[发明专利]转炉在线诊断节能降耗SADS系统有效
申请号: | 202011103694.3 | 申请日: | 2020-10-15 |
公开(公告)号: | CN112226570B | 公开(公告)日: | 2022-06-10 |
发明(设计)人: | 杨靖辉;张朋刚;耿胜松 | 申请(专利权)人: | 南京罕华流体技术有限公司 |
主分类号: | C21C5/28 | 分类号: | C21C5/28;C21C5/38;G06Q10/04;G06Q10/06;G06F17/11 |
代理公司: | 沈阳亚泰专利商标代理有限公司 21107 | 代理人: | 王荣亮 |
地址: | 210029 江苏省南*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 转炉 在线 诊断 节能降耗 sads 系统 | ||
1.一种转炉在线诊断节能降耗SADS系统,其特征在于:建立该系统包括如下步骤:
步骤一、建立转炉冶炼过程的信号关联性模型,通过与转炉冶炼过程中转炉煤气产生量相关的工艺信号及关联算法,实现转炉中转炉煤气回收量及回收热值的增加;
转炉煤气理论发生量的计算公式为:
式中,VL为吨钢转炉煤气回收量,单位:Nm3/t;α为空气吸入系数;C铁水和C钢水分别为铁水和钢水中的含碳量;VCO和VCO2分别为转炉烟气中CO和CO2的体积百分数;
转炉煤气理论回收量的计算公式为:
VL,0=γVL (2)
式中,VL,0为吨钢转炉煤气回收量,Nm3/t;γ为转炉煤气回收率;
步骤二、转炉煤气回收量的计算,根据转炉煤气动态回收量计入转炉冶炼过程中的CO、CO2、O2的浓度信号,然后接入氧枪开关量信号,即可动态计算转炉煤气的产生量和回收量;
转炉煤气动态发生量与回收量;Qβ,LDGmax为煤气吨铁最大流量,该值等于式(1)中的VL;
Tch为转炉的吹炼时间;Tch,1、Tch,2和Tch,3分别为吹炼前期、吹炼中期和吹炼末期时间,Tch=Tch,1+Tch,2+Tch,3;为煤气回收条件中CO体积分数下限;tch,0为开始吹氧时刻;为CO最大体积分数;为CO的体积分数;为O2的体积分数;为煤气回收条件中O2体积分数上限;
转炉煤气动态发生量为:
转炉煤气动态回收量为:
步骤三、转炉煤气热值的计算与判断,对转炉煤气成分和占比的在线分析,在SADS系统中分别内置CO、CO2、H2、N2及O2的百分比含量范围,一旦某一项指标在转炉冶炼的某一个阶段明显超标时,SADS系统会提示报警信号,并给出转炉煤气对应成分的明显变化;并且,SADS系统中还内置转炉煤气的热值范围,一旦转炉煤气的热值明显超出标准时,系统会提示报警信号;
工业气体燃料通用的湿成分如公式(5)所示:
工业气体燃料通用的热值计算如公式(6)所示:
H为每一种气体成分对应的低位发热量;对于转炉煤气,其成分为CO、CO2、H2、N2及O2,可燃气成分为CO、H2,其它为不可燃气体,所以成分可通过在SADS系统接入CO及H2的浓度分析仪信号即可;且CO及H2的低位发热量可通过内置在SADS系统中的单一气体库中调用;并且,由于在整个转炉冶炼过程中,CO、H2的浓度是实时变化的,经过SADS系统计算得到的热值也是在时刻变化的,SADS系统中的热值在冶炼对应的阶段出现明显波动,可作为生产工艺出现异常情况的一种判断依据;
步骤四、针对转炉炼钢的间歇式炼钢过程,利用基于时间相位差的转炉煤气热值计算方法,对转炉煤气的产生和回收的间歇式过程中的转炉煤气热值进行计算;
基于时间相位差的转炉煤气热值计算方法,转炉煤气热值的计算周期始于转炉煤气达到要求并开始回收,终于转炉煤气回收结束,全过程中转炉煤气必须符合钢厂规定的浓度标准,且计算过程以秒为单位进行;同时,由于转炉煤气中可燃成分以CO为主,H2含量几乎可以忽略,因此在热值计算中可对公式(6)进行简化处理,则在每秒的转炉煤气热值计算公式如下所示:
每一炉冶炼过程的平均热值周期在SADS系统中内置了时间统计,此处以t代表每一炉的冶炼时间,单位为秒,则每一炉冶炼中转炉煤气的平均热值计算公式可表示如下:
式中,—由CO浓度计测量得到的每秒CO的浓度;
HCO—CO的低位发热量,可从SADS内置的气体库中调用;
t—每一炉冶炼过程的平均热值周期,单位为秒;
SADS系统会对每一炉回收的转炉煤气累积热量进行计算并显示;累积热量对应的计算方法如公式(9)所示:
式中,QLDG累积-炉次—对应炉次的转炉煤气回收的累积热量;
HLDG/Si—对应炉次下对应瞬态时间的转炉煤气热值;
—对应炉次下对应瞬态时间的转炉煤气表计流量值;
SADS系统中通过时间相位差的数学处理,将时间统一进行冶炼过程的回收时间和开始时间差的平移;
步骤五、基于机器学习的最优化工艺比对,SADS系统除了对每一炉次的转炉煤气回收量、热值及热量进行计算外,还会对最近几炉次的转炉煤气回收量、炉次对应的平均煤气热值、炉次对应的累积煤气热量进行统计,以确保数据来源的有效性;
步骤六、机器学习的规则制定,为最优炉次的工艺优化做定义,即:
(1)最优炉次必须回收的热量最多;
(2)在同等平均热值下,最优炉次必须回收的转炉煤气量最大;
(3)在同等回收量下,回收的转炉煤气平均热值最高;
步骤七、最优化规则指标的算法,包括回收累积热量最大化比对算法、回收平均热值最高比对算法、转炉煤气回收量最大比对算法,以及基于历史数据的机器学习剔除改进规则;
步骤八、异常数据的监控报警,对计量仪表工作状态、转炉生产状态,以及当前炉次的煤气回收量和当前炉次的煤气热值,进行实时在线的诊断分析;并且,根据转炉冶炼过程中的转炉煤气回收量、转炉煤气每炉次的平均热值和转炉煤气每炉次累积回收热量的数据关联性计算,以及机器学习比对,分析出最优炉次对应的参数;
步骤九、节能降耗的控制措施,通过读取最优炉次的氧枪下行高度及对应每段时间的吹氧量来实现氧枪的操作过程;同时,氧量的供给在整个转炉冶炼过程中一般保持不变,因此在最优炉次的记录中保持氧量的记录、并提供给SADS系统即可;转炉煤气回收的过程主要是对CO、O2的监测过程,一旦CO及O2的浓度达标,则转炉顶上的烟罩会下降,开始合格转炉煤气的回收;SADS系统对最优炉次的CO、O2浓度指标进行监测,然后通过将该指标传递给当前炉次的回收过程的控制系统,实现转炉煤气回收的最大化。
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