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文档简介
1、电弧炉炼钢电极控制和二次燃烧的现状与发展李亮姜周华王文忠Actuality and Evolution of Electrode Control and Post-Combustion in EAF SteelmakingLi Liang, Jiang Zhouhua and Wang Wenzhong(Northeastern University,Shenyang 110006)现代较先进的典型电弧炉中,主要的能量来源1是电弧 (65%),此外还有氧燃烧嘴(6%)以及其它化学放热反应(29%)。输入的能量中,约60%用于加热、熔化废钢,约22%由尾气带走,约8%损失在渣的蓄热,约10%为冷
2、却水带走热量及其它热损失。其中尾气带走的热量包括高温废气带走的显热和没有完全燃烧的CO、H2带走的化学潜热。从优化能量的角度考虑,优化供电制度、优化电极控制和充分利用尾气潜热是值得进行深入研究的几个问题。1电极控制实际应用的几个模型从70年代起,国外一些学者就对电极控制进行了大量研究,提出了一些控制算法,但多数都限于理论分析和仿真研究,在实际过程中得到应用的几乎没有2。传统控制方法都假设相地电压测量值与相零线电压测量值相同,并将三相电弧炉的电极电流看作是三个相互独立的单相系统来模型化,这是传统的电弧炉调节系统不理想的主要原因。现代的电弧炉工作者都认识到三相不平衡是客观存在的,三个电极之间的关系
3、是非线性的,且由变压器上取出的电流、电压信号由于二次回路的存在而不可能得到准确的弧电压、弧电流,亦造成偏离工作点,三相不平衡3。将电能传入熔池的效率主要依赖于废钢的密实度、炉内温度分布以及电弧的稳定性,最大功率输入并不一定带来最优的效果4。目前应用于电弧炉的电极控制模型主要有PID控制、数学模型、专家系统及近年来兴起的神经元网络技术。文献56提供了一种校正三相不平衡的方法应用PID调节器对每个相进行控制。也就是说,每个电极各由一个PID调节器控制,且每个PID调节器有自己的工作点。为了快速地降低过高电流,当电流超过设定值40%时,PID调节器停止调节,此时电极以最大速度提升,直到电流达到超过设
4、定值25%时,PID调节器重新开始工作。据称,应用这种方法,三相不平衡的情况得到较好的改善。王顺晃等人7针对电弧炉不同冶炼阶段的特点不同,提出了一种基于快速性和灵敏性相结合的智能复合控制方案。方案总的设计思路是:在熔化期,扰动大,弧长变化大和偏差大,希望电极升降控制系统能无超调地快速调整,而对控制精度要求相对较低,所以采用快速最优(Bang-Bang)控制方案;氧化期扰动相对减小,弧长变化也较稳定,偏差不太大,希望兼顾速度和精度,所以采用模糊控制方案;在还原期,炉况相对平稳,希望有较高控制精度,因此采用PID控制方案。美国Standford大学神经应用公司Staib等人与北星钢铁公司合作,于1
5、990年开发的“智能电弧炉IAF”是目前比较先进的电弧炉电极控制系统。该系统采用神经网络技术在线调节电弧炉电极位置,以减少电极和电能消耗,提高产量。这一系统已推广应用于美国、新加坡等10多家钢铁公司,我国广州钢铁公司和天津钢管公司分别于1994年和1996年引进了这一系统。“IAF”8、9主要包括一个每秒4 00050 000个采样值的数据采集、预处理系统以及二个3层BP神经网络:一个电极调节器神经网络(RNN)和一个电路仿真器神经网络(FENN)。RNN用以提供调节电极竖直位置的信号,使电炉操作尽可能好地沿设定点运行。RNN接受目前的炉况信号和期望的炉况信号(即设定点),并结合前两个采样期间
6、的炉况信号和调节器信号,输出对电极位置的控制信号。FENN用来仿真电弧炉的操作,FENN接受目前的炉况信号和RNN的输出信号,结合以前存储的记录,预测未来100300 ms炉况变化。数据采集和预处理系统所采集的原始数据包括:一次相电压和相电流,二次相电压和相电流,二次相对地电压,现有调节器信号(上/下),调节器自动/手动信号等。神经网络计算所得数据包括:一次和二次瞬时功率,三相一次和二次瞬时总功率,瞬时相电压,在指定采样周期(160 Hz)内的一次和二次平均功率,平均功率因素,测量的相位延迟,波形畸变百分数等。伯明翰钢厂于1992年在1座90 t高阻抗电弧炉上安装了“IAF”控制器后,电极消耗
7、降低了8.5%,电能消耗降低了3.9%,生产率提高了2.5%10。2二次燃烧二次燃烧提供了一个稳定、价廉的能量来源,CO与O2燃烧生成CO2所放出的热量远大于C与O2燃烧生成CO所放出的热量。2.1研究现状二次燃烧成功的关键不仅包括怎样控制吹入的O2使之能够在炉内与CO尽可能充分燃烧的同时,对废钢和电极的氧化尽可能地小,还包括怎样将燃烧产生的热量最大限度地传递给熔池。二次燃烧所吹入O2的控制策略主要由电弧炉尾气浓度决定。而电弧炉的尾气由于其温度高、携带灰尘和渣尘,测量各成分的浓度十分困难,当今见于报道的尾气测量系统都是各公司的专利技术,还远未普及应用。并且各厂由于对吹入氧气的控制不同(包括吹入
8、时间、吹入位置和氧气流量等),所得结果也不尽相同。Peasleed等人先后开发了二次燃烧的稳态仿真模型11和动态仿真模型12,模型将电弧炉自下而上分成3个区域,分别是熔化区、泡沫渣区和二次燃烧区,加热过程被分为5个时间段(相对于每炉钢加2篮料的情况)。对每个时间段用Pyrosim仿真软件处理,计算各个区域的质量平衡和能量平衡并推算炉气流量和成分。研究发现,在加热初期,废钢还未完全熔化时,泡沫渣区的CO和H2含量达到最高值,此时正确地控制O2的吹入可以显著提高二次燃烧效率。Mathur13、14和其他一些人研究了在泡沫渣中进行二次燃烧和在熔池上方进行二次燃烧的情况。研究发现,在熔化第1篮废钢时,
9、两种二次燃烧的传热效率都达到70%以上,这时,辐射是主要的传热方式。但是在加入第2篮废钢后,在泡沫渣中进行的二次燃烧的热效率为72%左右,而在熔池上方进行二次燃烧的热效率仅为13%左右,且造成尾气温度升高195 左右,水冷炉壁和炉顶带走的热损失明显增加。另外的二次燃烧专利技术还有PC-ALARCTM系统15。研究发现二次燃烧反应的限制环节主要在气液或气固界面上。二次燃烧的传热效率和温度差(T)成比例(当二次燃烧在渣中进行时,T为渣-钢之间的温度差;当二次燃烧在熔池上方进行时,T为尾气-钢液之间的温度差)。因此在废钢熔化初期就应该进行二次燃烧。在渣层中进行的二次燃烧能够改变渣的性能,对渣的粘度和
10、表面张力产生有害影响,在降低了渣的性能的同时,也降低了二次燃烧的传热效率。其它使二次燃烧在渣中难以进行的因素还有氧枪位置、渣的性能变化难以确定等,因此,Air Liquide公司选择在熔池上方空间里进行二次燃烧。二次燃烧所用氧气的吹入方法是决定燃烧效率的关键因素。当氧气被高速吹入熔池时,二次燃烧的效果反而不好。这时主要进行的是氧化或去碳反应,并导致渣的过热。Gregory等人还研究了二次燃烧对用电操作的影响,结果表明,二次燃烧使废钢更加快速、稳定地熔化,降低了塌料的次数和规模,电弧变得更稳定,使电效率增加。另外由于废钢的熔化速度加快,可以更早地造泡沫渣,也使电效率增加,有功功率增加。2.2实际
11、应用Nucor钢厂16于1993年夏开始在2座60 t电弧炉上应用二次燃烧技术, 二次燃烧是通过在熔池上方吹氧实现的。Nucor钢厂首先用已存在的氧-燃烧嘴对二次燃烧进行了尝试,但效果没有预期中的好,分析其原因,主要是缺少追加的氧和炉内烧嘴的位置相对较高。第2阶段的试验使用了可消耗的手动P-C氧枪,从渣门插入炉内,这次试验测量了尾气CO和CO2含量并依此决定O2的吹入量。O2从紧贴钢水的渣层吹入,并且在加入每篮料后尽可能快地将氧枪插入炉内,一直持续到精炼。Nucor钢厂通过应用二次燃烧技术,电能消耗降低了40 kWh/t,出钢-出钢时间也缩短了4 min。Goodfellow 公司17、18开
12、发了电弧炉过程优化专家系统(EFSOP)。控制系统实时分析尾气各组分的浓度,并根据热化学平衡计算和能量平衡计算来决定氧气吹入量,从而达到控制电弧炉的燃烧环境,优化冶炼过程的目的。从尾气分析系统分析出尾气中CO、CO2、H2、O2的浓度并将数据传到控制系统有1015 s 的时间延迟,造成了控制系统的反应总是滞后于炉内气体分布。因此,开发了一个神经网络来预测尾气浓度,并用分析系统的分析值进行校正。所开发的神经网络可以预测未来30120 s的尾气浓度,实际操作表明,神经网络的预测精度达到85%90%以上。控制系统应用神经网络预测结果,更准确地控制了氧气操作。Goodfellow公司在1座150 t电
13、弧炉上进行了试验,这座电弧炉在炉墙上安装有3个烧嘴,试验中,将烧嘴安置在渣线以上大约1米的位置,通过将燃烧比从31提高到81,得到了节电15 kWh/t,通电时间缩短166 s的效果19。3未来展望(1) 优化供电对于电弧炉的能量优化有着非常重要的作用,采用智能技术对电弧炉供电的优化是一个非常有意义的工作。(2) 提高钢水温度和成分终点的双命中率一直是一个技术难题。可以采用神经网络技术与自适应技术来实现炼钢过程的终点预报。这同时也对检测手段等相关技术提出进一步要求。(3) 随着智能控制技术的不断发展,对电弧炉内全部能量(包括电能、氧燃烧嘴、喷吹碳粉及喷吹氧)进行整体优化也必将成为一个重要的发展
14、方向。美国的神经应用公司已开始进行了这方面的研究20。作者简介:李亮,男,27岁,东北大学钢铁冶金系博士研究生。作者单位:李亮(东北大学,沈阳110006)姜周华(东北大学,沈阳110006)王文忠(东北大学,沈阳110006)参考文献:1李士琦.我国电炉炼钢工序能耗现状和供电制度优化.炼钢,1998,(4):402高宪文,李树江,柴天佑,张莉,宋海涛.超高功率电弧炉炼钢过程自动化的现状与展望.冶金自动化,1997,(5):13汪周勋.100 t LF-VD钢包精炼炉设计特点的研讨.炼钢,1999,(1):364Rainer Kuhn. Steel Times International, 1
15、996,(6):325Forsberg C, et al. Steel Technology International,1997/1998:1516Forsberg C. Steel Times Intemational, 1997,(3):207王顺晃,舒迪前.智能控制系统及其应用.北京:机械工业出版社,1995:2058Staib W E. and Staib R E United States Patent, 5204872. 1993,4(20):59杨自厚.神经网络技术及其在钢铁工业中的应用.冶金自动化,1997,(4):5210Neural Applications Corp a
16、nd Birmingham Steel Intelligent Arc Fumace Operation at Birmingham Steel.Steel Times International, 1996,(1):2011Deneys A C and Peaslee K D. 55thElectric Furnace Conference Proceedings (Vol.55),Chicago. Iron & Steel Society, 1997:41712Shah D H and K D Peaslee. 56thElectric Furnace Conference Pro
17、ceedings (Vol 56),New Orleans. Iron & Steel Society, 1998,40513Sama B, Mathur P C et al. Steel Times, 1997,(3):10014Sama B, Mathur P C et al. 55th Electric Furnace Conference Proceedings(Vol.55), Chicago, Iron & Steel Society, 1997:30515Gregory D S,et al. Iron and Steel Make, 1996,(3):4916Dafghtridge G and Mather P. Iron and Steel Maker, 1995,(2):2917Evenson E J and Kempe M J. 16th Process Technology Conference Proceedings, New Orleans. Iron & Steel Society, 1998:67518Evenson E J,et al. Energy Optimization and Continuous Furnace System Optimization
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