以我国某钢厂120 t LF精炼炉为研究对象,通过建立由冶炼机理模型和XGBoost模型相结合的混合模型,预测LF精炼过程中的钢水成分并进行实际应用。结果表明,模型预测终点碳、硅、锰、铝等元素均处于内控范围内,并平均减少了每炉钢取样工序0....以我国某钢厂120 t LF精炼炉为研究对象,通过建立由冶炼机理模型和XGBoost模型相结合的混合模型,预测LF精炼过程中的钢水成分并进行实际应用。结果表明,模型预测终点碳、硅、锰、铝等元素均处于内控范围内,并平均减少了每炉钢取样工序0.8次,提高了生产效率。展开更多
针对LF精炼操作对人工经验过度依赖的问题,马鞍山钢铁有限公司长材事业部基于冶金机理,在120 t LF上开发了温度模型、合金模型、吹氩模型和造渣模型,建立以钢水温度、成分、炉渣三者相互统一的控制模型,利用大数据技术和自学习功能对控...针对LF精炼操作对人工经验过度依赖的问题,马鞍山钢铁有限公司长材事业部基于冶金机理,在120 t LF上开发了温度模型、合金模型、吹氩模型和造渣模型,建立以钢水温度、成分、炉渣三者相互统一的控制模型,利用大数据技术和自学习功能对控制模型进行优化,实现了各模型协同集成和LF智能控制,取得了良好的应用效果,LF自动控制比例达到80%,终点目标温度±5℃命中率达95%以上,终点成分窄范围命中率(w(Si)±0.02%、w(Mn)±0.02%、w(S)±0.001%、w(Al s)±0.005%)达97%以上,降低LF精炼电耗约4 kWh/t、减少精炼处理时间约5 min,提高了生产效率和钢水质量,对炼钢工序降本增效起到了重要作用。展开更多
针对LF精炼炉钢液温度控制过度依赖人工经验的问题,马钢长材事业部以120 t LF精炼炉为研究对象,基于能量平衡原理,计算分析LF精炼过程中输入电能、合金化、炉渣热效应、钢包内衬散热、渣面辐射、吹氩搅拌和烟气热损失等热量对钢液温度...针对LF精炼炉钢液温度控制过度依赖人工经验的问题,马钢长材事业部以120 t LF精炼炉为研究对象,基于能量平衡原理,计算分析LF精炼过程中输入电能、合金化、炉渣热效应、钢包内衬散热、渣面辐射、吹氩搅拌和烟气热损失等热量对钢液温度的影响,建立LF精炼钢液温度的预测模型。经过跟踪实际生产试验、测温校正并优化模型,使模型取得了良好的应用效果。模型预测温度与实际测量值偏差绝对值≤5℃的比例为97.73%,偏差绝对值≤6℃的比例为100%。展开更多
根据钢厂100 t BOF-吹氩-LF-RH-Ca处理流程生产优质深冲(DDQ)级深冲热轧带钢SPHE(%:≤0.07C、≤0.03Si、0.20～0.30Mn、≤0.020P、≤0.010S、0.02～0.06Als)时Ca处理过程S含量过高的情况,通过KTH硫容量模型,分析了CaO/SiO_2、Al_2O_3和...根据钢厂100 t BOF-吹氩-LF-RH-Ca处理流程生产优质深冲(DDQ)级深冲热轧带钢SPHE(%:≤0.07C、≤0.03Si、0.20～0.30Mn、≤0.020P、≤0.010S、0.02～0.06Als)时Ca处理过程S含量过高的情况,通过KTH硫容量模型,分析了CaO/SiO_2、Al_2O_3和MgO对精炼渣硫分配比L_S的影响,建立了CaO-MgO-SiO_2-Al_2O_3四元渣系脱硫模型,优化LF脱硫的精炼渣成分。结果表明,使用优化后的精炼渣(%:50CaO、6MgO、≤5SiO_2、30～35Al_2O_3),LF精炼钢水的脱硫率≥80%。模型预测值与实测值误差为±5%的占80%。展开更多
以国内某钢厂150 t LF为原型,通过水模型实验,对钢包原吹氩位置的合理性进行了分析和探讨,对双孔底吹不同底透气砖布置条件下钢包内的搅拌混合行为进行了研究,提出了该厂LF较佳底吹气搅拌位置及吹氩制度,并考察了有顶渣情况下的液面隆...以国内某钢厂150 t LF为原型,通过水模型实验,对钢包原吹氩位置的合理性进行了分析和探讨,对双孔底吹不同底透气砖布置条件下钢包内的搅拌混合行为进行了研究,提出了该厂LF较佳底吹气搅拌位置及吹氩制度,并考察了有顶渣情况下的液面隆起的变化规律.展开更多
以钢厂120 t LF精炼过程钢水、炉渣和合金为研究体系,以能量平衡机理模型为基础,建立精炼钢水温度预报模型。根据钢种、钢水质量和温度、目标出钢温度及处理时间、渣料和合金加入量及各种热损失所需投入的电能,确定精炼过程合理的供电...以钢厂120 t LF精炼过程钢水、炉渣和合金为研究体系,以能量平衡机理模型为基础,建立精炼钢水温度预报模型。根据钢种、钢水质量和温度、目标出钢温度及处理时间、渣料和合金加入量及各种热损失所需投入的电能,确定精炼过程合理的供电曲线。并根据现场供电和工艺参数,预报钢水温度。20炉50RH1钢(%:0.48～0.50C、0.22～0.30Si、0.60～0.70Mn)测试结果表明,模型预报与实测钢水温度误差为±5℃。展开更多
文摘针对LF精炼炉钢液温度控制过度依赖人工经验的问题,马钢长材事业部以120 t LF精炼炉为研究对象,基于能量平衡原理,计算分析LF精炼过程中输入电能、合金化、炉渣热效应、钢包内衬散热、渣面辐射、吹氩搅拌和烟气热损失等热量对钢液温度的影响,建立LF精炼钢液温度的预测模型。经过跟踪实际生产试验、测温校正并优化模型,使模型取得了良好的应用效果。模型预测温度与实际测量值偏差绝对值≤5℃的比例为97.73%,偏差绝对值≤6℃的比例为100%。
文摘以攀钢165 t LF炉为原型,根据相似原理,用冷态模拟的方法对影响LF炉吹氩混合效果的各种工艺参数进行了研究.应用多因子多水平正交表安排试验,单底吹选用L18(61×36)表,双底吹选用L32(81×48)表.通过考察各因素对指标混合均匀时间τm(s)影响的显著程度,得出了165 t LF炉吹氩的最佳工艺条件为:(1)单底吹:Qm=3.37 L／min;Sm=1.7 mm3;Hm=506 mm;rm=124.8 mm;(2)双底吹:Qm=3.61 L／min;Sm=:1.7 mm2;Hm=500 mm;rm=142.4 mm或98.6 mm.
文摘根据钢厂100 t BOF-吹氩-LF-RH-Ca处理流程生产优质深冲(DDQ)级深冲热轧带钢SPHE(%:≤0.07C、≤0.03Si、0.20～0.30Mn、≤0.020P、≤0.010S、0.02～0.06Als)时Ca处理过程S含量过高的情况,通过KTH硫容量模型,分析了CaO/SiO_2、Al_2O_3和MgO对精炼渣硫分配比L_S的影响,建立了CaO-MgO-SiO_2-Al_2O_3四元渣系脱硫模型,优化LF脱硫的精炼渣成分。结果表明,使用优化后的精炼渣(%:50CaO、6MgO、≤5SiO_2、30～35Al_2O_3),LF精炼钢水的脱硫率≥80%。模型预测值与实测值误差为±5%的占80%。
文摘以钢厂120 t LF精炼过程钢水、炉渣和合金为研究体系,以能量平衡机理模型为基础,建立精炼钢水温度预报模型。根据钢种、钢水质量和温度、目标出钢温度及处理时间、渣料和合金加入量及各种热损失所需投入的电能,确定精炼过程合理的供电曲线。并根据现场供电和工艺参数,预报钢水温度。20炉50RH1钢(%:0.48～0.50C、0.22～0.30Si、0.60～0.70Mn)测试结果表明,模型预报与实测钢水温度误差为±5℃。
