CN117113572A - 一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统 - Google Patents
一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117113572A CN117113572A CN202311074849.9A CN202311074849A CN117113572A CN 117113572 A CN117113572 A CN 117113572A CN 202311074849 A CN202311074849 A CN 202311074849A CN 117113572 A CN117113572 A CN 117113572A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- blast furnace
- furnace
- model
- parameters
- design
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 71
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 239000000571 coke Substances 0.000 claims abstract description 22
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims abstract description 21
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 20
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 8
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 6
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 5
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 4
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 4
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 17
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 11
- 238000012938 design process Methods 0.000 abstract description 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 9
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 3
- 239000011819 refractory material Substances 0.000 description 3
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 2
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003723 Smelting Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 239000000178 monomer Substances 0.000 description 1
- 238000013064 process characterization Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
-
- 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
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- 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
- G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- 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)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Waste-Gas Treatment And Other Accessory Devices For Furnaces (AREA)
Abstract
本发明提出了一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统，该方法包括：根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型；对高炉几何模型根据流体力学计算方法建立高炉数学模型，对数学模型求解建立高炉的数字孪生模型；根据操作参数向数字孪生模型中输入边界条件计算得到高炉反应过程；反应过程参数包括：高炉内部温度场、流场分布，确定炉顶布料及冷却系统设计参数；优化高炉几何尺寸后重新计算并比较高炉经济指标，在确定较优的焦炭消耗指标后输出高炉炉型设计参数。基于该方法，还提出了一种基于数字孪生的高炉设计系统。本发明通过数值模拟方法定量的揭示了高炉炉内反应过程，直接反映高炉工业设计过程中炉型设计、工艺设计对高炉生产过程的影响。
Description
技术领域
本发明属于高炉设计技术领域，特别涉及一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统。
背景技术
高炉作为工业领域最大的单体设备，也是目前钢铁长流程主要的生产工艺设备。目前高炉工艺及设备设计方法主要依赖于冶金原理和现有工程经验，随着高炉大型化和经济性发展，现有高炉设计方法在对经济技术指标预测及高炉工艺过程表征上缺少准确定量的数字化解决方法，高炉各系统间设计过程缺少相互联系。特别是富氧、富氢等先进技术开始在传统高炉上应用实践，新工艺对于炉内反应过程、传质传热将产生显著影响，高炉内型、冷却、布料等系统应该相应的进行设计调整，而如何将工艺过程与设计过程以及高炉各系统间联系起来，是高炉设计面临的重要问题。
数字孪生技术利用物理几何模型、数据传感检测等工业数据，搭建与实体设备一一对应的虚拟映射，通过对工业过程建立多尺度、多物理场的仿真模拟模型，实现对实体工业过程的数字化反馈及模型化描述，准确预测、评估工业生产过程，形成实体与虚拟间闭环，有效解决钢铁工业中数字工厂、智能制造等转型发展的痛点难点问题。
现有技术中的关于高炉炉顶压力控制优化方法，仅对高炉炉顶压力控制进行优化。现有技术公开的关于基于Unity3D的高炉数字孪生系统依赖现场的监控及数据采集系统，缺少对炉内高温高压环境中的监测。在高炉工业设计领域中，已有案例通过BIM技术开展设计应用，提高工业设计过程的可视化、参数化，所以该方案仍偏向于建立高炉物理系统的数字几何模型，无法揭示高炉内部高温高压的多相物理化学反应过程，欠缺对生产过程的评价，未达到全生命周期实体设备映射的效果。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统，通过数值模拟方法直观定量的揭示了高炉炉内反应过程中的温度场、流场情况，可以直接反映高炉工业设计过程中炉型设计、工艺设计对高炉生产过程的影响。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于数字孪生的高炉设计方法，包括以下步骤：
根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型；对所述高炉几何模型根据流体力学计算方法建立高炉数学模型，对所述高炉数学模块采用有限体积法进行求解建立高炉的数字孪生模型；
根据操作参数向所述数字孪生模型中输入边界条件进行计算得到高炉反应过程；其中高炉反应过程的参数包括：高炉内部温度场、流场分布，确定炉顶布料及冷却系统设计参数；
优化所述高炉几何尺寸后重新计算并比较高炉经济指标，在确定较优的焦炭消耗指标后输出高炉炉型设计参数。
进一步的，所述方法还包括：根据现场实际高炉炉壳测温数据，基于牛顿冷却定律，通过边界热损失、高炉炉内温度、高炉炉壳温度及炉墙热传导系数计算炉墙厚度；
进一步的，所述根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型之后还包括：对所述高炉几何模型划分网格，并在相应位置设置炉缸热风风口为气体压力入口，炉顶为气体压力出口。
进一步的，所述对所述高炉数学模块采用有限体积法进行求解的过程包括：采用一阶上风格式对对流项进行离散、采用二阶中心差分格式对扩散项进行离散、采用格林-高斯公式计算网格中心的标量梯度以及采用SIMPLE算法对连续相速度和压力进行耦合求解。
进一步的，所述高炉几何模型为二维轴对称模型或者二维切片模型；
对所述高炉几何模型划分网格时，网格最小尺寸大于焦炭及矿石颗粒最大直径。
进一步的，所述高炉几何尺寸参数至少包括炉喉直径、炉腰直径、炉缸高度、炉腹角和炉身角。
进一步的，所述高炉操作参数至少包括热风风量、热风温度、热风富氧率、焦炭流量及温度、矿石流量和矿石温度。
进一步的，所述炉顶布料设计参数至少包括：炉顶煤气压力、炉顶温度和气流分布；所述冷却系统设计参数包括边界热损失数据。
进一步的，所述炉墙厚度的计算公式为：
其中，λ为导热系数，T炉内为高炉炉内温度、T炉外为高炉炉外温度，h为炉墙厚度，Q为热流密度。
本发明还提出了一种基于数字孪生的高炉设计系统，包括：建立模块、计算模块和优化模块；
所述建立模块用于根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型；对所述高炉几何模型根据流体力学计算方法建立高炉数学模型，对所述高炉数学模块采用有限体积法进行求解建立高炉的数字孪生模型；
所述计算模块用于根据操作参数向所述数字孪生模型中输入边界条件进行计算得到高炉反应过程；其中高炉反应过程的参数包括：高炉内部温度场、流场分布，确定炉顶布料及冷却系统设计参数；
所述优化模块用于优化所述高炉几何尺寸后重新计算并比较高炉经济指标，在确定较优的焦炭消耗指标后输出高炉炉型设计参数。
发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
本发明提出了一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统，该方法包括以下步骤：根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型；对高炉几何模型根据流体力学计算方法建立高炉数学模型，对高炉数学模块采用有限体积法进行求解建立高炉的数字孪生模型；根据操作参数向数字孪生模型中输入边界条件进行计算得到高炉反应过程；其中高炉反应过程的参数包括：高炉内部温度场、流场分布，确定炉顶布料及冷却系统设计参数；优化高炉几何尺寸后重新计算并比较高炉经济指标，在确定较优的焦炭消耗指标后输出高炉炉型设计参数。基于一种基于数字孪生的高炉设计方法，还提出了一种基于数字孪生的高炉设计系统。本发明通过数值模拟方法直观定量的揭示了高炉炉内反应过程中的温度场、流场情况，可以直接反映高炉工业设计过程中炉型设计、工艺设计对高炉生产过程的影响。另外，通过对高炉整体进行仿真模拟将高炉冷却系统、炉顶布料系统与高炉内型设计、工艺设计紧密联系起来。
附图说明
图1为本发明实施例1提出的一种基于数字孪生的高炉设计方法流程图；
图2为本发明实施例1提出的高炉二维轴对称几何模型示意图；
图3为本发明实施例1提出的不同几何尺寸下高炉炉内煤气温度云图；
图4为本发明实施例2提出的一种基于数字孪生的高炉设计系统示意图。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
实施例1
本发明实施例1提出的一种基于数字孪生的高炉设计方法，针对现有高炉设计过程中依靠工程设计经验和基础简化冶金模型等问题，无法精确定量及优化高炉设计参数的问题。
本申请建立基于数字孪生的高炉设计系统，与实际高炉生产过程进行映射及验证，并预测新建或新设计高炉运行状况。
图1为本发明实施例1提出的一种基于数字孪生的高炉设计方法流程图；
在步骤S100中，根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型；对高炉几何模型根据流体力学计算方法建立高炉数学模型，对高炉数学模块采用有限体积法进行求解建立高炉的数字孪生模型；
高炉几何尺寸至少包括炉喉直径、炉腰直径、炉缸高度、炉腹角和炉身角。
高炉几何尺寸采用以下A、B两个方案，两方案主要对炉腰直径进行分析，确定高炉为瘦高型或者是矮胖型。高炉几何尺寸可以输入到proe、solidworks等软件建立几何模型，再将几何模型输入到ANSYS等软件中，设定数字孪生模型为二维轴对称模型。
表1为高炉几何尺寸
| 参数 | 方案A | 方案B |
| 炉缸直径mm | 8400 | 8400 |
| 炉腰直径mm | 10150 | 12200 |
| 炉喉直径mm | 6700 | 6700 |
| 炉缸高度mm | 4200 | 4200 |
| 炉腹高度mm | 3200 | 3200 |
| 炉腰高度mm | 1830 | 1830 |
| 炉身高度mm | 14000 | 14000 |
| 炉喉高度mm | 2000 | 2000 |
| 炉腹角° | 74.71 | 78.89 |
| 炉身角° | 83.02 | 59.30 |
本申请中通过Solidworks或ProE建模软件建立方案A、B所示的二维轴对称几何模型。高炉几何模型为二维轴对称模型或者二维切片模型；
对高炉几何模型划分网格时，网格最小尺寸大于焦炭及矿石颗粒最大直径。
通过划分网格后输入到Fluent软件中。设置炉缸热风风口为气体入口，炉顶为气体出口。图2为本发明实施例1提出的高炉二维轴对称几何模型示意图；
对高炉几何模型根据流体力学计算方法建立高炉数学模型。具体为：根据计算流体力学方法，通过质量平衡方程、动量平衡方程、能量平衡方程、组分输运方程、湍流动能方程和Ergun方程建立高炉数学模型，高炉内部焦炭反应热量将作为源相加入到能量方程中。
高炉数学模型是描述高炉冶炼过程传质、传热、动量传输现象的计算模型，其原理是计算求解传质、传热、动量传输方程。可以通过使用ANSYS等商业软件进行设置建模，或通过自编程求解。在ANSYS软件中能量方程、组分输运方程有对应勾选项，再勾选添加后即可进行传热等计算。
高炉操作参数至少包括热风风量、热风温度、热风富氧率、焦炭流量及温度、矿石流量和矿石温度。
表二为高炉计算参数
| 计算参数 | 取值 |
| 热风风速(m/s) | 55.1 |
| 热风风压(MPa) | 3.5 |
| 热风风温(℃) | 1198 |
| 焦炭加入量(kg/t·HM) | 335 |
| 铁矿石平均直径(mm) | 17.5 |
| 焦炭平均直径(mm) | 42 |
| 颗粒孔隙度 | 0.47 |
| 炉料入炉温度(K) | 298 |
图3为本发明实施例1提出的不同几何尺寸下高炉炉内煤气温度云图；
本发明保护的范围不局限于实施例1中公开的数据，本领域人员可以根据实际情况进行合理的设计。本发明保护的范围也不局限于图3中列举出的高炉炉内煤气温度云图。
高炉数学模型使用有限体积法进行求解，高炉数学模型方程中采用一阶上风格式对对流项进行离散，二阶中心差分格式对扩散项进行离散。网格中心的标量梯度采用格林-高斯公式获得。采用SIMPLE算法对连续相速度和压力进行耦合求解。
步骤S100实现的过程还可以通过ANSYS等商业软件进行数字孪生模型的建立。
在步骤S200中，根据操作参数向所述数字孪生模型中输入边界条件进行计算得到高炉反应过程；其中高炉反应过程的参数包括：高炉内部温度场、流场分布，确定炉顶布料及冷却系统设计参数；
边界条件为高炉下部风口处热风风速、风压、风温，上部加料的焦炭、矿石流量等，即描述加入到模型中的物质、能量的初始计算条件。
计算中使用多孔介质模型对高炉内部结构进行描述及计算，模型中的粘性阻力系数及惯性阻力系数通过Ergun方程进行计算，Ergun方程如下。
其中根据孔隙率颗粒形状系数φ及颗粒直径dp计算粘性阻力系数及惯性阻力系数，颗粒形状系数取值为0.77。
式中粘性阻力系数α及惯性阻力系数C2分别为：
S为动量方程源相，为流体流速，/>为速度矢量，ρ为流体密度。
计算得到高炉内部温度场、流场分布，确定炉顶布料及冷却系统设计参数
高炉炉顶布料设计参数至少包括炉顶煤气压力、炉顶温度、气流分布。冷却系统设计参数为高炉内部温度场及边界热损失数据。
根据现场实际高炉炉壳测温数据，基于牛顿冷却定律，通过边界热损失、高炉炉内温度、高炉炉壳温度及炉墙热传导系数计算炉墙厚度，其中热传导系数设为6W·m-1·K-1；高炉炉墙热传导系数将根据高炉炉墙耐火材料的材质及厚度进行设定。
通过组分传输方程计算高炉煤气、焦炭及矿石成分变化，并加载在方程源相中。通过能量平衡方程计算高炉内部反应过程温度及热量变化，并加载在方程源相中。
在步骤S300中，优化高炉几何尺寸后重新计算并比较高炉经济指标，在确定较优的焦炭消耗指标后输出高炉炉型设计参数。重新输入高炉几何尺寸后重复S100-S200步骤，得到不同高炉几何尺寸下设计参数，并比较焦炭流量变化情况。
炉墙厚度的计算公式为：
其中，λ为导热系数，T炉内为高炉炉内温度、T炉外为高炉炉外温度，h为炉墙厚度，Q为热流密度。
导热系数可以通过对炉墙耐材进行试验检测得到，炉内温度和热流密度可通过模型计算，炉外温度可以通过检测得到。
本发明实施例1提出的一种基于数字孪生的高炉设计方法，通过数值模拟方法直观定量的揭示了高炉炉内反应过程中的温度场、流场情况，可以直接反映高炉工业设计过程中炉型设计、工艺设计对高炉生产过程的影响。另外，通过对高炉整体进行仿真模拟将高炉冷却系统、炉顶布料系统与高炉内型设计、工艺设计紧密联系起来。
实施例2
基于本发明实施例1提出的一种基于数字孪生的高炉设计方法，本发明实施例2还提出了一种基于数字孪生的高炉设计系统，图4为本发明实施例2提出的一种基于数字孪生的高炉设计系统示意图，该系统包括：建立模块、计算模块和优化模块；
建立模块用于根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型；对所述高炉几何模型根据流体力学计算方法建立高炉数学模型，对所述高炉数学模块采用有限体积法进行求解建立高炉的数字孪生模型；
计算模块用于根据操作参数向所述数字孪生模型中输入边界条件进行计算得到高炉反应过程；其中高炉反应过程的参数包括：高炉内部温度场、流场分布，确定炉顶布料及冷却系统设计参数；
优化模块用于优化高炉几何尺寸后重新计算并比较高炉经济指标，在确定较优的焦炭消耗指标后输出高炉炉型设计参数。
建立模块中：根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型之后还包括：对所述高炉几何模型划分网格，并在相应位置设置炉缸热风风口为气体压力入口，炉顶为气体压力出口。
对所述高炉数学模块采用有限体积法进行求解的过程包括：采用一阶上风格式对对流项进行离散、采用二阶中心差分格式对扩散项进行离散、采用格林-高斯公式计算网格中心的标量梯度以及采用SIMPLE算法对连续相速度和压力进行耦合求解。
高炉几何模型为二维轴对称模型或者二维切片模型；对高炉几何模型划分网格时，网格最小尺寸大于焦炭及矿石颗粒最大直径。高炉几何尺寸参数至少包括炉喉直径、炉腰直径、炉缸高度、炉腹角和炉身角。
计算模块中：根据现场实际高炉炉壳测温数据，基于牛顿冷却定律，通过边界热损失、高炉炉内温度、高炉炉壳温度及炉墙热传导系数计算炉墙厚度
高炉操作参数至少包括热风风量、热风温度、热风富氧率、焦炭流量及温度、矿石流量和矿石温度。
炉顶布料设计参数至少包括：炉顶煤气压力、炉顶温度和气流分布；所述冷却系统设计参数包括边界热损失数据。
在优化模块中：炉墙厚度的计算公式为：
其中，λ为导热系数，T炉内为高炉炉内温度、T炉外为高炉炉外温度，h为炉墙厚度，Q为热流密度。
导热系数可以通过对炉墙耐材进行试验检测得到，炉内温度和热流密度可通过模型计算，炉外温度可以通过检测得到。
本发明实施例2提出的一种基于数字孪生的高炉设计系统，通过数值模拟方法直观定量的揭示了高炉炉内反应过程中的温度场、流场情况，可以直接反映高炉工业设计过程中炉型设计、工艺设计对高炉生产过程的影响。另外，通过对高炉整体进行仿真模拟将高炉冷却系统、炉顶布料系统与高炉内型设计、工艺设计紧密联系起来。
本申请实施例提供的一种基于数字孪生的高炉设计方法中相关部分的说明可以参见本申请实施例1提供的一种基于数字孪生的高炉设计系统中对应部分的详细说明，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本申请实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制。对于所属领域的技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的修改或变形。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种基于数字孪生的高炉设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型；对所述高炉几何模型根据流体力学计算方法建立高炉数学模型，对所述高炉数学模块采用有限体积法进行求解建立高炉的数字孪生模型；
根据操作参数向所述数字孪生模型中输入边界条件进行计算得到高炉反应过程；其中高炉反应过程的参数包括：高炉内部温度场、流场分布，确定炉顶布料及冷却系统设计参数；
优化所述高炉几何尺寸后重新计算并比较高炉经济指标，在确定较优的焦炭消耗指标后输出高炉炉型设计参数。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的高炉设计方法，其特征在于，所述方法还包括：根据现场实际高炉炉壳测温数据，基于牛顿冷却定律，通过边界热损失、高炉炉内温度、高炉炉壳温度及炉墙热传导系数计算炉墙厚度。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的高炉设计方法，其特征在于，所述根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型之后还包括：对所述高炉几何模型划分网格，并在相应位置设置炉缸热风风口为气体压力入口，炉顶为气体压力出口。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的高炉设计方法，其特征在于，所述对所述高炉数学模块采用有限体积法进行求解的过程包括：采用一阶上风格式对对流项进行离散、采用二阶中心差分格式对扩散项进行离散、采用格林-高斯公式计算网格中心的标量梯度以及采用SIMPLE算法对连续相速度和压力进行耦合求解。
5.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的高炉设计方法，其特征在于，所述高炉几何模型为二维轴对称模型或者二维切片模型；
对所述高炉几何模型划分网格时，网格最小尺寸大于焦炭及矿石颗粒最大直径。
6.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的高炉设计方法，其特征在于，所述高炉几何尺寸参数至少包括炉喉直径、炉腰直径、炉缸高度、炉腹角和炉身角。
7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的高炉设计方法，其特征在于，所述高炉操作参数至少包括热风风量、热风温度、热风富氧率、焦炭流量及温度、矿石流量和矿石温度。
8.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的高炉设计方法，其特征在于，所述炉顶布料设计参数至少包括：炉顶煤气压力、炉顶温度和气流分布；所述冷却系统设计参数包括边界热损失数据。
9.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的高炉设计方法，其特征在于，所述炉墙厚度的计算公式为：
其中，λ为导热系数，T炉内为高炉炉内温度、T炉外为高炉炉外温度，h为炉墙厚度，Q为热流密度。
10.一种基于数字孪生的高炉设计系统，其特征在于，包括：建立模块、计算模块和优化模块；
所述建立模块用于根据高炉几何尺寸参数建立高炉几何模型；对所述高炉几何模型根据流体力学计算方法建立高炉数学模型，对所述高炉数学模块采用有限体积法进行求解建立高炉的数字孪生模型；
所述计算模块用于根据操作参数向所述数字孪生模型中输入边界条件进行计算得到高炉反应过程；其中高炉反应过程的参数包括：高炉内部温度场、流场分布，确定炉顶布料及冷却系统设计参数；
所述优化模块用于优化所述高炉几何尺寸后重新计算并比较高炉经济指标，在确定较优的焦炭消耗指标后输出高炉炉型设计参数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311074849.9A CN117113572A (zh) | 2023-08-24 | 2023-08-24 | 一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311074849.9A CN117113572A (zh) | 2023-08-24 | 2023-08-24 | 一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117113572A true CN117113572A (zh) | 2023-11-24 |
Family
ID=88807079
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311074849.9A Pending CN117113572A (zh) | 2023-08-24 | 2023-08-24 | 一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117113572A (zh) |
-
2023
- 2023-08-24 CN CN202311074849.9A patent/CN117113572A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111400958B (zh) | 一种基于ansys的高温碳化炉氧含量分布的模拟方法 | |
| WO2022099713A1 (zh) | 一种基于 overset 模型的低温碳化炉丝束加热过程三维模拟方法 | |
| CN111400934B (zh) | 基于workbench低温碳化炉氧含量分布模拟方法 | |
| CN111680432B (zh) | 一种基于workbench的低温碳化炉多耦合场应力分布的模拟方法 | |
| CN111651908B (zh) | 一种基于ansys的高温碳化炉多场耦合应力分布模拟方法 | |
| WO2022011723A1 (zh) | 一种基于ansys的高温碳化炉多场耦合应力分布模拟方法 | |
| WO2022099714A1 (zh) | 一种基于动网格方法的高温碳化炉中丝束加热性能三维模拟方法 | |
| CN112528572B (zh) | 一种基于overset模型的低温碳化炉丝束加热过程三维模拟方法 | |
| WO2021207952A1 (zh) | 一种基于ansys的高温碳化炉氧含量分布的模拟方法 | |
| CN106202757A (zh) | 一种连铸钢包空间辐射热流分布的数值确定方法 | |
| WO2021207953A1 (zh) | 基于workbench低温碳化炉氧含量分布模拟方法 | |
| CN118335211B (zh) | 一种人工智能优化的动态增厚火焰模型构建方法 | |
| Shen et al. | Soft sensor modeling of blast furnace wall temperature based on temporal–spatial dimensional finite-element extrapolation | |
| CN104531932B (zh) | 一种高炉内表面温度分布模型建立方法及装置 | |
| WO2022099716A1 (zh) | 一种高温碳化炉外部保温材料隔热性能的模拟方法 | |
| CN105045994B (zh) | 一种优化带式焙烧机热工制度的方法 | |
| CN112270109B (zh) | 一种高温碳化炉中石墨棒加热性能的模拟方法 | |
| CN106874591A (zh) | 一种方坯加热过程温度分布的计算方法 | |
| CN117113572A (zh) | 一种基于数字孪生的高炉设计方法和系统 | |
| WO2022099712A1 (zh) | 一种高温碳化炉中石墨棒加热性能的模拟方法 | |
| WO2022011724A1 (zh) | 一种基于workbench的低温碳化炉多耦合场应力分布的模拟方法 | |
| CN110489912B (zh) | 一种太阳能跨季节土壤蓄热分层切片数值模拟的方法 | |
| CN116306375A (zh) | 高炉生产运行状态的数字孪生方法 | |
| CN110502780A (zh) | 一种基于cfd-dem耦合模型的链篦机球团干燥速率仿真分析方法 | |
| Zhang et al. | Numerical investigation of gas-solid heat transfer process and parameter optimization in shaft kiln for high-purity magnesia |
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 |