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25t转炉全过程温度控制模型探讨

25t转炉全过程温度控制模型探讨

点击数:7443 次   录入时间:03-04 11:44:18   整理:http://www.55dianzi.com   电工文摘
  摘要:通过对全连铸生产过程中监测,钢水浇铸温度是一个重要参数,对钢水过热度的控制是影响铸坯产量和质量的重要因素。当钢水过热度控制合适时,将促使铸坯的等轴晶区增长,铸坯组织结构致密,这样有利于减少铸坯中心偏析和疏松,从而使铸坯质量和产量最佳化。钢水过热度过低,会造成铸坯表面裂纹,严重时可造成浇铸中断而停产;当过热度高时,将迫使铸坯降低拉速来避免漏钢,使铸机产量下降,且会促使铸坯的柱状晶发展,这样会造成铸坯中心偏析和疏松。由于铸坯生产工艺流程长,环节多,过程温度控制难度大,最终造成中包钢水温度波动大,目标温度实现率低。为制订一个合理的浇铸温度,确保合适的过热度,直接采用现场实际数据,借助计算机,分步骤对其进行回归分析,建立全过程温度控制数学模型。
关键词:25t转炉 连铸 全过程温度控制模型

1 前言

    在全连铸生产过程中,钢水浇铸温度是一个重要参数,对钢水过热度的控制是影响铸坯产量和质量的重要因素。当钢水过热度控制合适时,将促使铸坯的等轴晶区增长,铸坯组织结构致密,这样有利于减少铸坯中心偏析和疏松,从而使铸坯质量和产量最佳化。钢水过热度过低,会造成铸坯表面裂纹,严重时可造成浇铸中断而停产;当过热度高时,将迫使铸坯降低拉速来避免漏钢,使铸机产量下降,且会促使铸坯的柱状晶发展,这样会造成铸坯中心偏析和疏松。由于铸坯生产工艺流程长,环节多,过程温度控制难度大,最终造成中包钢水温度波动大,目标温度实现率低。为制订一个合理的浇铸温度,确保合适的过热度,直接采用现场实际数据,借助计算机,分步骤对其进行回归分析,建立全过程温度控制数学模型。

2 全过程温度控制模型的建立

    本研究不考虑冶炼过程中的温度变化,以转炉最终温度为起点,以中包温度的平均值为终点,选取现场连续生产的788炉作为统计数据,分步骤进行回归分析。

    2.1 出钢到吹氩前钢水温降的数学模型

    影响出钢到吹氩前钢水温降的因素有:出钢温度、出钢时间、出钢量、钢包周转时间、钢包烘烤时间、硅铁加入量、锰铁(中碳锰铁:高碳锰铁为1:2)加入量、铝加入量(特殊钢种所加入合金不考虑),对以上参数建立回归方程:

    ΔT出钢温度=-759.13-0.1854X1-0.1063X2

    -0.0027X3-0.0016X4+0.4 94X5

    +0.0194X6-0.4999X7+2.2167X8

    式中X1——出钢量,t,t1=-0.3075;

    X2——烘包时间,min,t2=-0.6997;

    X3——钢包周转时间,min,t3=-0.2288;

    X4——硅铁加入量,kg,t4=-0.0942;

    X5——出钢终点温度,℃,t5=11.7125;

    X6——锰铁加入量,kg,t6=3.9695;

    X7——铝加入量,kg,t7=-3.8898;

    X8——出钢时间,min,t8=2.4376。

    回归方程显著性验证:

    根据显著性水平α为0.05、df 为∞,查t 分配表[1]得:

    t0.05/2=1.96

    因此:

    t1=-0.3075<t0.05/2=1.96未通过验证。

    同理:

    t2~t4<t0.05/2=1.96未通过验证。

    t5~t8>t0.05/2=1.96通过验证。

    因此,影响出钢到吹氩前钢水温降的主要因素是X5~X8项,重做回归方程得:

    ΔT 出钢温度=-771.6877+0.4966X5+0.0189X6-0.4867X7+2.2015X8 (1)

    验证值为:

    t5=11.9513,t6=8.1598

    t7=-4.2013,t8=2.453

    回归系数验证:

    t5~t8>t0.05/2=1.96

    通过t检验,所选自变量是影响出钢温降的主要因素。

    回归方程的显著性验证:

    计算机处理,F 为113.331,查表[1] 得:

    F0.05(4,∞)=2.37

    可知:

    F =113.331>F0.05(4,∞)=2.37

    回归方程检验效果明显,回归方程成立。

    2.2 吹氩前到大包到浇铸平台钢水温度数学模型

    影响大包到浇铸平台钢水温度的因素有:吹氩前温度、吹氩时间、吹氩后温度、钢包周转时间和烤包时间,以大包到浇铸平台温度作为因变量做回归方程:

    T到浇铸平台温度=418.682-0.8602X9+0.327X10+0.405X11+0.1429X12+0.006X13

    式中X9——吹氩时间,min,t9=2.1745;

    X10——吹氩前温度,℃,t10=4.5112;

    X11——吹氩后温度,℃,t11=7.794;

    X12——烤包时间,min,t12=1.071;

    X13——钢包周转时间,min,t13=0.59。

    回归系数验证:

    根据显著性水平α为0.05、df 为∞,查t 分配表[1]得:

    t0.05/2=1.96

    t12~t13<t0.05/2=1.96未通过验证。

    t9~t11>t0.05/2=1.96通过验证。

    因此,影响大包到浇铸平台钢水温度的主要因素是X9~X11项,重做回归方程得:

    T 到浇注平台温度=428.7147-0.6106X9+0.2693X10+0.4574X11 (2)

    回归系数验证,经计算:

    t9~t11>t0.05/2=1.96

    通过t 检验,所选自变量是主要影响因素。

    回归方程的显著性验证:

    计算机处理,F 为137.727,查表[1] 得:F0.05(3,∞)=2.6

    可知:

    F =137.727>F0.05(3,∞)=2.6

    回归方程检验效果明显,回归方程成立。

    2.3 大包到浇铸平台与中间包钢水温降数学模型

    影响ΔT中包温降的因素有:到浇铸平台温度、等浇铸时间、浇铸时间。以此三因素为自变量做回归方程如下:

    ΔT 中包温降=418.682-0.8602X14-0.327X15-1.293X16

    式中X14——钢水到浇铸平台温度,℃,t14=3.6024;

    X15——等浇铸时间,min,t15=-0.0715;

    X16——浇铸时间,min,t16=-2.0207。

    回归系数验证:

    根据显著性水平α为0.05、df 为∞,查t 分配表[1]得:

    t0.05/2=1.96

    t15<t0.05/2=1.96

    未通过验证。

    t14、t16>t0.05/2=1.96

    通过验证。

    因此,影响大包到浇铸平台与中间包钢水温降的主要因素是大包到浇铸平台温度和浇铸时间,重做回归方程得:

    ΔT 中包温降=-2547.373+1.666X14-1.292X16 (3)

    回归系数验证,经计算:

    t14、t16>t0.05/2=1.96

    通过t 检验,所选自变量是主要影响因素。

    回归方程的显著性验证:

    计算机处理,F 为6.923,查表[1]得:

    F0.05(2,∞)=3.0可知:

    F =6.923>F0.05(2,∞)=3.0

    回归方程检验效果明显,回归方程成立。

3 温度控制模型的验证

    3.1 出钢到吹氩前钢水温降的数学模型

    统计值:ΔT =58℃

    验证值:ΔT =59℃

    误差为1℃,方程(1)通过实际的检验。

    3.2 吹氩前到大包到浇铸平台钢水温度数学模型

    统计值:T到浇铸平台温度=1584℃

    验证值:T到浇铸平台温度=1582℃

    误差为2℃,方程(2)通过实际的检验。

    3.3 大包到浇铸平台与中间包钢水温降数学模型

    统计值:ΔT =54.8℃

    验证值:ΔT =54.75℃

    误差接近零,方程(3)通过实际的检验。

4 结语

    25t转炉全过程温度控制模型的建立,为真正贯彻以“连铸为中心”的方针生产开辟了一个新的途径。实践证明,通过控制模型中的影响因素,能使温度控制在目标温度之内,避免了废品的出现,提高了钢产品的质量。


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