[发明专利]一种转炉炼钢的熔池碳含量及温度全程实时预测方法

说明书

本发明属于钢铁冶金领域，特别涉及一种转炉炼钢的熔池碳含量及温度全程实时预测方法，包括以下步骤：获取若干历史炉次的原料数据、冶炼过程数据、熔池碳含量和温度信息数据；将得到的数据和原料数据进行拟合，转化为函数型数据，选取响应变量和协变量均为函数型数据模型进行训练，获得函数型熔池温度预测模型和函数型熔池碳含量预测模型，将吹炼实时的数据传入函数型熔池温度预测模型和函数型熔池碳含量预测模型得到预测值。本发明通过函数型数据分析的方法构建了可用于冶炼全过程熔池碳含量和温度实时预测的模型，充分挖掘了原料和冶炼过程数据的内在规律，对实际生产工艺的适应性好、准确性佳，可以取代传统的碳含量及温度预测方法。

技术领域

本发明属于钢铁冶金领域，特别涉及一种转炉炼钢的熔池碳含量及温度全程实时预测模型。

背景技术

转炉炼钢是钢铁生产流程中的重要环节之一，其目的是将一定成分和温度的铁水，通过氧枪连续吹氧和加入辅料的方式，冶炼成终点温度和化学成分都满足钢种要求的钢水。因此，提供一种可以在吹炼过程中实时预测熔池碳含量和温度的方法可以实时体现熔池内反应的状况，辅助进行吹氧，加料等操作的智能控制，为“一键式”智能炼钢提供基础，有效的缩短冶炼时间，提高产品质量和产量，降低生产成本。在钢铁行业面临转型升级的新形势下，借助“中国制造2025”的发展契机，以物联网、云计算、大数据等先进技术与智能装备融合应用为特征的智能工厂建设已成为驱动钢铁企业形成创新发展机制、突破增长极限、保障企业持续稳定发展的主要动力，有望实现钢铁生产组织的最优化、流程的最简化和效率的最大化，使传统工厂升级为智能工厂，为实现钢铁行业的智能制造奠定扎实基础。

转炉炼钢生产过程是一个高度复杂的物理化学过程，其具有温度高、多种物理化学变化反应速度快和生产工艺复杂的特点。大型转炉在生产过程中采用副枪系统、投掷式探头等检测手段对炉内状态进行检测，这类检测方式影响了吹炼的连续性，降低了生产效率，且检测装置消耗极大，增加了生产成本。中小型转炉由于炉口尺寸限制不具备安装副枪检测系统的条件，大多处于经验炼钢状态，终点判断的准确性差，生产自动化程度低。

现有的转炉炼钢碳含量和温度预测方法较多依赖于基于反应机理、物料平衡和热力学的静态模型或经验模型，这类模型需要较多的假设条件，没有根据实际生产情况适应调整的能力，预测精度有限。现有基于数据驱动的预测方法主要对冶炼终点单一时刻的碳含量和温度进行预测，难以提供实时动态的吹炼过程数据，使得冶炼过程仍然处于“黑箱”状态，不利于过程智能控制的实现。

函数型数据分析是统计学的一个新兴分支，是一种针对三维数据矩阵的分析方法，它的核心思想是：将数据的时间维度拟合为曲线，以函数的视角来看待数据，而不再是以离散的样本点来进行数据的分析工作。转炉生产过程中的温度、碳含量、烟气成分、吹氧量和原辅料加入量等数据是以每一炉次冶炼过程为观测区间的离散时间序数据，可以将同一炉次的数据视作一个整体进行函数化，函数化后的数据包含了生产过程中不同炉次下不同变量的时变信息，因此可以将三维离散数据矩阵转换为二维函数型矩阵，并在此基础上，通过挖掘二维函数型数据矩阵中潜含时变信息来实现冶炼全程的精确实时预测。

发明内容

为克服现有技术中基于反应机理的预测方法假设条件过多，对实际生产适应性差，预测精度不佳，基于数据驱动的预测方法无法提供全过程的实时预测，反应过程仍处在“黑箱状态”，副枪检测系统应用成本过高的不足，本发明提供了一种转炉炼钢的熔池碳含量及温度全程实时预测模型，实现对冶炼全程碳含量与温度的实时准确预测，输出碳含量和温度的实时变化趋势，指导转炉炼钢生产。

为了解决上述问题，本发明的技术方案是：一种转炉炼钢的熔池碳含量及温度全程实时预测方法，该预测方法具体包括以下步骤：

S1)获取若干历史炉次的冶炼过程、熔池碳含量、熔池温度信息和辅料添加数据，以及原料数据，将得到的所述数据进行预处理；