一种提高LF精炼钢水Mn成分精度的方法技术

本发明专利技术提供了一种提高LF精炼钢水Mn成分精度的方法，包括以下步骤：A)根据大数据分析建立模型，并根据模型进行计算以确定LF钢水中Mn成分初始值w；B)以所述Mn成分初始值w、Mn目标值为基础，根据数据统计以及模型建立，确定需要加入的合金种类以及加入量。本发明专利技术通过运用合金加入模型运用，解决了LF精炼钢水Mn成分精度低的问题，经生产实绩统计LF精炼钢水Mn成分精度(目标值±0.03％)合格率由60％提高至93％，同时降低低了生产成本。

【技术实现步骤摘要】
一种提高LF精炼钢水Mn成分精度的方法
本专利技术涉及钢水精炼
，尤其涉及一种提高LF精炼钢水MN成分精度的方法。
技术介绍
目前LF精炼钢水成分精度控制通常采用钢水初始成分化验，然后根据化验初始值进行合金化，该种方法通常因为钢水未经过精炼而取样会使得钢水取样成分偏差，同时因合金中杂质元素的相互影响，再者因过程分析系统与终点分析系统存在系统偏差，导致钢水终点成分与目标值偏差较大，从而使得钢水成分精度较低且生产成本增加。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题在于提供一种实现LF精炼钢水成分精准控制的方法，以解决当钢水尚未经过精炼时就得到准确的钢水成分精准值，从而避免因初始值不准确而导致终点成分精度低的问题。有鉴于此，本申请提供了一种提高LF精炼钢水Mn成分精度的方法，包括以下步骤：A)根据大数据分析建立模型，并根据模型进行计算以确定LF钢水中Mn成分初始值w；B)以所述Mn成分初始值w、Mn目标值为基础，根据数据统计以及模型建立，确定需要加入的合金种类以及加入量。优选的，步骤A)中，所述模型确定的基础是LF钢水中Mn成分初始理论值w1和LF钢水中初始Mn成分化验值w2的大小。优选的，所述模型具体为：(A1)当w1﹥w2时；A11)w1-w2偏差0.00～0.03％：w＝(w1+w2)/2；A12)w1-w2偏差0.03～0.07％：A121)w2≥w0中限值，不配加合金；A122)w0下限值≤w2≤w0中限值时，不配加合金；A123)w2<w0下限值且w1≤w0中限值，w＝(w1+w2)/2；A124)w2<w0下限值且w1>w0中限值，不配加合金；A13)w1-w2偏差大于0.07％，重新取样获取w2新值；其中，w0为钢种Mn的判钢范围；为Mn收得率，w1为LF钢水中Mn成分初始理论值，钢钟Mn范围中值≤0.80％时，取值95％；钢钟Mn范围中值>0.80％时，取值98％；w2为LF钢水中初始Mn成分化验值。优选的，所述模型具体为：(A2)当w1≤w2时；A21)|w1-w2|偏差0.00～0.03％：w＝w2；A22)|w1-w2|偏差0.03～0.07％：A221)w2≤w0下限值，w＝w2+0.02％；A222)w0下限值<w2≤w0中限值时，且(w0中限值-w1+w0中限值)>w0上限值，w＝w2+w0上限值-w0中限值；A223)w0下限值<w2≤w0中限值时，且(w0中限值-w1+w0中限值)≤w0上限值，w＝w1；A224)w2>w0中限值时，且w1≥w0下限值，不配加合金；A225)w2>w0中限值时，且w1<w0下限值，w＝w1-w0中限值+w0下限值；A23)|w1-w2|偏差大于0.07％，重新取样获取w2新值；其中，w0为钢种Mn的判钢范围；为Mn收得率，w1为LF钢水中Mn成分初始理论值，钢钟Mn范围中值≤0.80％时，取值95％；钢钟Mn范围中值>0.80％时，取值98％；w2为LF钢水中Mn成分化验值。优选的，步骤B)中，所述模型的建立根据合金中C元素和P元素对钢水成分的影响来确定。优选的，步骤B)中，所述模型的建立根据合金中C元素对钢水成分的影响来确定。优选的，所述模型的建立具体为：B1)当C初≥C判钢下限，选用中碳锰铁或金属锰，计算锰合金的加入量m，P合金锰含量指金属锰锰含量或中碳锰铁锰含量；B2)当C初≤C判钢下限，选用高碳锰铁，计算出高碳锰铁的加入量M，然后验算：B21)若C初+CX≤C判钢下限，选用高碳锰铁，计算加入量M，B22)若C初+CX≤C判钢中限，选用高碳锰铁，计算加入量M，B23)若C初+CX≥C判钢上限，选用高碳锰铁+金属锰搭配使其合金计算法则如下：令C增＝C判钢下限-C初；高碳锰铁加入量金属锰的加入量其中，C初为LF钢水中初始C成分化验值；H合金C含量为合金中的C含量；J高碳锰铁锰含量为高碳锰铁锰含量，Q金属锰锰含量为金属锰锰含量；为Mn收得率，w1为LF钢水中Mn成分初始理论值，钢钟Mn范围中值≤0.80％时，取值95％；钢钟Mn范围中值>0.80％时，取值98％；为C收得率，取值93％。本申请提供了一种提高LF精炼钢水Mn成分精度的方法，包括以下步骤：A)根据大数据分析，建立模型，并根据模型进行计算确定LF钢水中Mn成分初始值w；B)根据所述Mn成分初始值w、Mn目标值，根据数据统计以及模型建立确定需要加入的合金种类以及加入量。本申请运用模型判断，计算出准确的钢水成分初始值，同时考虑合金中杂质元素的相互影响，计算出经济合金种类及加入量；本专利技术通过运用合金加入模型运用，解决了LF精炼钢水Mn成分精度低的问题，经生产实绩统计LF精炼钢水Mn成分精度(目标值±0.03％)合格率由60％提高至93％，同时降低了生产成本。具体实施方式为了进一步理解本专利技术，下面结合实施例对本专利技术优选实施方案进行描述，但是应当理解，这些描述只是为进一步说明本专利技术的特征和优点，而不是对本专利技术权利要求的限制。鉴于现有技术中钢水终点成分与目标值偏差大，使得钢水成分精度较低的问题，本专利技术实施例公开了一种提高LF精炼钢水Mn成分精度的方法，该方法运用模型判断，计算出准确的经济合金种类和加入量。具体的，本申请提供了一种提高LF精炼钢水Mn成分精度的方法，包括以下步骤：A)根据大数据分析建立模型，并根据模型进行计算以确定LF钢水中Mn成分初始值w；B)以所述Mn成分初始值w、Mn目标值为基础，根据数据统计以及模型建立，确定需要加入的合金种类以及加入量。根据现有技术中LF精炼过程中，钢水中Mn成分化验值以及初始值来建立模型，并根据模型进行计算，以确定LF钢水中M你成分初始值w；在此过程中，模型的确定基础是LF钢水中Mn成分初始理论值w1和LF钢水中Mn成分化验值w2的大小，钢水中Mn成分初始理论值w1以及成分化验值w2受精炼过程中诸多因素的影响，在此基础上，所述模型具体为：(A1)当w1﹥w2时；A11)w1-w2偏差0.00～0.03％：w＝(w1+w2)/2；A12)w1-w2偏差0.03～0.07％：A121)w2≥w0中限值，不配加合金；A122)w0下限值≤w2≤w0中限值时，不配加合金；A123)w2<w0下限值且w1≤w0中限值，w＝(w1+w2)/2；A124)w2<w0下限值且w1>w0中限值，不配加合金；A13)w1-w2偏差大于0.07％，重新取样获取w2新值。其中，w0为钢种Mn的判钢范围；(A2)当w1≤w2时；...

【技术保护点】
1.一种提高LF精炼钢水Mn成分精度的方法，包括以下步骤：/nA)根据大数据分析建立模型，并根据模型进行计算以确定LF钢水中Mn成分初始值w；/nB)以所述Mn成分初始值w、Mn目标值为基础，根据数据统计以及模型建立，确定需要加入的合金种类以及加入量。/n

【技术特征摘要】
1.一种提高LF精炼钢水Mn成分精度的方法，包括以下步骤：
A)根据大数据分析建立模型，并根据模型进行计算以确定LF钢水中Mn成分初始值w；
B)以所述Mn成分初始值w、Mn目标值为基础，根据数据统计以及模型建立，确定需要加入的合金种类以及加入量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A)中，所述模型确定的基础是LF钢水中Mn成分初始理论值w1和LF钢水中初始Mn成分化验值w2的大小。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模型具体为：
(A1)当w1﹥w2时；
A11)w1-w2偏差0.00～0.03％：w＝(w1+w2)/2；
A12)w1-w2偏差0.03～0.07％：
A121)w2≥w0中限值，不配加合金；
A122)w0下限值≤w2≤w0中限值时，不配加合金；
A123)w2<w0下限值且w1≤w0中限值，w＝(w1+w2)/2；
A124)w2<w0下限值且w1>w0中限值，不配加合金；
A13)w1-w2偏差大于0.07％，重新取样获取w2新值；
其中，w0为钢种Mn的判钢范围；

为Mn收得率，w1为LF钢水中Mn成分初始理论值，钢钟Mn范围中值≤0.80％时，取值95％；钢钟Mn范围中值>0.80％时，取值98％；
w2为LF钢水中初始Mn成分化验值。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述模型具体为：
(A2)当w1≤w2时；
A21)|w1-w2|偏差0.00～0.03％：w＝w2；
A22)|w1-w2|偏差0.03～0.07％：
A221)w2≤w0下限值，w＝w2+0.02％；
A222)w0下限值<w2≤w0中限值时，且(w0中限值-w1+w0中限值)>w0上限值，w＝w2+w0上限值-w0中限值；
A223)w0下限值<w2≤w0中限值时，且(w0...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄汝铿，喻林，郭振宇，章小东，
申请(专利权)人：攀钢集团西昌钢钒有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51