CN117150819B - 用于钢铁铸造的钢液过滤方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了用于钢铁铸造的钢液过滤方法及系统,涉及过滤分离技术领域,建立钢水数据库,结合钢水过滤控制设备的设备数据建立孪生仿真模型,进行钢水流动拟合,并映射初始温度控制参数和流速控制参数,评价中间包内的流动时间配置湍流抑制设备。建立稳态调整窗口,通过映射结果和湍流抑制设备进行钢液过滤控制,通过稳态调整窗口进行实时过滤调整,解决了现有技术中存在的无法均衡钢水过滤成本与过滤效果,炉内过滤的控制均衡程度与精细度不足,导致过滤效果无法满足铸造需求的技术问题,建模进行钢水流速分析与温度补偿,保障钢水流动性;针对过滤实况进行湍流抑制与稳态调整,以提高过滤效果,在原有装置的基础上最大限度发挥过滤功能。

Description

用于钢铁铸造的钢液过滤方法及系统
技术领域
本发明涉及过滤分离技术领域,具体涉及用于钢铁铸造的钢液过滤方法及系统。
背景技术
金属液过滤为钢铁铸造工艺中的关键性工艺步骤,可有效降低夹杂物含量,以提高钢铁铸件的质量,因此需严格把控钢液过滤效果。目前,多通过炉外精炼过滤或基于炉内过滤器进行钢水杂质过滤,存在成本过大或过滤效果不佳的缺陷。现有技术中,无法均衡钢水过滤成本与过滤效果,炉内过滤的控制均衡程度与精细度不足,导致过滤效果无法满足铸造需求。
发明内容
本申请提供了用于钢铁铸造的钢液过滤方法及系统,用于针对解决现有技术中存在的无法均衡钢水过滤成本与过滤效果,炉内过滤的控制均衡程度与精细度不足,导致过滤效果无法满足铸造需求的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了用于钢铁铸造的钢液过滤方法及系统。
第一方面,本申请提供了用于钢铁铸造的钢液过滤方法,所述方法包括:
建立钢水数据库,所述钢水数据库通过通信连接铸造监测单元获得,其中,所述钢水数据库带有钢水的杂质稳定标识;
提取钢水过滤控制设备的设备数据,并依据所述设备数据和所述钢水数据库建立孪生仿真模型,其中,所述钢水过滤控制设备包括长水口、中间包;
通过所述孪生仿真模型和所述钢水数据库进行钢水流动拟合,生成钢水流动拟合结果,基于所述钢水流动拟合结果映射初始温度控制参数和流速控制参数,其中,所述钢水流动拟合结果基于温度损失通道、流速拟合通道拟合获得;
基于映射结果对应的流动拟合结果进行中间包内的流动时间评价,基于流动时间评价结果配置湍流抑制设备;
建立稳态调整窗口,所述稳态调整窗口基于所述杂质稳定标识和环境数据库构建;
通过映射结果和所述湍流抑制设备进行钢液过滤控制,并通过所述稳态调整窗口进行实时过滤调整,以完成钢液过滤控制。
第二方面,本申请提供了用于钢铁铸造的钢液过滤系统,所述系统包括:
数据库建立模块,所述数据库建立模块用于建立钢水数据库,所述钢水数据库通过通信连接铸造监测单元获得,其中,所述钢水数据库带有钢水的杂质稳定标识;
模型建立模块,所述模型建立模块用于提取钢水过滤控制设备的设备数据,并依据所述设备数据和所述钢水数据库建立孪生仿真模型,其中,所述钢水过滤控制设备包括长水口、中间包;
流动拟合模块,所述流动拟合模块用于通过所述孪生仿真模型和所述钢水数据库进行钢水流动拟合,生成钢水流动拟合结果,基于所述钢水流动拟合结果映射初始温度控制参数和流速控制参数,其中,所述钢水流动拟合结果基于温度损失通道、流速拟合通道拟合获得;
设备配置模块,所述设备配置模块用于基于映射结果对应的流动拟合结果进行中间包内的流动时间评价,基于流动时间评价结果配置湍流抑制设备;
稳态调整窗口建立模块,所述稳态调整窗口建立模块用于建立稳态调整窗口,所述稳态调整窗口基于所述杂质稳定标识和环境数据库构建;
过滤控制模块,所述过滤控制模块用于通过映射结果和所述湍流抑制设备进行钢液过滤控制,并通过所述稳态调整窗口进行实时过滤调整,以完成钢液过滤控制。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请实施例提供的用于钢铁铸造的钢液过滤方法,建立钢水数据库,所述钢水数据库带有钢水的杂质稳定标识,提取钢水过滤控制设备的设备数据,结合钢水数据库建立孪生仿真模型,所述钢水过滤控制设备包括长水口、中间包。通过所述孪生仿真模型和所述钢水数据库进行钢水流动拟合,生成钢水流动拟合结果,并映射初始温度控制参数和流速控制参数,基于映射结果对应的流动拟合结果进行中间包内的流动时间评价,并配置湍流抑制设备。建立基于所述杂质稳定标识和环境数据库的稳态调整窗口,通过映射结果和所述湍流抑制设备进行钢液过滤控制,通过所述稳态调整窗口进行实时过滤调整,解决了现有技术中存在的无法均衡钢水过滤成本与过滤效果,炉内过滤的控制均衡程度与精细度不足,导致过滤效果无法满足铸造需求的技术问题,建模进行钢水流速分析与温度补偿,保障钢水流动性;针对过滤实况进行湍流抑制与稳态调整,以提高过滤效果,在原有装置的基础上最大限度发挥过滤功能。
附图说明
图1为本申请提供了用于钢铁铸造的钢液过滤方法流程示意图;
图2为本申请提供了用于钢铁铸造的钢液过滤方法中结构连接流程示意图;
图3为本申请提供了用于钢铁铸造的钢液过滤系统结构示意图。
附图标记说明:数据库建立模块11,模型建立模块12,流动拟合模块13,设备配置模块14,稳态调整窗口建立模块15,过滤控制模块16。
具体实施方式
本申请通过提供用于钢铁铸造的钢液过滤方法及系统,建立钢水数据库,结合钢水过滤控制设备的设备数据建立孪生仿真模型,进行钢水流动拟合,并映射初始温度控制参数和流速控制参数,评价中间包内的流动时间配置湍流抑制设备。建立稳态调整窗口,通过映射结果和湍流抑制设备进行钢液过滤控制,通过稳态调整窗口进行实时过滤调整,用于解决现有技术中存在的无法均衡钢水过滤成本与过滤效果,炉内过滤的控制均衡程度与精细度不足,导致过滤效果无法满足铸造需求的技术问题。
实施例一
如图1、图2所示,本申请提供了用于钢铁铸造的钢液过滤方法,所述方法包括:
S1:建立钢水数据库,所述钢水数据库通过通信连接铸造监测单元获得,其中,所述钢水数据库带有钢水的杂质稳定标识;
金属液过滤为钢铁铸造工艺中的关键性工艺步骤,可有效降低夹杂物含量,以提高钢铁铸件的质量,因此需严格把控钢液过滤效果。本申请提供的用于钢铁铸造的钢液过滤方法,建模进行钢水流速分析与温度补偿,保障钢水流动性;针对过滤实况进行湍流抑制与稳态调整,以提高过滤效果,最大限度发挥过滤功能。
所述铸造监测单元为执行铸造加工监测与数据回传的功能单元,所述铸造监测单元与现场监测设备通信连接,且随着铸造加工的开始同步启动。基于所述铸造监测单元,读取预定时间区间内的钢水过滤信息,并进行钢水夹杂物识别,确定钢水杂质及各杂质含量,标识稳定杂质并进行信息整合,生成所述钢水数据库,所述钢水数据库为进行钢水过滤的基准依据,且具有时效更新性,随着工况变量同步更新,以适应多元钢铁铸造需求。
S2:提取钢水过滤控制设备的设备数据,并依据所述设备数据和所述钢水数据库建立孪生仿真模型,其中,所述钢水过滤控制设备包括长水口、中间包;
其中,所述钢水过滤控制设备包括所述长水口与所述中间包,所述长水口用于执行钢水的导流、分流作用,所述中间包用于执行钢水的稳流、过滤等功能,为待进行控制的目标设备,其中,中间包装配于长水口之后。对所述钢水过滤设备的装配位置、硬件结构等的装配信息与运行时的液流速、温控、流向、杂质净化等基准控制参量进行确定,作为所述钢水过滤控制设备的设备数据。
进而基于所述设备数据与所述钢水数据库建立所述孪生仿真模型。如下为本申请实施例提供的一种可行性的构建方式:连接可视化仿真平台,基于所述设备数据,结合所述装配信息进行三维建模,确定与所述钢水过滤控制设备相一致的三维模型;结合所述钢水数据库,于所述三维模型中进行具体的过滤场景拟真还原,生成与实际钢铁铸造工艺中钢水过滤工序相一致的孪生工序,并训练生成所述孪生仿真模型。基于所述孪生仿真模型进行钢水的拟真分析,可结合需求进行自适应控制调整,在降低分析成分的基础上提高效率。
S3:通过所述孪生仿真模型和所述钢水数据库进行钢水流动拟合,生成钢水流动拟合结果,基于所述钢水流动拟合结果映射初始温度控制参数和流速控制参数,其中,所述钢水流动拟合结果基于温度损失通道、流速拟合通道拟合获得;
其中,本申请S3还包括:
建立工作环境数据集,所述工作环境数据集为环境温度随时间的损失数据集;
当通过温度损失通道进行温度损失分析时,将所述工作环境数据集作为基准数据,将初始温度设定数据作为拟合映射数据,并配置标定流速;
基于配置结果和温度差值执行连续温度损失分析,生成温度损失结果,根据所述温度损失结果获得所述钢水流动拟合结果。
其中,本申请还包括:
将所述设备数据和所述钢水数据输入所述流速拟合通道进行一轮拟合,获得初始流速拟合结果,并将所述初始流速拟合结果作为标定流速,反馈至所述温度损失通道;
当所述温度损失通道生成所述温度损失结果时,将所述温度损失结果重新输入所述流速拟合通道,并基于流速拟合通道的温度补偿单元执行温度的流速影响补偿;
根据补偿结果获得所述钢水流动拟合结果。
钢水过滤过程中,随着钢水逐步流经长水口与中间包,受环境温度的影响,钢水的温度存在一定的损失,同时会影响钢水的流动性,以此为基准进行基于温度损失的钢水流速拟合分析。
具体的,以钢水流经所述长水口与中间包的完整工况为周期,随时间的推移,进行环境温度损失分析。示例性的,调用历史工况记录,确定基于周期的多个时间节点,基于所述历史工况记录提取环境温度数据并进行频繁性挖掘,即确定具有代表性的环境温度,建立时间节点与代表性环境温度的映射关联,并基于相邻时间节点的环境温度差值确定邻域节点温度损失数据,整合确定所述工作环境数据集。
进而,以所述工作环境数据集为基准数据,当基于所述温度损失通道进行温度损失分析时,将所述初始温度设定数据为拟合映射数据,即执行温度损失分析的初始节点的温度数据,所述标定流速为以实际钢铁铸造场景为约束,确定的有效性钢水流动速度。
其中,所述孪生仿真模型包括温度损失通道与所述流速拟合通道,所述流速拟合通道内置有温度补偿单元,且,所述温度损失通道与所述流速拟合通道建立有侧向连接通道,用于进行数据交互。其中,所述孪生仿真模型内的孪生工序用于执行拟真测试,所述温度损失通道与所述流速拟合通道用于进行钢水流动性的温度损失影响分析与流速影响补偿,通过样本数据训练确定模型的拟合运行机制。
基于所述配置结果,即所述标定流速与所述温度差值,对所述初始温度设定数据执行温度损失分析,即,以多个时间节点为基准,以所述邻域节点温度损失数据为损失量,逐时间节点进行基于所述初始温度设定数据的损失温度数据,作为所述温度损失结果。优选的,可通过执行多次温度损失拟真分析,确定终止时间节点满足钢液流动性标准的初始温度设定数据,以确保数据的有效性。
进一步的,将所述设备数据与所述钢水数据为基准,结合所述流速拟合通道进行拟合分析,即确定,将所述初始流速拟合结果作为所述标定流速,并将所述标定流速反馈至所述温度损失通道中。由于钢水的流速大小会影响温度损失量,以所述标定流速为约束,进行温度损失分析,生成所述温度损失结果并输入所述流速拟合通道,基于所述温度补偿单元,针对所述标定流速执行基于所述温度损失结果的补偿,对所述标定流速进行调整,以弱化温度损失影响下,基于所述标定流速的钢水流动性影响,获取所述钢水流动拟合结果。
同时,基于所述钢水流动拟合结果,确定钢水于长水口与中间包流动时,基于钢水过滤控制设备的参量控制,映射确定以所述初始温度设定数据为控制标准的初始温度控制参数;确定以温度补偿后的所述标定流速为控制标准的流速控制参数。通过进行温度与流速的有效控制,以保障钢水于中间包过滤区域内流动性符合过滤标准,避免钢水流动性影响到过滤效果。
S4:基于映射结果对应的流动拟合结果进行中间包内的流动时间评价,基于流动时间评价结果配置湍流抑制设备;
其中,本申请S4还包括:
基于所述孪生仿真模型建立中间包的过滤区域,其中,所述过滤区域具有过滤空间尺寸的标识;
配置所述过滤区域的过滤分区,并基于分区结果分别执行流动时间评价;
通过过滤分区对应的时间约束执行流动时间评价结果的结果约束,以完成湍流抑制设备的配置。
其中,本申请还包括:
对所述过滤区域进行区域流动分析,将流动值低于预设阈值的区域判定为死区空间;
以所述死区空间进行关联区域的关联匹配,其中,所述关联匹配为通过死区空间的大小和相邻区域的区域流速完成的匹配;
基于关联匹配结果的区域流速的流动方向进行死区空间的流动控制寻优;
通过寻优结果完成死区空间的附加设备配置。
其中,所述中间包为钢材铸造过程中钢水的过滤结构,对所述中间包内的过滤区域进行信息采集,包括过滤空间尺寸,以此为依据,于所述孪生仿真模型中进行所述过滤区域的孪生构建,其孪生构建方式同上。对所述过滤区域基于过滤阶段进行分区,具体的,将所述过滤区域划分为初始过滤区域、中间过滤区域与末端过滤区域,且,不同过滤区域对应不同的过滤工艺,具体过滤强度、过滤杂质类型不同,作为所述过滤区域的过滤分区。
以所述分区结果为基准,针对各个过滤分区进行钢水的流动时间评价,可基于所述孪生仿真模型构建的过滤区域进行拟真分析,确定钢水位于各个过滤分区的局域流动时间。
其中,基于所述过滤区域执行钢水杂质过滤时,需保障钢水的平均停留时间,以确保有效去除钢种非金属夹杂物,净化钢水,提高钢材品质。以所述过滤分区对应的时间约束为基准,即设定的衡量分区平均停留时间的临界值,可由本领域技术人员进行自定义设定,对所述流动时间评价结果进行结果约束,判定各过滤分区的流动时间评价结果是否满足映射对应的时间约束,若不满足,表明分区的平均停留时间较短,无法有效进行杂质过滤,于该过滤分区内装配湍流抑制设备,以尽量延长过滤时间,提高过滤效果。
同时,进行钢水过滤时,需保障钢水的流动流畅性,减少死区面积,间包死区体积越大,中间包的有效容积越小,对提高钢水洁净度不利,应尽可能提高死区钢水的流动性,以最大限度的发挥中间包的过滤功能。
设定所述预设阈值,即基于过滤标准由本领域技术人员自定义设定的衡量有效过滤的临界流动值,基于所述预设阈值,对所述过滤区域分别进行区域流动分析,定位不满足所述预设阈值的中间包空间位置,将其作为所述死区空间。
进一步的,对所述死区空间进行流动影响性关联,即判定死区空间是否影响相邻区域的钢水流速,一般而言,死区空间越大,对于邻域区域的影响性越大,匹配确定所述死区空间的关联区域。
基于所述关联匹配结果,即所述关联区域的区域流动方向,对所述死区空间进行流动控制寻优,即尽量弱化死区对于邻域的影响性,确定死区空间的最优流动控制信息。示例性的,对死区空间的流动方向进行调整,使的死区空间的流动方向与关联区域相一致,将流体方向控制器作为所述附加设备,于所述死区空间中进行配置,以降低杂质过滤进程中的死区影响。
其中,本申请S4还包括:
在长水口均匀分布热电偶温度传感器,并读取所述热电偶温度传感器的响应数据;
根据所述响应数据的相邻差值结果进行温度均匀损失拟合,获得温度均匀损失拟合结果;
通过所述温度均匀损失拟合结果进行中间包节点前的温度损失分析,基于分析结果完成中间包加热补偿。
钢水于中间包中进行杂质过滤时,需保障过滤温度,避免温度过低造成流动性过差,影响过滤效果。于所述长水口均匀分布所述热电偶温度传感器,以进行钢水导流过程中的实时温度感知。读取所述热电偶温度传感器的响应数据,即钢水传感温度。针对读取的相邻响应数据进行温度差值计算,并进行温度的均匀损失拟合,即确定所述长水口的整体损失温度数据,作为所述温度均匀损失拟合结果。
当钢水进入中间包进行过滤之前,于中间包节点前对所述温度均匀损失拟合结果进行温度损失分析,即判定所述温度均匀损失拟合结果是否处于可控状态,若温度损失超限,则存在温度加热必要性。以所述均匀损失拟合结果为加热量值,对钢水的温度进行加热补偿,保障钢水流动性,确保钢水于中间包中的杂质过滤效果。
S5:建立稳态调整窗口,所述稳态调整窗口基于所述杂质稳定标识和环境数据库构建;
S6:通过映射结果和所述湍流抑制设备进行钢液过滤控制,并通过所述稳态调整窗口进行实时过滤调整,以完成钢液过滤控制。
其中,本申请S6还包括:
进行所述稳态调整窗口的边缘空间触发分析,记录触发频率和触发时间节点;
依据所述触发频率和触发时间节点进行稳态调整窗口的冲破分析;
当分析结果为满足冲破结果时,则更新所述稳态调整窗口,以完成实时过滤调整。
钢水过滤进程中,需保障整体过滤状态处于均衡稳定状态,杂质稳定性与环境因素为影响过滤稳定性的主要影响因素,例如,杂质活性,如基于过滤工艺下的化合等;环境振动、温度等的影响。基于所述杂质稳定标识与所述环境数据库,确定可保障整体过滤处于稳定的系统调节能力的大小,将保障过滤状态稳定所需求的最大调节能力与最小调节能力作为边界约束,设定所述稳态调整窗口。
基于所述映射结果,即所述映射初始温度控制参数和所述流速控制参数,并结合所述湍流抑制设备,于钢水过滤控制设备中进行过滤控制。同时,伴随着过滤控制,同步基于所述稳态调整窗口进行实时过滤调整,即过滤稳定性超限,触发所述稳态调整窗口,并进行实时过滤调整,以保障整体过滤效果。
具体的,随着钢液的过滤控制,进行所述稳态调整窗口的边缘空间触发分析,即基于最大调节能力与最小调节能力的边界约束的触发,并记录触发频率与触发节点。基于所述触发频率与所述触发时间节点,进行所述稳态调整窗口的冲破分析,频繁进行边缘空间触发,且稳态调整效果受限,表明所述稳态调整窗口的调节能力无法满足当前的稳态调整需求,有待更新优化。当所述分析结果为满足冲破结果时,即基于素数稳态调整窗口的调整结果受限,调整结果无法满足稳态过滤标准,对所述稳态调整窗口进行更新,即,对最大调节能力与所述最小调节能力的边界约束进行向外扩展,以适应实时过滤稳态需求。
本申请提供的用于钢铁铸造的钢液过滤方法,具有如下技术效果:
1、通过建立钢水数据库,结合钢水过滤控制设备的设备数据建立孪生仿真模型,进行钢水流动拟合,并映射初始温度控制参数和流速控制参数,评价中间包内的流动时间配置湍流抑制设备。建立稳态调整窗口,通过映射结果和湍流抑制设备进行钢液过滤控制,通过稳态调整窗口进行实时过滤调整,解决了现有技术中存在的无法均衡钢水过滤成本与过滤效果,炉内过滤的控制均衡程度与精细度不足,导致过滤效果无法满足铸造需求的技术问题,建模进行钢水流速分析与温度补偿,保障钢水流动性;针对过滤实况进行湍流抑制与稳态调整,以提高过滤效果,在原有装置的基础上最大限度发挥过滤功能。
2、搭建孪生仿真模型,执行流速拟合分析与温度补偿,实现基于钢水过滤控制设备的适配性控制。基于热电偶温度传感器监测长水口的实时温度,于中间包节点前进行加热补偿控制,避免温度对于钢水流动性影响,以影响后步过滤效果。
3、进行过滤分区并执行过滤时间评价,定位湍流区域,配置湍流抑制设备以提高过滤效果;定位死区空间进行关联区域分析与附加设备配置控制;同时,设定稳态调整窗口进行实时过滤调整,有效提高中间包内的过滤区域的过滤效果。
实施例二
基于与前述实施例中用于钢铁铸造的钢液过滤方法相同的发明构思,如图3所示,本申请提供了用于钢铁铸造的钢液过滤系统,所述系统包括:
数据库建立模块11,所述数据库建立模块11用于建立钢水数据库,所述钢水数据库通过通信连接铸造监测单元获得,其中,所述钢水数据库带有钢水的杂质稳定标识;
模型建立模块12,所述模型建立模块12用于提取钢水过滤控制设备的设备数据,并依据所述设备数据和所述钢水数据库建立孪生仿真模型,其中,所述钢水过滤控制设备包括长水口、中间包;
流动拟合模块13,所述流动拟合模块13用于通过所述孪生仿真模型和所述钢水数据库进行钢水流动拟合,生成钢水流动拟合结果,基于所述钢水流动拟合结果映射初始温度控制参数和流速控制参数,其中,所述钢水流动拟合结果基于温度损失通道、流速拟合通道拟合获得;
设备配置模块14,所述设备配置模块14用于基于映射结果对应的流动拟合结果进行中间包内的流动时间评价,基于流动时间评价结果配置湍流抑制设备;
稳态调整窗口建立模块15,所述稳态调整窗口建立模块15用于建立稳态调整窗口,所述稳态调整窗口基于所述杂质稳定标识和环境数据库构建;
过滤控制模块16,所述过滤控制模块16用于通过映射结果和所述湍流抑制设备进行钢液过滤控制,并通过所述稳态调整窗口进行实时过滤调整,以完成钢液过滤控制。
其中,所述流动拟合模块13还包括:
数据集建立模块,所述数据集建立模块用于建立工作环境数据集,所述工作环境数据集为环境温度随时间的损失数据集;
标定流速配置模块,所述标定流速配置模块用于当通过温度损失通道进行温度损失分析时,将所述工作环境数据集作为基准数据,将初始温度设定数据作为拟合映射数据,并配置标定流速;
温度损失分析模块,所述温度损失分析模块用于基于配置结果和温度差值执行连续温度损失分析,生成温度损失结果,根据所述温度损失结果获得所述钢水流动拟合结果。
其中,所述温度损失分析模块还包括:
流速拟合模块,所述流速拟合模块用于将所述设备数据和所述钢水数据输入所述流速拟合通道进行一轮拟合,获得初始流速拟合结果,并将所述初始流速拟合结果作为标定流速,反馈至所述温度损失通道;
流速影响补偿模块,所述流速影响补偿模块用于当所述温度损失通道生成所述温度损失结果时,将所述温度损失结果重新输入所述流速拟合通道,并基于流速拟合通道的温度补偿单元执行温度的流速影响补偿;
钢水流动拟合结果获取模块,所述钢水流动拟合结果获取模块用于根据补偿结果获得所述钢水流动拟合结果。
其中,所述设备配置模块14还包括:
过滤区域建立模块,所述过滤区域建立模块用于基于所述孪生仿真模型建立中间包的过滤区域,其中,所述过滤区域具有过滤空间尺寸的标识;
流动时间评价模块,所述流动时间评价模块用于配置所述过滤区域的过滤分区,并基于分区结果分别执行流动时间评价;
湍流抑制设备配置模块,所述湍流抑制设备配置模块用于通过过滤分区对应的时间约束执行流动时间评价结果的结果约束,以完成湍流抑制设备的配置。
其中,所述系统还包括:
死区空间判定模块,所述死区空间判定模块用于对所述过滤区域进行区域流动分析,将流动值低于预设阈值的区域判定为死区空间;
关联区域匹配模块,所述关联区域匹配模块用于以所述死区空间进行关联区域的关联匹配,其中,所述关联匹配为通过死区空间的大小和相邻区域的区域流速完成的匹配;
流动控制寻优模块,所述流动控制寻优模块用于基于关联匹配结果的区域流速的流动方向进行死区空间的流动控制寻优;
附加设备配置模块,所述附加设备配置模块用于通过寻优结果完成死区空间的附加设备配置。
其中,所述设备配置模块14还包括:
响应数据读取模块,所述响应数据读取模块用于在长水口均匀分布热电偶温度传感器,并读取所述热电偶温度传感器的响应数据;
温度均匀损失拟合模块,所述温度均匀损失拟合模块用于根据所述响应数据的相邻差值结果进行温度均匀损失拟合,获得温度均匀损失拟合结果;
中间包加热补偿模块,所述中间包加热补偿模块用于通过所述温度均匀损失拟合结果进行中间包节点前的温度损失分析,基于分析结果完成中间包加热补偿。
其中,所述过滤控制模块16还包括:
触发分析模块,所述触发分析模块用于进行所述稳态调整窗口的边缘空间触发分析,记录触发频率和触发时间节点;
窗口冲破分析模块,所述窗口冲破分析模块用于依据所述触发频率和触发时间节点进行稳态调整窗口的冲破分析;
窗口更新模块,所述窗口更新模块用于当分析结果为满足冲破结果时,则更新所述稳态调整窗口,以完成实时过滤调整。
本说明书通过前述对用于钢铁铸造的钢液过滤方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中用于钢铁铸造的钢液过滤方法及系统,对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.用于钢铁铸造的钢液过滤方法,其特征在于,所述方法包括:
建立钢水数据库,所述钢水数据库通过通信连接铸造监测单元获得,其中,所述钢水数据库带有钢水的杂质稳定标识;
提取钢水过滤控制设备的设备数据,并依据所述设备数据和所述钢水数据库建立孪生仿真模型,其中,所述钢水过滤控制设备包括长水口、中间包,所述建立孪生仿真模型包括:连接可视化仿真平台,基于所述设备数据,结合装配信息进行三维建模,确定与所述钢水过滤控制设备相一致的三维模型,结合所述钢水数据库,于所述三维模型中进行具体的过滤场景拟真还原,生成与实际钢铁铸造工艺中钢水过滤工序相一致的孪生工序,并训练生成所述孪生仿真模型,其中, 所述孪生仿真模型包括温度损失通道与流速拟合通道;
通过所述孪生仿真模型和所述钢水数据库进行钢水流动拟合,生成钢水流动拟合结果,基于所述钢水流动拟合结果映射初始温度控制参数和流速控制参数,其中,所述钢水流动拟合结果基于所述温度损失通道、所述流速拟合通道拟合获得;
基于映射结果对应的流动拟合结果进行中间包内的流动时间评价,基于流动时间评价结果配置湍流抑制设备;
建立稳态调整窗口,所述稳态调整窗口基于所述杂质稳定标识和环境数据库构建;
通过映射结果和所述湍流抑制设备进行钢液过滤控制,并通过所述稳态调整窗口进行实时过滤调整,以完成钢液过滤控制。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
建立工作环境数据集,所述工作环境数据集为环境温度随时间的损失数据集;
当通过温度损失通道进行温度损失分析时,将所述工作环境数据集作为基准数据,将初始温度设定数据作为拟合映射数据,并配置标定流速;
基于配置结果和温度差值执行连续温度损失分析,生成温度损失结果,根据所述温度损失结果获得所述钢水流动拟合结果。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述设备数据和所述钢水数据输入所述流速拟合通道进行一轮拟合,获得初始流速拟合结果,并将所述初始流速拟合结果作为标定流速,反馈至所述温度损失通道;
当所述温度损失通道生成所述温度损失结果时,将所述温度损失结果重新输入所述流速拟合通道,并基于流速拟合通道的温度补偿单元执行温度的流速影响补偿;
根据补偿结果获得所述钢水流动拟合结果。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于所述孪生仿真模型建立中间包的过滤区域,其中,所述过滤区域具有过滤空间尺寸的标识;
配置所述过滤区域的过滤分区,并基于分区结果分别执行流动时间评价;
通过过滤分区对应的时间约束执行流动时间评价结果的结果约束,以完成湍流抑制设备的配置。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述过滤区域进行区域流动分析,将流动值低于预设阈值的区域判定为死区空间;
以所述死区空间进行关联区域的关联匹配,其中,所述关联匹配为通过死区空间的大小和相邻区域的区域流速完成的匹配;
基于关联匹配结果的区域流速的流动方向进行死区空间的流动控制寻优;
通过寻优结果完成死区空间的附加设备配置。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在长水口均匀分布热电偶温度传感器,并读取所述热电偶温度传感器的响应数据;
根据所述响应数据的相邻差值结果进行温度均匀损失拟合,获得温度均匀损失拟合结果;
通过所述温度均匀损失拟合结果进行中间包节点前的温度损失分析,基于分析结果完成中间包加热补偿。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
进行所述稳态调整窗口的边缘空间触发分析,记录触发频率和触发时间节点;
依据所述触发频率和触发时间节点进行稳态调整窗口的冲破分析,其中,所述冲破分析是指在稳态调整效果受限的基础上,频繁进行边缘空间触发,判断所述稳态调整窗口的调节能力是否满足当前的稳态调整需求,进而是否进行更新优化的过程;
当分析结果为满足冲破结果时,则更新所述稳态调整窗口,以完成实时过滤调整。
8.用于钢铁铸造的钢液过滤系统,其特征在于,所述系统包括:
数据库建立模块,所述数据库建立模块用于建立钢水数据库,所述钢水数据库通过通信连接铸造监测单元获得,其中,所述钢水数据库带有钢水的杂质稳定标识;
模型建立模块,所述模型建立模块用于提取钢水过滤控制设备的设备数据,并依据所述设备数据和所述钢水数据库建立孪生仿真模型,其中,所述钢水过滤控制设备包括长水口、中间包,所述建立孪生仿真模型包括:连接可视化仿真平台,基于所述设备数据,结合装配信息进行三维建模,确定与所述钢水过滤控制设备相一致的三维模型,结合所述钢水数据库,于所述三维模型中进行具体的过滤场景拟真还原,生成与实际钢铁铸造工艺中钢水过滤工序相一致的孪生工序,并训练生成所述孪生仿真模型,其中, 所述孪生仿真模型包括温度损失通道与流速拟合通道;
流动拟合模块,所述流动拟合模块用于通过所述孪生仿真模型和所述钢水数据库进行钢水流动拟合,生成钢水流动拟合结果,基于所述钢水流动拟合结果映射初始温度控制参数和流速控制参数,其中,所述钢水流动拟合结果基于所述温度损失通道、所述流速拟合通道拟合获得;
设备配置模块,所述设备配置模块用于基于映射结果对应的流动拟合结果进行中间包内的流动时间评价,基于流动时间评价结果配置湍流抑制设备;
稳态调整窗口建立模块,所述稳态调整窗口建立模块用于建立稳态调整窗口,所述稳态调整窗口基于所述杂质稳定标识和环境数据库构建;
过滤控制模块,所述过滤控制模块用于通过映射结果和所述湍流抑制设备进行钢液过滤控制,并通过所述稳态调整窗口进行实时过滤调整,以完成钢液过滤控制。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110704974A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 江苏科技大学 基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法
CN114372341A (zh) * 2020-10-15 2022-04-19 上海宝信软件股份有限公司 基于数字孪生的钢铁热轧管控系统及方法
CN114398785A (zh) * 2022-01-17 2022-04-26 江苏省沙钢钢铁研究院有限公司 钢中夹杂物关键冶炼数据处理方法、装置及存储介质
CN115660509A (zh) * 2022-12-26 2023-01-31 沈阳创新设计研究院有限公司 一种基于数字孪生技术的工厂建造管控方法及系统
CN116822380A (zh) * 2023-08-29 2023-09-29 昆明理工大学 一种基于数字孪生在铜冶炼过程中尾气回收利用的协同优化方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110315060B (zh) * 2018-03-30 2021-06-15 宝山钢铁股份有限公司 一种可过滤钢水中的夹杂物的控流式中间包结构
CN112417619B (zh) * 2020-11-23 2021-10-08 江苏大学 一种基于数字孪生的泵机组优化运行调节系统及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110704974A (zh) * 2019-09-30 2020-01-17 江苏科技大学 基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法
CN114372341A (zh) * 2020-10-15 2022-04-19 上海宝信软件股份有限公司 基于数字孪生的钢铁热轧管控系统及方法
CN114398785A (zh) * 2022-01-17 2022-04-26 江苏省沙钢钢铁研究院有限公司 钢中夹杂物关键冶炼数据处理方法、装置及存储介质
CN115660509A (zh) * 2022-12-26 2023-01-31 沈阳创新设计研究院有限公司 一种基于数字孪生技术的工厂建造管控方法及系统
CN116822380A (zh) * 2023-08-29 2023-09-29 昆明理工大学 一种基于数字孪生在铜冶炼过程中尾气回收利用的协同优化方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Combined stell melt filtration through reactive and active filters";Enrico Stortilla et al.;《Open Ceramics》;第15卷;全文 *
"精炼炉钢液温度预测与精炼过程优化研究";张航;《硕士电子期刊》(第03期);全文 *

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