烧结论文

烧结过程控制技术的发展

摘要：烧结过程控制在总体上可分解为烧结矿化学成分的控制、烧结过程状态的控制和烧结能耗的控制三个方面。烧结过程的动态复杂性和长时滞性，要求对烧结矿化学成分进行提前预报，并采用数学模型与知识模型相结合的控制方法。烧结过程状态控制则必须综合考虑热状态的控制和透气性状态的控制；烧结过程状态的影响因素多且相互制约，宜采用以知识模型为主的控制方法。专家系统、人工神经网络和模糊控制等人工智能技术的应用已成为烧结过程控制的重要发展方向。

关键词：烧结过程；控制；化学成分；烧结状态；烧结能耗

一、前言

铁矿石烧结过程的控制有两个主要目标：一是操作的稳定化，以便生产出化学成分稳定、粒度均匀和强度较高的烧结矿；二是过程的最佳化，以便最大限度地降低生产成本。从过程控制的角度来看，烧结可以看作是这样一个系统：一定的原料参数和操作参数作用于设备参数(统称为工艺参数)，则有一定的状态参数和指标参数与之相对应。烧结生产的目的就是通过调整原料参数、操作参数和设备参数，使状态参数和指标参数最优。

状态参数反映了烧结过程的状态，指标参数是指烧结矿的产量和质量指标。质量指标包括烧结矿化学成分、物理性能和冶金性能三个方面。物理性能和冶金性能主要通过调整烧结过程状态，减小中间操作指标波动来控制。产量指标的影响因素主要有烧结过程的透气性、成品率和台车速度，而这些参数与烧结过程状态的控制有关。烧结能耗主要与固体燃料的消耗有关。因此，烧结过程控制在总体上可分解为烧结矿化学成分的控制、烧结过程状态的控制和烧结能耗的控制。

二、过程计算机控制系统

我国80年代以来新建成的大型烧结厂基本都配备了过程计算机系统，一些老厂通过技术改造也部分或全部装备了计算机控制设施，为烧结自动化打下了良好的基础。

计算机技术的应用使仪表控制无法达到的功能得以实现，过程计算机系统实现了开环监视，闭环控制，引入现化控制理论和智能控制等高级控制方法和技术，可以在极短的时间内将实际生产系统中大量确定的、不确定的和模糊信息进行收集、处理，并根据生产过程的工况变化进行控制，满足了生产过程实时性的要求，从而克服了经典控制理论的局限性，使对于复杂工业系统进行高精度，高功能的控制成为现实。

过程计算机控制系统已在对不同领域的复杂生产过程的控制中取得成果，烧结行业中也有先例旧本烧结厂已在计算机控制系统中成功地使用了专家系统、模糊控制和现代控制技术。如日本的川崎千叶和水岛烧结厂在综合使用这些技术的基础上，使操作标准化、自动化，开发完善了操作指导系统OGS，进而研制了烧结能耗控制系统SECOS，发展成SECOS-OGS系统。基本实现了烧结过程和能源管理的自动化，取得优于人工操作的效果.

一个自动化系统除具备切实有效的功能外，还应具备较高的可靠性。检测仪表的可靠性是系统可靠性的基本保证和关键所在。目前烧结检测仪表不配套已影响到自动化技术的进一步推广应用。而在过程计算机系统下开发智能化仪表是提高检测仪表可靠性的行之有效的方法。以微机为核心的智能仪表的开发。已在一些生产领域取得成果。在烧结生产系统中，设备作业率对于系统的稳定和生产的高效率有着举足轻重的影响。提高设备作业率，除了加强设备维护管理之外，发展支持它的设备诊断技术同样重要。国外已由时间为基准的维护逐渐转为以状态为基准的维护了，设备诊断也正在由便携仪器人工检测转为过程计算机系统下的在线诊断。

我国新建大型烧结厂虽然都配备了功能强大的过程计算机控制系统，但目前开发的功能多只限于工艺过程和设备运行的集中监视和报表的打印，少数厂在诸如水分控制等局部建立了自动控制回路而大规模的过程信息管理的数据库、全过程的自动控制、设备故障诊断和报警等功能还未得以开发。

过程应用软件的开发是计算机过程控制功能得以实现的关键，真实反映生产过程的数学模型的研制，用计算机曾、结归纳专家的智慧和经验的智能控制系统的研制等等，这些工作的进行直接决定着烧结自动化的进程。

三、数学模型

数学模型是自动控制的灵魂，是被控过程的运动规律的定量化。但建立与真实过程相近的数学模型却不容易。人们发现，迄今为止的数学模型大部分是无法证实的，模型不能很好地反映实际过程，结果是控制理论普遍应用

于模型而不是实际工程。这正反映了一个事实，以往的数学模型，多是基于过程内部机理的分析法建模，建模时对所研究的对象必须提出合理的简化假定，然而，这些假定往往不一定能符合实际情况，并且，烧结过程机理也并非完全知道。此外，过程的某些因素也可能在不断变化，而又难以精确描述，且有复杂的外部千扰，使模型参数不可能稳定，更为不利的是烧结过程存在着长达数小时的时滞，使控制动作不能有效到位。为了设计能实时进行信息处理，排除干扰，寻求最优操作条件以及适应环境的改变而改进自身性能的过程控制系统，现代控制论基于系统论的方法提出了以输入输出功能划分系统，利用系统可以检测到的大量信息，建立输入输出一模型的系统辩识的建模方法。系统辨识的思想方法认为，过程的动态特性必然表现在它的变化着的输入输出数据之中，辨识就是利用数学的方法从数据序列中提炼出对象的数学模型。其建模过程为：1）分层次考虑影响输出的各种输入因素，包括可测量的干扰，将不可测干扰综合成一个随机变量一噪声，建立一类时间序列模型。2）利用计算机在线控制系统，用递推估计算法对模型参数进行估计，使得模型参数不断更新以保证它的输出总能跟随实际过程变化，精度可以达到很高。3）将这类模型用动态在线生产数据进行检验，选出其中与生产实际最为接近，即噪声最小的模型为实际过程的模型。这种模型具有超前预报功能，在模型基础上设计的控制系统，可以消除系统的滞后，跟踪系统的变化而进行实时控制。

系统辨识的方法已在英国的烧结厂用来预测废气温度以控制烧结终点，预测和控制FeO及机械强度指数。在日本的烧结厂用来预报和控制烧结矿化学成分的稳定性，预测判断料层透气性等。

系统辨识技术还可以用于设备诊断，当过程的特性也即状态变量，输入输出之间的因果关系发生变化时说明可能有故障出现了，为此通过过程的特性变化情况，可以从中检测出故障信息，这种基于模型的故障检测方法，目前在故障检测技术中已占有重要地位。

四、烧结矿化学成分控制系统

为稳定高炉炉况，必须使烧结矿的化学成分和质量保持稳定。为此，需要开发一个烧结矿化学成分预报和自动控制系统，对从原料混合到烧结产品的化学成分进行预报和自动控制。在开发此系统时，要考虑由于返矿粉所造成的时间滞后以及烧结料床物料循环对原料中的化学成分转入到烧结矿中的影响。

（一）控制系统的概要

1、控制系统组成

控制的目标成分是CaO、SiO2、MgO和FeO，这些是烧结矿的主要成分。

控制系统从输入实测烧结矿化学成分开始，每2h 预报一次从料仓输入原料到变成烧结矿(约2h 之后)的化学成分含量。其中要考虑到返矿粉和烧结床料层循环所造成的时间滞后，然后计算最佳配料比，通过实际测量值对预报值进行矫正后的值就是目标值。通过自动调整原料配比获得目标成分，从而实现自动控制。

2、化学成本的预报计算

由于CaO、SiO

和MgO 的含量在烧结过程中几乎是不变的，所以可以利用

2

原料和烧结矿之间的物料平衡方程来预报这些成分的含量。

由烧结过程可知，从料仓送出的原料通过一系列烧结过程变成烧结矿，其中有少量小颗粒烧结矿作为返矿粉返回到料仓中，部分烧结矿作为烧结床料层料返回烧结料层中。烧结原料中的诸如碳之类的能够气化的物质通过烧结过程而气化。因此，在卸矿站所卸下的烧结矿重量就比装料站所装入的重量轻。根据这一物料流程，推导出方程组( 1) ～( 9) ( 过程略)。利用已标识出的数据可以计算从新材料转移到烧结矿中的成分，计算结果(略)。每种成分的转移特征各不相同，CaO最容易熔化，而MgO最难熔化。另一方面，由于FeO 含量在烧结过程中因氧化和还原反应而变化，所以要通过对实际生产数据进行多重回归分析所获得的回归方程来预报。

3、最佳配料比计算

对于烧结过程控制来说，必须使原料配比最佳化。这里有两种相互矛盾的要求：要同时控制4个组分，并防止发生大的变化，以免造成过程波动。通过推算可得知，最佳配料比是要将偏差总量和配料比变化幅度控制在最小，可以通过目标程序设计来解决这个问题。

4、操作指导显示

因为此控制系统包括4个控制目标分量、5 种生产原料，并且这些原料之间相互干扰，这就使得控制操作很复杂。为了便于操作，开发了一种操作指导显示系统，使操作人员能直接了解操作状况。

（二）实际应用

日本住友金属工业公司的几台烧结机应用了上述控制系统，将目标值

±0.2%；FeO±0.5%，这一控制结果控制在下述范围之内：CaO±0.2%；SiO

2

非常令人满意。通过对比可以确认，由于控制系统投入运行，散布范围缩小

含量减少约18%，烧结矿的质量稳定了。此外，还使约30%，烧结矿中的SiO

2

高炉实现碱性操作，且对高炉运行不会带来任何不利影响，炉况保持顺行，铁水中的S含量可以减少0.003% 。

五、烧结过程状态的控制

烧结过程状态主要包括透气性状态和热状态(也称温度状态)。同时，由于烧结过程中烧结后的返矿再次被用作烧结料，烧结过程的状态还与其返矿量的变化密切相关。

（一）烧结料层透气性的控制

通常所说的烧结料层透气性包括原始料层透气性和烧结过程料层透气性。

1、原始料层透气性的控制

原始料层透气性，也就是点火前的料层透气性。它决定于原料的物理化学性质、水分含量、混合制粒情况和布料方式等。所以，原始料层透气性的控制可通过上述几个方面的前馈控制得以实现。其控制的关键在于料层透气性的准确测定。

在意大利钢铁公司和日本新日铁公司，点火前的透气性采用在线连续监测，监测系统直接安装在点火器前的风箱上，透气性指数采用在恒定负压下通过料层的空气流量来标定。

美国伯利恒钢铁公司个恩斯港烧结厂有一台187m2的烧结机。料层透气性测量仪安装在圆辊布料器矿槽内。测量仪的工作原理是往混合料中喷入一定量的空气，然后测定空气的反压力，通过反压力确定透气性的大小。

日本住友金属公司鹿岛厂开发的铁矿石综合模拟模型，利用原料的粒度组成、制粒水分和料层中的视密度等数据来预测烧结前的料层透气性。

奥地利Gunther Straka在开发的烧结机机速过程控制模型中提到，混合料透气性可用点火罩内的废气流量、料层厚度和压差的测量结果来计算，也可根据进入料层内空气流量的测定值来确定。

2、烧结过程料层透气性的控制

烧结过程料层透气性就是点火后的烧结料层透气性。随着烧结过程的进行，料层的透气性会发生急剧的变化，因此烧结过程料层透气性是烧结控制操作最为重要的指标。

日本川崎钢铁公司从80年代初开始致力于烧结操作指导系统(OGS)的研

究与开发。他们认为，在烧结生产中，要获得高的生产率和产品质量，必须控制烧结料层的透气性及热值水平。OGS首先根据输入的烧结料层透气性阻力、烧结终点、废气负压、废气温度、废气流量、风箱处最高温度和冷却机排风温度等参数，综合评定透气性，再根据评定的透气性及有关产量和质量数据( 产量、落下指数、烧结成品中- 5 mm 的含量、还原粉化率、返矿率、氧化亚铁含量等)，进行综合判断以决定操作变量(台车速度、料层厚度、焦炭配比、主抽风机阀门开度及混合料水分和动作范围)。通过实现烧结过程的标准化和自动化，使料层透气性及烧结矿质量稳定。作者针对我国烧结生产实际，根据烧结生产经验，建立了通过垂直烧结速度、烧结终点预报值和主管负压综合判断透气性的专家系统，实现了对烧结料层透气性的准确判断，改善了料层透气性，使烧结过程稳定率提高4%，烧结矿产量提高1% 。

（二）烧结过程热状态的控制

1、加热曲线模型

80 年代中期，日本神户钢铁公司建立了估计烧结料层热状态的数学模型，研究了操作条件、热状态与烧结矿产量和质量的关系。热状态是料层高度、台车速度、点火温度、料层密度、焦粉消耗、焦粉半径、水分和透气性指数等操作参数的线性表达式，通过调整操作参数使实际热状态与目标热状态一致，目标热状态定义为1100%等温线之间的面积。此系统成功应用于神户2 号烧结机。

在日本住友金属公司鹿岛烧结厂开发的综合模拟模型中，加热曲线模型是机理模型的简化模型。它以固定碳、CaO 含量、水分含量、透气性、负压和料层厚度等因素作为输入参数，预测高温保持时间。

2、烧结终点

烧结终点的位置一般通过调整烧结台车速度来控制，但烧结工艺又不允许对烧结机速进行频繁调节，因此传统的控制理论难以解决烧结终点的自动控制。采用模糊控制方式控制烧结终点是一种有益的尝试。

由于直接测量烧结终点很困难，所以人们对判断和分析烧结终点的方法做了许多研究。概括起来有以下几个方面：

1) 废气温度判断法。这是最常用的烧结终点判断方法。通常废气温度

采用最后3个、4个或5个风箱的热电偶来监测，并使烧结操作的最高温度控制在倒数第2个风箱上。然而由于料层不均匀和漏风等不良因素的影响，会出现废气温度测定值不准确，判断的烧结终点失真等问题。

有些烧结厂，为了消除台车的横向温度差，在每个风箱上进行多点测量，以当时的平均温度来表示。该装置结合法国钢铁研究院的模型已应用于索拉克福斯厂。对具有圆辊布料器设备的新型烧结厂来说，烧结机横向温度的偏差可通过调节布料器闸板的位置进行控制，这样可使台车上的混合料密度更均匀，终点更准确。

2) 废气成分判断法。烧结废气成分的变化是烧结过程中碳的燃烧、铁

氧化物的还原和氧化、熔剂的分解等反应的不同发展程度的结果。因此，可以利用废气成分及其变化来判断烧结过程的进行程度。埃及的沙拉比MEH等人提出用废气成分比φ( CO2 )/φ( CO)达到最高值的时间来确定烧结终点。意大利冶金公司西尼加利亚烧结厂在168 m2 烧结机台车下的风箱中采集和分

析废气样，通过建立统计模型来确定烧结终点。意大利钢铁公司热那亚厂建立了废气成分比φ( CO)/(φ( CO) +φ( CO2))和烧结终点的关系，通过分析废气成分，控制台车速度，使烧结终点的波动降低2.5%。

3) 负压法。根据抽风负压或通过料层的风量来判断烧结终点也是一种

常见的监测烧结终点的方法。埃及的沙拉比MEH等人得出了废气负压随烧结时间的变化曲线。随着烧结过程的进行，抽风负压大幅度下降，并在烧结过程完结后大体保持不变，因此，可以用抽风负压趋于稳定状态的时间来确定烧结终点。

4) 预报法。根据最后几个风箱的废气温度来判断烧结终点，在时间上

是滞后的，这势必影响烧结终点乃至整个烧结过程的稳定控制。所以提前预报烧结终点是必要的。日本川崎钢铁公司水岛厂开发了诊断型烧结操作控制专家系统。它具有烧结终点控制、设备保护、生产率控制及质量控制等功能，其中，烧结终点(BTP)管理功能包括正常BTP管理功能和非正常BTP 管理功能。正常BTP管理包括实际BTP 管理(周期为1min)和预测BTP管理(周期为5min)。通常用预测BTP进行BTP的控制。当由于急剧的外部干扰等原因使实际BTP超过正常管理范围时，要立刻根据实际BTP管理进行控制。BTP预测值包括长期预测值和短期预测值。长期预测值是由原料透气性确定的(提前约30min)，短期预测值是由温度上升点的风箱温度确定的(提前约10min)，预测方法都采用自回归模型。美国的Corson RichardC提出，烧结终点位置也可用前馈的方法控制。在靠近烧结机中部的风箱上安装几个(通常是3个)热电偶，以监视废气温度开始上升点处的温度，这点在烧结机上的位置略超过机长的一半，这实际上也是根据废气温度开始上升处的温度来预报烧结终点。韩国的ChoBK等人认

为，与采用在最高温度区域得到的数据相比，采用在拐点前区域的这些温度数据作为分道闸板控制参数，可使时间滞后大大缩小。作者在进行烧结过程控制专家系统的研究中也发现，在烧结生产正常，烧结终点稳定时，风箱温度曲线的拐点(称为正常拐点)稳定在某一风箱处，该风箱处的温度(称为正常拐点温度)稳定在一定范围内；当烧结终点变化时，正常拐点温度也随之而变化。所以，根据正常拐点温度和烧结终点状态，可以实现对烧结终点的定性预报。

3、烧结过程热状态综合判断法

韩国浦项钢铁公司光阳厂采用安装在风箱内的热电偶和在机尾卸料区

安装的CCD 摄像机，实时观测在烧结机台车宽度和长度方向上的温度变化，综合判断料层内的热状态，控制分道闸门的开度和碳含量，以改善成品率和烧结矿质量。

日本钢管公司京滨钢铁厂研制出一种烧结料层热状态控制系统。该系统提出了描述烧结料层热状态的新指标——烧结废气温度上升点(BRP)，替代了通常采用的BTP。它包括两个子系统：一个是烧结料层横向热状态控制系统，通过控制布料密度的横向分布来实现BRP 的台车宽度方向的均匀分布；另一个是烧结料层纵向热状态控制系统，通过控制台车速度使BRP在烧结机长度方向上的位置保持稳定。

日本神户钢铁公司开发了采用人工神经网络的烧结热状态控制系统，根据安装在台车箅条下的25 个测温装置测得的温度，用神经网络方法判断烧结热状态。

（三）返矿的控制

1986 年8 月日本钢管公司福山钢铁厂首次将模糊控制理论引入返矿控制，控制过程比由最熟练的操作者进行控制更加平衡和连续。返矿槽位偏差从12%减少到4%，生产1t烧结矿的返矿量减少大约2kg。据日本钢管公司宣布，该公司福山厂4 号烧结机已实行无人操作。这是世界上第一套无人操作的烧结机。

1990年1月日本神户钢铁公司神户厂开发了返矿率模糊控制系统。它采

用模糊推理方法评价和控制返矿槽料位，减少返矿比的波动。当返矿槽料位超过上限或低于下限时，该系统可发出恢复正常料位指令；当需要调整料位时，则通过计算“返矿-成品率”指数求出返矿比控制量。该系统的应用使返矿率的变化降低，成品率提高1%。

六、烧结能耗的控制

烧结生产的能耗约占钢铁生产总能耗的6%~7%，其中约有80%来自固体燃料的燃烧。所以，控制混合料燃料比的波动，对稳定烧结能耗和烧结矿质量，降低生产费用都有重要意义。

操作人员常用2种方法来判断燃料用量是否过剩或不足：1）成品检验结果； 2）卸矿端的观察结果。由于检测上的时间滞后和观察中人为因素的影响，难以实现准确控制。日本川崎钢铁公司千叶厂在No.3和No.4烧结机上开发了烧结能耗控制系统(SECOS)。SECOS是根据碳燃烧量( RC)和炽热区面积比( HZR)两个变量来判断烧结热量波动，从而自动控制焦粉配比。RC 和HZR 每5min计算一次，根据计算值与目标值的偏差，分7个等级来评价烧结状态。然后根据按不同等级编成的调整矩阵来综合评价烧结热量的过剩或不足，以综合评价结果为基础计算适宜的焦粉配比，作为下一级DDC 控制的设定值输出。1986 年，千叶厂利用该系统对焦粉配比进行全面自动控制，对降低烧结矿质量的波动和提高成品率起到了很好的作用。

七、结论

1) 烧结过程控制在总体上可分解为烧结矿化学成分的控制、烧结过程

状态的控制和烧结能耗的控制。

2) 烧结矿化学成分控制主要是控制其稳定性。鉴于工艺过程的动态复

杂性和时变特性以及烧结矿化学成分的相关性，应对烧结矿化学成分进行提前预报，并采用数学模型与知识模型相结合的控制方法。

3) 烧结热状态和透气性状态密切相关，它们都是影响烧结矿产量和质

量指标的主要因素，因此烧结过程状态的控制必须综合考虑热状态的控制和透气性状态的控制。烧结过程状态的影响因素多且各影响因素之间相互制约，宜采用以知识模型为主的控制方法。

4) 专家系统、人工神经网络和模糊控制等人工智能技术已在烧结过程

控制中得到不同程度的成功应用，使烧结过程控制水平提高到了一个新的阶段。

5) 烧结能耗的控制主要是控制固体的燃料消耗，实现有效控制的关键

是准确判断燃料用量的过剩与不足。

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