一种基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法及系统技术方案

技术编号:38644249 阅读:15 留言:0更新日期:2023-08-31 18:35
本发明专利技术提供了一种基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法及系统,包括以下步骤:步骤S1数据收集:通过传感器收集二氧化碳数据和钢包冶炼工艺数据;步骤S2数据预处理:将二氧化碳数据与相应的钢包冶炼工艺数据进行联系标注,并分为训练集和测试集;步骤S3模型建立:建立神经网络;步骤S4模型优化:使用训练集对神经网络训练,使用测试集对神经网络测试;步骤S5冶炼优化:通过神经网络在实际冶炼过程中调整二氧化碳数据,优化冶炼效果。本发明专利技术建立模型预测二氧化碳冶炼结果,并采用5G数字技术作为信息传递方式,可以极大减少冶炼过程中的信息传递时间,更加方便数字管理平台根据神经网络调整钢包底吹二氧化碳的数据,优化钢包底吹二氧化碳冶炼效果。二氧化碳冶炼效果。二氧化碳冶炼效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法及系统


[0001]本专利技术属于冶金工程领域,尤其涉及一种基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法及系统。

技术介绍

[0002]因为我国钢铁企业面对环境和资源两大约束,所以要积极落实钢铁工业低碳发展模式,随着低碳经济发展模式的逐步开展,一部分钢铁企业已经在CO2利用
走在其它钢铁企业的前面。钢包底吹二氧化碳冶炼技术是节能减排,降低CO2排放是有效工艺方法。
[0003]钢包底吹CO2比较传统钢包底吹N2或Ar在单位气量条件下增加了搅拌动能强度,其中CO2和N2/Ar相互转换,转换比率从0到100%,有利于合金化。在冶炼过程中CO2是弱氧化性气体,并伴随吸热或微放热效应,这一物化特性为冶金行业的CO2节能减排和资源高值化利用提供新的途径。目前我国已经有部分采取二氧化碳进行钢包底吹的现有技术,但是由于二氧化碳的钢包底吹发展比较晚,想要达到较好的工艺效果仍然需要工人依靠人工经验控制二氧化碳的钢包底吹参数,不利于二氧化碳钢包底吹的大规模推广和应用。因此,现在亟需一种能够在二氧化碳的钢包底吹过程中自动控制二氧化碳参数的办法。

技术实现思路

[0004]针对上述技术问题,本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法,在钢包底吹二氧化碳的过程中通过传感器收集相应数据,通过收集的数据建立二氧化碳钢包底吹的BP神经网络模型,在实际生产的过程中,通过BP神经网络可以由二氧化碳参数预测冶炼结果,最终实现二氧化碳参数的调整,达到最佳的钢包底吹二氧化碳冶炼效果。
[0005]本专利技术的一个方式的目的之一是提供一种基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼系统,包括汽化装置、数据收集模块、数据预处理模块、模型建立模块、模型优化模块、5G模块和数字管理平台,采用5G数字技术作为信息传递方式,可以极大减少冶炼过程中的信息传递时间,更加方便数字管理平台根据BP神经网络调整钢包底吹二氧化碳的数据,优化钢包底吹二氧化碳冶炼效果。
[0006]注意,这些目的的记载并不妨碍其他目的的存在。本专利技术的一个方式并不需要实现所有上述目的。可以从说明书、附图、权利要求书的记载中抽取上述目的以外的目的。
[0007]本专利技术是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
[0008]一种基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法,包括以下步骤:步骤S1、数据收集:使用汽化装置将二氧化碳液体转化为二氧化碳气体,在钢包底吹二氧化碳,通过传感器收集二氧化碳数据和钢包冶炼工艺数据;步骤S2、数据预处理:将步骤S1收集到的二氧化碳数据与相应的钢包冶炼工艺数据进行联系标注,并分为训练集和测试集;
步骤S3、模型建立:建立输入为二氧化碳数据、输出为钢包冶炼工艺数据的BP神经网络;步骤S4、模型优化:使用步骤S2的训练集对步骤S3建立的BP神经网络进行训练,并使用测试集对BP神经网络进行测试,直到BP神经网络结果符合测试集;步骤S5、冶炼优化:在钢包底吹二氧化碳,通过传感器收集二氧化碳数据并通过5G模块将二氧化碳数据输入至步骤S4优化后的BP神经网络,若BP神经网络输出的钢包冶炼工艺数据不符合冶炼条件,则调整钢包底吹二氧化碳的数据,直到BP神经网络输出的钢包冶炼工艺数据符合冶炼条件,进行钢包冶炼。
[0009]上述方案中,所述步骤S1二氧化碳数据信息包括二氧化碳气体压力、二氧化碳气体流量和汽化装置汽化能力。
[0010]进一步的,所述汽化装置汽化能力为:y=a+bx

w其中:y为汽化装置汽化能力,单位为Nm3/h;a为压力影响无量纲因子;b为液体CO2流量影响无量纲因子;x为二氧化碳汽化量,单位为NL/min;w为压力及流量的经验修正系数。范围为0

1050。
[0011]上述方案中,步骤S1所述钢包冶炼工艺数据信息包括钢液温度和钢液成分。
[0012]上述方案中,所述步骤S3BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层;所述二氧化碳数据输入至输入层,二氧化碳数据通过隐含层作用于输出节点,经过非线性变换,产生钢包冶炼工艺数据由输出层输出。
[0013]上述方案中,所述在钢包底吹二氧化碳时需要钢液面产生波动且不能产生管状流或喷溅。
[0014]上述方案中,所述步骤S4模型优化时BP神经网络结果与测试集误差小于3%视为符合测试集。
[0015]上述方案中,所述步骤S5二氧化碳冶炼时BP神经网络输出的钢包冶炼工艺数据误差小于5%视为符合冶炼条件。
[0016]一种基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼系统,包括汽化装置、数据收集模块、数据预处理模块、模型建立模块、模型优化模块、5G模块和数字管理平台;所述汽化装置用于将二氧化碳液体转化为二氧化碳气体;所述数据收集模块用于使用传感器收集二氧化碳数据和钢包冶炼工艺数据;所述数据预处理模块用于将数据收集模块收集到的二氧化碳数据与相应的钢包冶炼工艺数据进行联系标注,并分为训练集和测试集;所述模型建立模块用于建立输入为二氧化碳数据、输出为钢包冶炼工艺数据的BP神经网络;所述模型优化模块用于使用数据预处理模块划分的训练集对模型建立模块建立的BP神经网络进行训练,并使用测试集对BP神经网络进行测试,直到BP神经网络结果符合测试集;
所述5G模块用于将数据收集模块收集的二氧化碳数据传递给模型优化模块优化后的BP神经网络;所述数字管理平台用于根据BP神经网络输出的钢包冶炼工艺数据调整钢包底吹二氧化碳的数据,直到BP神经网络输出的钢包冶炼工艺数据符合冶炼条件。
[0017]上述方案中,所述汽化装置包括低温变流量控压阀、阀门基座、二氧化碳加入装置、压力表、减压阀、控压放散阀、出口阀门、二氧化碳汽化模块、汽化模块基座和支撑构件;所述汽化装置基座设于支撑构件顶部;所述二氧化碳汽化模块设于汽化模块基座顶部;所述阀门基座设于二氧化碳汽化模块顶部;所述控压放散阀设于阀门基座上;所述低温变流量控压阀、二氧化碳加入装置、压力表、减压阀、控压放散阀和出口阀门依次连接;所述低温变流量控压阀通过二氧化碳加入装置与二氧化碳汽化模块连接。
[0018]与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:根据本专利技术的一个方式,通过建立钢包底吹二氧化碳的BP神经网络,能够实时调整二氧化碳参数,最终优化冶炼效果,使得钢包底吹满足冶炼任务要求。
[0019]根据本专利技术的一个方式,基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼系统采用5G数字技术作为信息传递方式,可以极大减少冶炼过程中的信息传递时间,更加方便数字管理平台根据BP神经网络调整钢包底吹二氧化碳的数据,优化钢包底吹二氧化碳冶炼效果。
[0020]注意,这些效果的记载不妨碍其他效果的存在。本专利技术的一个方式并不一定必须具有所有上述效果。可以从说明书、附图、权利要求书等的记载显而易见地看出并抽出上述以外的效果。
附图说明
[0021]图1是本专利技术一实施方式的结构示意图。
[0022]图2是本专利技术一实施方式的汽化装置结构示意图。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1、数据收集:使用汽化装置将二氧化碳液体转化为二氧化碳气体,在钢包底吹二氧化碳,通过传感器收集二氧化碳数据和钢包冶炼工艺数据;步骤S2、数据预处理:将步骤S1收集到的二氧化碳数据与相应的钢包冶炼工艺数据进行联系标注,并分为训练集和测试集;步骤S3、模型建立:建立输入为二氧化碳数据、输出为钢包冶炼工艺数据的BP神经网络;步骤S4、模型优化:使用步骤S2的训练集对步骤S3建立的BP神经网络进行训练,并使用测试集对BP神经网络进行测试,直到BP神经网络结果符合测试集,得到优化后的BP神经网络;步骤S5、冶炼优化:在钢包底吹二氧化碳,通过传感器收集二氧化碳数据并通过5G模块将二氧化碳数据输入至步骤S4优化后的BP神经网络,若BP神经网络输出的钢包冶炼工艺数据不符合冶炼条件,则调整钢包底吹二氧化碳的数据,直到BP神经网络输出的钢包冶炼工艺数据符合冶炼条件,进行钢包冶炼。2.根据权利要求1所述的基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法,其特征在于,所述步骤S1二氧化碳数据信息包括二氧化碳气体压力、二氧化碳气体流量和汽化装置汽化能力。3.根据权利要求2所述的基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法,其特征在于,所述汽化装置汽化能力为:y=a+bx

w其中:y为汽化装置汽化能力,单位为Nm3/h;a为压力影响无量纲因子;b为液体CO2流量影响无量纲因子;x为二氧化碳汽化量,单位为NL/min;w为压力及流量的经验修正系数,范围为0

1050。4.根据权利要求1所述的基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法,其特征在于,步骤S1所述钢包冶炼工艺数据信息包括钢液温度和钢液成分。5.根据权利要求1所述的基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法,其特征在于,所述步骤S3的BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层;所述二氧化碳数据输入至输入层,二氧化碳数据通过隐含层作用于输出节点,经过非线性变换,产生钢包冶炼工艺数据由输出层输出。6.根据权利要求1所述的基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法,其特征在于,所述在钢包底吹二氧化碳时需要钢液面产生波动且不能产生管状流或喷溅。7.根据权利要求1所述的基于5G技术的钢包底吹二氧化碳冶炼方法,其特征在于,所述步骤S4模型优化时BP神经网络输出结果与测试集误差小于3%视为符合测...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈立峰蒋鹏张华李强刚李孝攀夏建刚卢浩周乐乐田飞
申请(专利权)人:江苏永钢集团有限公司
类型:发明
国别省市:

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