CN116574867A - 一种超低碳钢高效rh精炼生产的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法及系统，属于炉外精炼自动化控制方法及系统技术领域。本发明的技术方案是：依据冶金原理、深度学习算法和大数据算法建立真空循环模块（3）、脱氧计算模块（4）、脱氢计算模块（5）、脱碳计算模块（6）、循环计算模块（7）、温度计算控制模块（8）和合金化计算模块（9），按照事件触发全过程实现生产。本发明的有益效果是：降低成本、提高钢水质量、节约人力，具有较大的经济效益和社会效益，形成一套具有普适性的深冲钢RH真空精炼全自动化智能控制系统，具有较大的实践意义和推广意义。
Description
技术领域
本发明涉及一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法及系统，属于炉外精炼自动化控制方法及系统技术领域。
背景技术
运用流程工程学技术融合单体工序关键技术，实现“铁水预处理－炼钢－精炼－连铸”多工序的高效协同，这是炼钢技术进步的重要方向。建立“铁水预处理－炼钢－精炼－连铸”多工序大数据协同控制平台，以满足炼钢多工序工艺升级和炼钢过程动态高效、安全、低碳环保、质量及成本等多目标管控的需求。现代钢铁企业，IF超低碳钢的工艺流程一般为：铁水预处理-BOF-RH-CC。在RH真空精炼炉可以进行吹氧、吹氩循环搅拌、脱氧剂加入、合金的加入、造渣剂加入等等操作。因此，该种模式的工艺路线，RH精炼炉的作用不但起到脱碳、脱气以及脱氧与合金化、控温和节奏，同时在一定程度上与LF精炼炉类似承担着脱碳、脱氧、调温、成分精控、渣组分和缓冲节奏等功能，是钢铁生产链过程中重要的多功能的精炼设备之一。
发明内容
本发明目的是提供一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法及系统，针对RH真空工序的冶炼功能建立或开发基于机理和关键控制技术的模型，促使关键工艺与检测系统、控制系统耦合，实现全冶炼周期的自动化炼钢、一键式精炼等单体工序智能控制，进而降低成本、提高钢水质量、节约人力，具有较大的经济效益和社会效益，形成一套具有普适性的深冲钢RH真空精炼全自动化智能控制系统，具有较大的实践意义和推广意义，有效地解决了背景技术中存在的上述问题。
本发明的技术方案是：一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法，包含以下步骤：
步骤S1，判断钢包是否在进站位，钢包是否摘盖成功，根据机器视觉算法，传入系统，根据钢包号炉次跟踪，根据真空罐的烘烤信息的跟踪，将跟踪信息传入系统；
步骤S2，获取钢水信息作为钢水的输入成分状态信息；
步骤S3，获取钢水目标出站信息，获取钢水目标的成分要求和温度要求，并结合时间因素，计算目前钢水各项指标距离出站指标差距；
步骤S4，钢包车开至处理位，降下真空浸渍管插入钢水到位，接管事件模块运行，包括订单、目标温度和目标停止时间；真空设定值和循环搅拌设定值传入系统，反馈搅拌控制；
步骤S5，依据温度判断是否需要吹氧，进行吹氧计算，计算钢水氧位，设置终脱氧位目标，计算脱氧和合金化用量；
步骤S6，设置脱碳时间；
步骤S7，判断需要加入的合金元素，计算各元素处理时间内的变化量，将变化量修正进元素控制计算中；以成本最优为目标，按照冶炼工艺对特定元素触发，计算合金加入量；
步骤S8，进行测温取样，更新最新的钢水成分信息，循环进行S1-S8，直至钢水符合要求；
步骤S9，高真空周期以及纯循环时间达到工艺要求，开始破空，钢包下降逐步脱离浸渍管，进入渣改优化处理环节，破空完成，进行自动测温和取样，出站等待吊包指令。
所述步骤S2中，以转炉出钢包后的测温、取样和时间信息，作为钢水的输入成分状态信息，如果没有包后成分则采用上转炉吹止成分以及加料信息，通过模型计算作为钢水的输入成分状态信息。
所述步骤S3中，目前钢水各项指标距离出站指标差距包含升温、脱氧、脱碳和合金化的指标差距。
所述步骤S5中，真空循环3分钟定氧；计算脱氧和合金化用量即脱氧剂加入量和一次性加入铝粒用量。
所述步骤S6中，依据深冲钢出站碳≤15ppm的目标设置脱碳时间；
所述步骤S7中，需要加入的合金元素为金属锰和低氮钛铁。
一种超低碳钢高效RH精炼生产的系统，包含信息获取模块、冶炼状态检测模块、钢包准备接管模块、真空循环模块、脱氧计算模块、脱氢计算模块、脱碳计算模块、循环计算模块、温度计算控制模块和合金化计算模块，所述冶炼状态检测模块的输出端连接信息获取模块，信息获取模块通过循环计算模块分别与钢包准备接管模块、真空循环模块、脱氧计算模块、脱氢计算模块、脱碳计算模块、温度计算控制模块和合金化计算模块连接，钢包准备接管模块、真空循环模块、脱氧计算模块、脱氢计算模块、脱碳计算模块、温度计算控制模块和合金化计算模块连接生产信息数据库。
所述信息获取模块循环获取生产计划信息、目标出站时间、目标钢水成分和温度、辅料合金信息和设备信息、转炉炉后成分信息以及转炉终点成分信息；
钢包准备接管模块通过深度学习视觉算法，获取钢包号以及钢包加盖情况，测算钢包车与真空精炼工位间距离，传入二级，并发出钢包从吊包位至摘盖位的指令动作完成后，自动达到处理位；
真空循环模块计算并控制RH冶炼过程中各阶段适宜氮气和氩气搅拌；通过二级对顶升系统发出指令，当钢包与真空罐接触时作为零位，控制钢包上升高度＞200mm时，氮和氩循环气体进入自动切换，钢包上升高度＞350mm时，开始进入吹氩循环，真空泵进入抽真空环节；
脱氧计算模块计算钢水钢渣中的实时氧含量，计算脱氧剂需要量；
循环计算模块由事件触发，在设定的周期内循环计算显示钢水状态信息和钢渣状态信息；
温度计算控制模块根据能量守恒原理，由循环计算和时间触发，计算周期内能量变化，实时计算和显示钢水的计算温度和达到目标温度所需的加热操作；
合金化计算模块以成本最优为目标，计算要达到目标钢水成分时需要各种合金量。
所述真空循环模块、脱氧计算模块、脱氢计算模块、脱碳计算模块、温度计算控制模块和合金化计算模块根据大数据算法和启发式算法，通过对冶炼微观操作分析，热平衡迭代计算和烟气分析，结合模拟冶炼程序建立模型，并按照事件触发全过程实现生产。
本发明的有益效果是：针对RH真空工序的冶炼功能建立或开发基于机理和关键控制技术的模型，促使关键工艺与检测系统、控制系统耦合，实现全冶炼周期的自动化炼钢、一键式精炼等单体工序智能控制，进而降低成本、提高钢水质量、节约人力，具有较大的经济效益和社会效益，形成一套具有普适性的深冲钢RH真空精炼全自动化智能控制系统，具有较大的实践意义和推广意义。
附图说明
图1是本发明的系统结构框图；
图2是本发明的工作流程图；
图中：信息获取模块1、钢包准备接管模块2、真空循环模块3、脱氧计算模块4、脱氢计算模块5、脱碳计算模块6、循环计算模块7、温度计算控制模块8和合金化计算模块9、生产信息数据库10、人机交互界面11。
实施方式
为了使发明实施案例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施案例中的附图，对本发明实施案例中的技术方案进行清晰的、完整的描述，显然，所表述的实施案例是本发明一小部分实施案例，而不是全部的实施案例，基于本发明中的实施案例，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案例，都属于本发明保护范围。
一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法，包含以下步骤：
步骤S1，判断钢包是否在进站位，钢包是否摘盖成功，根据机器视觉算法，传入系统，根据钢包号炉次跟踪，根据真空罐的烘烤信息的跟踪，将跟踪信息传入系统；
步骤S2，获取钢水信息作为钢水的输入成分状态信息；
步骤S3，获取钢水目标出站信息，获取钢水目标的成分要求和温度要求，并结合时间因素，计算目前钢水各项指标距离出站指标差距；
步骤S4，钢包车开至处理位，降下真空浸渍管插入钢水到位，接管事件模块运行，包括订单、目标温度和目标停止时间；真空设定值和循环搅拌设定值传入系统，反馈搅拌控制；
步骤S5，依据温度判断是否需要吹氧，进行吹氧计算，计算钢水氧位，设置终脱氧位目标，计算脱氧和合金化用量；
步骤S6，设置脱碳时间；
步骤S7，判断需要加入的合金元素，计算各元素处理时间内的变化量，将变化量修正进元素控制计算中；以成本最优为目标，按照冶炼工艺对特定元素触发，计算合金加入量；
步骤S8，进行测温取样，更新最新的钢水成分信息，循环进行S1-S8，直至钢水符合要求；
步骤S9，高真空周期以及纯循环时间达到工艺要求，开始破空，钢包下降逐步脱离浸渍管，进入渣改优化处理环节，破空完成，进行自动测温和取样，出站等待吊包指令。
所述步骤S2中，以转炉出钢包后的测温、取样和时间信息，作为钢水的输入成分状态信息，如果没有包后成分则采用上转炉吹止成分以及加料信息，通过模型计算作为钢水的输入成分状态信息。
所述步骤S3中，目前钢水各项指标距离出站指标差距包含升温、脱氧、脱碳和合金化的指标差距。
所述步骤S5中，真空循环3分钟定氧；计算脱氧和合金化用量即脱氧剂加入量和一次性加入铝粒用量。
所述步骤S6中，依据深冲钢出站碳≤15ppm的目标设置脱碳时间；
所述步骤S7中，需要加入的合金元素为金属锰和低氮钛铁。
一种超低碳钢高效RH精炼生产的系统，包含信息获取模块1、冶炼状态检测模块、钢包准备接管模块2、真空循环模块3、脱氧计算模块4、脱氢计算模块5、脱碳计算模块6、循环计算模块7、温度计算控制模块8和合金化计算模块9，所述冶炼状态检测模块的输出端连接信息获取模块1，信息获取模块1通过循环计算模块7分别与钢包准备接管模块2、真空循环模块3、脱氧计算模块4、脱氢计算模块5、脱碳计算模块6、温度计算控制模块8和合金化计算模块9连接，钢包准备接管模块2、真空循环模块3、脱氧计算模块4、脱氢计算模块5、脱碳计算模块6、温度计算控制模块8和合金化计算模块9连接生产信息数据库10。
所述信息获取模块1循环获取生产计划信息、目标出站时间、目标钢水成分和温度、辅料合金信息和设备信息、转炉炉后成分信息以及转炉终点成分信息；
钢包准备接管模块2通过深度学习视觉算法，获取钢包号以及钢包加盖情况，测算钢包车与真空精炼工位间距离，传入二级，并发出钢包从吊包位至摘盖位的指令动作完成后，自动达到处理位；
真空循环模块3计算并控制RH冶炼过程中各阶段适宜氮气和氩气搅拌；通过二级对顶升系统发出指令，当钢包与真空罐接触时作为零位，控制钢包上升高度＞200mm时，氮和氩循环气体进入自动切换，钢包上升高度＞350mm时，开始进入吹氩循环，真空泵进入抽真空环节；
脱氧计算模块4计算钢水钢渣中的实时氧含量，计算脱氧剂需要量；
循环计算模块7由事件触发，在设定的周期内循环计算显示钢水状态信息和钢渣状态信息；
温度计算控制模块8根据能量守恒原理，由循环计算和时间触发，计算周期内能量变化，实时计算和显示钢水的计算温度和达到目标温度所需的加热操作；
合金化计算模块9以成本最优为目标，计算要达到目标钢水成分时需要各种合金量。
所述真空循环模块3、脱氧计算模块4、脱氢计算模块5、脱碳计算模块6、温度计算控制模块8和合金化计算模块9根据大数据算法和启发式算法，通过对冶炼微观操作分析，热平衡迭代计算和烟气分析，结合模拟冶炼程序建立模型，并按照事件触发全过程实现生产。
实施例
在实际应用中，包含以下步骤：
步骤S1，硬件和环境设置：在RH平台采用8台工业网络用摄像机镜头和2台高温摄像镜头，8台网络用摄像机分别对准钢包车行走吊包、钢包升降地坑、处理位枪孔、真空室处理位、喂丝机喂丝、弯管系统、高位料仓平台和钢包加盖装置等设备的工作状态；2台高温摄像镜头安装在顶枪内，可以观察真空室内的钢水和加料情况。配置服务器系统运行环境，完善一级程序自动执行逻辑，将系统与RH一级程序进行匹配连接。
步骤S2，基于卷积神经网络和图像监测算法，建立冶炼状态视觉检测模块，获取渣状态、钢水搅拌状态、获取钢包状态信息；实现冶炼过程状态信息的自动精确获取。
步骤S3，依据冶金原理、深度学习算法和大数据算法建立RH精炼模型，包括脱碳模型、脱氧模型、温度模型、合金化模型、加热/冷却模型、后处理模型，通过这些工艺模型并根据实际生产情况计算和这些计算发送到基本自动化系统，使用循环和事件触发模型结果确定和控制炉次状态（重量，温度和钢渣化学成分和烟气量）。
步骤S4，建立预计算的冶炼处理步骤、氧位变化、温度变化、烟气中CO/CO2以及循环气体压力和冶炼时长的关系轴，计算预抽真空的必要时间，根据转炉炉后钢包样品成分，计算吹氧或强制脱碳的必要时间，合金化必要时间，脱氧、脱碳必要时间，纯循环必要时间以及后处理必要时间，除去重叠时间，计算达标处理必须时间，如果必须时间大于出站要求时间，则进行处理时间报警，转为按照优先级设定，按照成分、温度、洁净度优先级逻辑进行处理。
步骤S5，获取钢水状态信息，如果有测温、取样信息，则采用最新的测温取样信息作为此炉钢水的状态信息用于后续温度和成分的迭代运算，如果没有则采用上次采样信息和过程事件信息通过模型计算作为钢水的状态信息。
步骤S6，获取钢水目标出站信息，获取钢水目标的成分要求、温度要求要求，并结合时间因素，计算目前钢水各项指标距离出站指标差距，计算脱碳、脱氧、合金化、纯循环等时间。
步骤S7，判断钢包是否在进站位，判断钢包是否摘盖成功，根据机器视觉算法，传入系统，测算钢包车与真空精炼位间距离，传入二级，并发出钢包从吊包位至摘盖位的指令动作完成后，自动达到处理位。
步骤S8，更新RH冶炼过程物料信息和设备信息，更新料仓可用性、物料成分、温降系数、钢包、浸渍管烘烤信息等。
步骤S9，判断是否需要吹氧升温或吹氧脱碳，根据热力学进行吹氧以及升温计算，计算钢自由氧和碳位，计算脱氧剂加入量、脱氧产物量及实时夹杂物含量，进行相关控制操作。
步骤S10，判断是否需要加入合金元素，计算各元素处理时间内的变化量，将变化量修正进元素控制计算中。以成本最优为目标，按照冶炼工艺对特定元素触发，计算合金加入量，进行相关控制操作。
步骤S11，将钢包车开至处理位，开始抽真空、钢液循环、脱碳、脱氧、合金化、高真空保持、破空等处理过程；
步骤S12，冶炼状态视觉检测模块监循环状态、搅拌状态，并传入系统，反馈搅拌控制。
步骤S13，进行测温、定氧、取样，更新最新的钢水钢渣成分信息，循环进行S1-S10，直至钢水符合要求。
步骤S14，温度和成分达到要求以后，则进行静置等待出站。
步骤S15，到达预定时间后，顶升钢包车，开出钢包，生成炉次成本详细信息,进行成本分析和自学习参数优化。
Claims (9)
1.一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法，其特征在于包含以下步骤：
步骤S1，判断钢包是否在进站位，钢包是否摘盖成功，根据机器视觉算法，传入系统，根据钢包号炉次跟踪，根据真空罐的烘烤信息的跟踪，将跟踪信息传入系统；
步骤S2，获取钢水信息作为钢水的输入成分状态信息；
步骤S3，获取钢水目标出站信息，获取钢水目标的成分要求和温度要求，并结合时间因素，计算目前钢水各项指标距离出站指标差距；
步骤S4，钢包车开至处理位，降下真空浸渍管插入钢水到位，接管事件模块运行，包括订单、目标温度和目标停止时间；真空设定值和循环搅拌设定值传入系统，反馈搅拌控制；
步骤S5，依据温度判断是否需要吹氧，进行吹氧计算，计算钢水氧位，设置终脱氧位目标，计算脱氧和合金化用量；
步骤S6，设置脱碳时间；
步骤S7，判断需要加入的合金元素，计算各元素处理时间内的变化量，将变化量修正进元素控制计算中；以成本最优为目标，按照冶炼工艺对特定元素触发，计算合金加入量；
步骤S8，进行测温取样，更新最新的钢水成分信息，循环进行S1-S8，直至钢水符合要求；
步骤S9，高真空周期以及纯循环时间达到工艺要求，开始破空，钢包下降逐步脱离浸渍管，进入渣改优化处理环节，破空完成，进行自动测温和取样，出站等待吊包指令。
2.根据权利要求1所述的一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法，其特征在于：所述步骤S2中，以转炉出钢包后的测温、取样和时间信息，作为钢水的输入成分状态信息，如果没有包后成分则采用上转炉吹止成分以及加料信息，通过模型计算作为钢水的输入成分状态信息。
3.根据权利要求1所述的一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法，其特征在于：所述步骤S3中，目前钢水各项指标距离出站指标差距包含升温、脱氧、脱碳和合金化的指标差距。
4.根据权利要求1所述的一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法，其特征在于：所述步骤S5中，真空循环3分钟定氧；计算脱氧和合金化用量即脱氧剂加入量和一次性加入铝粒用量。
5.根据权利要求1所述的一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法，其特征在于：所述步骤S6中，依据深冲钢出站碳≤15ppm的目标设置脱碳时间。
6.根据权利要求1所述的一种超低碳钢高效RH精炼生产的方法，其特征在于：所述步骤S7中，需要加入的合金元素为金属锰和低氮钛铁。
7.一种超低碳钢高效RH精炼生产的系统，基特征在于：包含信息获取模块（1）、冶炼状态检测模块、钢包准备接管模块（2）、真空循环模块（3）、脱氧计算模块（4）、脱氢计算模块（5）、脱碳计算模块（6）、循环计算模块（7）、温度计算控制模块（8）和合金化计算模块（9），所述冶炼状态检测模块的输出端连接信息获取模块（1），信息获取模块（1）通过循环计算模块（7）分别与钢包准备接管模块（2）、真空循环模块（3）、脱氧计算模块（4）、脱氢计算模块（5）、脱碳计算模块（6）、温度计算控制模块（8）和合金化计算模块（9）连接，钢包准备接管模块（2）、真空循环模块（3）、脱氧计算模块（4）、脱氢计算模块（5）、脱碳计算模块（6）、温度计算控制模块（8）和合金化计算模块（9）连接生产信息数据库（10）。
8.根据权利要求7所述的一种超低碳钢高效RH精炼生产的系统，基特征在于：所述信息获取模块（1）循环获取生产计划信息、目标出站时间、目标钢水成分和温度、辅料合金信息和设备信息、转炉炉后成分信息以及转炉终点成分信息；
钢包准备接管模块（2）通过深度学习视觉算法，获取钢包号以及钢包加盖情况，测算钢包车与真空精炼工位间距离，传入二级，并发出钢包从吊包位至摘盖位的指令动作完成后，自动达到处理位；
真空循环模块（3）计算并控制RH冶炼过程中各阶段适宜氮气和氩气搅拌；通过二级对顶升系统发出指令，当钢包与真空罐接触时作为零位，控制钢包上升高度＞200mm时，氮和氩循环气体进入自动切换，钢包上升高度＞350mm时，开始进入吹氩循环，真空泵进入抽真空环节；
脱氧计算模块（4）计算钢水钢渣中的实时氧含量，计算脱氧剂需要量；
循环计算模块（7）由事件触发，在设定的周期内循环计算显示钢水状态信息和钢渣状态信息；
温度计算控制模块（8）根据能量守恒原理，由循环计算和时间触发，计算周期内能量变化，实时计算和显示钢水的计算温度和达到目标温度所需的加热操作；
合金化计算模块（9）以成本最优为目标，计算要达到目标钢水成分时需要各种合金量。
9.根据权利要求7所述的一种超低碳钢高效RH精炼生产的系统，基特征在于：所述真空循环模块（3）、脱氧计算模块（4）、脱氢计算模块（5）、脱碳计算模块（6）、温度计算控制模块（8）和合金化计算模块（9）根据大数据算法和启发式算法，通过对冶炼微观操作分析，热平衡迭代计算和烟气分析，结合模拟冶炼程序建立模型，并按照事件触发全过程实现生产。
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