鐵水脫硫控制模型的測試與實現

張麗榮,鄭 強

（山東鋼鐵股份有限公司萊蕪分公司自動化部,271104）

在鋼鐵冶金行業中，硫是大多數鋼種中的有害元素，對鋼的機械性能和表面質量等具有一定影響，控制硫的含量是冶煉高品質高附加值鋼種的先決條件。對比石灰基脫硫方法，鎂粒脫硫具有脫硫效果好、脫硫劑消耗量少、脫硫渣量少、鐵損少等優點，因此得到了廣泛應用。目前脫硫所采用的經驗系統較為簡單，計算得出的噴鎂量并不準確，造成了鎂粉的利用率低下，需要進行改進。然而，鐵水中的硫元素含量在生產過程中無法實時監測，為鐵水脫硫系統的改進造成了障礙，克服這一瓶頸問題，將為企業創造良好的經濟效益，并可以推廣至其它目標成分難以實時監控的冶煉系統之中，降低原材料消耗，提高產品精度。

1 前言

目前脫硫環節主要參數有：鐵水初始硫、鐵水目標硫、鐵水溫度、鐵水重量、噴吹速度、噴吹壓力、噴鎂量。其中鐵水初始硫與鐵水重量由數據采集系統傳至主控室，鐵水溫度和噴吹壓力由現場實時測定，噴吹速度人工設定，根據以上參數，由經驗系統計算得出所需要的噴鎂量，再以恒定的噴吹速度進行生產。通過對脫硫的工藝特點以及現有的資料進行分析，不同鐵水溫度、鐵水成分、噴鎂速度，脫硫效果并不相同，在脫硫過程中，鎂粒作為一種貴重金屬原料，其利用率卻一直較低。因此需要改進鐵水脫硫的控制系統，同時可根據系統參數變化，對噴鎂速度進行實時調節，以達到單位鎂粉脫硫的最優效果。

1.1 國內外研究現狀

目前對于脫硫工藝的鎂量計算數學模型已有相關研究，主要是從工藝出發，分析鐵水脫硫系統的物理及化學過程，研究影響鎂粉利用效率的因素，并采用改變脫硫劑成分，減少鎂粉體積等方法來達到節約成本的目的。但是因脫硫過程中，硫含量無法實時測定，傳統的經驗模型加固定速鎂噴吹的生產方式并沒有得到改進，因此本文研究的內容是建立一套鐵水脫硫系統的控制模型，而且根據該模型確定鎂粉脫硫效率的最優曲線，通過改變噴吹速度，來實現優化鎂粉利用率的目標。

1.2 研究方法

利用回歸統計的方法建立參數之間的回歸方程，分析參數間的相關度，及模型曲線的擬合效果，再通過西門子S7-400系統予以實現。

1.3 預期結果

建立鐵水脫硫模型，并把生產過程拆分為多個周期，根據控制系統確定每個周期內的最佳噴鎂速度，并可對每個周期結束時的鐵水硫含量作出預估。

2 技術路線

2.1 鎂粉脫硫工藝原理

鎂的熔點為651℃，沸點為1110℃，遠低于一般鐵水溫度，因此鎂進入鐵水后，將經歷溶化、氣化、溶解的過程。根據日本鋼鐵協會的統計，鎂蒸氣壓在不同壓強單位下的計算方法為：

其中P為鎂蒸氣壓，可以看出在一般鐵水溫度下（鐵水脫硫過程中的鐵水溫度約在1200℃以上），鎂蒸氣壓高達0.405-0.993MPa，如此高的蒸氣壓使鎂進入鐵水中立即氣化，以很快的氣化速度向外排除。鎂的溶解率只有0.0064%～0.0330%，因此在鐵水上升中，大量的鎂以氣體的方式與鐵水進行反應，僅有少量鎂粒溶解于鐵水中。

鎂粒在鐵水中的氣化溶解，因此鎂在鐵水中與硫的反應表現形式為：

因此根據以上分析，用鎂進行鐵水脫硫的反應包括以下幾個步驟：

(1)鎂在進入鐵液后氣化、溶解過程；

(2)鎂蒸氣氣泡與溶解的硫在鐵水與鎂氣泡界面處發生反應；

(3)溶解的鎂與溶解的硫均勻反應，在熔池中形成MgS；

(4)形成的MgS顆粒從鐵水中排除掉。

2.2 脫硫控制系統參數的選取

從以上的分析看出，鎂粉的脫硫是一個比較復雜的化學及熱動力學過程，相關的因素較多，難以從工藝上進行把握。因此需要將整體脫硫環節做為一個系統，建立模型，研究其輸入輸出間的關系。

首先利用現場采集的生產數據，提取可能影響鎂粉脫硫效率的參數，然后對其進行統計分析。主要數據包括鐵水含硫量，鐵水溫度，噴吹速度，噴吹時間，鐵水質量。

（1）鐵水含硫量

根據鐵水脫硫的生產數據統計，鐵水中的含硫量高低會影響脫硫過程中鎂粒的利用率，統計結果見表1。

表1 鐵水硫含量對鎂粒利用率的影響

從表內數據可以看出，鐵水中的硫含量越高，脫硫反應越易進行。鎂粉的利用效率越高。因此，鐵水的初始硫含量和鐵水的結果硫含量都是建立鐵水脫硫模型的重要變量。

（2）鐵水溫度

鐵水溫度對鎂粒脫硫效率的影響較為復雜。根據圖1中提供的實驗結果分析，相同的鐵水硫含量下，鐵水溫度越高，鐵水中需溶解平衡的鎂元素也越高，用于脫硫的鎂比例越小，鎂粉的脫硫效率逐漸下降。

圖1 鎂硫在不同鐵水溫度下的平衡

（3）噴吹時間與噴吹速度

采用同樣的方法，建立以噴吹速度和噴吹時間為自變量，鎂粉脫硫效率為因變量的模型，并擬合出曲面圖。可以直觀的看出三者之間的關系，但是實際生產過程中鐵水脫硫的噴吹速度會隸屬于一個區間之內，因此對噴吹速度的取值需要加以限制。

（4）鐵水重量

鐵水重量直接影響鎂粉用量的多少，同時決定了噴吹時間的長短，因此也會影響鎂粉脫硫效率的高低，因此也作為建立模型的所需變量。

（5）其他因素

除了上述主要因素外，很多生產過程中的其他因素也會影響鎂粒的脫硫效率，如噴槍插入鐵水的深度、噴槍口徑、鎂粉顆粒大小等等。但是就單一工位來說，這些參數近似為固定值，因此不再加以分析。

3 技術研究方案

脫硫噴吹優化的模型及算法利用現有的PLC系統予以實現，通過采集現場各設備的運行情況以及脫硫的各個主要參數，送入PLC內的模型進行處理，對噴吹速度進行實時的調節，然后通過以太網通訊，將設備的控制信號與控制變頻器進行通訊。上位機使用step7 V5.4進行控制程序編制，使用WINCC V6.2進行人機交互界面制作，界面主要內容包括鋼包號的輸入、手動噴吹速度、鐵水目標硫的選擇、以及對槍位、噴吹時間、鐵水重量、鐵水溫度的監控。

該模型建立的過程如下：將每爐鐵水目標硫、鐵水初始硫、鐵水重量、鐵水溫度、噴吹速度、噴吹時間等信息作為統計變量，把現場采集的變量值作為數據源，通過統計分析軟件SPSS輸入后進行處理，分析各變量間的相關度，選取合適的模型并加以驗證。

其中忽略鐵水脫硫過程中的溫降，再計算出每個樣本的單位鎂粉脫硫效率，建立以單位鎂粉脫硫效率為因變量的回歸方程。模型建立之后，在step7中建立一個功能塊，每周期進行計算，并對一定數值以下的單位鎂粉脫硫效率值進行過濾。同時組態噴鎂模型系統所用的畫面，其中不僅對各類變量進行監控，同時可以設定程序計算的周期長度、單位鎂粉脫硫效率的最小值還有鎂粉噴吹速度的范圍。

當鐵水進行脫硫時，因每個計算周期內的鐵水重量和鐵水溫度近似為恒定值，鎂粉的噴吹速度成為唯一影響鎂粉利用效率的因素，利用PLC使噴吹速度在其區間內進行實時調節，使鎂粉的使用效率保持在較高的水平上，以達到鎂粉優化利用的目的。

4 模型的測試

本測試通過對現場生產數據的采集，建立了大量的數據樣本，再進行回歸統計分析之后得到了鐵水脫硫的模型，進而建立其控制系統。該系統可以根據現場的生產情況，對鐵水中硫元素的含量進行實時預報，并通過鎂粉噴吹速度的調節予以實現。與國內外同類型的傳統生產方式相比，鎂粉利用率較高，且鐵水成分把握較好。

5 小結

系統運行以來，通過預測鐵水中硫元素含量，可以控制鎂粉噴吹量，減少了鎂粉消耗，提高了鐵水出站質量，減少后續的轉爐石灰消耗量；通過控制噴鎂速度，減少了鐵水噴濺。總之，該項目應用效果良好，改造難度低，費用少，適宜進行廣泛的推廣應用。

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