钢包出口钢液温度变化特征,构建连铸生产过程中钢包出口钢液温度随时间变化的钢液温度模型;
获取中间包的散热条件,构建中间包钢液表面及内壁面的散热热流值模型;
利用燃烧模型和传热模型,构建中间包在预设烘炉时间后的耐火材料温度分布模型;
获取生产现场的中间包结构特征;
基于所述钢液温度模型、散热热流值模型、耐火材料温度分布模型和所述生产现场的中间包结构特征构建所述温度场模型。
本发明还提供一种终端设备,所述终端设备包括处理器以及存储器:
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行如上所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质用于存储程序代码,所述程序代码用于执行如上所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法。
与现有技术相比,本申请至少具有以下优点:
采用本申请实施例的技术方案,能够通过获取连铸过程各工序温度调控功能以及钢包、中间包内钢水的热状态,制定钢包和中间包合理的目标温度,并将其控制在合理的范围内,进而降低出钢温度,实现炼钢连铸过程钢水温度的优化,进而提高铸坯的质量。从而探寻一种连铸多流中间包钢水出口温度的预测方法,为中间包出口的温度提供预测,进而可以优化连铸生产工艺以满足生产需要,并给出消除中间包温度较大波动,各流温差较大的技术手段。进而解决了现有技术存在的无法实时获取中间包钢水温度,而导致的工序能耗高,部分品种钢材加工品质低的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为中间包内部温度场的数值模拟结果图;
图2为本发明实施例提供的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的构建中间包钢液随时间变化的温度场模型的流程图;
图4为四流中间包的结构特征示意图;
图5为中间包内部特征点的温度变化拟合曲线;
图6为本发明实施例提供的连铸多流中间包钢水出口温度预测装置的结构框图;
图7为本发明实施例提供的一种终端设备的示意图;
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
一般而言,在炼钢与连铸过程的钢水温度控制系统中最重要的环节是对该过程中钢水温度变化规律的研究。对于连铸生产而言,中间包钢水温度应该控制在目标温度±10℃范围,但由于实际生产过程受多因素相互影响,可能导致中间包出口钢水的温度波动剧烈,且这种波动不能够被直观的显示出来,因此本申请根据中间包的工艺特点给出其出口温度预测模型,进而可以预测中间包的温度波动范围,为现场生产提供有力参考。针对中间包出口温度波动,结合预测模型及实际温度测量,提出解决中间包出口温度均匀性的方法及实施手段。
总体而言,根据中间包的工作过程,分析多流中间包单流及不同流钢水温度的差异性来源,利用数值模拟手段分析中间包不同流温度差异,给出中间包内部特征点的温度变化规律,进而可以给出中间包出口处的钢水温度预测模型,结合中间包实际测温手段及实际数据,可以针对缩小单流及不同流之间温差,增加中间包温度均匀性方面,提供几种技术手段,并给出具体建议值。如图1所示,为中间包内部温度场的数值模拟结果图,可以获得中间包不同位置的温度变化过程,可以看出,在中间包的出口、中间包的浇注区域,注流区域都有较大的温度波动,这种波动可以出现接近30℃的波动范围。该波动对连铸的生产过程产生消极影响,并且影响连铸的产品质量,因此本专利的目的,第一是要预测中间包的出口温度随着浇注时间的变化关系,另一个就是解决如何缩小这个温差。
下面基于本发明所述的一种连铸多流中间包钢水出口温度预测方法,对其实施例进行详细描述。如图2所示,其为本发明实施例提供的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法的流程图,具体实现过程包括以下步骤:
S1:构建中间包钢液随时间变化的温度场模型。在一种使用场景中,如图3所示,其具体包括以下步骤:
S101:获取钢包出口钢液温度变化特征,构建连铸生产过程中钢包出口钢液温度随时间变化关系的钢液温度模型。也就是说,获取钢包出口钢液温度变化特征时,由于钢包钢水出口有耐火材料包裹,且钢水连续流动,因此不能够连续测温,因此需要根据数学模型评估其钢包出口钢液温度变化。具体方法为:结合钢包的结构特征,如直径、容量等;钢包的耐火材料,如保温层,工作层厚度及热物性;钢包的热周转三个方面获取钢包出口的钢液在整个浇铸过程中的温度变化。通过构建数学模型可以获取连铸生产过程中,钢包出口钢液温度随时间的变化关系。
S102:获取中间包的散热条件,构建中间包钢液表面及内壁面的散热热流值模型;具体地,获取中间包散热条件时,由于中间包散热主要来源于两个方面,一方面是通过中间包表面的覆盖剂对外进行的辐射、对流散热,并最终通过中间包包盖向环境散热;另一方面是中间包包衬散热,因此通过构建模型可以获取中间包钢液表面及内壁面的散热热流值。
S103:利用燃烧模型和传热模型,构建中间包在预设烘炉时间后的耐火材料温度分布模型;中间包在开始使用前,需要进行预热,即烘炉过程。该步骤即是获取中间包在开始使用前,其内部耐火材料的温度分布对后续钢液的温度评估有重要作用,再通过数值模拟软件,利用燃烧模型和传热模型可以获取中间包在一定烘炉时间后的耐火材料温度分布。
S104:获取生产现场的中间包结构特征。具体地,基于现场使用的中间包的结构特征,例如图4所示的即为一个四流中间包的结构特征,其有一个入口连接钢包,四个出口连接结晶器,中间包内部有若干控流装置,图4所示为内部有两个带孔的多孔挡板,对中间包从入口到出口的流动进行流动控制,可以让钢水在中间包内部充分流动,满足四个出水口都能够稳定流动。不同作业场景和施工要求下,其中间包的结构不同,所以在研究及分析过程中,必须结合现场使用的中间包结构特征。
S105:基于所述钢液温度模型、散热热流值模型、耐火材料温度分布模型和所述生产现场的中间包结构特征构建所述温度场模型。
在构建中间包钢液随时间变化的温度场模型后,本发明提供的方法还包括以下步骤:
S2:基于所述温度场模型,获取钢包在浇铸过程中,中间包的各个出水口以及内部特征点的温度变化。具体地,结合步骤S1得到的结果,构建中间包钢液随时间变化的温度场模型,获取钢包在浇铸过程中,中间包四个出水口、内部特征点(图4所示的浇铸区测温点A和浇铸区测温点B)等的温度变化。由于钢包是一包一包的非连续浇铸过程,构建的模型可以满足钢包的非连续过程。获取的结果如图5所示,图5表示了两个钢包的非连续浇铸过程中,中间包内部特征点的温度变化。
S3:构建中间包出口钢水温度的模型曲线和中间包出口钢水温度的预测模型;进一步地,所述构建中间包出口钢水温度的预测模型,具体包括:
基于构建的中间包出口钢水温度的模型曲线,以钢包初始温度作为初始条件,中间包出口钢水温度由浇铸时间进行预测,得到的预测模型如下:
T中间包出口温度=A-(a-bt+ct2)+Δt
其中,A为钢包初始温度,t为中包浇铸时间,a,b,c为常数,Δt为根据连铸设备特点的补偿常数。
S4:根据所述模型曲线和所述预测模型,生成中间包出口温度的均匀化策略。在实际连铸过程中,为了保证钢液在液体到固态的相变转变过程中获得较好的凝固组织,相变过程在结晶器里实现,因此,就要求进入结晶器钢水的温度保持恒定,即要求中间包出口钢水温度保持恒定,根据中间包钢水温度预测模型,提出的中间包出口温度均匀化的方法,具体包括:
维持大于1200℃的烘炉温度2-6小时;
中间包浇铸过程中,钢包的钢水温差控制在25℃内;
中间包加盖后,钢包的包盖距离液面不超过300mm;
中间包的包衬使用轻质耐火砖,密度不大于2500kg/m3;
从中间包入口到出口,设置不多于两组钢液流过的控流装置;
中间包出水口增加电磁加热装置,对中间包的温度不均匀性进行补偿,感应加热线圈设置在中间包和结晶器中间,线圈长度不超过1000mm,感应加热频率为1KHz-10KHz。
由上可知,预测中间包各流出口温度变化的模型来源于四种因素,第一种是钢包浇注时温度变化及浇注时间,这个因素又由三个因素控制,钢包热周转,钢包散热过程及钢包的结构特征决定。第二个因素是中间包的热边界条件,中间包的散热主要由中间包的包盖散热和中间包的包衬散热两个方面决定,第三个因素是中间包的烘炉过程,烘炉的时间的长短,烘炉温度的高低对后续中间包的出口温度变化有重要影响。第四个因素是中间包的结构特征,不同的连铸过程,其中间包的结构特征不同,例如多流中间包的流数,有两流、三流、四流、五流等,最多的中间包可以到十流,流数越多,说明出口越多,结构会有很大的差异。上述四种不同的影响因素最终都影响中间包不同流出口温度的差异性。通过对上述四种因素的定量分析可以预测中间包不同流出口的温度变化,结合预测值及实际中间包各流塞棒测温值,可以精确获取中间包各流的温度差值。
而对于如何缩小各流温差,提高温度均匀性,本方法提出三种主要方式,第一种为优化中间包的内部控流装置或者结构特征;第二种为改善中间包的烘炉时间或者温度,减小中间包包衬或者表面散热;第三种为缩小钢包浇铸过程中,中间包来流温度的温差。
中间包内部区域根据控流装置的隔离划分为两个部分,第一部分是注流区,第二部分是浇铸区。其中注流区测温点在注流区的中心区域,本说明文件的中间包中部位置测温点在浇铸区域,在不同中间包中部位置测温点可能在注流区,也可能在浇铸区,浇铸区的测温点在不同出口中间位置,距离液面高度一半的地方,如图4所示,中间包出口温度为出口截面的平均温度。
进一步地,为了修正上述模型,提高建模准确性,可通过将模型获取温度数据与中间包的内部特征点的实际测温数据相对比,即所述方法还包括:
获取中间包内部特征点的实际测温数据,并将实际测温数据与基于所述温度场模型得到的模型获取温度数据相对比;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差小于预设值,则以当前温度场模型为可应用模型;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差大于预设值,则调整当前温度场模型。
基于现场条件的模型结果中,在模型获取数据和实际测温数据绝对误差小于10%时,可以将数据模型应用到现场的实际生产。
在上述具体实施方式中,本发明所提供的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法,能够通过获取连铸过程各工序温度调控功能以及钢包、中间包内钢水的热状态,制定钢包和中间包合理的目标温度,并将其控制在合理的范围内,进而降低出钢温度,实现炼钢连铸过程钢水温度的优化,进而提高铸坯的质量。从而探寻一种连铸多流中间包钢水出口温度的预测方法,为中间包出口的温度提供预测,进而可以改进连铸生产工艺以满足生产需要,并给出减小中间包温度波动的技术手段。进而解决了现有技术存在的无法实时获取中间包钢水温度,而导致的工序能耗高,部分品种钢材加工品质低的技术问题。
除了上述方法,本发明还提供一种连铸多流中间包钢水出口温度预测装置,如图6所示,所述装置包括:
温度场模型构建单元100,用于构建中间包钢液随时间变化的温度场模型。
温度变化获取单元200,用于基于所述温度场模型,获取钢包在浇铸过程中,中间包的各个出水口以及内部特征点的温度变化;具体地,构建中间包钢液随时间变化的温度场模型,获取钢包在浇铸过程中,中间包四个出水口、内部特征点(图4所示的浇铸区测温点A和浇铸区测温点B)等的温度变化。由于钢包是一包一包的非连续浇铸过程,构建的模型可以满足钢包的非连续过程。获取的结果如图5所示,图5表示了两个钢包的非连续浇铸过程中,中间包内部特征点的温度变化。
预测模型构建单元300,用于构建中间包出口钢水温度的模型曲线和中间包出口钢水温度的预测模型。
所述预测模型构建单元300具体用于:
获取钢包出口钢液温度变化特征,构建连铸生产过程中钢包出口钢液温度随时间变化关系的钢液温度模型;
获取中间包的散热条件,构建中间包钢液表面及内壁面的散热热流值模型;
利用燃烧模型和传热模型,构建中间包在预设烘炉时间后的耐火材料温度分布模型;
获取生产现场的中间包结构特征;
基于所述钢液温度模型、散热热流值模型、耐火材料温度分布模型和所述生产现场的中间包结构特征构建所述温度场模型。
策略生成单元400,用于根据所述模型曲线和所述预测模型,生成中间包出口温度的均匀化策略;在实际连铸过程中,为了保证钢液在液体到固态的相变转变过程中获得较好的凝固组织,相变过程在结晶器里实现,因此就要求进入结晶器钢水的温度保持恒定,即要求中间包出口温度保持恒定,根据中间包钢水温度预测模型,策略生成单元得到的具体策略包括:
维持大于1200℃的烘炉温度2-6小时;
中间包浇铸过程中,钢包的钢水温差控制在25℃内;
中间包加盖后,钢包的包盖距离液面不超过300mm;
中间包的包衬使用轻质耐火砖,密度不大于2500kg/m3;
从中间包入口到出口,设置至少两组钢液流过的控流装置;
中间包出水口增加电磁加热装置,对中间包的温度不均匀性进行补偿,感应加热线圈设置在中间包和结晶器中间,线圈长度不超过1000mm,感应加热频率为1KHz-10KHz。
模型修正单元500,所述模型修正单元用于:
获取中间包内部特征点的实际测温数据,并将实际测温数据与基于所述温度场模型得到的模型获取温度数据相对比;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差小于预设值,则以当前温度场模型为可应用模型;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差大于预设值,则调整当前温度场模型。
在上述具体实施方式中,本发明所提供的连铸多流中间包钢水出口温度预测装置,能够通过获取连铸过程各工序温度调控功能以及钢包、中间包内钢水的热状态,制定钢包和中间包合理的目标温度,并将其控制在合理的范围内,进而降低出钢温度,实现炼钢连铸过程钢水温度的优化,进而提高铸坯的质量。从而探寻一种连铸多流中间包钢水出口温度的预测方法,为中间包出口的温度提供预测,进而可以改进连铸生产工艺以满足生产需要,并给出减小中间包温度波动的技术手段。进而解决了现有技术存在的无法实时获取中间包钢水温度,而导致的工序能耗高,部分品种钢材加工品质低的技术问题。
与上述提供的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法相对应,本发明还提供一种终端设备。由于该终端设备的实施例相似于上述方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处请参见上述方法实施例部分的说明即可,下面描述的终端设备仅是示意性的。如图7所示,其为本发明实施例提供的一种终端设备的示意图。该终端设备具体包括:处理器301和存储器302。所述处理器301、所述存储器302以及通信接口304通过总线305连接;其中,存储器302用于运行一个或多个程序指令,用于存储连铸多流中间包钢水出口温度预测方法的程序303,该终端设备通电并通过所述处理器301运行该连铸多流中间包钢水出口温度预测方法的程序303后,执行上述任意一项所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法。
与上述提供的一种连铸多流中间包钢水出口温度预测方法相对应,本发明还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令,所述一个或多个程序指令用于被处理器执行上述任一项所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法。由于该计算机可读存储介质的实施例相似于上述方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处请参见上述方法实施例部分的说明即可,下面描述的计算机存储介质仅是示意性的。
综上所述,需要说明的是,在本发明实施例中,处理器或处理器模块可以是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
存储介质可以是存储器,例如可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性和非易失性存储器两者。
其中,非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM,简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM,简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM,简称EEPROM)或闪存。
易失性存储器可以是随机存取存储器(RandomAccess Memory,简称RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(Static RAM,简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM,简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM,简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM,简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM,简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM,简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM,简称DRRAM)。
本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本领域技术人员应该可以意识到,在上述一个或多个示例中,本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时,可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
以上所述,仅是本申请的较佳实施例而已,并非对本申请作任何形式上的限制。虽然本申请已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本申请。任何熟悉本领域的技术人员,在不脱离本申请技术方案范围情况下,都可利用上述揭示的方法和技术内容对本申请技术方案做出许多可能的变动和修饰,或修改为等同变化的等效实施例。因此,凡是未脱离本申请技术方案的内容,依据本申请的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰,均仍属于本申请技术方案保护的范围内。
Claims (8)
1.一种连铸多流中间包钢水出口温度预测方法,其特征在于,所述方法包括:
构建中间包钢液随时间变化的温度场模型;
获取钢包出口钢液温度变化特征,及中间包入口钢液温度变化特征,构建连铸生产过程中钢包出口钢液温度随时间变化关系的钢液温度模型;
获取中间包的散热条件,构建中间包钢液表面及内壁面的散热热流值模型;
利用燃烧模型和传热模型,构建中间包在预设烘炉时间后的耐火材料温度分布模型;
获取生产现场的中间包结构特征及耐材物性参数;
基于所述钢液温度模型、散热热流值模型、耐火材料温度分布模型和所述生产现场的中间包结构特征及耐材物性参数构建所述温度场模型;
基于所述温度场模型,获取钢包在浇铸过程中,中间包的各个出水口以及内部特征点的温度变化;
构建中间包出口钢水温度的模型曲线和中间包出口钢水温度的预测模型;
根据所述模型曲线和所述预测模型,生成中间包出口温度的均匀化策略。
2.根据权利要求1所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取中间包内部特征点的实际测温数据,并将实际测温数据与基于所述温度场模型得到的模型获取的温度数据相对比;
判定模型获取的温度数据与实际测温数据之间的误差小于预设值,则以当前温度场模型为可应用模型;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差大于预设值,则调整当前温度场模型,包括其边界条件与初始条件。
3.根据权利要求1所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法,其特征在于,所述构建中间包出口钢水温度的预测模型,具体包括:
基于构建的中间包出口钢水温度的模型曲线,以钢包初始温度作为初始条件,中间包出口钢水温度由浇铸时间进行预测,得到的预测模型如下:
T中间包出口温度=A-(a-bt+ct2)+Δt
其中,A为钢包初始温度,t为中包浇铸时间,a,b,c为常数,Δt为根据连铸设备特点的补偿常数。
4.根据权利要求1所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法,其特征在于,根据所述模型曲线和所述预测模型,生成中间包出口温度的均匀化策略,具体包括:
维持大于1200℃的烘炉温度2-6小时;
中间包浇铸过程中,钢包的钢水温差控制在25℃内;
中间包加盖后,包盖距离液面不超过300mm;
中间包的包衬使用轻质耐火砖,密度不大于2500kg/m3;
从中间包入口到出口,设置不多于两组钢液流过的控流装置;
中间包出水口增加电磁加热装置,对中间包的温度不均匀性进行补偿,感应加热线圈设置在中间包和结晶器中间,线圈长度不超过1000mm,感应加热频率为1KHz-10KHz。
5.一种连铸多流中间包钢水出口温度预测装置,其特征在于,所述装置包括:
温度场模型构建单元,用于构建中间包钢液随时间变化的温度场模型;
温度变化获取单元,用于基于所述温度场模型,获取钢包在浇铸过程中,中间包的各个出水口以及内部特征点的温度变化;
预测模型构建单元,用于构建中间包出口钢水温度的模型曲线和中间包出口钢水温度的预测模型;
所述预测模型构建单元具体用于:
获取钢包出口钢液温度变化特征,构建连铸生产过程中钢包出口钢液温度随时间变化关系的钢液温度模型;
获取中间包的散热条件,构建中间包钢液表面及内壁面的散热热流值模型;
利用燃烧模型和传热模型,构建中间包在预设烘炉时间后的耐火材料温度分布模型;
获取生产现场的中间包结构特征及耐火材料物性参数;
基于所述钢液温度模型、散热热流值模型、耐火材料温度分布模型和所述生产现场的中间包结构特征构建所述温度场模型;
策略生成单元,用于根据所述模型曲线和所述预测模型,生成中间包出口温度的均匀化策略。
6.根据权利要求5所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测装置,其特征在于,所述装置还包括模型修正单元,所述模型修正单元用于:
获取中间包内部特征点的实际测温数据,并将实际测温数据与基于所述温度场模型得到的模型获取温度数据相对比;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差小于预设值,则以当前温度场模型为可应用模型;
判定模型获取温度数据与实际测温数据之间的误差大于预设值,则调整当前温度场模型。
7.一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括处理器以及存储器:
所述存储器用于存储程序代码,并将所述程序代码传输给所述处理器;
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储程序代码,所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的连铸多流中间包钢水出口温度预测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011386404.0A CN112475248B (zh) | 2020-12-01 | 2020-12-01 | 连铸多流中间包钢水出口温度预测方法、装置和终端设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011386404.0A CN112475248B (zh) | 2020-12-01 | 2020-12-01 | 连铸多流中间包钢水出口温度预测方法、装置和终端设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112475248A CN112475248A (zh) | 2021-03-12 |
CN112475248B true CN112475248B (zh) | 2022-01-25 |
Family
ID=74938724
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011386404.0A Active CN112475248B (zh) | 2020-12-01 | 2020-12-01 | 连铸多流中间包钢水出口温度预测方法、装置和终端设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112475248B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115430816A (zh) * | 2022-09-23 | 2022-12-06 | 山东钢铁股份有限公司 | 一种中间包测温方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH026039A (ja) * | 1988-06-27 | 1990-01-10 | Nippon Mining Co Ltd | 連続鋳造におけるタンディッシュ内溶湯温度の連続測定方法 |
CN101124464A (zh) * | 2005-04-01 | 2008-02-13 | 卡迪纳尔健康303公司 | 温度预测系统和方法 |
CN101592964A (zh) * | 2009-06-26 | 2009-12-02 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种双工位lf炉钢水温度预报控制系统 |
CN201755633U (zh) * | 2010-06-25 | 2011-03-09 | 鞍钢股份有限公司 | 中间包事故预警装置 |
CN102867220A (zh) * | 2012-06-25 | 2013-01-09 | 攀钢集团研究院有限公司 | 一种实时预测钢包精炼炉精炼钢水温度的方法 |
CN109425439A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种钢铸界面钢液温降在线预测系统及其预测方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102163261A (zh) * | 2011-04-08 | 2011-08-24 | 汪红兵 | 一种基于案例推理的钢水温度预测方法 |
KR101320345B1 (ko) * | 2011-09-28 | 2013-10-22 | 현대제철 주식회사 | 턴디쉬내 용강 측온 장치 및 그 방법 |
KR101267588B1 (ko) * | 2011-09-28 | 2013-05-24 | 현대제철 주식회사 | 턴디쉬용 내화재 두께 변화 예측 장치 및 예측 방법 |
US20150300888A1 (en) * | 2014-04-21 | 2015-10-22 | National Taiwan University | Temperature prediction system and method thereof |
CN105195701B (zh) * | 2014-06-23 | 2017-09-19 | 宝山钢铁股份有限公司 | 连铸钢包浇注时钢水流场分布的测量方法及装置 |
-
2020
- 2020-12-01 CN CN202011386404.0A patent/CN112475248B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH026039A (ja) * | 1988-06-27 | 1990-01-10 | Nippon Mining Co Ltd | 連続鋳造におけるタンディッシュ内溶湯温度の連続測定方法 |
CN101124464A (zh) * | 2005-04-01 | 2008-02-13 | 卡迪纳尔健康303公司 | 温度预测系统和方法 |
CN101592964A (zh) * | 2009-06-26 | 2009-12-02 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种双工位lf炉钢水温度预报控制系统 |
CN201755633U (zh) * | 2010-06-25 | 2011-03-09 | 鞍钢股份有限公司 | 中间包事故预警装置 |
CN102867220A (zh) * | 2012-06-25 | 2013-01-09 | 攀钢集团研究院有限公司 | 一种实时预测钢包精炼炉精炼钢水温度的方法 |
CN109425439A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种钢铸界面钢液温降在线预测系统及其预测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112475248A (zh) | 2021-03-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109446748B (zh) | 一种模拟连铸圆坯凝固过程的方法 | |
CN112475248B (zh) | 连铸多流中间包钢水出口温度预测方法、装置和终端设备 | |
CN105018718B (zh) | 一种基于热负荷分配的加热炉工艺炉温控制方法 | |
JP6531782B2 (ja) | 溶銑温度予測方法、溶銑温度予測装置、高炉の操業方法、操業ガイダンス装置、溶銑温度制御方法、及び溶銑温度制御装置 | |
CN106636606A (zh) | 一种基于仿真模型的加热炉炉温控制方法 | |
Parsunkin et al. | Energy-saving optimal control over heating of continuous cast billets | |
CN104023875A (zh) | 浇铸方法、尤其连铸方法 | |
Zhang et al. | Dynamic spray cooling control model based on the tracking of velocity and superheat for the continuous casting steel | |
US20150352635A1 (en) | Method, Controller And Tundish Control System For A Continuous Casting Process | |
Botnikov et al. | Development of the metal temperature prediction model for steel-pouring and tundish ladles used at the casting and rolling complex | |
CN110059940B (zh) | 一种炼钢-连铸界面衔接节能方法及系统 | |
Botnikov et al. | Development of a steel temperature prediction model in a steel ladle and tundish in a casting and rolling complex | |
Ryabchikov et al. | Strip cooling control for flexible production of galvanized flat steel | |
Ding et al. | Multi‐Objective Optimization of Slab Heating Process in Walking Beam Reheating Furnace Based on Particle Swarm Optimization Algorithm | |
JP3562116B2 (ja) | タンディッシュ内溶鋼温度の管理方法 | |
JP3144984B2 (ja) | 製鋼工程における溶鋼温度の調整方法 | |
CN113579223B (zh) | 一种基于体系热平衡技术的模具温度控制方法 | |
JP4791170B2 (ja) | 出鋼温度予測方法 | |
Ivanova | Predictive control of water discharge in the secondary cooling zone of a continuous caster | |
RU2528569C2 (ru) | Способ определения количеств модификатора, добавляемых в расплав чугуна | |
CN111950132A (zh) | 一种基于凝固过程数值模拟的连铸坯质量预测系统 | |
CN117472111B (zh) | 基于多源数据驱动的大体积混凝土智能温控方法及系统 | |
JP6375741B2 (ja) | 製鋼工場における溶鋼温度の制御方法 | |
CN110438318B (zh) | 一种大型立式淬火炉低能耗最速升温控制方法及系统 | |
JP2015010267A (ja) | 吹錬制御方法及び吹錬制御装置 |
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 | ||
CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Huang Jun Inventor after: Zhang Yazhu Inventor after: Wang Shuhao Inventor after: Zhang Xueyuan Inventor before: Huang Jun Inventor before: Zhang Yongjie Inventor before: Chen Guojun Inventor before: Zhang Yazhu Inventor before: Wang Shuhao Inventor before: Zhang Xueyuan |
|
CB03 | Change of inventor or designer information |