【技术实现步骤摘要】
一种转炉炼钢的熔池碳含量及温度全程实时预测方法
本专利技术属于钢铁冶金领域，特别涉及一种转炉炼钢的熔池碳含量及温度全程实时预测模型。
技术介绍
转炉炼钢是钢铁生产流程中的重要环节之一，其目的是将一定成分和温度的铁水，通过氧枪连续吹氧和加入辅料的方式，冶炼成终点温度和化学成分都满足钢种要求的钢水。因此，提供一种可以在吹炼过程中实时预测熔池碳含量和温度的方法可以实时体现熔池内反应的状况，辅助进行吹氧，加料等操作的智能控制，为“一键式”智能炼钢提供基础，有效的缩短冶炼时间，提高产品质量和产量，降低生产成本。在钢铁行业面临转型升级的新形势下，借助“中国制造2025”的发展契机，以物联网、云计算、大数据等先进技术与智能装备融合应用为特征的智能工厂建设已成为驱动钢铁企业形成创新发展机制、突破增长极限、保障企业持续稳定发展的主要动力，有望实现钢铁生产组织的最优化、流程的最简化和效率的最大化，使传统工厂升级为智能工厂，为实现钢铁行业的智能制造奠定扎实基础。转炉炼钢生产过程是一个高度复杂的物理化学过程，其具有温度高、多种物理化学变化反...
【技术保护点】
1.一种转炉炼钢的熔池碳含量及温度全程实时预测方法，其特征在于，该预测方法具体包括以下步骤：/nS1)获取若干历史炉次的冶炼过程、熔池碳含量、熔池温度信息和辅料添加数据，以及原料数据，将得到的所述数据进行预处理；/nS2)将S1)得到的所述数据进行拟合，转化为函数型数据，选取响应变量和协变量均为函数型数据的模型，将所述转化为函数型数据对模型进行训练，获得函数型熔池温度预测模型和函数型熔池碳含量预测模型；/nS3)将吹炼实时的数据传入函数型熔池温度预测模型和函数型熔池碳含量预测模型，实时计算并输出吹炼开始至当前的熔池温度和熔池碳含量的预测值。/n
【技术特征摘要】
1.一种转炉炼钢的熔池碳含量及温度全程实时预测方法，其特征在于，该预测方法具体包括以下步骤：
S1)获取若干历史炉次的冶炼过程、熔池碳含量、熔池温度信息和辅料添加数据，以及原料数据，将得到的所述数据进行预处理；
S2)将S1)得到的所述数据进行拟合，转化为函数型数据，选取响应变量和协变量均为函数型数据的模型，将所述转化为函数型数据对模型进行训练，获得函数型熔池温度预测模型和函数型熔池碳含量预测模型；
S3)将吹炼实时的数据传入函数型熔池温度预测模型和函数型熔池碳含量预测模型，实时计算并输出吹炼开始至当前的熔池温度和熔池碳含量的预测值。
2.所述根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述S1)中：所述的原料数据包括：入炉铁水温度、铁水重量、铁水C含量、铁水Si含量、铁水Mn含量、铁水P含量、铁水S含量、废钢加入量、生铁加入量；
所述冶炼过程数据包括：烟气CO累积量、烟气CO2累积量、累积吹氧量、底吹气体速率轻烧添加量、白云石添加量、小粒添加量、铁碳球添加量、矿石添加量、原石添加量、焦炭添加量、溅渣剂添加量。
3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述S1)中预处理为将数据按照吹炼进程作时间长度归一处理，基于以下公式进行：
式中：tk为每一炉次第k个采样点时间、Tk为归一化后第k个采样点时间、L为每一炉次吹炼总时间。
4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，所述预处理中还包括：剔除异常数据，将历史数据中缺失的炉次和存在工艺过程异常的炉次的数据进作为异常数据行剔除。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S1)的具体步骤为：
S1.1)以生产计算机网络监控每一炉次的吹氧和辅料添加数据；在转炉上升烟道插入安装气体取样探头对烟气进行取样和过滤烟气，以红外气体分析仪采集烟气成分数据，数据用xi表示，i代表变量名称，
其中，辅料添加数据为冶炼中相应辅料各时刻的累计添加量，各冶炼过程数据为xi＝[xi1,xi2,xi3,…,xin]，n＝(1,2,3,...,N)，其中，i代表变量名称，n代表时刻；
S1.2)以副枪检测冶炼过程中熔池碳含量和熔池温度数据，获取对应冶炼过程碳含量数据yC＝[yC1,yC2,yC3,...,yCn]及yT＝[yT1...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎敏，冯子硕，钱清婷，苗恺，王亚朋，阳建宏，王鲁毅，王富亮，贾春辉，陈兆富，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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