轉(zhuǎn)爐煉鋼過程工藝控制的發(fā)展淺析

管成東

（酒鋼集團榆中鋼鐵有限責(zé)任公司，甘肅 蘭州 730104）

1 轉(zhuǎn)爐煉鋼過程工藝的主要控制方法

1.1 靜態(tài)控制

靜態(tài)控制技術(shù)是提前預(yù)設(shè)鋼水成分或是冶煉溫度的期望值，在轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝過程中持續(xù)采集實時生產(chǎn)信息，對比分析實時量測值與期望值，根據(jù)分析結(jié)果來準(zhǔn)確判斷實時生產(chǎn)情況，針對性采取糾偏措施來控制轉(zhuǎn)爐工藝過程，并對下一階段工藝方案進行優(yōu)化調(diào)整。靜態(tài)控制是鋼廠在早期轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)期間采用的一種控制方法，具有技術(shù)成熟與操作簡單的優(yōu)勢，適用于控制轉(zhuǎn)爐冶煉高硫鐵水等工藝。然而，隨著轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝的優(yōu)化發(fā)展，靜態(tài)控制方法較為滯后，無法取得理想的控制效果，根據(jù)我國攀鋼提釩煉鋼廠等鋼廠的生產(chǎn)數(shù)據(jù)來看，在采取脫硫半鋼冶煉連鑄鋼等全新工藝時，靜態(tài)控制方法對操作水平、技術(shù)經(jīng)濟指標(biāo)與產(chǎn)品質(zhì)量均造成程度不一的負(fù)面影響。例如，在轉(zhuǎn)爐煉鋼終點控制方面，靜態(tài)控制方法的控制效果會受到半鋼物理化學(xué)熱源特性、升溫速度、鋼種目標(biāo)溫度、目標(biāo)供氧時間、煉鋼輔助材料裝入量等因素的影響，控制效果存在不確定性，整體控制效果較差。

而傳統(tǒng)靜態(tài)模型控制技術(shù)具有一定的局限性，僅采取理論模型、增量模型、統(tǒng)計模型等少數(shù)種類的數(shù)學(xué)模型來描述與預(yù)測轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝過程，無法做到對工藝過程中產(chǎn)生的復(fù)雜變量因素進行準(zhǔn)確描述與估算處理，實際計算精度較差，終點碳溫命中率的平均值僅為50%~60%。

1.2 動態(tài)優(yōu)化控制

在轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)期間，動態(tài)優(yōu)化控制方法是通過不斷修正工藝過程中的動態(tài)因素實現(xiàn)控制目的的一種方法手段，在原有的靜態(tài)模型控制技術(shù)上發(fā)展演變形成，具體控制技術(shù)分為爐氣動態(tài)分析與副槍終點檢測動態(tài)控制兩種，與早期的控制技術(shù)相比，顯著提高了轉(zhuǎn)爐命中率，有效加強了工藝過程控制力度。

其中，爐氣動態(tài)分析控制技術(shù)是在工藝過程中持續(xù)觀測爐口氣體逸出情況，基于觀測數(shù)值來判斷熔池脫碳速度、各成分瞬時氧化量、溫度瞬時變化量等工藝參數(shù)，對比分析實時量測值以及預(yù)期值的差值，開展微積分運算操作，幫助工作人員準(zhǔn)確掌握工藝過程中形成的動態(tài)變量因素與波動誤差值，進而采取相應(yīng)控制措施。根據(jù)實際應(yīng)用情況來看，該項技術(shù)具有適應(yīng)性強、不受爐口尺寸限值、具備連續(xù)預(yù)報與動態(tài)校正工藝參數(shù)的優(yōu)勢。

副槍終點檢測動態(tài)控制技術(shù)與早期的靜態(tài)控制思路較為相似，額外設(shè)置副槍裝置，工作人員在轉(zhuǎn)爐吹煉臨近終點等特定時間節(jié)點下在熔池內(nèi)插入副槍，采集少量樣本，基于樣本檢測結(jié)果來判斷鋼水成分與實時溫度，組合應(yīng)用靜態(tài)控制技術(shù)來獲取煉鋼原料與供氧量等工藝參數(shù)，在轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)期間多用于完成測溫定碳任務(wù)，我國首鋼、寶鋼等企業(yè)均采取這項技術(shù)。與其他控制方法相比，副槍終點檢測動態(tài)控制法具有系統(tǒng)誤差小、控制精度與終點命中率高的優(yōu)勢。同時，在技術(shù)發(fā)展過程中，奧鋼聯(lián)等企業(yè)陸續(xù)研發(fā)出傾斜式等全新型式的副槍裝置，自側(cè)面插入熔池，在完成測溫定碳任務(wù)時不會影響到吹煉操作，有效解決了副槍終點檢測動態(tài)控制技術(shù)在小型轉(zhuǎn)爐中的適用性問題。

1.3 全自動吹煉控制

全自動吹煉控制技術(shù)是近年來研發(fā)的一種新型工藝控制方法，采取多項信息化手段，憑借其高超的數(shù)據(jù)采集與處理能力，替代人工完成大量的基礎(chǔ)性操作，在無人工干預(yù)條件下，基于程序運行準(zhǔn)則與預(yù)先設(shè)定指令，自動完成爐渣狀況檢測等操作，下達相應(yīng)的控制指令。與早期的靜態(tài)模型控制與動態(tài)優(yōu)化控制方法相比，全自動吹煉控制技術(shù)在特定應(yīng)用場景中表現(xiàn)出極強的實用性，有效解決了復(fù)雜變量因素描述、副槍裝置限制等技術(shù)難題。然而，全自動吹煉控制系統(tǒng)的智能化程度不足，無法替代人工完成復(fù)雜操作任務(wù)，或是有效應(yīng)對轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝過程中出現(xiàn)的突發(fā)狀況，實際控制效果受到諸多客觀條件限制。

2 轉(zhuǎn)爐煉鋼過程工藝控制技術(shù)的未來發(fā)展路徑

2.1 靜態(tài)控制技術(shù)優(yōu)化

2.1.1 靜態(tài)控制模型優(yōu)化

以上提及，在早期開展的轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)活動中，所采取靜態(tài)模型控制技術(shù)存在難以準(zhǔn)確描述變量因素、終點命中率低、控制效果受多方面因素影響的應(yīng)用難題，技術(shù)優(yōu)勢沒有得到充分發(fā)揮，控制效果有待強化提升。

因此，要積極應(yīng)用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等全新技術(shù)手段，針對性強化靜態(tài)模型控制技術(shù)的終點預(yù)測能力，提前模擬轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝過程，描述可能出現(xiàn)的變量因素與造成的具體影響。為實現(xiàn)這一目的，企業(yè)結(jié)合實際工藝控制要求來選擇靜態(tài)模型的優(yōu)化方法，主要優(yōu)化方法包括 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、群組尋優(yōu)算法模型、遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型三種。

其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上構(gòu)建的模型，由輸入層、中間層與輸出層三部分組成，其具有工作狀態(tài)穩(wěn)定、硬件要求低、具備自主學(xué)習(xí)能力的優(yōu)勢，提前在模型中導(dǎo)入相關(guān)訓(xùn)練樣本，模型在訓(xùn)練期間不斷積累控制經(jīng)驗，以此來提高控制精度，有效應(yīng)對突發(fā)狀況與準(zhǔn)確描述復(fù)雜變量因素，在轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝過程中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型多用于完成復(fù)雜系統(tǒng)仿真試驗與識別分類等控制分析任務(wù)。

群組尋優(yōu)算法模型是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中采取群組尋優(yōu)算法的一種數(shù)學(xué)模型，研發(fā)目的在于解決BP模型中輸入/輸出層節(jié)點數(shù)量過多的問題，基于自適應(yīng)群組尋優(yōu)算法不斷校正網(wǎng)絡(luò)閥值權(quán)值，從而將網(wǎng)路輸出值誤差控制在允許范圍內(nèi)，并預(yù)留一定數(shù)量的數(shù)據(jù)以執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)，在訓(xùn)練后代入求誤差與計算隱含層數(shù)目，在短時間內(nèi)完成節(jié)點數(shù)目優(yōu)化與均方誤差值計算調(diào)整的操作任務(wù)。在轉(zhuǎn)爐煉鋼過程工藝控制方面，群組尋優(yōu)算法模型主要被用于開展輸入?yún)?shù)與操作參數(shù)的優(yōu)化控制任務(wù)。

遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型是在遺傳算法以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，該模型的搜索空間得到進一步擴大，且數(shù)據(jù)計算效率與自動化水平均得到明顯提升，憑借遺傳算法起到模型優(yōu)化效果。例如，在轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝過程中，變異算子與染色體分別在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中起到改進群體以及準(zhǔn)確描述網(wǎng)絡(luò)信息的作用。同時，遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型解決了算法迭代運行期間易出現(xiàn)的點麻痹以及局部最優(yōu)問題，算法可以使節(jié)點快速跳出局部最優(yōu)區(qū)域，減小相鄰步數(shù)誤差值，準(zhǔn)確判斷是否處于逼近最優(yōu)點狀況，針對性采取調(diào)整措施。

2.1.2 仿真實驗

在轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)準(zhǔn)備階段，為提前發(fā)現(xiàn)后續(xù)工藝過程期間可能出現(xiàn)的突發(fā)狀況與變量因素，需要根據(jù)工藝方案與以往工藝數(shù)據(jù)來開展仿真實驗，用于替代真實系統(tǒng)模擬轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝過程，從而做好預(yù)先性的控制部署工作。而主要的仿真實驗為造渣過程仿真、脫碳升溫仿真、綜合仿真實驗。

其中，在造渣過程仿真實驗中，在模型中導(dǎo)入爐渣堿度、爐渣氧化物含量等參數(shù)，基于工藝方案模擬造渣過程，在實驗期間重點觀察爐渣泡沫化現(xiàn)象的產(chǎn)生過程，總結(jié)發(fā)展規(guī)律，如副槍插入槍位與氧氣流量等因素對爐渣泡沫化過程及程度造成的具體影響，在仿真計算結(jié)果上構(gòu)建造渣模型，對轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝方案進行調(diào)整，如變更渣料加入方式、調(diào)整槍位。

在脫碳升溫過程仿真實驗中，在模型中導(dǎo)入相關(guān)參數(shù)信息，重點對轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝期間的爐內(nèi)溫度以及碳含量變化過程加以模擬預(yù)測，同步觀測脫碳速率，繪制曲線變化圖，如槍控曲線圖、溫度與時間預(yù)測曲線圖，基于仿真計算結(jié)果來掌握溫度、氧氣流量等關(guān)鍵參數(shù)與脫碳速率之間的變化發(fā)展規(guī)律。

在綜合仿真實驗中，基于以往的吹煉默契形成的測試數(shù)據(jù)與工藝參數(shù)，構(gòu)建多個獨立數(shù)學(xué)模型，如脫碳速度模型、鋼水升溫模型、冷卻劑加入模型，并確定模型信息與設(shè)定仿真運行時鐘參數(shù)，全面模擬轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝過程中的裝料、吹煉、出鋼、濺渣等生產(chǎn)工序，以展示轉(zhuǎn)爐煉鋼的整體運行狀況，動態(tài)模擬各項關(guān)鍵參數(shù)的變化情況，幫助工作人員進行定量分析，優(yōu)化調(diào)整轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝方案。

2.2 全過程低熱損控制技術(shù)優(yōu)化

根據(jù)相關(guān)調(diào)查結(jié)果顯示，在傳統(tǒng)轉(zhuǎn)爐煉鋼過程工藝控制模式中，普遍存在熱能嚴(yán)重流失現(xiàn)象，既造成了不必要的能源損耗，同時，還對煉鋼生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量造成負(fù)面影響。而這一問題的根源在于，早期轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝中的熱損控制技術(shù)滯后，存在諸多技術(shù)難題有待解決，沒有起到應(yīng)有的控制作用。

因此，企業(yè)應(yīng)提高對全過程低熱損控制技術(shù)優(yōu)化工作的重視程度，采取以下優(yōu)化技術(shù)措施：第一，出鋼爐渣固化保溫技術(shù)?；跓崃總鬏斣恚诔鲣摴ば蚯霸鲈O(shè)爐渣稠化處理環(huán)節(jié)，并調(diào)整副槍低槍位時間。如此，雖然終渣透氣性能會發(fā)生變化，但可以明顯增加出鋼環(huán)節(jié)中的鋼水與渣料溫度梯度，同步提升鋼水溫度與增大外散熱驅(qū)動力，最終實現(xiàn)控制出鋼降溫速度以及抑制鋼水熱量逸散速度的技術(shù)目的。第二，連鑄加蓋保溫技術(shù)。在鋼水出站以及鋼包車停穩(wěn)環(huán)節(jié)的間隙，工作人員啟動電葫蘆裝置，將包蓋起吊至鋼包的包沿上方0.3m~0.5m處，對包蓋朝向角度進行校正，隨后，緩慢下放包蓋，將鋼包口密封處理，避免熱量通過鋼包口持續(xù)向外逸散。第三，鋼包底吹氬技術(shù)。在精煉工序與轉(zhuǎn)爐出鋼工序的銜接環(huán)節(jié)中，在鋼包底部吹入氬氣流，將吹氬作業(yè)持續(xù)時間縮短至8min內(nèi)，受到鋼包底部吹氬與CO攪拌等因素影響，鋼包攪拌期間將保持紊流攪拌狀態(tài)，起到控制吹氬環(huán)節(jié)熱量逸散量、改善鋼水?dāng)嚢栊Ч淖饔?。同時，綜合分析工藝方式與吹氬持續(xù)時間來設(shè)定鋼包底吹氬量。例如，在采取全程吹氬普碳鋼種模式下，分別將2min內(nèi)、2min~10min、10min~20min持續(xù)時間的吹氬量設(shè)定為400NL/min、40NL/min與15NL/min。

2.3 智能化工藝控制

針對早期轉(zhuǎn)爐煉鋼過程工藝控制期間面臨的全自動吹煉控制系統(tǒng)智能化水平不足的問題，企業(yè)應(yīng)靈活運用人工智能技術(shù)，在原有自動化吹煉控制系統(tǒng)基礎(chǔ)上開發(fā)生產(chǎn)管理智能決策支持系統(tǒng)，為工藝方案的前期制定、過程質(zhì)量控制提供輔助決策服務(wù)，在真正意義上實現(xiàn)人機協(xié)同目標(biāo)，并替代人工完成部分較為復(fù)雜的工藝控制任務(wù)。

例如，在工藝方案制定應(yīng)用場景中，智能化工藝控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)從歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)中提取有用信息，工作人員使用系統(tǒng)中的參數(shù)預(yù)測與參數(shù)優(yōu)化使用功能，構(gòu)建靜態(tài)控制數(shù)學(xué)模型，在模型中導(dǎo)入原材料成分與加入量等關(guān)鍵工藝參數(shù)，替代人工完成基礎(chǔ)性操作，根據(jù)模型輸出值來掌握煉鋼終點預(yù)測值，輔助人工優(yōu)化調(diào)整工藝方案中的操作參數(shù)。在過程質(zhì)量控制應(yīng)用場景中，智能化工藝控制系統(tǒng)持續(xù)采集現(xiàn)場監(jiān)測信號，自動對比分析實時量測值與期望值，在檢測到工藝參數(shù)超限或是出現(xiàn)異常狀況時自動發(fā)送報警信號，幫助操作人員掌握實時鍋爐煉鋼生產(chǎn)情況，第一時間發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題。與此同時，控制系統(tǒng)可以在無人工干預(yù)條件下自動實施預(yù)設(shè)的響應(yīng)運行方案，下達相應(yīng)控制指令來調(diào)整操作參數(shù)，將質(zhì)量問題消滅于萌芽狀態(tài)，穩(wěn)定維持轉(zhuǎn)爐煉鋼的最佳生產(chǎn)狀態(tài)。

3 結(jié)語

綜上所述，為持續(xù)提高轉(zhuǎn)爐煉鋼產(chǎn)品質(zhì)量，滿足特殊性處理工藝的控制需求，實現(xiàn)煉鋼過程質(zhì)量控制目標(biāo)。因此，企業(yè)必須提高對轉(zhuǎn)爐煉鋼過程工藝控制技術(shù)的應(yīng)用研究力度，結(jié)合自身情況，推動技術(shù)體系創(chuàng)新，積極探索轉(zhuǎn)爐煉鋼工藝控制模式的未來發(fā)展路徑與優(yōu)化方向。