转炉炼钢自动化、控制与建模技术进展

转炉炼钢过程中，转炉或转化炉通过将高炉铁水碳含量从约4.5%降至0.03%-1.0%生产液态钢。转炉向铁水大量吹入纯氧短时精炼成钢。目前转炉采用复合吹炼(顶底吹)，底吹用惰性气体。转炉精炼用多种材料。除铁水废钢主原料外，其他材料：烧结石灰、烧结白云石或烧结镁石用于合成渣、冷却剂(矿石、海绵铁等)。转炉操作需高煤气温度，产生大量粉尘。

转炉炼钢目的：精炼液态金属(熔融废钢+铁水)，调整液态钢成分温度。为达此目的，炼钢自动化控制系统通常含基础自动化系统和过程控制系统。

转炉工程设施实为各子系统设计集成。主要设备为耐火衬里转炉容器(转炉炉)，炼钢过程在此进行。除转炉容器，炼钢还有子系统：(1) 转炉倾动驱动；(2) 氧枪系统；(3) 底部惰性气搅拌；(4) 炉煤气(转炉煤气)冷却、清洁、分析、回收；(5) 次级枪测量系统；(6) 溢渣预防系统；(7) 物料搬运系统；(8) 废钢装料系统；(9) 熔剂冷却剂装料系统；(10) 铁合金装料系统；(11) 水平测温取样系统；(12) 自动出钢系统；(13) 挡渣系统；(14) 二次除尘系统；(15) 互锁报警系统；(16) 人机界面(HMI)系统。

除这些子系统，氧气炼钢须与上下游工艺集成运行。炼钢过程还须链接外部系统：(1) 炼钢车间实验室(光谱仪、X射线荧光光谱仪等分析设备)；(2) 数据采集监视控制系统(SCADA)。

转炉炼钢是复杂理化过程，影响因素多。控制转炉吹炼两方法：第一间接测量炉煤气；第二直接测量次级枪。第二法吹炼同时直接测量液态钢温度(℃)，也用于浴面平整、渣面平整、氧浓度测量、取渣样。

转炉炼钢中经典过程模型仍适用：操作员需尽可能知输入、过程参数、输出，并自由获取此信息以作工艺调整生产优质产品。为达此需有组织使用各种控制估计技术提供操作员决策所需信息。

适配此工程层级子系统：(1) 铁水质量测量；(2) 铁水分析；(3) 底部惰性气搅拌；(4) 供氧；(5) 充料温度分析；(6) 熔剂冷却剂充料系统；(7) 铁合金充料系统；(8) 过程控制计算机；(9) 管理计算机。过程需测量：(1) 温度；(2) 浴碳含量；(3) 浴深度；(4) 完整化学分析。通常通过停止过程、倾斜转炉、人工测温取样实现。

过程控制是转炉操作重要部分，影响冶炼周期。现有多种炼钢过程控制策略，钢厂按设施需求选择。过程控制模型大致分两类：(1) 静态；(2) 动态。

最简单过程控制基于静态过程模型。含热、氧、铁、渣平衡方程组及状态方程。后者描述渣中铁含量、钢中锰碳实际含量、渣碱度关系。静态模型给定冶炼初末信息确定吹氧量和炉料，但不提供吹氧期间过程变量信息。静态模型如射箭，箭离弓后无进一步控制。

动态过程控制需吹炼过程实际状态准确信息。理想情况钢、渣、气成分温度连续信息可用于过程监控。任何偏离预期过程偏差可被检测，基于模型调整供氧或向转炉添加熔剂。转炉中这仅理想情况可能。实践截然不同。特别是转炉有强实际限制连续测量：振动、粉尘、高温、液态金属渣相。动态模型基于吹炼中测量调整。

动态控制过程要求：(1) 不中断过程；(2) 获取实时测量。用能耐受过程条件、枪尖用一次性传感器的次级枪系统实现。不同传感器以测量功能特征，最重要：(1) 浴温测量；(2) 浴碳测量；(3) 浴液位测量。任意组合可用。

基础自动化系统主要功能：氧枪控制、物料控制、底吹控制、次级枪检测控制、终点控制。过程控制系统执行生产管理、控制模型、过程控制、数据管理。过程控制系统控制基础自动化系统。首先收集熔炼过程信息和次级枪检测。然后按模型计算结果判断熔炼状态。最后发信号给基础自动化系统控制调整参数。

转炉炼钢自动化控制不仅考虑转炉特定过程功能，还考虑充料材料相关参数，含铁水预处理、废钢场管理、调度物流。过程优化(2级)解决方案基于先进算法方程，准确表征复杂热力学冶金反应。方案主要适用广泛操作条件：变废钢铁水比、最小渣操作、变磷含量。

转炉炼钢自动化控制关键目标：(1) 满足炼钢要求；(2) 提供操作辅助。此外，炼钢自动化控制是有效途径：(1) 提供全面一致过程信息指导操作员；(2) 确保标准化操作实现液态钢均质质量；(3) 改善工艺性能；(4) 提高终点控制精度；(5) 缩短冶炼周期；(6) 通过优化炼钢提高生产率；(7) 通过过程模型优化材料用量和能量输入降低生产成本。自动化控制主要依赖计算机，与炼钢机械化不可分。

转炉炼钢自动化控制总体架构结构包含：(1) 企业信息系统；(2) 炼钢车间管理信息系统；(3) 过程控制；(4) 现场仪表设备。

从各子系统及其接口可推断，常规(模拟)电路无法实现所需互联。故须广泛使用数字过程控制设备，提供优势：(1) 易适应增减和系统变更；(2) 处理先进控制策略；(3) 智能可编程入系统；(4) 有效备份设施；(5) CRT阴极射线管操作员界面可结合大格式显示选项；(6) 存储数据存在；(7) 易访问信息存储数据；(8) 高低层级通信。图1示转炉基础自动化和过程控制系统。

图1 转炉炼钢基础自动化和过程控制系统

计算机速度容量提升、PLC在电气控制系统采用、模拟转数字仪表，显著提高控制精度。近期直接数字控制应用加速炼钢自动化。

随过程计算机外围测量技术进步，转炉吹炼控制从静态控制转向动态或全自动操作控制系统。因电气控制系统技术进步，控制器从仪表盘移至CRT显示器，操作员在CRT屏幕监控控制炼钢。数学模型和专家系统(用人工智能程序)使炼钢自动化控制更友好。

不同子系统控制系统常配置为DCS(集散控制系统)和PLC，无缝连接转炉DCS提供集成监控控制。此集成方法独特优势：覆盖过程稳定性、产品质量、操作灵活性、改善工作环境，同时保障效率成本效益。

分布式控制仪表容纳：(1) 生产操作员控制台；(2) 实时拟真图；(3) 仪表显示控制；(4) 趋势图；(5) 日志。数据高速公路分布式计算机用所需I/O处理：(1) 水系统；(2) 称重系统；(3) 底吹系统；(4) 供氧系统；(5) 与主机通信。管理信息/控制计算机通常大容量系统，主要用于：(1) 提供信息即班/日/月报；(2) 处理交互生产；(3) 上下游厂调度；(4) 充料准备(废钢预装等)；(5) 容纳静态模型如热平衡、定熔剂(石灰/白云石)冷却剂(海绵铁/铁矿)数量及充料时机、氧平衡(定吹氧速率持续时间模式)；(6) 容纳次级枪提供实时信息后启动动态模型。系统生成主动显示使操作员靶向结束过程、计算最终结果、建议微调、添加终点合金。

控制模型是自动炼钢控制系统核心。整合熔炼机理、数理统计、专家原则、自适应学习知识。控制方程用熔炼机理知识导出，关键控制参数由数理统计专家原则定义。此外这些控制参数可通过自适应学习定期修正。控制模型指静态控制模型、主物料模型、造渣模型、温度模型、耗氧模型、动态控制模型、溢渣模型、合金模型、终点模型等。还有自适应学习模型。检测设备：次级枪、质谱仪、焰谱仪、微波测距仪、氧枪振动监测装置等。

目前有多种控制模型：机理模型、统计模型、增量模型等。机理模型基于热质量守恒，用数学推导确定变量关系。但因熔炼复杂不适用。统计模型基于黑箱理论，忽略理化过程，只关注输入输出参数统计关系。熔炼条件变化时计算精度难维持。增量模型通过与生产率记录数据比较细化操作参数。可克服熔炼条件变化影响。但主要缺点计算精度低。图2示控制系统和过程模型功能。

图2 控制系统和过程模型功能

终点碳预测

终点碳预测初依赖操作员经验技能。公认此法低效难，特别是中高碳钢冶炼。随计算机信息技术发展，基础氧气炼钢计算机控制研究开展。基于计算机计算的静态充料模型首由Jones & Laughlin Steel公司利用，计算充料铁水、废钢、造渣料量指导液态钢终点碳控制。

随自动检测方法、数学模型、算法快速发展，动态智能终点碳预测用于炼钢。基于用于计算终点碳含量收集数据特征，终点碳预测分三阶段：静态预测、动态预测、智能预测。

静态预测

整个转炉炼钢过程中，操作员通常由基于计算机指导系统辅助，基于质量能量平衡热力学计算提议工艺参数操作动作。静态终点碳预测主要依赖基于质量热平衡建立的数学模型，可根据初始充料参数(充料铁水废钢、铁水成分温度)计算液态钢终点碳含量。图3示转炉炼钢静态终点预测模型。

图3 转炉炼钢静态终点预测模型

静态终点碳预测关键：合理建立数学模型和获取初始量数据。与操作员经验技能预测随机性不确定性相比，静态预测可定量计算吹氧量和终点碳含量，提高终点碳预测精度。常用静态终点碳预测数学模型主要含理论模型、统计模型。

理论模型基于炼钢过程质量热平衡计算吹氧量和终点碳含量。因基础炼钢各影响因素复杂相互作用，质量热平衡计算通常用经验值完成且不准，故理论模型在转炉终点碳预测表现相对较差。

统计模型只用收集数据统计分析关注输入输出变量关系，不考虑液态浴化学反应机制，描述为方程X=F(W,S,T,t,Z)，F为线性/非线性函数，W为充料铁水废钢重量，S为液态钢终点成分目标值，T为铁水初始温度，t为吹氧时间，Z为其他重要影响因素(如氧枪高度氧压)。

作为统计模型一种，反向传播神经网络结合不同算法近年广泛用于转炉终点预测。比理论模型，神经网络擅长分析随机偏差消除随机因素影响，能为终点碳预测提供更可靠参考。图4示终点碳预测反向传播神经网络。

图4 终点碳预测反向传播神经网络

但上述理论统计模型仅建立在初始条件和静态过程数据基础上(无时间序列特征小数据集不能代表实际生产)，使静态终点碳预测模型不适合实际生产，预测精度有限。静态终点碳预测特定挑战：基于有时间序列特征大生产数据集合理建立预测模型。基于此挑战，动态终点碳预测基于静态预测快速发展。

动态预测

区别于静态控制，动态终点碳预测可预测液态钢终点碳含量，并用监测设备收集时间序列数据(氧枪动作、炉煤气CO/CO2水平、火焰光谱特征)建立动态模型实现吹炼参数在线调整。目前次级枪系统、炉煤气分析系统、焰谱分析系统是转炉动态终点碳预测主要应用方法。图5示次级枪系统动态终点碳预测。

图5 次级枪系统动态终点碳预测

次级枪系统动态终点预测直接测量吹炼后期液态钢碳含量，建立在线预测模型，动态预测不同时间碳含量。应用次级枪系统可减少充料材料初始偏差影响，终点碳预测比静态预测更准确精确。一些日本冶炼车间达碳预测准确度>90%，误差±0.02%。

通过监测炉煤气信息(吹氧期间CO/CO2含量变化)，可用基于炉煤气信息数学模型动态推断液态钢碳含量，用计算结果反馈预测控制终点碳含量。因是间接估计法，收集数据准确度(如炉煤气含量流速)和数学模型响应时间极大影响终点碳预测精度。故多冶炼车间炉煤气分析系统与次级枪系统配合控制终点碳达要求精度。

转炉炉口火焰光谱特征与液态钢碳含量相关，基础炼钢过程中变化。基于火焰辐射光谱特征信息，开发焰谱分析系统预测终点碳含量。通过分析不同时间火焰光谱与转炉浴状态关系，可完成液态钢碳含量在线预测。

光学传感器用于动态预测低碳炉(目标终点碳<0.06%)碳含量，在某冶炼车间基础氧气炼钢中应用，显著改善。

虽然动态终点碳预测比静态预测显著改进，但收集能代表整个炼钢过程整体行为真实全尺寸丰富数据集、预测模型自学习自适应是动态终点碳预测特定挑战。故智能终点碳预测基于动态终点碳预测建立。

智能预测

随数据收集智能模型发展，转炉智能终点碳预测现已可用。建立在具有不同特征全尺寸丰富数据集基础上，具有强自学习能力提高预测精度。除次级枪系统，自动转炉炼钢系统主要采用其他技术：(1) 吹氧期间在线渣检测指导造渣操作；(2) 炉煤气分析系统吹炼过程动态估算液态钢碳含量温度；(3) 具有强自学习自适应能力智能模型。图6示智能模型建立。

图6 智能模型建立

应用上述技术，转炉智能终点碳预测可用计算机自动高效实现而非人工操作，终点碳含量预测精度大幅提高。某冶炼车间智能终点预测实际应用将返吹比从14%降至1%，铁水到铁水时间从37分钟降至29分钟，大幅提高转炉炼钢效率。

毫无疑问智能预测大幅提高终点碳含量预测精度。近年越来越多自动检测技术开发应用于转炉终点碳控制：机器人取样测温系统、无线成分测量系统等。同时工业物联网(IIoT)随第五代移动通信(5G)大数据分析快速发展，逐渐应用智能钢铁制造。故转炉智能终点碳预测未来获更多关注。

从工业实施角度，高精度智能终点碳预测模型可安装现有过程系统，基于转炉炼钢实际事件和计划事件持续预测过程碳含量指导操作员。

专家系统

专家系统是映像优化炼钢过程的综合过程模型组。专家系统监测冶金热力过程，循环计算钢浴渣实际状况。这提供任意时刻钢浴渣分析温度，设定点模型计算始基于实际情况。

专家系统过程模型在转炉全过程优化控制炼钢。2级系统按存储各钢级生产方案基于模型计算辅助操作员。专家系统持续告知操作人员炉次整体状态(重量、温度、分析)。

专家系统大量设定点模型组确定专家系统设定点，负责确定不同处理步骤所需原材料、气体体积、能量供应。部分设定点模型描述如下。

专家系统首次充料计算：可应用不同可变输入数据场景(可变废钢可变铁水、可变废钢固定铁水、固定废钢可变铁水)。额外可用废钢成本优化。模型输出提供按生产计划拟生产钢级达目标最优充料组合。

专家系统二次充料计算：实际充料铁水废钢数据(含不同废钢类型部分重量)接收后立即进行。二次充料计算模型计算达终点目标成分温度所需炉内添加和氧量。

专家系统吹炼中修正计算：由次级枪模型做。视数据可用性(温度、碳)循环在线模型接管测量值，因次级枪测量近热点应用修正措施。计算剩余需氧量、加热冷却剂、额外造渣料。

专家系统返吹修正计算：吹炼结束时若钢浴特定性质(温度、碳、磷)不在指定目标限内可启动。从测温或实际钢样取实际钢浴分析温度。计算返吹所需氧量、加热冷却剂、额外造渣料。

专家系统合金模型：计算成本优化需加入出钢钢包合金和脱氧材料。考虑合金剂分析及其特定损耗。

专家系统预测模型：用监督和设定点模型结果模拟完整生产过程。提供工艺进展和炉次最终状况预测。也预测所有需添加和动作，用于优化生产过程。典型预测模型HMI屏幕不同区域显示目标输入数据、模型结果、钢渣计算分析、特定消耗。

专家系统预计算模型：在废钢铁水充入转炉前/后模拟完整炼钢过程。专家系统预测模型确定最优吹炼搅拌策略、炉内添加确切时间和分配。预计算模型基于预定义过程步骤列表(充料、主吹、搅拌、出钢等)和工艺工程师定义标准操作规程(SOP)目标值。

预计算模型含五部分：(1) 计算铁水废钢输入；(2) 计算分配加热冷却剂、合金、废钢、熔剂达目标重量、分析、碱度；(3) 计算吹炼设定点达目标碳含量温度；(4) 计算持续反应预测各过程步骤后钢、渣、炉煤气重量分析；(5) 过程阶段目标值未达成时操作员信息警告。

专家系统监督模型(在线模型)循环计算吹炼过程中钢浴渣中持续反应。含氧化还原反应、氧氮氢吸收、硫磷钢渣分配、CO2和氢后燃烧。这样不同吹炼搅拌物料添加模式及充料溶解影响均纳入过程进程。

专家系统动态控制(监督模型一部分)基于实际炉煤气数据动态吹炼终点碳预测。从实际炉煤气数据(炉煤气流量、炉煤气分析CO/CO2/O2/N2及实际过程数据)专家系统动态控制从接近吹炼末端典型炉煤气数据剖面预测吹炼末端碳含量。结果为吹炼末端预测碳含量(典型碳含量<0.3%)和达吹炼末端目标碳含量吹炼结束请求。结合循环在线模型(监督模型)可完整预测钢渣(温度、分析、重量)，碳含量取自动态控制，其他数据由监督模型计算。

专家系统中吹炼中碳含量计算基于次级枪测量装置原始数据(液相线温度Tliq)而非测量装置计算碳含量。吹炼中碳含量用方程计算：Cin-bolw = a0 + a1×Tliq + a2×Tliq²。调优参数a0、a1、a2维护在2级数据库，用吹炼中样品液相线温度和碳含量对拟合。

吹炼中测量计算碳含量被在线模型接管从而修正碳预测模型。为完善基于动态炉煤气测量转炉自动停吹功能，此功能也用于次级枪系统。自动停吹功能延长或缩短最终吹炼阶段以达终点温度碳目标。

循环过程模型即饱和模型考虑复杂炼钢渣CaO(石灰)MgO(镁石)饱和浓度。相应饱和浓度达成时石灰白云石溶解暂停，渣成分允许进一步溶解造渣添加时继续。过程模型跟踪液态渣量分析及未溶解熔剂添加。平衡磷分配比计算基于光学碱度模型。确定光学碱度仅用液态渣相成分，未溶解熔剂部分用于计算传质系数。通常饱和模型允许优化碱度(CaO/SiO2)和MgO目标避免吹末过多未溶解熔剂材料。

专家系统过程模型考虑铁水充入前充入造渣添加剂热裂解。这些添加剂CO2和水蒸气部分完全移除。防止高估预充熔剂如石灰石生白云石冷却效应从而改善温度计算。此外，转炉上炉残渣铁水充入后部分被硅还原，按反应：2(FeO)+[Si]=2[Fe]+(SiO2)、2(Fe2O3)+3[Si]=4[Fe]+3(SiO2)、2(MnO)+[Si]=2[Mn]+(SiO2)及小程度碳还原。若残渣量大，FeO、Fe2O3、MnO还原影响温度剖面。

模型虽专门针对不同子系统特殊要求调整，但专家系统结合预测、监督、设定点模型特征追求完美质量原则贯穿炼钢自动化。