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《中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)》 2011年
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氩氧精炼低碳铬铁生产过程数学模型的建立及控制策略的研究

马海涛  
【摘要】:在铁合金冶炼过程中,控制铁水碳含量和温度是整个吹炼工艺的核心,然而冶炼铁合金是一个非常复杂的多元多相高温状态下进行的非线性的物理化学反应过程,存在很多不确定的因素,且难以获得铁水成分准确连续的检测信息,即使有一些间接的检测方法,其精度也不能达到令人满意的程度,给冶炼铁合金的过程与终点控制带来很大困难。传统冶炼方法是根据经验观察炉口的火焰和火花、铁水的装入量和氧气的累计消耗量来估算终点的碳含量,对过程温度不进行控制,这种方式不仅延长了冶炼时间,降低了炉龄,而且反应过程中碳含量受到很多不确定因素的影响,使冶炼工艺不稳定,直接影响最终冶炼铁合金的质量。 本文提出的氩氧精炼(Argon Oxygen Decarburization,简称AOD)铁合金工艺是在转炉生产中碳铬铁的基础上,参考了炼钢专业AOD炉生产不锈钢的理论和实践。目标是以低碳铬铁冶炼生产过程为具体研究对象,在深入分析冶炼过程机理的基础上,建立低碳铬铁生产过程数学模型,研究冶炼过程及冶炼终点的控制策略,为创建高碳铁水直接生产中低碳铬铁的新工艺提供理论支持,为开创氩氧精炼铁合金节能工艺产业化生产的先例提供技术保障,实现铁合金企业生产过程节能降耗的全局优化。基于以上目标本文完成的主要研究内容如下: 1.通过流程再造,设计并完成了由2台炉子实现由高碳铬铁到中、低碳铬铁的生产工艺,高碳铬铁在电弧炉中溶化后,经灌渣,直接进入AOD炉吹炼,顶枪吹氧气,底枪吹氩氧混合气体,顶部高压氧枪吹氧使铁水脱碳速度快,可缩短冶炼时间,提高生产能力,通过底枪控制吹入不同比例的氧、氩混合气体,降低一氧化碳的分压,使脱碳反应正向进行,实现降碳保铬的目的,借助工程实现,开创了氩氧精炼铁合金节能工艺产业化的先例。 2.作为一个多相火法冶金过程,铁合金顶底复吹AOD精炼过程十分复杂。注意到该精炼过程的物理和化学特性,包括其热力学和动力学特征,考虑体系的质量和热量衡算,精炼过程的不等温状态,通过机理分析,研究和掌握铁水温度、供气速度、氧化反应速度等参数的耦合关系,建立了供氧速率与铁水脱碳速度、供氧速率与铁水温度、供氩速率与铁水温度之间的数学模型。采用灰色系统建模方法,建立了供氩速率与铁水脱碳速度之间的数学模型。本模型可与基础级自动化配合进行脱碳全过程的供氧流量自动控制,根据模型运算结果及时调整供氧流量,加强底吹气体的搅拌作用,进一步改善铁水—炉渣反应,使熔池内成分和温度的不均匀性得到有效改善,提高了终点温度和成分的命中率,避免了铁水中铬的过氧化,使之获得较好的脱碳效果,较优化的气体消耗,较长的炉衬寿命,为小型AOD炉的改造提供理论基础。 3.针对铁水碳含量不能在线检测的问题,基于模型,设计采用选择铁水温度作为二次输出量,铁水碳含量作为主要输出量,针对此方案比较了采用PID控制算法和推理控制算法控制铁水温度进而控制铁水碳含量,理论证明了在模型准确的前提下,推理控制算法控制性能优于PID算法。分析了采用推理控制算法控制铁水温度和碳含量,当模型不准确时对系统输出性能的影响,进而提出一种改进的推理控制算法,在推理控制的基础上引入了反馈,当模型准确时,反馈环节不起作用,当模型不准确时,反馈控制起到消除稳态偏差的作用,通过理论证明和仿真结果验证,得出了反馈推理控制在控制铁水终点温度和碳含量时,当模型存在误差时,具有很强的鲁棒性,且能够消除稳态偏差的结论。 4.氩氧精炼低碳铬铁生产过程DCS控制系统及实现中的相关问题。控制系统由二级组成,第一级采用双CPU工控机,负责处理复杂数据运算、集中操作监视;第二级采用西门子S7-300系列PLC,系统分为6个控制子系统,子系统与中央控制器共用3套PLC,对生产线上各台设备进行自动控制。为了配合顶枪气体流量控制系统、底枪气体流量控制系统、加料控制系统3个子系统的全自动运行,研究了铁水温度在线检测系统,提出了基于比色测温原理和黑体等温空腔理论的底枪测温法,稳定了铁水的发射率,应用基于最小二乘法的曲线回归实现红外测温设备的现场校准,完成温度补偿,通过在样炉上的精炼实验证明了底枪测温系统具有较高的精度,可以满足实际生产的要求,本系统已投入生产,运行稳定可靠,为控制策略的实现提供了硬件平台。
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP273

【引证文献】
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