轉爐煉鋼過程工藝控制的發展淺析

管成東

（酒鋼集團榆中鋼鐵有限責任公司，甘肅 蘭州 730104）

1 轉爐煉鋼過程工藝的主要控制方法

1.1 靜態控制

靜態控制技術是提前預設鋼水成分或是冶煉溫度的期望值，在轉爐煉鋼工藝過程中持續采集實時生產信息，對比分析實時量測值與期望值，根據分析結果來準確判斷實時生產情況，針對性采取糾偏措施來控制轉爐工藝過程，并對下一階段工藝方案進行優化調整。靜態控制是鋼廠在早期轉爐煉鋼生產期間采用的一種控制方法，具有技術成熟與操作簡單的優勢，適用于控制轉爐冶煉高硫鐵水等工藝。然而，隨著轉爐煉鋼工藝的優化發展，靜態控制方法較為滯后，無法取得理想的控制效果，根據我國攀鋼提釩煉鋼廠等鋼廠的生產數據來看，在采取脫硫半鋼冶煉連鑄鋼等全新工藝時，靜態控制方法對操作水平、技術經濟指標與產品質量均造成程度不一的負面影響。例如，在轉爐煉鋼終點控制方面，靜態控制方法的控制效果會受到半鋼物理化學熱源特性、升溫速度、鋼種目標溫度、目標供氧時間、煉鋼輔助材料裝入量等因素的影響，控制效果存在不確定性，整體控制效果較差。

而傳統靜態模型控制技術具有一定的局限性，僅采取理論模型、增量模型、統計模型等少數種類的數學模型來描述與預測轉爐煉鋼工藝過程，無法做到對工藝過程中產生的復雜變量因素進行準確描述與估算處理，實際計算精度較差，終點碳溫命中率的平均值僅為50%~60%。

1.2 動態優化控制

在轉爐煉鋼生產期間，動態優化控制方法是通過不斷修正工藝過程中的動態因素實現控制目的的一種方法手段，在原有的靜態模型控制技術上發展演變形成，具體控制技術分為爐氣動態分析與副槍終點檢測動態控制兩種，與早期的控制技術相比，顯著提高了轉爐命中率，有效加強了工藝過程控制力度。

其中，爐氣動態分析控制技術是在工藝過程中持續觀測爐口氣體逸出情況，基于觀測數值來判斷熔池脫碳速度、各成分瞬時氧化量、溫度瞬時變化量等工藝參數，對比分析實時量測值以及預期值的差值，開展微積分運算操作，幫助工作人員準確掌握工藝過程中形成的動態變量因素與波動誤差值，進而采取相應控制措施。根據實際應用情況來看，該項技術具有適應性強、不受爐口尺寸限值、具備連續預報與動態校正工藝參數的優勢。

副槍終點檢測動態控制技術與早期的靜態控制思路較為相似，額外設置副槍裝置，工作人員在轉爐吹煉臨近終點等特定時間節點下在熔池內插入副槍，采集少量樣本，基于樣本檢測結果來判斷鋼水成分與實時溫度，組合應用靜態控制技術來獲取煉鋼原料與供氧量等工藝參數，在轉爐煉鋼生產期間多用于完成測溫定碳任務，我國首鋼、寶鋼等企業均采取這項技術。與其他控制方法相比，副槍終點檢測動態控制法具有系統誤差小、控制精度與終點命中率高的優勢。同時，在技術發展過程中，奧鋼聯等企業陸續研發出傾斜式等全新型式的副槍裝置，自側面插入熔池，在完成測溫定碳任務時不會影響到吹煉操作，有效解決了副槍終點檢測動態控制技術在小型轉爐中的適用性問題。

1.3 全自動吹煉控制

全自動吹煉控制技術是近年來研發的一種新型工藝控制方法，采取多項信息化手段，憑借其高超的數據采集與處理能力，替代人工完成大量的基礎性操作，在無人工干預條件下，基于程序運行準則與預先設定指令，自動完成爐渣狀況檢測等操作，下達相應的控制指令。與早期的靜態模型控制與動態優化控制方法相比，全自動吹煉控制技術在特定應用場景中表現出極強的實用性，有效解決了復雜變量因素描述、副槍裝置限制等技術難題。然而，全自動吹煉控制系統的智能化程度不足，無法替代人工完成復雜操作任務，或是有效應對轉爐煉鋼工藝過程中出現的突發狀況，實際控制效果受到諸多客觀條件限制。

2 轉爐煉鋼過程工藝控制技術的未來發展路徑

2.1 靜態控制技術優化

2.1.1 靜態控制模型優化

以上提及，在早期開展的轉爐煉鋼生產活動中，所采取靜態模型控制技術存在難以準確描述變量因素、終點命中率低、控制效果受多方面因素影響的應用難題，技術優勢沒有得到充分發揮，控制效果有待強化提升。

因此，要積極應用神經元網絡、模糊控制等全新技術手段，針對性強化靜態模型控制技術的終點預測能力，提前模擬轉爐煉鋼工藝過程，描述可能出現的變量因素與造成的具體影響。為實現這一目的，企業結合實際工藝控制要求來選擇靜態模型的優化方法，主要優化方法包括 BP神經網絡模型、群組尋優算法模型、遺傳算法與人工神經網絡組合模型三種。

其中，BP神經網絡模型是在人工神經網絡基礎上構建的模型，由輸入層、中間層與輸出層三部分組成，其具有工作狀態穩定、硬件要求低、具備自主學習能力的優勢，提前在模型中導入相關訓練樣本，模型在訓練期間不斷積累控制經驗，以此來提高控制精度，有效應對突發狀況與準確描述復雜變量因素，在轉爐煉鋼工藝過程中，BP神經網絡模型多用于完成復雜系統仿真試驗與識別分類等控制分析任務。

群組尋優算法模型是在BP神經網絡結構中采取群組尋優算法的一種數學模型，研發目的在于解決BP模型中輸入/輸出層節點數量過多的問題，基于自適應群組尋優算法不斷校正網絡閥值權值，從而將網路輸出值誤差控制在允許范圍內，并預留一定數量的數據以執行網絡訓練任務，在訓練后代入求誤差與計算隱含層數目，在短時間內完成節點數目優化與均方誤差值計算調整的操作任務。在轉爐煉鋼過程工藝控制方面，群組尋優算法模型主要被用于開展輸入參數與操作參數的優化控制任務。

遺傳算法與人工神經網絡組合模型是在遺傳算法以及BP神經網絡結構基礎上構建的數學模型，與BP神經網絡模型相比，該模型的搜索空間得到進一步擴大，且數據計算效率與自動化水平均得到明顯提升，憑借遺傳算法起到模型優化效果。例如，在轉爐煉鋼工藝過程中，變異算子與染色體分別在BP神經網絡結構中起到改進群體以及準確描述網絡信息的作用。同時，遺傳算法與人工神經網絡組合模型解決了算法迭代運行期間易出現的點麻痹以及局部最優問題，算法可以使節點快速跳出局部最優區域，減小相鄰步數誤差值，準確判斷是否處于逼近最優點狀況，針對性采取調整措施。

2.1.2 仿真實驗

在轉爐煉鋼生產準備階段，為提前發現后續工藝過程期間可能出現的突發狀況與變量因素，需要根據工藝方案與以往工藝數據來開展仿真實驗，用于替代真實系統模擬轉爐煉鋼工藝過程，從而做好預先性的控制部署工作。而主要的仿真實驗為造渣過程仿真、脫碳升溫仿真、綜合仿真實驗。

其中，在造渣過程仿真實驗中，在模型中導入爐渣堿度、爐渣氧化物含量等參數，基于工藝方案模擬造渣過程，在實驗期間重點觀察爐渣泡沫化現象的產生過程，總結發展規律，如副槍插入槍位與氧氣流量等因素對爐渣泡沫化過程及程度造成的具體影響，在仿真計算結果上構建造渣模型，對轉爐煉鋼工藝方案進行調整，如變更渣料加入方式、調整槍位。

在脫碳升溫過程仿真實驗中，在模型中導入相關參數信息，重點對轉爐煉鋼工藝期間的爐內溫度以及碳含量變化過程加以模擬預測，同步觀測脫碳速率，繪制曲線變化圖，如槍控曲線圖、溫度與時間預測曲線圖，基于仿真計算結果來掌握溫度、氧氣流量等關鍵參數與脫碳速率之間的變化發展規律。

在綜合仿真實驗中，基于以往的吹煉默契形成的測試數據與工藝參數，構建多個獨立數學模型，如脫碳速度模型、鋼水升溫模型、冷卻劑加入模型，并確定模型信息與設定仿真運行時鐘參數，全面模擬轉爐煉鋼工藝過程中的裝料、吹煉、出鋼、濺渣等生產工序，以展示轉爐煉鋼的整體運行狀況，動態模擬各項關鍵參數的變化情況，幫助工作人員進行定量分析，優化調整轉爐煉鋼工藝方案。

2.2 全過程低熱損控制技術優化

根據相關調查結果顯示，在傳統轉爐煉鋼過程工藝控制模式中，普遍存在熱能嚴重流失現象，既造成了不必要的能源損耗，同時，還對煉鋼生產效率與產品質量造成負面影響。而這一問題的根源在于，早期轉爐煉鋼工藝中的熱損控制技術滯后，存在諸多技術難題有待解決，沒有起到應有的控制作用。

因此，企業應提高對全過程低熱損控制技術優化工作的重視程度，采取以下優化技術措施：第一，出鋼爐渣固化保溫技術。基于熱量傳輸原理，在出鋼工序前增設爐渣稠化處理環節，并調整副槍低槍位時間。如此，雖然終渣透氣性能會發生變化，但可以明顯增加出鋼環節中的鋼水與渣料溫度梯度，同步提升鋼水溫度與增大外散熱驅動力，最終實現控制出鋼降溫速度以及抑制鋼水熱量逸散速度的技術目的。第二，連鑄加蓋保溫技術。在鋼水出站以及鋼包車停穩環節的間隙，工作人員啟動電葫蘆裝置，將包蓋起吊至鋼包的包沿上方0.3m~0.5m處，對包蓋朝向角度進行校正，隨后，緩慢下放包蓋，將鋼包口密封處理，避免熱量通過鋼包口持續向外逸散。第三，鋼包底吹氬技術。在精煉工序與轉爐出鋼工序的銜接環節中，在鋼包底部吹入氬氣流，將吹氬作業持續時間縮短至8min內，受到鋼包底部吹氬與CO攪拌等因素影響，鋼包攪拌期間將保持紊流攪拌狀態，起到控制吹氬環節熱量逸散量、改善鋼水攪拌效果的作用。同時，綜合分析工藝方式與吹氬持續時間來設定鋼包底吹氬量。例如，在采取全程吹氬普碳鋼種模式下，分別將2min內、2min~10min、10min~20min持續時間的吹氬量設定為400NL/min、40NL/min與15NL/min。

2.3 智能化工藝控制

針對早期轉爐煉鋼過程工藝控制期間面臨的全自動吹煉控制系統智能化水平不足的問題，企業應靈活運用人工智能技術，在原有自動化吹煉控制系統基礎上開發生產管理智能決策支持系統，為工藝方案的前期制定、過程質量控制提供輔助決策服務，在真正意義上實現人機協同目標，并替代人工完成部分較為復雜的工藝控制任務。

例如，在工藝方案制定應用場景中，智能化工藝控制系統負責從歷史生產數據中提取有用信息，工作人員使用系統中的參數預測與參數優化使用功能，構建靜態控制數學模型，在模型中導入原材料成分與加入量等關鍵工藝參數，替代人工完成基礎性操作，根據模型輸出值來掌握煉鋼終點預測值，輔助人工優化調整工藝方案中的操作參數。在過程質量控制應用場景中，智能化工藝控制系統持續采集現場監測信號，自動對比分析實時量測值與期望值，在檢測到工藝參數超限或是出現異常狀況時自動發送報警信號，幫助操作人員掌握實時鍋爐煉鋼生產情況，第一時間發現質量問題。與此同時，控制系統可以在無人工干預條件下自動實施預設的響應運行方案，下達相應控制指令來調整操作參數，將質量問題消滅于萌芽狀態，穩定維持轉爐煉鋼的最佳生產狀態。

3 結語

綜上所述，為持續提高轉爐煉鋼產品質量，滿足特殊性處理工藝的控制需求，實現煉鋼過程質量控制目標。因此，企業必須提高對轉爐煉鋼過程工藝控制技術的應用研究力度，結合自身情況，推動技術體系創新，積極探索轉爐煉鋼工藝控制模式的未來發展路徑與優化方向。