本申请涉及钢中夹杂物关键冶炼数据处理方法、装置及存储介质，方法包括：收集目标钢种的炼钢过程数据、夹杂物检测结果数据及第一目标冶炼数据；若第二目标冶炼数据满足正态性检验，则提取数据集中区、确定集中区中数据的步长，并根据步长对集中区中的目标数据分组；针对每项冶炼数据的组数做拟合，及对夹杂物检测结果做预设方差分析验证后，将满足验证的夹杂物检测结果数据、目标冶炼数据及组数导入预设数据处理软件形成可视化数据，根据可视化数据提炼钢水杂物超过预设值所处的数值区域范围，对炼钢过程进行优化，本方案，可在海量的冶炼数据中找到对钢液洁净度影响最大的因素，进而有针对性的定量优化既有工艺，提高了炼钢过程的纯净度。的纯净度。的纯净度。
【技术实现步骤摘要】
钢中夹杂物关键冶炼数据处理方法、装置及存储介质
[0001]本申请涉及钢中夹杂物关键冶炼数据处理方法、装置及存储介质，属于钢炉炼钢过程中数据处理
技术介绍
[0002]炼钢过程中的脱氧合金化、耐材的侵蚀、炉渣的卷入、钢液的二次氧化等形成的夹杂物都会影响钢液的洁净度，其数量、尺寸、类型及分布对钢产品质量均会产生不同程度的影响，因此，有效控制钢中夹杂物是提高钢产品质量的关键。
[0003]钢中夹杂物的控制一直都是冶金界的一大难题，目前钢中夹杂物的去除方式包括钢包底吹气体搅拌、钢包电磁搅拌、中包气幕挡墙、结晶器电磁制动、以及渣洗和过滤器等技术，如此多的夹杂物控制措施恰恰从侧面体现了夹杂物去除的困难。其中钢包底吹气体搅拌是行业内最简单有效的夹杂物控制措施，其对夹杂物的去除起到了关键性的作用，也是行业公认的最优方案，几乎所有钢厂都配有钢包底吹装置。
[0004]然而，由于炼钢过程工艺和设备的变动极易造成“牵一发而动全身”，造成工艺上的多处漏洞基于为了保障生产顺行，因此，各厂不会轻易改变工艺流程和设备条件。所以分析炼钢过程参数与夹杂物的关系，进而根据分析出的数据之间的关系来调整工艺流程和设备条件有着极大的意义。炼钢过程受各种条件制约，造成夹杂物超标的原因有几十甚至是上百种过程参数，这些过程参数又相互影响制约，并且都会对最终结果产生大小不一的影响，如何在这些海量的冶炼数据中找到对钢液洁净度影响最大的关键因素，进而有针对性的定量优化既有工艺，成为了亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种钢中夹杂物关键冶炼数据处理方法、装置及存储介质，以解决现有技术中“无法在这些海量的冶炼数据中找到对钢液洁净度影响最大的关键因素，进而有针对性的定量优化既有工艺”的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请实施例提供一种钢中夹杂物关键冶炼数据处理方法，其中，所述方法，包括：
[0008]收集目标钢种在预设时间段内的炼钢过程数据、夹杂物检测结果数据及第一目标冶炼数据(关键冶炼数据)；
[0009]若满足目标筛选条件的第二目标冶炼数据满足预设正态性检验，则提取第二目标冶炼数据集中区，并确定第二目标冶炼数据集中区中的第二目标数据的步长，根据所述步长对目标冶炼数据集中区中的第二目标数据进行分组；
[0010]针对每种第二目标冶炼数据的组数做Gauss Amp拟合，及对夹杂物检测结果做预设方差分析验证后，将满足预设方差分析验证的夹杂物检测结果数据、目标冶炼数据及组数存储为预设格式后并导入预设数据处理软件形成可视化数据，进而根据可视化数据提炼
提炼钢水杂物超过预设值所处的数值区域范围，以供对炼钢过程进行优化；
[0011]其中，第一目标冶炼数据包括第二目标冶炼数据。
[0012]在一个实施例中，所述炼钢过程数据包括铁水数据、转炉数据、精炼数据、连铸数据、钢包数据及班组数据；
[0013]所述夹杂物检测结果数据包括最大夹杂物尺寸、单位面积夹杂物数量及通过计算的夹杂物扣分。
[0014]在一个实施例中，所述方法，还包括：
[0015]对第一目标冶炼数据进行筛选，确定满足目标筛选条件的第二目标冶炼数据；
[0016]其中，所述第一目标冶炼数据包括精炼底吹软搅拌平均压力P和软搅拌开始到连铸开浇间隔时间T；所述第二目标冶炼数据为数值范围为1.0～6.0bar的精炼底吹软搅拌平均压力P和数值范围为10～60min的软搅拌开始到连铸开浇间隔时间T；且第二目标冶炼数据中包括的数据量及软搅拌开始到连铸开浇间隔时间T的数据量均大于300。
[0017]在一个实施例中，所述第二目标冶炼数据集中区，包括：
[0018]精炼底吹软搅拌平均压力的数据集中区为(μ
p
‑
k
p
σ
p
，μ
p
+k
p
σ
p
)，及软搅拌开始到连铸开浇间隔时间的数据集中区为(μ
t
‑
k
t
σ
t
，μ
t
+k
t
σ
t
)；
[0019]其中，μ
p
为P的平均值，σ
p
为P的标准差，k
p
＝0～5；μ
t
为T的平均值，σ
t
为T的标准差，k
t
＝0～5；
[0020]在一个实施例中，所述方法，还包括：
[0021]判断目标钢种在预设时间段内的炼钢过程数据与夹杂物检测结果数据是否存在预设对应关系；
[0022]如果存在，则对目标钢种在预设时间段内的炼钢过程数据代表的炼钢过程工艺信息进行预设更改；
[0023]否则，采用预设数据拟合方案，对目标钢种在预设时间段内的炼钢过程数据和夹杂物检测结果数据进行预设方式拟合，确定炼钢过程数据和夹杂物检测结果数据的匹配度，并根据所述匹配度对所述炼钢过程数据和夹杂物检测结果数据进行排序。
[0024]在一个实施例中，所述预设方差分析验证包括：
[0025]组件数据的离差平方和SSA、自由度d1、均方、F值、显著性值sig；组内数据的离差平方和SSE、自由度d2、均方MSE；总数据的离差平方和SST及自由度d3。
[0026]第二方面，根据本申请实施例提供一种钢中夹杂物关键冶炼数据处理装置，包括：
[0027]收集目标钢种在预设时间段内的炼钢过程数据、夹杂物检测结果数据及第一目标冶炼数据；
[0028]若满足目标筛选条件的第二目标冶炼数据满足预设正态性检验，则提取第二目标冶炼数据集中区，并确定第二目标冶炼数据集中区中的第二目标数据的步长，根据所述步长对目标冶炼数据集中区中的第二目标数据进行分组；
[0029]针对每种第二目标冶炼数据的组数做Gauss Amp拟合，及对夹杂物检测结果做预设方差分析验证后，将满足预设方差分析验证的夹杂物检测结果数据、目标冶炼数据及组数(数据量)存储为预设格式后并导入预设数据处理软件形成可视化数据，进而根据可视化数据提炼提炼钢水杂物超过预设值所处的数值区域范围，以供对炼钢过程进行优化；
[0030]其中，第一目标冶炼数据包括的数据量大于第二目标冶炼数据包括的数据量。
[0031]在一个实施例中，所述装置，还包括：
[0032]筛选模块，用于对第一目标冶炼数据进行筛选，确定满足目标筛选条件的第二目标冶炼数据；
[0033]其中，所述第一目标冶炼数据包括精炼底吹软搅拌平均压力P和软搅拌开始到连铸开浇间隔时间T；所述第二目标冶炼数据为数值范围为1.0～6.0bar的精炼底吹软搅拌平均压力P和数值范围为10～60min的软搅拌开始到连铸开浇间隔时间T；且第二目标冶炼数据中包括的数据量及软搅拌开始到连铸开浇间隔时间T的数据量均大于本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种钢中夹杂物关键冶炼数据处理方法，其特征在于，所述方法，包括：收集目标钢种在预设时间段内的炼钢过程数据、夹杂物检测结果数据及第一目标冶炼数据；若第一目标冶炼数据中的满足目标筛选条件的第二目标冶炼数据满足预设正态性检验，则提取第二目标冶炼数据集中区、确定第二目标冶炼数据集中区中的第二目标数据的步长，并根据所述步长对目标冶炼数据集中区中的第二目标数据进行分组；针对第二目标冶炼数据中每项冶炼数据的组数做Gauss Amp拟合，及对夹杂物检测结果做预设方差分析验证后，将满足预设方差分析验证的夹杂物检测结果数据、目标冶炼数据及组数储为预设格式后并导入预设数据处理软件形成可视化数据，进而根据可视化数据提炼钢水杂物超过预设值所处的数值区域范围，以供对炼钢过程进行优化；其中，第一目标冶炼数据的数量不少于第二目标冶炼数据的数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述炼钢过程数据包括铁水数据、转炉数据、精炼数据、连铸数据、钢包数据及班组数据；所述夹杂物检测结果数据包括最大夹杂物尺寸、单位面积夹杂物数量及通过计算的夹杂物扣分。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：对第一目标冶炼数据进行筛选，确定满足目标筛选条件的第二目标冶炼数据；其中，所述第一目标冶炼数据包括精炼底吹软搅拌平均压力P和软搅拌开始到连铸开浇间隔时间T；所述第二目标冶炼数据为数值范围为1.0～6.0bar的精炼底吹软搅拌平均压力P和数值范围为10～60min的软搅拌开始到连铸开浇间隔时间T；且第二目标冶炼数据中包括的数据量及软搅拌开始到连铸开浇间隔时间T的数据量均大于300。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第二目标冶炼数据集中区，包括：精炼底吹软搅拌平均压力的数据集中区为(μ
p
‑
k
p
σ
p
，μ
p
+k
p
σ
p
)，及软搅拌开始到连铸开浇间隔时间的数据集中区为(μ
t
‑
k
t
σ
t
，μ
t
+k
t
σ
t
)；其中，μ
p
为P的平均值，σ
p
为P的标准差，k
p
＝0～5；μ
t
为T的平均值，σ
t
为T的标准差，k
t
＝0～5。5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾召鹏，马建超，赵家七，蔡小锋，
申请(专利权)人：张家港荣盛特钢有限公司，
类型：发明
国别省市：
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