[发明专利]一种轧钢热工系统能效优化方法在审
申请号: | 201910499032.3 | 申请日: | 2019-06-11 |
公开(公告)号: | CN110232236A | 公开(公告)日: | 2019-09-13 |
发明(设计)人: | 王占熬;张涛;朱永平;陶亮 | 申请(专利权)人: | 成渝钒钛科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06Q50/04 |
代理公司: | 成都明涛智创专利代理有限公司 51289 | 代理人: | 王巍敏 |
地址: | 642450 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 轧钢 能效优化 热工系统 产量最大化 热轧加热炉 支管流量计 大脑 基础数据 历史数据 煤气消耗 氧化烧损 配备 大数据 产线 构建 热轧 采集 燃烧 检测 评估 保证 | ||
本发明涉及轧钢技术领域,且公开了一种轧钢热工系统能效优化方法,包括以下步骤:1)首先,在产量最大化的前提下,对于不同的热轧产线上的煤气消耗基础数据进行采集,以≥2座热轧加热炉≥2季度的数据为依据,并且作为历史数据进行评估,每条生产线都须配备支管流量计≥1。该轧钢热工系统能效优化方法,通过在产量最大化的前提下,以多座热轧加热炉多个季度的数据为依据,并通过阿里云的工业大脑选出更优燃烧模型的构建,每条生产线都须配备支管流量计,使检测的结果更加精确,而阿里云的工业大脑技术代表了国内当前大数据的前沿走向,依托阿里云工业大脑也保证了结果的精确性,达到了降低氧化烧损率的目的。
技术领域
本发明涉及轧钢技术领域,具体为一种轧钢热工系统能效优化方法。
背景技术
热轧钢是经过高温加热轧制而成的钢材,它的强度不是很高,但足以满足我们的使用,它的塑性和可焊性较好,因此比较常用,冷轧钢是普通热轧钢经过强力拉拔超过应变硬化阶段的钢材,它的强度很高,但韧性和可焊性差,比较硬和脆,热轧是在高温下加工而成,热轧就是轧钢过程中或轧钢之前需要对材料进行加热,一般要加热到再结晶温度以上才进行轧制,热轧产品具有强度高、韧性好、易于加工成型和良好的可焊接性等优良性能,因而被广泛用于船舶、汽车、桥梁、建筑、机械和压力容器等制造行业。
如中国专利CN 103978035 B中公开了一种热轧钢的加工方法,包括步骤S1加热、S2除磷、S3轧制、S4收集和S7堆放冷却,步骤S2除磷、S3轧制、S4收集和S7堆放冷却均在与空气隔离的独立空间中进行,所述独立空间内充满保护气体,用于防止钢材发生氧化,该发明的优点是能够保证钢材成品表面没有氧化层,从而不用进行酸洗,节约酸洗的成本以及避免酸洗对环境产生的危害,但是该发明不能有效的降低氧化烧损率和提高轧机轧制成品率及产品品质,提高了热轧钢的生产成本,故而提出一种轧钢热工系统能效优化方法以解决上述问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种轧钢热工系统能效优化方法,具备降低氧化烧损率等优点,解决了不能有效的降低氧化烧损率和提高轧机轧制成品率及产品品质,提高了热轧钢的生产成本的问题。
(二)技术方案
为实现上述降低氧化烧损率的目的,本发明提供如下技术方案:一种轧钢热工系统能效优化方法,包括以下步骤:
1)首先,在产量最大化的前提下,对于不同的热轧产线上的煤气消耗基础数据进行采集,以≥2座热轧加热炉≥2季度的数据为依据,并且作为历史数据进行评估,每条生产线都须配备支管流量计≥1;
2)然后依托阿里云工业大脑,基于≥2座热轧加热炉≥2季度的数据为原始数据,进行分析对算法模型训练,在训练基础上推荐关键参数值;
3)接着将参数值以平板或者屏幕展现方式给到操作人员,经过操作人员核实研判后,人工手动进行参数值更新,系统同时跟踪参数更新情况;
4)再进行数据采集、清洗、存储、建模和加热炉燃烧算法模型建立,模型训练及优化,将工业大脑与现场自控系统集成,实现数据实时自动采集,对模型进行深度优化;
5)然后对模型算法推荐的参数验证后,在多组参数中,选出数据分析及最优燃烧模型的构建,与原控制系统行程闭环,实现自动烧炉,然后再对煤气消耗基础数据进行采集进行确认,最后进行前端数据展示设计实现,推广应用。
优选的,所述每条热轧产线都配备支管流量计,流量计作为轧钢厂重要能源计量设备维护,保证其测量准确性。
优选的,所述阿里云作为国内为大数据、云技术最强的厂商,在工业领域有较丰富的经验,在某种程度上,阿里云的工业大脑技术代表了国内当前大数据的前沿走向,依托阿里云工业大脑也保证了结果的精确性。
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