基于炉气检测的转炉动态过程模型研究

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该课题来自宝钢委托研究项目《几个新转炉过程控制模型公式研究》.该项目要求以转炉炼钢过程全自动数学模型为基础,利用计算机在Windows操作平台上模拟转炉吹炼过程以指导生产.其意义在于:根据生产过程的实际情况,对原在线控制模型进行修正并扩大其应有的功能,最终提高模型的控制精度.通过工厂中采集的现场数据,总结出最佳操作模式,致力于达到过程优化的专家模型.在转炉冶炼中提高钢液的终点成份和温度的命中率,减少补吹,提高劳动生产率,使经验炼钢逐步发展为科学炼钢.作者依据冶金反应热力学与动力学原理,在转炉反应热力学与动力学描述方面剖板了转炉氧化反应区域氧分配模型的机理,推导了冶炼过程中一定时间间隔内各组元在钢、渣间的浓度关系和各时期反应的限制环节,表明氧射流对熔池反应的影响,确立了转炉氧分配比与反应自由能、顶底吹搅拌能与熔池氧含量的参数关系.通过对转炉冶炼过程的工艺解析,为全自动吹炼模型的建立提供了理论的依据.同时,也分析验证了宝钢转炉生产过程中的冶金学现象,为合理借鉴现场生产数据提供了理论支持.该课题在转炉过程控制模型研究方面取得了创新与突破,实现了应用炉气分析数据预报转炉过程成分与温度,为弥补国内中小转炉副枪适应性差、过程控制不明等现状做了一些尝试,同时也为现场静态增量模型的改进和基于炉气检测的转炉智能控制方面作了有益的探索.特别是在目前涉及较少的终点锰、磷预报研究上首次将人工神经网络技术运用于该领域,获得了相当高的命中率.
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