TWI435936B - 高爐管道流現象之預測方法 - Google Patents

Description

高爐管道流現象之預測方法

本揭露是有關於一種高爐管道流現象之預測方法。

在一般的高爐煉鐵作業中，鐵礦石、焦炭或石灰等原料會被成層堆積在高爐內，以使其透過氧化還原反應來生成鐵水。為了使風口部的熱風安定地流入爐內中心部，高爐中心部的原料比中心部周圍少，而使爐內原料才能朝向爐中心部而以某個角度傾斜。

原料的堆積形狀、分佈以及粒度等狀況都會對於爐內的氣體流動產生影響，進而影響高爐的爐況以及鐵水的產出。然而，當高爐以高溫來進行氧化還原反應時，其內部原料的排列常常無法如預期一般使得爐內氣體均勻流動，甚至可能還會產生管道流現象(Channeling Phenomenon)。管道流的產生會使得高爐內的反應不均勻並傷害高爐爐壁，如此將使得鐵水的產出下降以及高爐壽命減少。

為了避免管道流所帶來的負面影響，高爐業者研發了各種技術來預測管道流的發生，以提前進行一些預防措施，例如減少風口的鼓風量等。然而，目前的管道流預測技術仍無法在線上進行即時的預測，而且準確率也只有40~60%，因此，需要一種新的高爐管道流現象之預測方法。

本發明之一方面是在提供於一種高爐管道流現象之預測方法，以供高爐操作人員預知管道流的發生，並提早採取適當的措施來避免管道流造成損害。

根據本發明之一實施例，此高爐包含複數個壓力偵測器，這些壓力偵測器係位於高度不同之複數個高爐層中。此高爐管道流現象之預測方法包含資料分析階段和管道流預測階段。

在資料分析階段中，首先提供爐頂洗塵器之複數筆歷史閥門全開時間點資料，其中這些歷史閥門全開時間點資料係對應至複數個歷史閥門全開時間點，而高爐係於這些歷史閥門全開時間點發生管道流現象。接著，提供複數筆歷史高爐壓力資料，其中這些歷史高爐壓力資料係一對一對應至歷史閥門全開時間點資料，且每一歷史高爐壓力資料包含高爐層之複數個歷史高爐壓力值。然後，根據每一歷史高爐壓力資料之歷史高爐壓力值以及管道流指標方程式來計算每一歷史閥門全開時間點所對應之複數個管道流指標(RMSD)，其中這些管道流指標係一對一對應至高爐層，而管道流指標方程式如下：

其中，x_i 為第i個歷史高爐壓力值，x_i +1為第i+1個歷史高爐壓力值，而此至少一高壓力變化層之壓力變化值係大於壓力變化閥值。接著，根據每一歷史高爐壓力資料之歷史高爐壓力值與管道流指標來決定出至少一高爐警戒層。

然後，進行管道流預測階段。在管道流預測階段中，首先提供目前高爐壓力資料，其中此目前高爐壓力資料包含高爐警戒層之壓力變化值。接著，根據高爐警戒層之壓力變化值以及相應之管道流指標來預測管道流現象是否發生。當判斷管道流現象即將發生時，發出警告訊息來警告高爐之操作者管道流可能發生。

由上述說明可知，本發明實施例之高爐管道流現象之預測方法先利用管道流指標和高爐的歷史壓力資料來找出高爐的警戒層，而在後續的預測階段中，利用此警戒層的壓力變化值和管道流指標來預測管道流是否發生。經實驗證明，本發明實施例之高爐管道流現象的預測方法比習知技術具有更準確的預測率，且可提早3至5分鐘預知管道流的產生。

請參照第1圖，其係繪示根據本發明實施例之高爐冶煉系統100的結構示意圖。高爐冶煉系統100包含高爐爐體110、壓力偵測裝置120以及洗塵器130。高爐爐體110具有多個待監測的高爐層112，而壓力偵測裝置120則一對一地設置於高爐層112中，如此每個高爐層112中皆會有一個壓力偵測裝置120來偵測高爐層112的壓力。在本實施例中，每個高爐層112只會有一個壓力偵測裝置120來偵測高爐層112的壓力，而且這些壓力裝置120被設置在同一個方位上，例如高爐爐體110的北側。然而，在本發明其他實施例中，每個高爐層112可以設置有多個壓力偵測裝置120，例如在每個高爐層112的爐體北側、南側、東側和西側皆設置一個壓力偵測裝置120，如此每個高爐層112便會有四個壓力偵測裝置120來提供完整的壓力偵測機制。

洗塵器130係連接至高爐爐體110的爐頂，以接收高爐爐體110冶煉時所排出的廢氣，並淨化廢氣。洗塵器130具有控制閥門132，其係用以調節廢氣進入洗塵器130的流量。此控制閥門132亦可稱為環形隙縫元件(Annular Gap Element；AGE)。一般而言，控制閥門132的開啟程度(以下簡稱為開度)係自動地根據高爐廢氣的量來調整。例如，當高爐排出的廢氣量增加時，這些廢氣會衝擊控制閥門132，以增加控制閥門132的開度。又例如，當高爐排出的廢氣量減少時，控制閥門132會自動地減少開度，以配合目前的高爐排氣量。

請參照第2圖，其係繪示根據本發明實施例之高爐管道流現象之預測方法200的流程示意圖。本發明實施例之高爐管道流現象之預測方法200可應用於電腦系統中，以利用電腦系統來自動監控高爐的狀況，並於管道流發生之前發出警告訊號通知高爐之操作者，使高爐操作者提早採取適當的動作。

本發明實施例之預測方法200包含分析階段210和預測階段220。分析階段210係用以分析多筆高爐歷史資料，以從高爐層210中找出管道流的警戒層，而預測階段220則利用此警戒層與本發明實施例所提供之管道流指標來預測管道流是否即將發生。

在分析階段210中，首先進行閥門資料提供步驟212，以提供洗塵器130之複數筆歷史閥門全開時間點資料。如上所述，洗塵器130之控制閥門132會根據高爐排出的廢氣量來調整開度。因此，當管道流現象發生時，控制閥門132之開度應為100%，而歷史閥門全開時間點資料係即對應至管道流現象發生的情況。

接著，進行歷史高爐壓力資料提供步驟214，以提供複數筆歷史高爐壓力資料。這些歷史高爐壓力資料係一對一對應至歷史閥門全開時間點資料，意即每筆高爐壓力資料都代表高爐管道流發生時的高爐壓力狀態。每筆歷史高爐壓力資料都包含複數個高爐壓力值和複數個歷史高爐壓力變化值。

歷史高爐壓力值代表各高爐層112在高爐管道流發生時的壓力值，而歷史高爐壓力變化值代表各高爐層112在高爐管道流發生時的壓力變化值。例如，本實施例的高爐爐體110包含8個高爐層112，而每一個高爐層112皆具有一個壓力偵測裝置120，因此在本實施例中，每筆高爐壓力資料皆包含8個高爐壓力值和8個壓力變化值。然而，在本發明之其他實施例中，若高爐層112的數量維持8個但每層具有4個壓力偵測裝置120，則每筆高爐壓力資料皆包含8x4個高爐壓力值和8x4個壓力變化值。

然後，進行管道流指標(RMSD)計算步驟216，以根據每一歷史高爐壓力資料之歷史高爐壓力值以及管道流指標方程來計算出每個歷史閥門全開時間點資料所對應的管道流指標。管道流指標方程係表示如下：

其中x_i 為第i個歷史高爐壓力值，x_i +1為第i+1個歷史高爐壓力值，而此處所指之高度壓力變化係指壓力變化值係大於預設之壓力變化閥值。在本實施例中，壓力變化閥值為0.15公斤/平方公分，但本發明之實施例並不受限於此。

本實施例之管道流指標(RMSD)計算步驟216係提供一種爐身壓力變化之異常臨界值。由於本實施例之高爐爐體110被分為8個高爐層112，且每層僅有一個方向設置有壓力偵測裝置120，因此本實施例之管道流指標(RMSD)計算步驟216對於每個高爐層112僅提供一個管道流指標，而每個歷史閥門全開時間點資料所對應的管道流指標則為8個。然而，在本發明之其他實施例中，若高爐層112的數量維持8個但每層具有4個壓力偵測裝置120，則管道流指標(RMSD)計算步驟216對於每個高爐層112會提供4個管道流指標，而每個歷史閥門全開時間點資料所對應的管道流指標則為32個。

接著，進行高爐警戒層決定步驟218，以根據歷史高爐壓力資料與其對應之管道流指標來決定出高爐警戒層。請參照第3圖，其係繪示根據本發明實施例之高爐警戒層決定步驟218的流程示意圖。在本實施例中，每一個歷史閥門全開時間點資料係對應至8個管道流指標，這8個管道流指標分別代表高爐110之8個高爐層112的壓力變化異常臨界值。因此，在高爐警戒層決定步驟218中，首先進行異常高爐層決定步驟218a，以針對每個歷史閥門全開時間點，判斷每個高爐層112之高爐壓力變化值是否大於相應之管道流指標，並從這些高爐層中選出至少一個異常高爐層，其中異常高爐層為壓力變化值大於相應管道流指標之高爐層。接著，進行候選高爐層決定步驟218b，以根據異常高爐層之位置來從異常高爐層中選出候選警戒層。此候選警戒層為異常高爐層中位置最高的高爐層。然後，進行高爐警戒層挑選步驟218c，以從所有歷史閥門全開時間點所對應的多個候選警戒層中選出高爐警戒層，以供後續預測階段220使用。

在本實施例中，高爐警戒層的選擇可根據高爐層在候選警戒層中所佔的比例來決定。例如，在候選警戒層中，第7層高爐層之出現的次數最多，其所佔的比例為60%，因此可挑選第7層高爐層來做為高爐警戒層。在本發明之其他實施例中，亦可利用歷史閥門未全開的時間點資料來進行交叉比對，以從候選警戒層中挑選出與歷史閥門未全開時間點相關性較低的高爐層來作為高爐警戒層。

請回到第2圖。當高爐警戒層決定之後，接著進行預測階段220，以利用高爐警戒層來預測目前高爐是否會發生管道流現象。在預測階段220中，首先進行目前壓力資料提供步驟222，以提供目前高爐的壓力資料，例如目前各高爐層112的壓力值和壓力變化值。接著，進行預測步驟224，以根據高爐警戒層之壓力變化值以及相應之管道流指標來預測管道流現象是否發生。

請參照第4圖，其係繪示根據本發明實施例之預測步驟224的流程示意圖。在本實施例之預測步驟224中，首先進行管道流指標計算步驟224a，以根據步驟222所提供的壓力資料來計算高爐警戒層所對應之管道流指標。然後，進行判斷步驟224b，以判斷高爐警戒層之壓力變化值是否大於相應之管道流指標。當高爐警戒層之壓力變化值大於相應之管道流指標時，即判斷管道流現象即將發生。

在本發明之其他實施例中，預測步驟224可更包含AGE開度比較步驟，以利用洗塵器130之控制閥門的開度來作為預測管道流現象的輔助因子。例如，預測步驟224可將目前高爐控制閥門的開度與預設之閥門開啟程度作比較。當目前高爐控制閥門的開度大於預設之閥門開度(在此實施例中為60%)，且高爐警戒層之壓力變化值大於相應之管道流指標，才判斷管道流現象即將發生。

請回到第2圖，當預測到管道流現象即將發生時，本實施例之預測方法200會進行警告步驟226，以透過電腦系統(例如高爐之程控電腦)來發出警告訊息來警告高爐之使用者管道流現象即將發生。在本實施例中，警告訊息可為文字訊息、燈光訊息或聲音訊息，但本發明之實施例並不受限於此。

另外，在本發明之實施例中，可利用類神經網路模組來對各高爐層112的壓力值進行內插演算法，以得到高爐爐壁上各點的壓力值(包含未設置有壓力偵測裝置120的點)，如此即便高爐層112不是根據壓力偵測裝置120來分層，也可根據內插法得到的壓力值和壓力變化值來進行本發明實施例之高爐管道流現象之預測方法200。

雖然本發明已以數個實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，在本發明所屬技術領域中任何具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

100．．．高爐冶煉系統

110．．．高爐爐體

112．．．高爐層

120．．．壓力偵測裝置

130．．．洗塵器

132．．．控制閥門

200．．．管道流現象預測方法

210．．．分析階段

212．．．閥門資料提供步驟

214．．．歷史壓力資料提供步驟

216．．．管道流指標計算步驟

218．．．高爐警戒層決定步驟

218a．．．異常高爐層決定步驟

218b．．．候選高爐層決定步驟

218c．．．高爐警戒層挑選步驟

220．．．預測階段

222．．．目前壓力資料提供步驟

224．．．預測步驟

224a．．．管道流指標計算步驟

224b．．．判斷步驟

226．．．警告步驟

為讓本發明之上述和其他目的、特徵、和優點能更明顯易懂，上文特舉數個較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下：

第1圖係繪示根據本發明實施例之高爐冶煉系統的結構示意圖。

第2圖係繪示根據本發明實施例之高爐管道流現象之預測方法的流程示意圖。

第3圖係繪示根據本發明實施例之高爐警戒層決定步驟的流程示意圖。

第4圖係繪示根據本發明實施例之預測步驟的流程示意圖。

200．．．管道流現象預測方法

210．．．分析階段

212．．．閥門資料提供步驟

214．．．歷史壓力資料提供步驟

216．．．管道流指標計算步驟

218．．．高爐警戒層決定步驟

220．．．預測階段

222．．．目前壓力資料提供步驟

224．．．預測步驟

226．．．警告步驟

Claims (10)

1. 一種高爐管道流現象之預測方法，其中該高爐包含複數個壓力偵測器，該些壓力偵測器係位於高度不同之複數個高爐層中，該高爐管道流現象之預測方法包含：進行一資料分析階段，包含：提供一爐頂洗塵器之複數筆歷史閥門全開時間點資料，其中該些歷史閥門全開時間點資料係對應至複數個歷史閥門全開時間點，而該高爐係於該些歷史閥門全開時間點發生管道流現象；提供複數筆歷史高爐壓力資料，其中該些歷史高爐壓力資料係一對一對應至該些歷史閥門全開時間點資料，每一該些歷史高爐壓力資料包含該些高爐層之複數個歷史高爐壓力值和複數個歷史高爐壓力變化值；根據每一該些歷史高爐壓力資料之該些歷史高爐壓力值以及一管道流指標方程式來計算每一該些歷史閥門全開時間點所對應之複數個管道流指標(RMSD)，其中該些管道流指標係一對一對應至該些高爐層，而該管道流指標方程式係表示如下： 其中x_i 為第i個歷史高爐壓力值，x_i +1為第i+1個歷史高爐壓力值，N為該些高爐層中之至少一高壓力變化層之數量，該至少一高壓力變化層之壓力變化值係大於一壓力變化閥值；根據每一該些歷史高爐壓力資料之該些歷史高爐壓力值與該些管道流指標來決定一高爐警戒層；以及進行一管道流預測階段，包含：提供一目前高爐壓力資料，其中該目前高爐壓力資料包含該高爐警戒層之一目前壓力值和一目前壓力變化值；進行一預測步驟，以根據該高爐警戒層之該壓力變化值以及相應之該管道流指標來預測管道流現象是否發生；以及當該預測步驟判斷管道流現象即將發生時，發出一警告訊息來警告高爐之操作者管道流可能發生。
2. 如申請專利範圍第1項所述之高爐管道流現象之預測方法，其中該壓力變化閥值為0.15公斤/平方公分。
3. 如申請專利範圍第1項所述之高爐管道流現象之預測方法，其中該警告訊息為文字訊息、燈光訊息或聲音訊息。
4. 如申請專利範圍第1項所述之高爐管道流現象之預測方法，其中該預測步驟包含：根據該高爐警戒層之該目前壓力值和該目前壓力變化值來計算該高爐警戒層所對應之該管道流指標；判斷該高爐警戒層之該壓力變化值是否大於相應之該管道流指標：以及當該高爐警戒層之該壓力變化值大於相應之該管道流指標時，判斷管道流現象即將發生。
5. 如申請專利範圍第1項所述之高爐管道流現象之預測方法，其中該預測步驟包含：根據該高爐警戒層之該目前壓力值和該目前壓力變化值來計算該高爐警戒層所對應之該管道流指標；判斷該高爐警戒層之該壓力變化值是否大於相應之該管道流指標，並提供一第一判斷結果：判斷該爐頂洗塵器之一目前閥門開啟程度是否大於一預設開度閥值，並提供一第二判斷結果：以及當該第一判斷結果和該第二判斷結果皆為是時，判斷管道流現象即將發生。
6. 如申請專利範圍第5項所述之高爐管道流現象之預測方法，其中該預設開度閥值為60%。
7. 如申請專利範圍第1項所述之高爐管道流現象之預測方法，其中該些高爐層之壓力變化值係利用類神經網路模組來進行內插法而得。
8. 如申請專利範圍第1項所述之高爐管道流現象之預測方法，其中決定該高爐警戒層之步驟包含：對每一該些歷史閥門全開時間點資料所對應之該些高爐壓力變化值進行一異常分析步驟，以獲得該些歷史閥門全開時間點資料所對應之複數個候選警戒層，其中該異常分析步驟包含：判斷每一該些高爐層之該高爐壓力變化值是否大於相應之該管道流指標，以從該些高爐層中選出至少一異常高爐層，其中該至少一異常高爐層之該至少一高爐壓力變化值係大於相應之該至少一管道流指標；以及根據該至少一異常高爐層的位置來從該至少一異常高爐層中決定出該些候選警戒層，其中該候選警戒層為該至少一異常高爐層中位置最高之一者；以及進行一高爐警戒層挑選步驟，以從該些歷史閥門全開時間點資料所對應之該些候選警戒層中選出該高爐警戒層。
9. 如申請專利範圍第8項所述之高爐管道流現象之預測方法，其中該高爐警戒層挑選步驟包含：統計每一該些候選警戒層所對應之一出現次數；以及根據計每一該些候選警戒層之該出現次數之多寡來選出該高爐警戒層，其中該高爐警戒層之該出現次數係大於其他每一該些候選警戒層之該出現次數。
10. 如申請專利範圍第8項所述之高爐管道流現象之預測方法，其中該高爐警戒層挑選步驟包含：提供複數筆歷史閥門未全開時間點資料；根據該些歷史閥門未全開時間點資料來從該些候選警戒層中選出該高爐警戒層，其中該高爐警戒層與該些歷史閥門未全開時間點資料之相關性係小於其他該些候選警戒層與該些歷史閥門未全開時間點資料之相關性。