浅谈转炉炼钢自动控制技术的构成及意义

技术釗靳

浅谈转炉炼钢自动控制技术的构成及意义

张丹梦孙向彬

摘要：在上世纪中叶，人们第一次提出人工智能这个全新的概念。作为人类意识与思维的模拟，人工智能伴随着社会发展 与科技进步奇迹般地发展，并与许多学科相结合，产生了数不清的新兴科学技术。在生存竞争日趋激烈的今天，这些新技术越 来越多地被炼钢等冶金行业关注与应用。为了在残酷的市场竞争中得到生存与发展，炼钢等冶金生产企业必须制造出高、精、尖的产品，从而赢得国内外市场，满足不同用户的需求，这就要求它们对炼钢等冶金生产中的各个环节进行越来越严格的控制，力争做到最大限度地降低成本，增强产品竞争力。人工智能技术有效解决了冶金生产的工艺过程以及生产中的诸多问题，在冶金生产中优势明显。

关键词：自动化；转炉炼钢；人工智能；冶金工业 中图分类号：TF345 文献标识码：B

作者单位：河钢集团邯钢一炼钢厂

炼钢是一个复杂工业过程，涉及传热、传质与化学反应。

由于炼钢空间分布不规则，并且具有强非线性、滞后性与不

确定性，因此，要完成高效控制冶炼过程这一目标，通过传统

控制系统是很难做到的。近年来，随着科学技术的不断进步、

计算机性能的日益提高以及网络技术的不断创新，在我国的

大中型钢铁企业中，已经全部具备了智能化控制钢铁等冶炼

过程的条件。当前，在现代的钢铁等冶金企业的冶炼过程中，

运用人工智能技术和设备来控制配料过程、烧结过程与高炉

过程等具体的生产过程已经成为钢铁等冶金企业节约现有

能源、提高生产效率与企业竞争力的行之有效的措施。

一、 自动化炼钢的生产过程

铁水预处理与冶炼是转炉炼钢的主要任务。铁水是由炼

铁厂提供的。铁水只有温度较高而且化学成分合适，才适合

炼钢。如果铁水中硫的含量超过炼钢的生产要求，在铁水预

处理时就必须采取脱硫扒渣这种处理方式。脱硫扒渣有利于

快速进行化渣、迅速提升温度、减少铁水喷溅。转炉冶炼的具

体步骤包含氧化、造渣、升温、脱氧与合金。氧化的目的是去

氧化铁内的碳、硅、锰等杂质，采用的工具是氧枪与高纯度

氧。造渣的目的是脱磷与硫，其方法是向炉里加石灰等材料

从而产生氧化性的炉渣。脱氧与合金采用加入脱氧剂与合金

材料的方法来完成。

二、自动控制技术（转炉炼钢的）的三个主要组成部分：智能控制、数据挖掘、软计算

(一）智能控制

智能控制系统采用人工智能技术来解决复杂而随机、柔

性而模糊的问题。智能控制系统可解决下列问题：控制对象

非常不确定、未知控制模型的变化范围大、模型结构与参数

的变化范围大、控制对象非线性特征较高、任务要求复杂。而

转炉炼钢的控制过程刚好符合上述要求。

转炉炼钢具有明显的强非线性、滞后性而不确定，而且

涉及传热与传质以及复杂而难以控制的化学反应，所以传统控制系统难以进行有效控制。伴随计算机性能的不断提高，智能化控制冶炼过程的技术及设备已经到位。现在我国大型 炼钢企业中，智能控制冶炼的各个过程已经变成企业提高产 品市场竞争力的主要手段之一。

(二）数据挖掘

数据挖掘技术是现代人工智能之一，数据挖掘是指从源 数据中挖掘模式或联系方法。在炼钢生产中，数以万计的传 感器每天都会连续记录，每日积累的生产数据已经高达TB 级。这些数据包含着生产过程中各因素相互影响及作用的信 息，通过这些大量的信息，人们可以认识炼钢的生产过程、提 高生产控制水平、提升生产管理水平，因此，数据挖掘的意义 重大。

铁军在铝电解生产中应用数据挖掘技术，分析了生产过 程中自动生成的日报表，在大数据中挖掘到降低能耗与成本 的方法。

(三）软计算

软计算是一种崭新的计算方法。如今我国钢铁企业的生 产规模都比较大，需要管理者及技术人员精确掌握钢铁冶炼 过程中的各种参数及其变化趋势，但是由于受到冶炼过程中 各种因素（比如周期长、波动大等）的影响，至今为止还没有切实可行的检测手段，所以难以建立传统的数学模型，与技 术进行有效处理。软计算方法恰好适用于这些复杂而模糊的 非数字过程，因此软计算技术在钢铁等冶金工业中得到广泛 的应用。软计算包括人工神经网络、模糊逻辑与模糊计算、遗 传算法等三部分。

1.人工神经网络。人工神经网络中的计算是通过数据在 网络中流动完成的。它具有较强的自我适应、学习、组织能 力，而且人工神经网络还具有自身独有的特点：分布式信息 存储、分布式信息处理、大规模并行等，这使得它成功应用于 内模控制、建模与辨识、P ID参数整定、优化设计、系统预测、自适应控制等方面。程武山依托马钢现场的网络数据，建立

2018年第6期

157

了烧结终点的预报系统。该模型在网络输入中选取了上料 量、点火温度、透气性、机速等四个变量，在网络输出中选取 18#风箱的温度、18#风箱的压力、大烟道的温度、大烟道的压 力等四个变量，通过这些输入与输出的变量预报烧结终点。

2.

模糊逻辑和模糊计算。模糊逻辑模仿人的大脑进行模

糊的思维与判断，从而解决运用常规方法难以解决的具有一 定规则的模糊信息问题。模糊计算模仿人的大脑处理一些不 精确、或者非线性的信息。模糊集合论通常采用严谨的数学 方法来处理模糊信息，它是模糊逻辑与计算的基础。模糊逻 辑（英文简称FL )是处理近似推理和不确定知识的非常重要 的方法之一。模糊集合把集合内的所有元素映射为零到壹之 间的隶属度，用隶属度来表示集合内的每一个元素属于模糊 集合的程度。在模糊集合这一概念提出后，模糊计算在各个 行业、各个方面都得到广泛应用，并且在决策分析、智能系统 等方面取得了巨大的成果。而且，与其他技术有机结合，模糊 计算解决问题的能力得到极大提高，解决问题的领域也变得 越来越宽，与此同时，解决问题的质量也得到显著的提高。

在转炉炼钢的冶炼过程中，氧枪的枪位与冶炼过程直接 相关。在连铸冶炼过程中，最终产品表面的质量与钢水的液 面变化有直接的关系。Dukman 研制出一'种复合结构的控制 器。运用该控制器，钢液面不再长期变化，控制误差也相应减 小。

3.

遗传算法。遗传算法以种群为操作对象，它从初始种

群开始，根据适应值比例的原则再选择当前种群中的个体， 从而采用杂交和变异的方式，仿照生命进化，诞生下一代。用 这样的方法进行一代代的演化，直到出现人们所期望的终止 条件。由于遗传算法具有无与伦比的优越性，所以得到社会 各界特别是大型冶金企业领导的全力关注，在模式识别、机 器学习、优化控制、图像处理等具体应用方面，遗传算法非常 受欢迎。

冶金企业特别是钢铁冶炼企业中融入人工智能，对炼钢 等冶金企业起着巨大的促进作用，它使计算机取代了大量的 机械力与人力，用电脑代替了大部分人脑，是人类生产发展 史上的巨大进步。随着在冶炼企业中人工智能的不断应用与 日臻完善，人工智能技术一定会在钢铁冶炼等冶金工业中扮 演越来越重要的角色。

三、自动化炼钢的现实意义

转炉自动化炼钢是以“高效、高质、环保、节能、低成本” 为总体目标。因此一切炼钢技术的革新与进步都要围绕这一 总体目标来有序实施。从控制角度上讲，成功应用转炉自动 化炼钢技术包括三个重要因素：数据采集要精确、模型计算 要精准、关键工艺设备控制要自动。要确保在钢铁生产过程 中使这些重要因素达到标准，就要依赖日新月异的计算机网

络技术和日益强大的仪表设备功能。因此，每一家钢铁企业 都要根据转炉的工艺特点，选择与应用炼钢吹炼模型及先进 的计算机与控制系统。具体来讲，自动化炼钢的现实意义表 现在以下4个方面。

1.

采用自动化炼钢技术，使终点控制命中率得到大幅度

提高，极大地改善了钢水质量。由于在炼钢过程中钢铁企业 纷纷采用了副枪测温和炉气连续分析动态控制两个先进的 工艺系统，从而提高了终点的双命中率，使终点的双命中率 由传统的65%上升到90%以上。由此可见，与传统相比，命 中率大幅提高。由于终点的双命中率得到大幅度提高，而且 补吹大幅度减少，从而大幅度降低了钢的氧含量，大幅度提 高了钢的清洁度，使钢水的质量得到大幅改善。

2.

采用自动化炼钢技术，减少了钢铁生产企业的钢材生

产成本：在传统炼钢的过程中，要大量消耗定探探头与一次 性副枪定氧；运用自动化技术炼钢，不再消耗定探探头与一 次性副枪定氧；因为降低了钢的氧含量，所以减少消耗合金 的数量和转炉渣的含铁量，从而使钢铁的冶炼成本得到大幅 度减少。

3.

采用自动化炼钢技术，能够大幅度地提高冶炼过程中

的煤气回收率与金属收得率：自从钢铁企业采用自动化技术 炼钢后，所使用的质谱仪分析数据的速度非常快，而且质谱 仪的采样点所处的位置更加合理，它安装在废气冷却与除尘

系统前面的锅炉顶部，这使煤气回收站得到炉气信息的时间 提前20多秒，从而煤气回收系统能够更加及时地进行煤气回 收，煤气的回收率因而得到大幅提高。模型控制把终渣氧化 铁的含量控制到最低范围之内，极大地减少了补吹率，从而 大幅度提高了金属收得率。

4采用自动化炼钢技术，大幅度减少了钢水的成分与温 度的波动，极大地提高了生产效率。由于采用自动化炼钢技 术大幅度提高了终点的双命中率，大幅度降低了补吹率，极大 地缩短了冶炼时间，从而稳定了钢液成分与温度波动，这为 连铸炼钢创造了相当好的技术条件；由于动态控制冶炼工 程，缩短冶炼时间3〜5分钟，从而使单位时间内的生产数量 大幅度提高，进而使炼钢产量大大提高。

四、结语

自动化炼钢技术极大提高了钢铁企业的生产效率，加强 了钢铁企业的质量与生产管理，减轻了生产技术人员与一线 工人的体力与脑力的劳动强度，改善了转炉炼钢工艺流程， 降低了生产成本，提高了终点命中率，减少了补吹次数，从而 使出钢质量得到极大的提高。

参考文献：

[1]杨尚宝，吴平男.L D 转炉终点控制模型〇].北京科技大 学学报，1993,15(5) :491—496.

158

2018年第6期