CN116738863A - 基于数字孪生运算炉外精炼co2利用数字模型搭建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及冶金工程技术领域，尤其是涉及基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，该方法包括以下步骤：S1、设计人机交互UI，构建实现数据安全与数据存储的存储数据层；S2、利用智能优化算法进行数据处理，构建数字孪生模型的搭建层；S3、采集炉外精炼吹CO2工艺生产实时数据，构建技术工艺数据层；S4、利用计算机与5G网络构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台层；S5、依据平台运算结果调控液体汽化恒压力装置进行生产工艺冶炼。本发明构建基于数字孪生模型的数字管理平台，实现炉外精炼吹气工艺生产过程中参数数据的高度整合与可视化，为决策者提供准确的数据和分析结果。
Description
技术领域
本发明涉及冶金工程技术领域，尤其是涉及基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法。
背景技术
炉外精炼（Ladle refining）是钢液处理过程中的一种重要工艺，它发生在钢液离开冶炼炉（如转炉或电弧炉）之后，进入到倒钢包或钢包中进行进一步处理和调整。炉外精炼的主要目的是改善钢液的成分、质量和纯净度，以满足最终产品的要求。在炉外精炼过程中，可以进行以下操作：
1、调整成分：根据需要，可以进行脱氧、脱硫、脱氮等操作，以控制钢液中的氧含量、硫含量和氮含量，以及其他元素的含量和比例。
2、温度调节：通过加热或降温的方式，调整钢液的温度，以满足下一步工艺的要求。
3、去除杂质：采用物理或化学方法，去除钢液中的非金属夹杂物、气泡和其他杂质，以提高钢液的纯净度和均匀性。
4、搅拌和混合：通过机械搅拌或气体吹炼等方式，促进钢液的混合和均匀性，以保证成分的一致性和质量的稳定性。
5、可控降温：在炉外精炼过程中，可以采用适当的冷却方式，控制钢液的冷却速率，以优化组织和性能。
炉外精炼吹CO2是钢液到容器内进行吹气，其中气体为CO2，在生产高级别等钢种炉外精炼是不可或缺的，对方坯表面质量和钢液成分起到至关重要的作用。炉外精炼吹CO2的原理是通过引入CO2气体来促进钢液的搅拌和混合，并实现调整钢液成分和改善质量的目的。CO2气泡的形成和上升过程产生的动力可以改善钢液的均匀性，促进氧气的脱除和杂质的去除，从而提高钢液的纯净度和质量。并且，炉外精炼吹CO2可以在钢液处理过程中快速实施，提高生产效率。它可以与其他冶炼工艺相结合，共同作用，以提高钢液的整体质量和生产效率。
然而，在传统炉外精炼吹气工艺中，数据的收集和监测通常依赖人工记录和定期采样，容易出现数据滞后或不准确的情况，且参数的优化和工艺的调控通常依赖于经验和试错，难以达到最佳状态。同时，故障的诊断和维护依靠经验和定期检查，存在延迟和主观性。亟需采用数字化技术实时监测和分析工艺数据，识别潜在故障，并实现预测性维护，提高设备可靠性和生产稳定性。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法。
本发明提供了基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，该方法包括以下步骤：
S1、设计人机交互UI，构建实现数据安全与数据存储的存储数据层；
S2、利用智能优化算法进行数据处理，构建数字孪生模型的搭建层；
S3、采集炉外精炼吹CO2工艺生产实时数据，构建技术工艺数据层；
S4、利用计算机与5G网络构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台层，并结合液体CO2汽化恒压力装置数字孪生体构建数字管理平台；
S5、依据平台运算结果调控液体汽化恒压力装置进行生产工艺冶炼。
在其中一个实施例中，设计人机交互UI，构建实现数据安全与数据存储的存储数据层包括以下步骤：
S11、设计人机交互UI操作界面，实现物化映射至虚拟表征的展现；
S12、获取采集得到的炉外精炼底吹CO2工艺生产过程中的气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数，并进行数据定义与分类；
S13、将不同类型参数数据合并放置于同一存储单元，并进行数据归约对合并后数据自身内容进行数据规模缩减，最大限度精简数据量；
S14、调用智能优化算法对待存储参数进行数据处理，并将经过数据精简与数据处理后的数据存储至数据库，作为数字孪生模型的存储数据层。
在其中一个实施例中，利用智能优化算法进行数据处理，构建数字孪生模型的搭建层包括以下步骤：
S21、选取气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数中的部分参数作为初始数据源，进行数据安全处理与数据沉积处理；
S22、以改进的循环神经网络模型作为智能优化算法，对气体变化参数与设备使用参数进行处理，实现模型算法与参数的分析与修正；
S23、依据分析修正结果与实际监测钢液变化参数之间的关系，判断数据处理结果的通过率，并对智能优化算法及参数进行完善；
S24、将经过数据安全处理与数据沉积处理后的参数数据，与完善后的智能优化算法及其输出结果，形成数字孪生模型的搭建层。
在其中一个实施例中，选取气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数中的部分参数作为初始数据源，进行数据安全处理与数据沉积处理包括以下步骤：
S211、选取气体变化参数中的压力数据与流量数据，并将压力数据与流量数据中不处于安全范围内的数据进行删除处理；
S212、选取设备使用参数中的钢包耐材透气砖侵蚀量、夹杂物尺寸及类型数据，并将钢包耐材透气砖侵蚀量、夹杂物尺寸及类型数据中不符合安全需求的数据进行删除处理；
S213、选取钢液变化参数中钢液温度数据，并将钢液温度数据中不处于安全温度范围内的数据进行删除处理；
S214、将压力数据与流量数据中存储时长超过预设时长的数据进行删除处理，实现数据的防沉积。
在其中一个实施例中，以改进的循环神经网络模型作为智能优化算法，对气体变化参数与设备使用参数进行处理，实现模型算法与参数的分析与修正包括以下步骤：
S221、获取气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数的时间序列数据，并进行数据清洗及归一化处理作为模型数据集；
S222、构建基于门控循环单元改进的循环神经网络模型，确定模型的输入层、隐藏层及输出层的节点数，并配置激活函数与优化器；
S223、将模型数据集划分为训练集、验证集及测试集；
S224、利用训练集对循环神经网络模型进行训练，并利用梯度下降算法调整模型参数，最小化损失函数，再利用验证集对循环神经网络模型的性能进行验证，避免过拟合；
S225、利用测试集对循环神经网络模型的性能进行评估，比较模型预测值与实际钢液变化参数之间的差异，并依据评估结果对循环神经网络模型进行修正。
在其中一个实施例中，构建基于门控循环单元改进的循环神经网络模型，确定模型的输入层、隐藏层及输出层的节点数，并配置激活函数与优化器包括以下步骤：
S2221、初始化一个序列模型对象，添加门控循环单元（GRU）作为隐藏层，利用全连接层作为输出层，并分别设定节点数与激活函数；
S2222、将Adam作为循环神经网络模型的优化器，并将均方误差作为循环神经网络模型的损失函数；
S2223、利用编译方法对循环神经网络模型进行编译，并将配置的优化器与损失函数应用在循环神经网络模型中。
在其中一个实施例中，采集炉外精炼吹CO2工艺生产实时数据，构建技术工艺数据层包括以下步骤：
S31、实时采集炉外精炼吹CO2工艺生产过程中的气体变化参数、设备使用参数以及钢液变化参数；
S32、获取由数字孪生计算平台运算得到的CO2输入量与CO产生量；
S33、利用实时采集得到的参数数据及实时获取得到的运算数据相结合构建炉外精炼吹CO2工艺生产实时动态模型，并不断更新计算和存储物理参数，作为炉外精炼吹CO2工艺生产的技术工艺数据层。
在其中一个实施例中，利用计算机与5G网络构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台层，并结合液体CO2汽化恒压力装置数字孪生体构建数字管理平台包括以下步骤：
S41、将计算机作为运算核心，利用5G网络实现数据传输共享，构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台作为数字孪生计算平台层；
S42、利用数字孪生计算平台分别利用CO2吹入量线性方程、CO2产生CO气体含量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中钢液内CO2吹入量以及CO产生量；
S43、数字孪生计算平台依据钢液内CO2吹入量以及CO产生量的线性运算结果，建立CO2吹入量与钢液变化参数之间的变化关系；
S44、以液体CO2汽化恒压力装置的物理实体为基础构建液体CO2汽化恒压力装置的数字孪生体，并结合存储数据层、搭建层、技术工艺数据层及数字孪生计算平台层搭建基于数字孪生模型的数字管理平台。
在其中一个实施例中，利用数字孪生计算平台分别利用CO2吹入量线性方程、CO2产生CO气体含量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中钢液内CO2吹入量以及CO产生量包括以下步骤：
S421、利用CO2吹入量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中钢液CO2吹入量，计算表达式为：
；
式中，Z表示钢液中CO2吹入量，d表示钢水重量无量纲因子，s表示钢液温度影响因子，r表示钢液合金元素影响因子。
S422、利用CO2产生CO气体含量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中CO产生量，计算表达式为：
；
式中，A表示产生CO的量，u表示钢液成分含量无量纲因子，v表示炉渣成分无量纲因子，w表示炉外精炼吹CO2吹入量。
在其中一个实施例中，液体CO2汽化恒压力装置包括液体二氧化碳存储装置、液体二氧化碳管道、汽化吸热叶片、汽化管道、压力阀门基座、阀前压力表、恒压调节阀门、阀后压力表及二氧化碳气体管道出口。
本发明的有益效果为：
1、通过依次构建存储数据层、搭建层、技术工艺数据层及数字孪生计算平台层，结合液体CO2汽化恒压力装置的物理实体构建数字孪生体和数字管理平台，可实现炉外精炼吹气工艺生产过程中参数数据的高度整合与可视化，分别利用存储数据层存储工艺模型的相关数据，利用搭建层和技术工艺数据层实现将数据进行处理、清洗和转换，并通过可视化展示，使得相关数据更易于理解和分析；基于数字孪生模型构建的数字管理平台为决策者提供准确的数据和分析结果，支持制定合理的决策和投资策略，利用数字孪生模型的仿真和分析，评估不同方案对生产效益和经济效益的影响，帮助决策者做出明智的决策。
2、通过基于数字孪生技术构建炉外精炼CO2生产工艺的数字管理平台，可实现炉外精炼生产的实时监测和远程操作，利用数字管理平台实时获取炉外精炼过程中的各项参数数据，包括气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数等，再通过数字孪生技术，实现对工艺过程的实时监测和远程操作，可以提高生产过程的可视化和可控性，减少人为误差；并且可通过数字孪生模型对炉外精炼工艺中的各个参数进行调控和优化，基于实时数据和模拟仿真，分析和预测不同参数对钢液成分和质量的影响，进而优化工艺参数，提高产品质量和生产效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法中液体CO2汽化恒压力装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1-图2，公开了基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，该方法包括以下步骤：
S1、设计人机交互UI，构建实现数据安全与数据存储的存储数据层。
在本发明的描述中，设计人机交互UI，构建实现数据安全与数据存储的存储数据层包括以下步骤：
S11、设计人机交互UI操作界面，实现物化映射至虚拟表征的展现。
设计人机交互UI操作界面包括：
界面布局设计：确定UI界面的整体布局和组件排列。考虑到物化映射至虚拟表征的展现，将界面分为两个主要部分：物理实体的展示区域和虚拟表征的展示区域。
物理实体展示：在界面的物理实体展示区域，通过图形或模型的方式呈现液体CO2汽化恒压力装置的物理实体，使用3D模型、图表或图像等形式，以直观的方式显示装置的外观和结构。
虚拟表征展示：在界面的虚拟表征展示区域，通过可视化手段展现数字孪生模型的输出结果和数据分析。可以使用图表、曲线、动态效果等方式，将数字模型的预测、优化结果以及相关数据呈现给用户。
交互操作：设计用户与界面的交互操作方式，提供操作按钮、滑块、下拉菜单等交互元素，用于用户对模型参数进行调节、选择不同的数据视图或进行其他操作。
实时更新：确保界面能够实时更新物理实体和虚拟表征的展示。当物理实体发生变化或模型的输入参数有所调整时，界面应能够及时反映这些变化，更新相关展示内容。
用户反馈和提示：为提高用户体验，界面可以提供反馈和提示功能。例如，显示操作结果、数据分析的解释，或者给出用户操作的指导说明，帮助用户更好地理解和使用数字管理平台。
S12、获取采集得到的炉外精炼底吹CO2工艺生产过程中的气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数，并进行数据定义与分类。
一、气体变化参数包括以下方面：
CO2流量数据：炉外精炼底吹CO2的气体流量，以单位时间内的体积或质量来表示。
CO2压力数据：炉外精炼底吹CO2的气体压力，以压力单位（如巴）表示。
CO2温度数据：炉外精炼底吹CO2的气体温度，通常以摄氏度或开尔文度量。
CO2浓度数据：炉外精炼底吹CO2的气体浓度，表示CO2在气体中的含量比例。
二、设备使用参数包括以下方面：
钢包耐材透气砖侵蚀量：记录钢包耐材透气砖在使用过程中受到的侵蚀程度，可使用数字或指标来表示，如砖体磨损程度、砖体剥落面积等。
夹杂物尺寸及类型数据：包括尺寸数据，用于记录夹杂物的尺寸，通常指夹杂物的最大尺寸，可以使用长度、宽度、高度等来表示；还包括类型数据，用于记录夹杂物的种类或组分，如氧化物夹杂物、硫化物夹杂物、碳化物夹杂物等。
底吹气体喷嘴位置：底吹CO2的喷嘴位置，影响气体与钢液的接触和混合情况。
底吹气体喷嘴角度：底吹CO2的喷嘴角度，影响气体喷射的方向和覆盖范围。
底吹气体喷嘴间距：底吹CO2的喷嘴间距，影响气体喷射的均匀性和覆盖范围。
底吹气体喷嘴数量：底吹CO2的喷嘴数量，影响气体喷射的总量和覆盖范围。
三、钢液变化参数包括以下方面：
钢液温度变化数据：钢液的温度变化情况，以摄氏度或开尔文度量。
钢液成分变化数据：钢液中各种元素和杂质的含量和比例，如碳含量、硅含量等。
钢液浓度变化数据：钢液中溶解气体（如氢、氧等）的浓度。
S13、将不同类型参数数据合并放置于同一存储单元，并进行数据归约对合并后数据自身内容进行数据规模缩减，最大限度精简数据量。
S14、调用智能优化算法对待存储参数进行数据处理，并将经过数据精简与数据处理后的数据存储至数据库，作为数字孪生模型的存储数据层。
S2、利用智能优化算法进行数据处理，构建数字孪生模型的搭建层。
在本发明的描述中，利用智能优化算法进行数据处理，构建数字孪生模型的搭建层包括以下步骤：
S21、选取气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数中的部分参数作为初始数据源，进行数据安全处理与数据沉积处理。
在本发明的描述中，选取气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数中的部分参数作为初始数据源，进行数据安全处理与数据沉积处理包括以下步骤：
S211、选取气体变化参数中的压力数据与流量数据，并将压力数据与流量数据中不处于安全范围内的数据进行删除处理。
S212、选取设备使用参数中的钢包耐材透气砖侵蚀量、夹杂物尺寸及类型数据，并将钢包耐材透气砖侵蚀量、夹杂物尺寸及类型数据中不符合安全需求的数据进行删除处理。
S213、选取钢液变化参数中钢液温度数据，并将钢液温度数据中不处于安全温度范围内的数据进行删除处理。
S214、将压力数据与流量数据中存储时长超过预设时长的数据进行删除处理，实现数据的防沉积。
S22、以改进的循环神经网络模型作为智能优化算法，对气体变化参数与设备使用参数进行处理，实现模型算法与参数的分析与修正。
在本发明的描述中，以改进的循环神经网络模型作为智能优化算法，对气体变化参数与设备使用参数进行处理，实现模型算法与参数的分析与修正包括以下步骤：
S221、获取气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数的时间序列数据，并进行数据清洗及归一化处理作为模型数据集。
S222、构建基于门控循环单元改进的循环神经网络模型，确定模型的输入层、隐藏层及输出层的节点数，并配置激活函数与优化器。
在本发明的描述中，构建基于门控循环单元改进的循环神经网络模型，确定模型的输入层、隐藏层及输出层的节点数，并配置激活函数与优化器包括以下步骤：
S2221、初始化一个序列模型对象，添加门控循环单元（GRU）作为隐藏层，利用全连接层作为输出层，并分别设定节点数与激活函数。
其中，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，旨在解决长期依赖问题和梯度消失问题，是对传统循环神经网络的改进。GRU通过引入两个门控机制，即重置门（Reset Gate）和更新门（Update Gate），来控制信息的传递和更新。
此外，节点数的确定，根据问题的复杂程度和训练数据的规模来选择节点数。一般来说，较复杂的问题和较大的数据集可能需要更多的节点数来提取更多的特征和表示能力。还可尝试不同的节点数并进行模型训练和评估，观察模型在验证集或测试集上的性能，并选择表现较好的节点数。
激活函数的确定：对于隐藏层，本发明选择的激活函数为ReLU（Rectified LinearUnit）。ReLU函数在实践中表现良好，因为它具有线性响应和减少梯度消失的特点。
对于输出层，激活函数的选择取决于具体的问题类型，而本发明选择使用sigmoid激活函数。
S2222、将Adam作为循环神经网络模型的优化器，并将均方误差作为循环神经网络模型的损失函数。
S2223、利用编译方法对循环神经网络模型进行编译，并将配置的优化器与损失函数应用在循环神经网络模型中。
S223、将模型数据集划分为训练集、验证集及测试集。
S224、利用训练集对循环神经网络模型进行训练，并利用梯度下降算法调整模型参数，最小化损失函数，再利用验证集对循环神经网络模型的性能进行验证，避免过拟合。
S225、利用测试集对循环神经网络模型的性能进行评估，比较模型预测值与实际钢液变化参数之间的差异，并依据评估结果对循环神经网络模型进行修正。
S23、依据分析 修正结果与实际监测钢液变化参数之间的关系，判断数据处理结果的通过率，并对智能优化算法及参数进行完善。
S24、将经过数据安全处理与数据沉积处理后的参数数据，与完善后的智能优化算法及其输出结果，形成数字孪生模型的搭建层。
S3、采集炉外精炼吹CO2工艺生产实时数据，构建技术工艺数据层。
在本发明的描述中，采集炉外精炼吹CO2工艺生产实时数据，构建技术工艺数据层包括以下步骤：
S31、实时采集炉外精炼吹CO2工艺生产过程中的气体变化参数、设备使用参数以及钢液变化参数。
S32、获取由数字孪生计算平台运算得到的CO2输入量与CO产生量。
S33、利用实时采集得到的参数数据及实时获取得到的运算数据相结合构建炉外精炼吹CO2工艺生产实时动态模型，并不断更新计算和存储物理参数，作为炉外精炼吹CO2工艺生产的技术工艺数据层。
S4、利用计算机与5G网络构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台层，并结合液体CO2汽化恒压力装置数字孪生体构建数字管理平台。
在本发明的描述中，利用计算机与5G网络构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台层，并结合液体CO2汽化恒压力装置数字孪生体构建数字管理平台包括以下步骤：
S41、将计算机作为运算核心，利用5G网络实现数据传输共享，构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台作为数字孪生计算平台层。
S42、利用数字孪生计算平台分别利用CO2吹入量线性方程、CO2产生CO气体含量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中钢液内CO2吹入量以及CO产生量。
在本发明的描述中，利用数字孪生计算平台分别利用CO2吹入量线性方程、CO2产生CO气体含量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中钢液内CO2吹入量以及CO产生量包括以下步骤：
S421、利用CO2吹入量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中钢液CO2吹入量，计算表达式为：
；
式中，Z表示钢液中CO2吹入量，d表示钢水重量无量纲因子，s表示钢液温度影响因子，r表示钢液合金元素影响因子。
在实际应用中，根据生产节奏炉外精炼采用二氧化碳时间不小于50min，炉外精炼压力控制在1.6PMa内。处理周期内转炉出钢量控制在50t，处理工艺采用CO2。依据炉外精炼钢包底吹CO2吹入量线性方程，当s=3.2，d=1.03，r=0.2时，z=3.496m3，炉外精炼钢包底吹介子气体过程中，在处理周期内吹入CO2时间不小于15min。炉外精炼取样过程气体全部采用气体样分析。炉外精炼取样前要避免大气量吹CO2，防止过吹或强吹。
其中数据安全只要是针对钢液中CO2吹入量及设备使用数据进行处理，为了防止数据沉积，数据保留3个月后进行删除处理，并且存在压力大于1.6PMa和流量大于1m3进行数据保留。
S422、利用CO2产生CO气体含量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中CO产生量，计算表达式为：
；
式中，A表示产生CO的量，u表示钢液成分含量无量纲因子，v表示炉渣成分无量纲因子，w表示炉外精炼吹CO2吹入量。
通过确定CO2吹入量，来计算CO的气体含量。在炉外精炼吹CO2过程中对钢液的成分和温度影响较大，通过数据库的建立，智能优化算法是通过数据安全处理后，进行RNN处理，主要是检查炉外精炼吹CO2冶炼过程及设备使用状态是否有压力、流量异常，如果存在模型对数据参数进行识别，是数字孪生模型的识别过程。所述炉外精炼吹CO2工艺生产数据是建立在物理量变化的基础上，实时采集物化数据，并且数据信息在数据库中建立。炉外精炼吹CO2系统数字孪生计算平台将设备及数据控制、可视等进行融合与计算，使用智能优化算法提高速度与准确性，可实现数字孪生体与炉外精炼吹CO2设备及工艺参数实体的同步（化学反应式：CO2（l）+C=2CO（l））。
S43、数字孪生计算平台依据钢液内CO2吹入量以及CO产生量的线性运算结果，建立CO2吹入量与钢液变化参数之间的变化关系。
S44、以液体CO2汽化恒压力装置的物理实体为基础构建液体CO2汽化恒压力装置的数字孪生体，并结合存储数据层、搭建层、技术工艺数据层及数字孪生计算平台层搭建基于数字孪生模型的数字管理平台。
S5、依据平台运算结果调控液体汽化恒压力装置进行生产工艺冶炼。
在本发明的描述中，如图2所示，液体CO2汽化恒压力装置包括液体二氧化碳存储装置、液体二氧化碳管道、汽化吸热叶片、汽化管道、压力阀门基座、阀前压力表、恒压调节阀门、阀后压力表及二氧化碳气体管道出口。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过依次构建存储数据层、搭建层、技术工艺数据层及数字孪生计算平台层，结合液体CO2汽化恒压力装置的物理实体构建数字孪生体和数字管理平台，可实现炉外精炼吹气工艺生产过程中参数数据的高度整合与可视化，分别利用存储数据层存储工艺模型的相关数据，利用搭建层和技术工艺数据层实现将数据进行处理、清洗和转换，并通过可视化展示，使得相关数据更易于理解和分析；基于数字孪生模型构建的数字管理平台为决策者提供准确的数据和分析结果，支持制定合理的决策和投资策略，利用数字孪生模型的仿真和分析，评估不同方案对生产效益和经济效益的影响，帮助决策者做出明智的决策。通过基于数字孪生技术构建炉外精炼CO2生产工艺的数字管理平台，可实现炉外精炼生产的实时监测和远程操作，利用数字管理平台实时获取炉外精炼过程中的各项参数数据，包括气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数等，再通过数字孪生技术，实现对工艺过程的实时监测和远程操作，可以提高生产过程的可视化和可控性，减少人为误差；并且可通过数字孪生模型对炉外精炼工艺中的各个参数进行调控和优化，基于实时数据和模拟仿真，分析和预测不同参数对钢液成分和质量的影响，进而优化工艺参数，提高产品质量和生产效率。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
Claims (10)
1.基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、设计人机交互UI，构建实现数据安全与数据存储的存储数据层；
S2、利用智能优化算法进行数据处理，构建数字孪生模型的搭建层；
S3、采集炉外精炼吹CO2工艺生产实时数据，构建技术工艺数据层；
S4、利用计算机与5G网络构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台层，并结合液体CO2汽化恒压力装置数字孪生体构建数字管理平台；
S5、依据平台运算结果调控液体汽化恒压力装置进行生产工艺冶炼。
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于：所述设计人机交互UI，构建实现数据安全与数据存储的存储数据层包括以下步骤：
S11、设计人机交互UI操作界面，实现物化映射至虚拟表征的展现；
S12、获取采集得到的炉外精炼底吹CO2工艺生产过程中的气体变化参数、设备使用参数及钢液变化参数，并进行数据定义与分类；
S13、将不同类型参数数据合并放置于同一存储单元，并进行数据归约对合并后数据自身内容进行数据规模缩减，最大限度精简数据量；
S14、调用智能优化算法对待存储参数进行数据处理，并将经过数据精简与数据处理后的数据存储至数据库，作为数字孪生模型的存储数据层。
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于：所述利用智能优化算法进行数据处理，构建数字孪生模型的搭建层包括以下步骤：
S21、选取所述气体变化参数、所述设备使用参数及所述钢液变化参数中的部分参数作为初始数据源，进行数据安全处理与数据沉积处理；
S22、以改进的循环神经网络模型作为智能优化算法，对所述气体变化参数与所述设备使用参数进行处理，实现模型算法与参数的分析与修正；
S23、依据分析 修正结果与实际监测所述钢液变化参数之间的关系，判断数据处理结果的通过率，并对所述智能优化算法及参数进行完善；
S24、将经过数据安全处理与数据沉积处理后的参数数据，与完善后的所述智能优化算法及其输出结果，形成数字孪生模型的搭建层。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于：所述选取所述气体变化参数、所述设备使用参数及所述钢液变化参数中的部分参数作为初始数据源，进行数据安全处理与数据沉积处理包括以下步骤：
S211、选取所述气体变化参数中的压力数据与流量数据，并将所述压力数据与所述流量数据中不处于安全范围内的数据进行删除处理；
S212、选取所述设备使用参数中的钢包耐材透气砖侵蚀量、夹杂物尺寸及类型数据，并将所述钢包耐材透气砖侵蚀量、所述夹杂物尺寸及类型数据中不符合安全需求的数据进行删除处理；
S213、选取所述钢液变化参数中钢液温度数据，并将所述钢液温度数据中不处于安全温度范围内的数据进行删除处理；
S214、将所述压力数据与所述流量数据中存储时长超过预设时长的数据进行删除处理，实现数据的防沉积。
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于：所述以改进的循环神经网络模型作为智能优化算法，对所述气体变化参数与所述设备使用参数进行处理，实现模型算法与参数的分析与修正包括以下步骤：
S221、获取所述气体变化参数、所述设备使用参数及所述钢液变化参数的时间序列数据，并进行数据清洗及归一化处理作为模型数据集；
S222、构建基于门控循环单元改进的循环神经网络模型，确定模型的输入层、隐藏层及输出层的节点数，并配置激活函数与优化器；
S223、将所述模型数据集划分为训练集、验证集及测试集；
S224、利用所述训练集对所述循环神经网络模型进行训练，并利用梯度下降算法调整模型参数，最小化损失函数，再利用所述验证集对所述循环神经网络模型的性能进行验证，避免过拟合；
S225、利用所述测试集对所述循环神经网络模型的性能进行评估，比较模型预测值与实际钢液变化参数之间的差异，并依据评估结果对所述循环神经网络模型进行修正。
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于：所述构建基于门控循环单元改进的循环神经网络模型，确定模型的输入层、隐藏层及输出层的节点数，并配置激活函数与优化器包括以下步骤：
S2221、初始化一个序列模型对象，添加门控循环单元作为隐藏层，利用全连接层作为输出层，并分别设定节点数与激活函数；
S2222、将Adam作为所述循环神经网络模型的优化器，并将均方误差作为所述循环神经网络模型的损失函数；
S2223、利用编译方法对所述循环神经网络模型进行编译，并将配置的优化器与损失函数应用在所述循环神经网络模型中。
7.根据权利要求3所述的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于：所述采集炉外精炼吹CO2工艺生产实时数据，构建技术工艺数据层包括以下步骤：
S31、实时采集炉外精炼吹CO2工艺生产过程中的气体变化参数、设备使用参数以及钢液变化参数；
S32、获取由数字孪生计算平台运算得到的CO2输入量与CO产生量；
S33、利用实时采集得到的参数数据及实时获取得到的运算数据相结合构建炉外精炼吹CO2工艺生产实时动态模型，并不断更新计算和存储物理参数，作为炉外精炼吹CO2工艺生产的技术工艺数据层。
8.根据权利要求3所述的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于：所述利用计算机与5G网络构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台层，并结合液体CO2汽化恒压力装置数字孪生体构建数字管理平台包括以下步骤：
S41、将计算机作为运算核心，利用5G网络实现数据传输共享，构建炉外精炼吹CO2系统的数字孪生计算平台作为数字孪生计算平台层；
S42、利用所述数字孪生计算平台分别利用CO2吹入量线性方程、CO2产生CO气体含量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中钢液内CO2吹入量以及CO产生量；
S43、所述数字孪生计算平台依据钢液内CO2吹入量以及CO产生量的线性运算结果，建立CO2吹入量与所述钢液变化参数之间的变化关系；
S44、以液体CO2汽化恒压力装置的物理实体为基础构建液体CO2汽化恒压力装置的数字孪生体，并结合所述存储数据层、所述搭建层、所述技术工艺数据层及所述数字孪生计算平台层搭建基于数字孪生模型的数字管理平台。
9.根据权利要求8所述的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于：所述利用所述数字孪生计算平台分别利用CO2吹入量线性方程、CO2产生CO气体含量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中钢液内CO2吹入量以及CO产生量包括以下步骤：
S421、利用CO2吹入量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中钢液CO2吹入量，计算表达式为：
；
式中，Z表示钢液中CO2吹入量；
d表示钢水重量无量纲因子；
s表示钢液温度影响因子；
r表示钢液合金元素影响因子；
S422、利用CO2产生CO气体含量线性方程计算炉外精炼吹CO2工艺生产过程中CO产生量，计算表达式为：
；
式中，A表示产生CO的量；
u表示钢液成分含量无量纲因子；
v表示炉渣成分无量纲因子；
w表示炉外精炼吹CO2吹入量。
10.根据权利要求9所述的基于数字孪生运算炉外精炼CO2利用数字模型搭建方法，其特征在于：所述液体CO2汽化恒压力装置包括液体二氧化碳存储装置、液体二氧化碳管道、汽化吸热叶片、汽化管道、压力阀门基座、阀前压力表、恒压调节阀门、阀后压力表及二氧化碳气体管道出口。
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| GR01 | Patent grant | ||
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