[发明专利]转炉炼钢终点预测方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及炼钢自动化控制领域，更具体地说，涉及一种转炉炼钢终点预测方法和系统。

背景技术

转炉炼钢中炼钢终点控制是转炉炼钢的关键技术之一，而转炉炼钢产钢量占总产钢量的80％以上。在大中型重点钢铁企业转炉钢产量占主导地位，因此提高完善转炉炼钢的生产能力与控制水平一直受到人们的重视。转炉炼钢是十分复杂的冶金反应过程，影响因素很多。为了实现转炉冶炼过程的自动控制，国内外开发了许多检测技术，常用的方法主要有人工经验法、化学分析法、静态终点控制、副枪法、炉气分析法等。

在实际生产和理论研究中发现：人工经验控制炼钢终点，这和现场工人的经验及工作状态有着密切的关系，具有终点命中率低，工人劳动强度大，喷溅率高，生产稳定性差等问题；采用静态终点控制系统，其命中率仍达不到自动化炼钢需求，且控制过程不能进行在线跟踪实时修正；虽然炉气分析仪和副枪等装置较之人工经验控制和静态控制方法有更好的终点预测精度，但是由于这些设备存在着造价昂贵，维护困难，尺寸大等一些问题，日前仅在一些大型钢厂所使用；化学分析法，其测量时间远远不能满足冶炼过程控制的实时性要求，且在取样时存在喷溅的事故；

因此，建立以提高转炉一次倒炉的合格率为目标的转炉终点控制模型，研究一种低成本、简单可靠、能够适应炼钢现场恶劣环境的转炉炼钢终点预测方法，是国内外炼钢领域技术人员亟待解决的难题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种转炉炼钢终点预测方法和系统，以实现提高控制精度和命中率，提高转炉生产效率、产品质量的目的。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种转炉炼钢终点预测方法，包括：

采集转炉炼钢中的当前生产参数信息及转炉炉口当前的火焰信息，所述生产参数信息包括铁水的重量、铁水的温度、碳含量、氧枪吹氧时间和吹氧量，所述炉口火焰信息包括光强特征值、火焰温度和火焰图像特征值；

将所述铁水的重量、铁水的温度、碳含量、氧枪吹氧时间、吹氧量、光强特征值和火焰图像特征值作为自变量；

利用所述自变量构成训练样本；

创建神经网络，利用所述训练样本对创建的神经网络进行训练；

利用训练终止后得到的神经网络，根据所述自变量对转炉炼钢终点进行预测得到预测结果，所述转炉炼钢终点包括终点时间、碳含量和钢水温度，所述预测结果包括终点时间预测结果、碳含量预测结果和钢水温度预测结果。

一种转炉炼钢终点预测系统，包括采集单元和神经网络创建及训练单元，其中：

所述采集单元，用于采集转炉炼钢中的当前生产参数信息及当前炉口火焰信息，所述生产参数信息包括铁水的重量、铁水的温度、碳含量、氧枪吹氧时间和吹氧量，所述炉口火焰信息包括光强特征值、火焰温度和火焰图像特征值，将所述铁水的重量、铁水的温度、碳含量、氧枪吹氧时间、吹氧量、光强特征值和火焰图像特征值作为自变量；

所述神经网络创建及训练单元，创建神经网络，利用所述自变量构成的训练样本对创建的神经网络进行训练，得到训练终止后得到的神经网络；

所述训练终止后得到的神经网络，用于根据所述自变量对转炉炼钢终点进行预测得到预测结果，所述转炉炼钢终点包括终点时间、碳含量和钢水温度，所述预测结果包括终点时间预测结果、碳含量预测结果和钢水温度预测结果。

可见，采用本发明实施例提供的技术方案，通过实时获取转炉生产信息及转炉炉口的火焰信息，来实时预测转炉炼钢的终点。本发明实施例提供的技术方案是建立在对人脑神经网络的基本认识基础之上的，可以在线实时精确的分析炼钢终点的时间、钢水的温度和碳含量，因此可以避开过去那对炼钢过程深层规律无止境的探求，转而模拟人脑等因素来处理实际吹炼过程，以事实和数据作根据，来实现对过程的精确控制，从而提高转炉炼钢的自动化水平、生产效率，降低成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的转炉炼钢终点预测方法流程图；

图2为本发明实施例提供的转炉炼钢终点预测方法另一流程图；

图3为本发明实施例提供优化流程图；

图4为本发明实施例提供的转炉炼钢终点预测方法又一流程图；

图5为本发明实施例提供的转炉炼钢终点预测方法又一流程图；