文/黃金 (東北農業大學)
隨著鋼鐵行業中高附加值鋼種產量的不斷提高,如何通過歷史數據對脫氧合金化環節建立數學模型,在線預測并優化投入合金的種類及數量,在保證鋼水質量的同時最大限度地降低合金鋼的生產成本,是各大鋼鐵企業提高競爭力所要解決的重要問題。
問題背景:
煉鋼過程中的脫氧合金化是鋼鐵冶煉中的重要工藝環節。對于不同的鋼種在熔煉結束時,需加入不同量、不同種類的合金,以使其所含合金元素達標,最終使得成品鋼在某些物理性能上達到特定要求。隨著鋼鐵行業中高附加值鋼種產量的不斷提高,如何通過歷史數據對脫氧合金化環節建立數學模型,在線預測并優化投入合金的種類及數量,在保證鋼水質量的同時最大限度地降低合金鋼的生產成本,是各大鋼鐵企業提高競爭力所要解決的重要問題。我們要通過計算合金料中幾個主要元素的合金收得率從而實現對煉鋼成本的控制,通過合金收得率公式計算 C、Mn兩個元素的合金收得率并分析影響合金收得率的主要因素,我們通過主成分分析法對合金收得率的影響因素進行建模分析,從而確定主要的影響因素。
(1)假設加入的合金元素在鋼液中快速融化、且均勻分布。
(2)假設忽略合金材料中帶入鋼液的中的雜質,如Si02、AL203等。

根據合金收得率公式與數據,將 C、Mn 連鑄正樣與轉爐終點、鋼水凈重以及相應的合金料數據代入到公式當中即可求出兩種元素的歷史收得率。
經過樣本數據與公式計算得表1。

表1
我們將表1中C、Mn收得率平均計算得:C 的歷史收得率=62.63%,Mn的歷史收得率=59.80%

模型分析與建立:
鋼水脫氧合金化過程中合金收得率受合金元素加入量百分比、所煉鋼種、合金加種類、數量順序、重點碳及操作素等多種因素影響。但由于多種復雜因素難以采用顯性表達式確定公式求得合金收得率,因此我們將采用主成分分析法,通過主成分分析法可以起到降低合金收得率維度的作用,把多個指標合成為少數幾個相互無關的綜合指標。本文在運用Matlab軟件的基礎上采用主成分分析法建立分析模型,這種方法對比其他方法,在引進多方面變量的同時將復雜因素歸結為幾個主成分,使問題簡單清晰化,從而得到更加科學有效的數據信息和結論。
模型如下;

對樣本數據進行KMO和Bartlett檢驗,所得數據如下:

分析建議:主成分分析探索定量數據可以濃縮為幾個方面,通常用于權重計算;
第一:分析KMO值;如果此值高于0.8,則說明非常適合進行分析;如果此值介于0.7~0.8之間,則說明比較適合進行分析;如果此值介于0.6~0.7,則說明可以進行分析;如果此值小于0.6,說明不適合進行分析;第二:如果Bartlett檢驗對應P值小于0.05,說明適合進行主成分分析;第三:如果僅兩個分析項,則KMO均為0.5。
通過對合金收得率影響因素的主成分分析當中,我們可以看出,合金元素的損失途徑主要有3種:合金元素殘留于渣中、由于電弧放電產生的高溫使合金元素升華。其中合金元素被氧化是主要的損失途徑。并且我們認為溶解氧含量、溫度、碳含量、錳、硫、磷含量等均影響合金的收得率鋼種與硅錳面包含多數信息成為我們研究因素中的主要因素,是我們在生產過程應當重視的主要因素。