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1、组合工艺控制模型为转炉的先进工艺优化制定了新标准目录摘要2弓I言3?转炉工艺优化3?组合工艺模型32.1.概述3?反馈计算：4?炉号数据评价:5?精细化控制模型的建立5?基于生产实践的条件假设6?基于条件假设的标准参数设定6?基于标准参数的生产计划排产7?基于生产计划的生产实绩9?基于生产实绩的节能潜力评价9?数字李生94. 1.概述9?工艺预计算：9?转炉优化器95. 1.概述9?铁水和废钢物料计算首次加料计算(FCe)9?废钢铁水策略：9?标准熔炼操作和自动SMP选择9?二次加料计算97.1.概述9?热铁水碳饱和度计算：9?在线监管9?吹炼结束端控制99. 1.概述9?吹炼终点控制：9?动
2、态终点控制910. 1.概述9?复吹控制9?合金控制9?AOD优化器911. 1.概述9?在线监管和标准熔炼操作9?加料计算：9?熔池高度模型：9?出钢模型：9?精练控制9?脱硅控制9?喂料控制9?合金控制：9?炉渣形成控制：9?切换点控制9?脱碳控制9?还原控制9?脱硫控制9?复吹控制9?最终调整控制9?结论9摘要转炉过程自动化的持续改进和优化对于满足转炉和氮氧脱碳炉操作人员的需要是至关重要的，例如最高的工艺控制精度、稳定性和均匀的灵活性、短的生产适应提升时间和最低的消耗数字。PrimetalsTechnologies不断扩展其主要的基于方程的过程模型，同时引入基于数据和规则的功能，从而为工
3、艺控制和优化提供组合仿真工具。这种数据驱动的功能需要通过可靠的测量和数据选择来实现高质量和完整的输入数据集。本文介绍了这方面的最新发展和参考资料。引言目前我国转炉炼钢生产对于操作人员所具备的生产操作经验依赖较大，受操作人员思维惯性以及反应能力有限等一系列因素制约，转炉炼钢生产效率和污染物排放控制有待进一步改进。在采用渣料减量化冶炼、石灰石复合造渣、铁矿石熔融还原以及留碳作业后，进一步增加了生产人员依靠经验进行操作的难度，因此需要建立一种充分考虑各种工艺参数和原材料状况，解析炼钢过程控制要素的智能化炼钢控制模型，以摆脱操作人员思维限制，降低炼钢过程中的渣量、气体和粉尘排放，实现智能化、环境友好型
4、炼钢。本文概述了冶炼车间控制和优化系统的基本功能，描述了基于主方程的转炉炼钢工艺模型的扩展，以及并行引入基于数据和规则的函数，从而实现混合仿真。本文介绍了转炉(BOFS)和氮氧脱碳(AoD)炉的优化系统。转炉工艺优化需要使用先进的转炉炼钢控制和工艺优化系统的主要目标是：高效率和高生产率：为了优化消耗数据，转炉必须以高效运行，从而通过减少特定材料和气体消耗来降低成本。同时，炼钢转炉必须在高生产率和高金属收得率下运行，以满足需求和保持竞争力： 质量一致性：炼钢转炉必须生产质量一致性的钢水，以满足客户要求和行业标准。这就需要使用先进的传感器和过程控制系统来实时监控和调整过程。 灵活性：炼钢转炉，特别
5、是AOD,必须灵活地生产各种钢种，其炉料混合变化很大。 增加技术诀窍：必须通过监督生产过程和透明的工艺过程操作来产生和提供专有技术，并进行数据记录、评估、可视化和报告。 连通性：通过对各种生产路线的所有工厂单元实施先进的工艺模型和优化系统来改善钢铁生产。各优化系统互联互通，实现跨流程优化。为了满足日益增长的需求，优化系统必须不断改进和适应。新的方法和特性被开发和应用。组合工艺模型2.1.概述将基于主方程的流程模型扩展为数据驱动和基于规则的功能，形成了组合流程模型。转炉炼钢组合过程模型是将第一性原理模型和数据驱动模型等不同类型的过程模型结合起来，共同用于炼钢过程的分析、优化和控制。第一性原理模型
6、基于控制过程行为的基本物理和化学定律，比如质量和热平衡。它们通常用于模拟过程，控制过程并根据输入变量预测系统的行为。数据驱动的模型基于历史数据，并使用增强的算法来创建可以预测流程行为的模型。它们用于分析和理解工艺过程变量与最终产品质量之间的关系。混合工艺模型用于整合不同模型的优势，以提高预测的准确性，并获得对过程更全面的理解。它们可以通过提供更准确的过程行为预测和确定最佳过程条件来帮助优化工艺过程控制。因此，组合工艺模型的应用可以提高产品质量，降低成本。反馈计算：为了达到所需的精度，工艺模型的调优是必不可少的。反馈计算工具，目前正在进一步发展，使用测量和计算的数据从产生的每炉钢水产生，以改善用
7、于计算的调谐参数。该工具提供了通过修改调谐参数重新计算完成炉号钢水的可能性。在沙盒模式下，可以手动选择和调整调谐参数，而在优化模式下，计算出一组最优的调谐参数。在选择完成的一炉钢和调整参数后，优化系统计算各自的结果，并将其与温度测量和钢的热量分析进行比较。在反馈计算的帮助下，通过选择更合适的调谐参数，可以逐步提高计算精度，从而减少计算值与实测值之间的偏差（图1）。N图1不同调谐参数下实测数据与模型计算结果的比较从优化模式中自动选择的调优参数在温度和碳的测量数据（y轴）和计算值（X轴）之间显示了更好的匹配。可以看到，与使用先前调优参数（红色）的计算值相比，使用优化参数（绿色）的计算值总体上更接近
8、理想线（蓝色，测量二计算）。炉号数据评价：为了建立一个最优的基础来使用反馈计算的优化模式，它计算一组最优的调优参数，必须有一个合适的数据库。为了保证这一点，必须对产生的每炉钢水的数据进行评估。这种情况发生在炉号数据评估中，通过计算一个指标，该指标给出了过程操作质量、数据和计算精度的反馈。考虑各种信息：输入数据的质量，如热铁水重量，化学成分分析。 标准操作偏离值，例如，在测量前不久添加材料。 钢水和炉渣的测量和试样结果的可用性，例如完整的开吹和吹炼结束测量。 模型结果和测量的匹配。异常事件的发生，如吹炼中断、喷溅。此外，炉号数据评估支持工艺冶金学家和工程师进行该炉钢水的评估，以快速了解正确的关键
9、性能指标（KPls）。?.精细化控制模型的建立以某钢厂生产钢种SPHCW的典型流程：BOFRHCC为例，对该流程中各个工序及工序间传搁过程的钢水温度和操作时间控制情况进行分析。由于实际生产过程事实上是对生产计划的执行情况，钢水温度和操作时间的控制情况无法在实际生产过程中直接得到体现，而在安排生产计划时，不但要考虑实际生产过程中相关统计数据的期望，而且要充分考虑方差的存在，即控制精度的存在，这样，钢水温度和操作时间的控制情况是蕴含在生产计划中，并通过实际生产过程得到间接的体现，从而体现出不同的节能潜力。笔者将依照此思路对精细化控制的节能潜力进行研究。?.l.基于生产实践的条件假设根据实际操作情况
10、，基于“转炉设定高于液相线温度的出钢温度以满足转炉-连铸区段的过程温降，精炼工序实现温度微调，精炼-连铸传搁过程时间调节保证正常开浇时间”的操作要求,针对转炉连铸区段精细化控制模型设定以下前提假设：1）精炼工序可以精准控制钢水温度，能够准确达到设定温度，实现钢水温度上的控制和调节。2）在约束条件内，精炼工序的结束时间可以准确控制，且精炼一连铸传搁过程可以精准地控制过程时间，实现操作时间上的控制和调节。3）实际控制过程的目标是保证开吹-开浇的作业时间完全符合计划作业时间以保证铸机的拉速的稳定，同时尽可能保证中间包温度命中率，即转炉连铸区段的过程温降尽可能与计划过程温降相符合。4）各个工序及工序间
11、传搁过程的钢水温度和操作时间控制存在波动，该波动符合正态分布，且控制精度可以由波动的标准差来表示。?.2.基于条件假设的标准参数设定对于典型流程：BOF-RH-CC,工艺上各个工序及工序间传搁过程的标准控制参数如下：TBOF。为转炉标准出钢温度；T0为转炉精炼传搁过程标准过程温降；ATRH0为精炼过程标准钢水温降；TRH-CC0为精炼连铸传搁过程标准过程温降；tBOF0为转炉工序标准作业时间；tBOF-RH0为转炉-精炼标准传搁时间；tRH0为精炼工序标准作业时间；tRHCC0为精炼-连铸标准传搁时间；V为钢水镇静过程标准温降速率。工艺标准参数的确定主要来自历史实绩数据的期望统计。通过工艺标准
12、参数可以得到：转炉连铸区段标准钢水温降为T0=T0BOF-RH+T0RH+T0RH-CC,T0=TBOF-RH0+TRH0+TRH-CC0,(I)JF吹一开浇标准作业时间为(1)开吹-开浇标准作业时间为t0=t0BOF+t0BOF-RH+t0RH+t0RH-CCot0=tBOF0+tBOF-RH0+tRH0+tRH-CC0o(2)(2)各个工艺标准参数的控制精度可以用标准差表示：BOF为转炉工序终点钢水温度控制精度标准差；BOF-RH为转炉-精炼区段钢水温降控制精度标准差；RH-CC为精炼连铸区段钢水温降控制精度标准差；BOF为转炉工序操作时间控制精度标准差；BOF-RH为转炉-精炼操作时间控
13、制精度标准差；RH为精炼工序操作时间控制精度标准差。其中，传搁过程钢水温降控制精度主要受钢包状态稳定性及过程吹氧等因素影响，鉴于控制假设条件，精炼工序的钢水温度控制精度标准差为0,精炼连铸区段操作时间控制精度标准差为Oo?.3.基于标准参数的生产计划排产在实际生产排产中，主要考虑时间节奏的匹配以保证生产计划的顺利执行。为了保证实际生产过程中绝大多数炉次的开吹-开浇时间控制与计划安排一致，则在安排生产计划时就需要充分考虑各个工序及工序间传搁过程的时间波动，如转炉补吹、天车调度集中等问题，而这种很难预知的问题只能通过加入一定的冗余时间作为缓冲时间来解决，这样即使工序及区段的时间控制存在波动时，依然
14、可以保证整体时间在计划的时间范围内，保证炉次的正常开浇。各个工序及区段的计划时间除了必要的标准时间外，还需要充分考虑各个工序及区段传搁过程时间的波动情况，并通过工序间传搁过程对相关工序的时间波动进行调节和控制，即以转炉精炼传搁过程加入时间冗余来调整转炉工序和转炉精炼传搁过程的时间波动，以精炼连铸传搁过程加入时间冗余来调整整个流程的时间波动。生产计划中各个工序及工序间传搁过程的时间如下：转炉计划工艺冶炼时间tBOF=tBOF0;转炉精炼传搁过程计划时间tBOF-RH=tBOF-RH0+f(BOF)+f(BOF-RH);精炼计划工艺冶炼时间tRH=tRH0;精炼连铸传搁过程计划时间tRH-CC=t
15、RH-CC0+fRH);为转炉工序与转炉精炼区段作为连动控制过程，二者时间控制精度的冗余叠加系数，根据生产条件和实绩水平设定，取值越大，表明转炉-精炼传搁过程的操作时间刚性越强，对操作时间的控制越严格，一般为0,1；f(E)为在考虑时间波动的情况下，为了保证W%以上的炉次都在计划要求范围内，所加入的冗余值，是标准差的函数。即依据假设条件4,充分考虑所有炉次可能存在的时间波动分布比例的情况下，保证W%以上的炉次有充分的冗余时间使其能按计划继续生产，w%依据生产实绩的考核指标而设定，相应的f()则可以根据正态分布情况求得。在实际冶炼过程，钢水温度控制的波动在一定范围内并不会影响生产计划的执行，所以
16、在排产过程中不考虑钢水温度控制精度的温度，故而生产计划的温度制度只需考虑由于冗余时间的加入而导致额外温降即可。贝h转炉计戈IJ出钢温度为TBOF=TBOF0+vf(BOF)+f(BOFRH)+f(ERH)；转炉精炼传搁过程计戈IJ温降为ATBOF-RH=ATBOF-RH0+vf(BOF+f(BOF-RH)*;精炼工序计划温降为ATRH=ATRH0；精炼一连铸传搁过程计划温降为TRH-CC=TRH-CC0+vf(RH)。笔者以单个炉次的排产所考虑的控制波动为主要因素，对于为了连铸备包而导致传搁时间延长，由于其具有不可缩短的性质，计入该炉次的标准时间内。转炉-连铸区段计划钢水温降为T=T0BOF-
17、RH+T0RH+T0RH-CC+vf(BOF)+f(BOF-RH)+f(RH),T=TBOF-RH0+ATRH0+ATRH-CC0+vf(EBOF)+f(BOF-RH)+f(RH),(3)开吹开浇计戈IJ作业已)时间为开吹-开浇计划作业时间为t0=t0BOF+t0BOF-RH+t0RH+t0RH-CC+f(BOF)+f(BOF-RH)+f(RH)ot0=tBOF0+tBOF-RH0+tRH0+tRH-CC0+f(BOF)+f(BOF-RH)+f(RH)o(4)由于时间控制精度而导致冗余时间的加入，使计划钢水温降比标准钢水温降多出的部分,(旬计为计划潜在温度损失：由于时间控制精度而导致冗余时间的
18、加入，使计划钢水温降比标准钢水温降多出的部分,计为计划潜在温度损失:AT计戈IJ=AT-AT4=vfOBOF)+f(BOF-RH)+f(RH)AT计戈IJ=T-T=vf(BOF)+f(BOF-RH)+f(RH)o基于生产计划的生产实绩?.4.基于生产计划的生产实绩实际生产过程按照生产计划执行，但是由于各种未知或不可测因素的影响，不论是时间控制，还是钢水温度控制，都无法按照计划数据100%的执行，总会在一定的范围内产生不可预知的波动，是依照正态概率分布的随机性取值，在实际生产中表现为某个炉次的实绩值与标准值之间的差值，可以用控制精度标准差来表示，记为g(8)或g()0则：转炉工序实际操作时间fB
19、OF=tBOF0+g(BOF);转炉精炼实际传搁时间t,BOF-RH=tBOF-RH0+g(BOF-RH);精炼工序实际操作时间：tRH=tRH0+g(RH).为了满足假设条件3,贝11：精炼一连铸实际传搁时间fRH-CC=t-t,BOF-t,BOF-RH-t,RH=t0RH-CC+f(RH)+f(BOF)+f(BOF-RH)a-g(BOF)+g(BOF-RH)+g(RH)zRH-CC=t-t,BOF-t,BOF-RH-t,RH=tRH-CC0+f(RH)+f(BOF)+f(BOF-RHHXa-g(B0F)+g(EB0F-RH)+g(RH),(6)并隐含限制条件，精炼连铸实际传搁时间要大于Oo
20、并隐含限制条件，精炼连铸实际传搁时间要大于Oo转炉实际出钢温度T/BOF=TBOF+g(BOF),转炉精炼传搁过程实际温降为rBOF-RH=T0BOF-RH+vg(BOF-RH)+g(BOF-RH),T,BOF-RH=TBOF-RH0+vg(BOF-RH)+g(bBOF-RH),精炼一连铸传搁过程实际温降为精炼一连铸传搁过程实际温降为TzRH-CC=T0RH-CC+v(t,RH-CC-t0RH-CC)+g(RH-CC)=T0RH-CC+vf(RH)+f(BOF)+f(BOF-RH)a-g(BOF)+g(BOF-RH)+g(RH)+g(RH-CC)orRH-CC=TRH-CC0+v(t,RH-C
21、C-tRH-CC0)+g(RH-CC)=TRH-CC0+vf(RH)+f(BOF)+f(BOF-RH)a-g(BOF)+g(BOF-RH)+g(RH)+g(RH-CC)o为了满足假设条件3,则：为了满足假设条件3,则：精炼工序实际温降为ATRH=AT-g(5B0F)-ATBOF-RH-ATRH-CC+g(bRH-CC)=AT0RH-g(BOF)-g(bBOF-RH(7)基)+vgBOF)+g(RH)。T,RH=T-gBOF)-rBOF-RH-T,RH-CC+g(RH-CC)=TRH0-g(BOF)-g(BOF-RH)+vg(eBOF)+g(eRH)。基于生产实绩的节能潜力评价?.5.基于生产实
22、绩的节能潜力评价若TzRHTRH0,则在精炼工序需要加入调温废钢进行额外的降温；若ATRHTRH0,则在精炼工序需要进行化学升温处理，这两种方式都会造成不必要的温度损失，所以用二者之差定义温度控制水平，即：(8)FATRH为正值，即是调温FTRH=rRH-T0RH=vg(BOF)+g(RH)-g(BOF)+g(BOF-RH)o废钢需要FTRH=T,RH-TRH0=vg(BOF)+g(RH)-g(BOF)+g(BOF-RH)o降低温(8)FATRH为正值，即是调温废钢需要降低温度；FATRH为负值，其绝对值即度；是化学升温需要提升的温度。FTRH为负值，其绝对值即是化学升温需要提升的温度。FTR
23、H为正值，即是调温废钢需要降低温度；FATRH为负值，其绝对值即是化学升温需要提升的温度。实际生产过程与标准参数下理想过程相比，钢水额外的温度损失及弥补这部分损失所付出的代价，计为实际潜在温度损失。实际潜在温度损失不但包括计划潜在温度损失和生产实绩与计划相比额外温降，还包括弥补额外温降所造成温度损失所付出的代价。则实际潜在温度损失为当FTRHO时，T实绩l=Taaa+g(BOF)=vf(BOF)+f(BOF-RH)+f(RH)+g(BOF)jT(9)当实绩l=Taaa+g(BOF)=vf(BOF)+f(BOF-RH)+f(RH)+g(BOF)i(9)FTRHFATRHVO时，0时，当FTRH0
24、时，T实绩2=Taaa+g(BOF)+FTRH=vf(BOF)+f(BOF-RH)+f(RH)+2g(BOF)+g(BOF-RH)-vg(BOF)+g(RH)oAT实绩2=Taaa+g(BOF)+FTRH=vf(BOF)+f(BOF-RH)a+f(RH)+2g(BOF)+g(BOF-RH)-vg(BOF)+g(RH)o(IO)由于g或g()是一种随机变量，随着每个炉次冶炼的口)不同而取值不同，以上方法仅可以计算单个炉次的实际潜在温度损失，对该控制水平下的潜在温度损失并无法进行计算，无法得到提高控制水平后的平均节能潜力，此处需要用特殊概率取值作为特征值的方法，近似代替实际潜在温度损失的统计结果。
25、方法如下。由于g(b)或g()是一种随机变量，随着每个炉次冶炼的不同而取值不同，以上方法仅可以计算单个炉次的实际潜在温度损失，对该控制水平下的潜在温度损失并无法进行计算，无法得到提高控制水平后的平均节能潜力，此处需要用特殊概率取值作为特征值的方法，近似代替实际潜在温度损失的统计结果。方法如下。由于温度和时间的控制精度符合正态分布，其期望值已经作为标准参数表现为工艺上标准控制参数，故控制精度的波动正负取值各有50%的概率，则各取正负范围内的期望值为特征值，即其概率分布函数为25%和75%的自变量取值为一个参数的正负波动的特征值，即概率分布函数为25%的自变量取值为概率分布函数负方向上的期望值，概
26、率分布函数为75%的自变量取值为概率分布函数正方向上的期望值，以这两个值分别代表正负波动情况。这是一个粗略的特征代替方法，如果区间继续细分，如负方向取概率分布为12.5%、25%、37.5%的自变量取值，正方向取概率分布为62.5%、75%、87.5%的自变量取值，则其特征值的组合更接近真实的正负波动情况，但作为不同精度控制的比较，正负波动范围各取一个特征值基本可以表征不同精度控制下节能潜力的差异。将各个参数的特征值分别组合计算实际潜在温度损失，最后通过取代数平均值的方式得到该控制水平下的实际潜在温度损失特征值，即可作为实际潜在温度损失的统计结果的代表,若正负区间无限细分，即可得到趋近于真实控
27、制水平的实际潜在温度损失。?.数字挛生4.1. 概述数字挛生的方法在过去已经被使用过，它越来越多地被用于优化过程，并更好地了解自动化系统和生产过程。数字挛生是物理系统的虚拟表示，例如机器、流程或整个制造设备。它是使用数据和模型来创建的，这些数据和模型可以实时模拟系统的行为和性能或总结历史。数字挛生可以通过模拟各种场景和测试不同的配置和工艺条件来分析和优化物理系统的性能。数字挛生可以使用来自物理系统的实时和历史数据进行更新，并用于预测系统未来的行为方式。总之，数字季生技术的应用可以通过检测和消除质量相关问题来帮助提高质量，通过更好地理解物理系统的行为来提高安全性，并在现实世界中实施之前模拟和测试
28、不同的场景。在转炉炼钢中，PrimetalsTechnologies以多种方式使用数字挛生，包括：数字挛生自动化：数字挛生被用作操作员和工程师的炼钢过程操作培训模拟器，可以帮助提高劳动力的技能，减少冶炼调试和实际生产过程中人为错误的风险。 数字挛生工艺：数字挛生用于模拟炼钢工艺过程，并使用定义的参数测试不同的配置，以找到生产率和质量的最佳设置。通过这种方式，它能够高效地离线开发钢种。工艺预计算模块是这个数字李生的一个完美例子。 数字挛生产品：所有产生炉号的历史视图，并提供详细的性能分析选项。基于web的环境可以轻松实现和调整不同格式的报告。报告可以按需生成，也可以自动触发。?.2.工艺预计算：
29、多年来一直在使用的数字挛生工艺的一个重要组成部分是工艺预计算（图2）。它模拟了整个工艺过程，涵盖了从加料到出钢的所有生产步骤，由不同的部分组成:图2工艺预计算的可视化 计算和分配气体体积，加热和冷却剂，合金和助熔剂，以达到目标钢的温度，目标钢的重量和分析，以及目标渣的碱度。 计算正在进行的反应，以预测钢，炉渣和废气的重量和分析，以及每个工艺步骤后的钢水熔池的温度。 如果未达到工艺阶段的目标值，则向操作员提供信息和警告。对于每一炉钢，开始工艺预计算，以优化它。此外，它可以在工艺过程中根据实际数据或在生产开始之前的任何时间重新启动。通过这种方式，即使该炉已经在冶炼进行中，也可以调整工艺，将其用于生
30、产计划，或将其用于模拟和开发新钢种。上述方法适用于转炉、KOBM和AOD转炉。下面几节将分别描述影响聚合的特定功能。在某些情况下，前面提到的方法也适用于此。?.转炉优化器5.1.概述转炉自动化系统的主要目标是利用先进的动态工艺过程控制模型对炼钢过程进行预测、计算和优化。除了经过验证的模型和模块，PrimetalsTechnologies还在不断改进其自动化系统，以满足当今的要求。在本节中，转炉优化器的功能和控制模块将根据从准备装料到吹炼过程直到出钢的工艺生产过程中发生的情况进行解释。最新的改进提供了更多的细节。?.2.铁水和废钢物料计算首次加料计算（FCC）如果钢铁厂的情况允许，例如铁水和废钢
31、供应的灵活性，则可以优化铁水和废钢的数量,使加热和冷却剂的添加大大减少；在最好的情况下，它甚至没有必要。作为工艺预计算的一部分,铁水和废钢订单计算（图3）确定了处理开始前的铁水和废钢数量，以便相应地在生产过程中提供物料。计算依据是目标钢分析、重量和温度、实际铁水分析和温度，以及可用废钢类型，包括钢种相关限制。根据钢厂的给定情况，可以选择输入场景模式：废钢+铁水变量、废钢+铁水固定、废钢+铁水固定。ScrapendHoScr*pHotMUIPreperattoncfMeuIordedngCMfVedCMrVepMngOOOOOOO图3热铁水废钢加料计算在铁水和废铁订单计算中应用的一个新发展是铁水
32、废钢策略。?.3.废钢铁水策略：热铁水和废钢是转炉工艺的主要输入金属原材料。该模块允许规范和选择不同的策略，以控制热铁水和不同类型废钢的输入比例（图4）。1t1CMKCWWrfWN*UtflMvV随着混合比例的选择，根据当前的生产理念进行优化是可能的。包括以下功能：设置不同的热铁水/废钢比率。根据目标钢的微量元素(Cu,Ni,Mo,Cr)和S的含量定义不同的废料类型。 不同废料类型的比例和限制。 为每个策略分配合适的熔池升温和冷却方案。 特殊情况的定义，如废钢不可用，起重行车维修或热铁水短缺。 手动选择最合适的策略。这使得基于热铁水和废钢可用性、输入材料成本和后续过程的自动调整的优化成为可能。
33、?.标准熔炼操作和自动SMP选择标准熔炼操作规程(SMPS)代表了技术和冶金专业知识(图5)。SMPs定义了涵盖各种输入设置的工艺设定值，以达到目标设置。对于转炉工艺，SMPs调整的主要设定值是氧枪位置和氧流量、底部搅拌和物料添加模式。因此，SMPs是对初始情况变化进行有针对性控制的标准化基础。ScrpMdHo“*11t*BtowStvtBlowEndS*1TappingOOOOOOO图7二次加料计算(SCC)进一步改进SCC的一个新发展是热铁水碳饱和度计算。?.2.热铁水碳饱和度计算：BOF优化器是基于物理和化学基础。应用的热量和质量平衡只与它用来开始计算的输入数据一样好。一个关键的输入值是
34、热铁水碳含量。经验表明，通常的热铁水C分析往往是不够准确。这种误差表现在C含量过高，和参考试样有非常大的变化。是可以使用更加精确的分析技术，但是很少使用。为了避免这种误差来源，可以通过计算碳饱和度来替代测定铁水C含量。计算的基础是剩余的热铁水分析（Si,Mn,Ti,V,S,P）和铁水包内的热铁水温度，在进入转炉容器之前得到这些数据。这一新的发展提高了氧气体积计算的可靠性，并使吹炼和材料添加模式的最佳执行成为可能。?.在线监管在线监管使用第一性原理模型，如质量和热平衡（图8）0图8在线监管应用质量平衡、热力学和反应动力学规律循环计算正在进行的反应，包括废钢的熔化和溶解、添加、氧化和还原反应（图9
35、）o实际温度由热平衡根据先前计算的热温度、反应熔和热损失确定。这样，通过提供当前钢水和炉渣的分析、重量和温度，可以在整个吹炼过程中进行监管。通过可视化的基本过程参数一目了然，过程诊断是可能的，并为操作员提供了一个很好的概览。图9正在进行的一炉钢冶炼热的可视化页面?.吹炼结束端控制9.1.概述吹炼结束端时的主要目标是达到目标钢温度和成分分析的窗口，以避免过度吹炼和复吹。根据实际参数，预先定义了最终修正设定值的策略，以优化吹炼结束端（图10）o它决定氧气量的设定值并自动触发吹炼结束。计算依据是实际计算的钢水熔池温度和成分分析，以及钢水熔池温度和成分分析的目标窗口。此外，还考虑了吹炼结束信号与实际吹
36、炼停止信号之间的时间延迟。ScrwpaMHotScrapHotMuPrePofaoOnaMUOrdertngChargedCMrVtdAdcMvMAAgMtBBAoWSuftBfowEMSUftTaPPugoooQooBlowEndCoMtoI图10吹炼结束端控制为了更新钢水温度和成分分析信息，还需要进行额外的测量。这些测量由副枪测量系统和/或废气分析系统给出。?.2.吹炼终点控制：吹炼终点控制确定冷却剂或加热剂和渣料的量以及待吹的剩余氧气量。计算依据是最新的亚平衡测量结果（T,表示C）,在线监控的实际该炉钢水状态，以及目标温度和钢水成分分析。此外，还考虑了由于氧枪热点的影响而采取的补救措施。
37、动态终点控制10.1.概述动态终点控制：通过连续接收烟气信息，循环确定实际碳含量和脱碳率（图ll）o此外，还更新了温度和炉渣FeO含量。有了这些来自在线监管的数据和信息，动态过程控制就成为可能。在此基础上，确定终点控制所需的剩余氧气量。3图11人机界面(HMI)与烟气信息和从动态终点控制来的碳含量图12转炉烟气管道安装的低维护气体分析系统(LoMAS)探头Dynacon与PrimetalsTechnologies的低维护气体分析系统(LoMAS)结合使用(图12)。它是一种萃取测量系统，用于精确可靠地分析来自转炉转炉的高温(1800。C)和高粉尘烟气。Dynacon测量和使用的气体成分是CO,
38、C02和02。在最佳条件下，BOFOPtimiZer与LOMAS烟气分析的精度非常高，因此对于标准等级,可以在吹炼结束后直接出钢，而无需单独进行取样分析。画复吹控制如果钢水分析或温度在吹制结束时不在指定的目标范围内，则使用此功能。根据哪些值不在有效范围内，选择预定义的对策策略。复吹控制决定的冷却剂或加热剂、渣料和氧气的量(图13)o在高温的情况下，通过计算所需的冷却剂和搅拌时间来支持冷却校正。计算依据钢水试样的分析、主吹炼阶段后的温度测量以及钢水试样分析和温度。这保证了根据实际情况有针对性地反应和标准化地选择校正措施，以达到目标钢的成分分析和温度。ScrpndNotScrapMCtMeUiPr
39、vperattonofMMalOrdwtngCharedChvyMAd4M Md ScrapoStart夕图15在线监管和SMP画加料计算:为了有一个精确的工艺控制和整个工艺过程优化的起点，装料计算根据不同的预熔部分确定实际金属和渣的成分、重量和温度（图16）。可以考虑选定的SMP中定义的温度损失和部分回温。最近对该功能的增强是改进了第一炉冶炼或由于热量损失较高而长时间停止后的温度预测。R4MandScrapSlMlSUrtSUdCtefQOecAfburUtfionItoductlonTappingOOOO图16加料计算画熔池高度模型：在整个过程中，确定了转炉内钢水熔池高度。计算的基础是加入
40、材料（预熔料、合金、废钢等）和转炉耐火寿命。得到的信息在质量平衡中被考虑，并使氧枪相对于熔池的定位更加精确（图17）ORw4MMdScrapSUrtSudSUrtChMllQftSUrtCMr9DorburUMiocRctf）Tipping。Q。一。二图19脱硅控制画喂料控制为了获得所需的钢材性能和必要的炉渣性能，需要添加材料。合金控制侧重于钢材的性能，而渣形成控制侧重于渣的性能。画合金控制：合金控制计算合金材料和废钢的时间和分配的必要数量。计算依据是目标钢水分析、重量和温度，以及实际预熔材料分析成分和温度。此外，还考虑了废钢类型和合金材料的可用性以及与钢种级别有关的限制。主要目标是在较窄的范围内实现合理的出钢成分和出钢重量，同时优化合金
