鋼坯加熱爐綠色智能燃燒成套技術(shù)

所屬學(xué)院：工程技術(shù)研究院

合作方式：?整體轉(zhuǎn)讓 ?技術(shù)許可 ?作價(jià)入股 ?合作開發(fā) ?其它_____

成果簡介：

影響加熱爐加熱鋼坯質(zhì)量的因素很多，如連鑄來料、MES計(jì)劃、軋制規(guī)格、輻射、對流、鋼坯灰度、爐氣、能源介質(zhì)壓力、熱值、熱電偶和高溫計(jì)等檢測儀表、閥門燒嘴工作狀態(tài)、爐溫閉環(huán)控制等，各因素互相耦合，是個(gè)多變量、非線性很強(qiáng)的系統(tǒng)，控制難度大。而爐內(nèi)高溫、粉塵的惡劣環(huán)境，缺乏有效可靠的檢測手段來實(shí)時(shí)測量鋼坯溫度，使其成為名副其實(shí)的“黑箱”，是多年來一直困擾加熱爐生產(chǎn)調(diào)度、精準(zhǔn)控制等關(guān)鍵難題，造成目前加熱爐主要依靠人工進(jìn)行手動(dòng)燃燒控制，受限于經(jīng)驗(yàn)及責(zé)任意識(shí)，使加熱質(zhì)量不均，能耗和氧化燒損波動(dòng)大。

加熱爐智能燃燒技術(shù)是在獲取全面的生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程關(guān)鍵工況及爐況參數(shù)的識(shí)別感知，形成完善、獨(dú)立的生產(chǎn)相關(guān)性數(shù)據(jù)知識(shí)庫。基于此知識(shí)庫，通過機(jī)理模型對加熱過程進(jìn)行科學(xué)預(yù)判，自動(dòng)適應(yīng)工況及爐況的變化，按照不同鋼坯的個(gè)性化加熱工藝要求，利用智能決策模型和專家系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)加熱爐爐溫、空燃比、PID等控制參數(shù)的優(yōu)化設(shè)定，最終通過爐溫爐氣精準(zhǔn)控制，實(shí)現(xiàn)智能燒鋼。

技術(shù)優(yōu)勢：

1. 依托北京科技大學(xué)深厚的熱軋工藝技術(shù)積累，擁有豐富的不同鋼種材質(zhì)物性數(shù)據(jù)庫。

2. 通過多年來深耕于加熱爐熱工工藝和控制技術(shù)研究，擁有一套先進(jìn)成熟的爐溫優(yōu)化設(shè)定策略專家?guī)旌湍Ｐ妥詫W(xué)習(xí)技術(shù)。

3. 基于北京科技大學(xué)深厚的熱軋工藝控制技術(shù)，在鋼溫控制和節(jié)奏預(yù)測上擁有一套先進(jìn)的上下游工序匹配銜接技術(shù)。

4. 擁有一套成熟穩(wěn)定可靠的中間件平臺(tái)，可對通訊、任務(wù)管理、內(nèi)存變量、數(shù)據(jù)采集等功能進(jìn)行可動(dòng)態(tài)配置和功能擴(kuò)展。

性能指標(biāo)：

1. 鋼溫預(yù)報(bào)模型計(jì)算精度能達(dá)±10℃以內(nèi)。

2. 根據(jù)爐型和爐況不同，一般能降低加熱爐能耗5%以上；

3. 根據(jù)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)不同，一般能降低氧化燒損8%以上；

市場分析：

目前國內(nèi)熱軋加熱爐有近千座，大部分依靠人工進(jìn)行燃燒控制，手動(dòng)調(diào)節(jié)。一些技術(shù)比較先進(jìn)的產(chǎn)線也只能實(shí)現(xiàn)加熱爐各主要過程變量的定值控制，如爐溫與燃料流量的串級控制，燃料與助燃空氣的比值控制以及煙道廢氣的含氧量控制等。隨著智能化向鋼鐵制造業(yè)地不斷深入，產(chǎn)品的質(zhì)量、能耗、排放等性能指標(biāo)要求不斷提高，對加熱爐生產(chǎn)過程的智能化控制，實(shí)現(xiàn)無人化少人化操作需求越來越迫切。

特別是近兩年來，隨著鋼鐵企業(yè)智能制造項(xiàng)目推進(jìn)越來越深入，加熱爐的智能燃燒控制技術(shù)的市場前景非常廣闊。

成果亮點(diǎn)：

1. 考慮氧化鐵皮的板坯溫度預(yù)報(bào)技術(shù)。傳統(tǒng)預(yù)報(bào)模型多數(shù)忽略了氧化鐵皮對板坯傳熱的影響，未能真實(shí)反映爐內(nèi)板坯的加熱效果。該技術(shù)首先建立了考慮氧化鐵皮的多維溫度場模型，優(yōu)化其總括熱吸收率和導(dǎo)熱系數(shù)，提高了在線板坯溫度預(yù)報(bào)的精準(zhǔn)性和快速性。

2. 復(fù)雜爐況、工況感知技術(shù)。通過數(shù)據(jù)分析方法，對鋼坯生產(chǎn)過程中的排產(chǎn)、爐溫、出爐溫度、R2DT以及模型計(jì)算值等數(shù)據(jù)，綜合判定加熱爐的生產(chǎn)節(jié)奏、待軋、換輥、升降溫等工況特征。

3. 基于遺傳算法的最佳升溫曲線尋優(yōu)技術(shù)。在鋼坯的加熱過程中，有很多生產(chǎn)目標(biāo)，本技術(shù)對多個(gè)重要的因素進(jìn)行統(tǒng)籌考慮。為了避免優(yōu)化算法產(chǎn)生早熟現(xiàn)象，模型拓展種群的多樣化，引入精英機(jī)制和相似度判斷機(jī)制來增加種群的多樣性。

4. 板坯加熱質(zhì)量綜合評估分析技術(shù)。對鋼坯溫度均勻性、控溫準(zhǔn)確性、表面質(zhì)量問題等多種指標(biāo)進(jìn)行加熱質(zhì)量的評價(jià)。系統(tǒng)綜合運(yùn)用各類大數(shù)據(jù)分析工具，對溫度、位置、工況、設(shè)備等海量的同時(shí)空大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取加熱質(zhì)量與升溫曲線、設(shè)備以及工況的關(guān)系參數(shù)。

5. 具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，研究成果已授權(quán)發(fā)明專利1項(xiàng)，登記軟件著作權(quán)3項(xiàng);

6. 技術(shù)先進(jìn)，達(dá)到很好的經(jīng)濟(jì)效益，能降低能耗5%、減少氧化燒損8%以上。

團(tuán)隊(duì)簡介：

孫文權(quán)副研究員及所領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)，長期從事加熱爐過程控制系統(tǒng)、板帶軋制質(zhì)量控制技術(shù)的研究，經(jīng)過多年的不懈努力，在鋼坯加熱爐、熱處理爐的無人化和智能化方面積累了較多的經(jīng)驗(yàn)，尤其是在加熱爐智能控制方面取得了較多行業(yè)認(rèn)可的成績，相關(guān)成果在鞍鋼、漣鋼、本鋼、南鋼、馬鋼、包鋼、邯鋼等諸多工業(yè)生產(chǎn)線上實(shí)現(xiàn)長期穩(wěn)定運(yùn)行，為企業(yè)也解決了很多難題，相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用為企業(yè)帶來了可觀的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。相關(guān)研究成果獲2020年冶金科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)。

成果相關(guān)照片：

圖1 智能燃燒數(shù)學(xué)模型主畫面

圖2 智能燃燒控制運(yùn)行率統(tǒng)計(jì)

圖3 鋼坯溫度升溫歷史曲線

圖4 鋼坯能耗分布曲線

圖5 加熱爐出鋼

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