LF爐鋼水終點硫含量預報模型的研究分析

劉雪飛

（唐鋼國際工程技術有限公司 自控事業部，河北 唐山 063000）

鋼水脫硫是LF精煉過程的一項重要任務，硫含量的控制工作是否做到位直接決定煉鋼廠的煉鋼質量。與鋼水中其他合金元素的控制相比，硫的控制持續時間長，硫在鋼水中長時間存在增加了脫硫控制工作的難度，所以，LF精煉中脫硫處理工作至關重要。為此我們設計一種LF精煉脫硫預測模型，該模型能夠對鋼水脫硫情況進行精準預測，打破了脫硫檢測技術壁壘，為鋼水脫硫工作的精細化作業提供了有利的支持，從而提高其終點控制精度、降低精煉過程的處理成本。

為解決LF爐鋼水脫硫情況在線檢測困難問題，文章對傳統的LF精煉過程中鋼水脫硫含量在線預報進行初步研究，以此 為基礎，構建了脫硫含量預報模型，對硫含量終點控制過程的優化設計問題進行了分析，提出了一種新的終點硫含量混合預報模型。并以唐鋼煉鋼廠的數據為依托，進行仿真實驗。

1 傳統的硫含量機理預報模型

1.1 LF脫硫過程的定義

LF脫硫全過程大致可以分為：鋼水中的含硫物質與鋼渣發生反應積聚形成含硫化合物，而此類反應形成的化合物不易榮譽鋼水，但容易被鋼液上層的熔渣吸附，熔渣吸附含硫化合物也可達到脫硫效果，脫硫反應表達式如下：

在LF生產過程中，造渣和吹氬是進行硫含量控制的主要冶煉手段，圖1為脫硫過程示意圖。

由圖1可以看出，在鋼水液面上側造渣，反應石灰和鋼水中的S發生反應生成多種硫化物，這時，需要伴隨鋼包底吹氬氣，通過大量的底吹攪拌，將造渣料卷進鋼水中，增加反應的界面?？梢?，脫硫的深度和速度，與造渣料的量、底吹強度、卷渣程度、造渣料力度均有關系。同時，通過電極對鋼水加熱，加速固態造渣料快速熔化，并保證化學反應快速發生的溫度范圍。因此，脫硫反應是由熱力學和動力學兩個條件制約的。

1.2 機理預報模型的簡介

傳統的硫含量機理預報模型是以鋼水脫硫的動力學與熱力學反應原理所構建而成的，這一模型最大的有點為可以實現鋼精煉泛化，對脫硫情況進行實施預報[2]。圖2所示為機理預報模型的原理圖。

因鋼水脫硫反應的非線性，這與精煉作業中所使用的不同鋼種有一定的關聯性，所以也就導致脫硫數據預測十分困難。

2 LF鋼水硫含量混合預報模型

為了保證LF精煉中鋼水脫硫含量預測數據的精準化，文章采用了一種具有串聯功能的混合預報模型，該模型可用于硫含量的實時預報，可以快速自適應預報模型中無法確定的數據，提升預測精度[3]。

2.1 混合預報模型原理

混合預報模型在原有的機理預報模型基礎上增加了參數估計器，即用來估計機理模型中的未知參數。

從圖3中可知，目前存在的三種硫容量模型都是借助數據融合算法得以實現，我們選用最優硫容量預報模型，圖中，分別表示光學堿度模型、KTH模型和IMCT模型的硫容量估計值，熱力學模型ftm表示穩態硫含量計算模型，動力學模型ftm則為硫含量動態計算模型[4]。

圖3 硫含量混合預報模型原理圖

以現有三種硫容量模型為基礎，采用如下的融合策略來建立硫容量估算模型，如式（2）。

式中，W1,W2,W3為待確定的融合系數，為了保證學習的合理性，通常令 Wi＞0（i=1,2,3），且滿足約束條件 W1+W2+W3=1。從而確定這些未知系數就是實現圖中所示的混合預報模型的根本。

這樣就將以上的混合預報模型的不確定數據求解問題轉變為如公式（3）的代價函數問題，對所得的鋼水脫硫數據進行有效篩選，混合預報模型的輸出數值與學習樣本的脫硫含量值相似。

可以看出，運用混合預報模型能夠有效解決硫含量估算過程。本文采用Matlab最優化工具箱自帶的求解線性規劃問題的函數進行求解[5]。

經研究可知，此混合預報模型構建方式在預報鋼水脫硫數值時展現出了良好的預測能力。

3 對混合預報模型進行實驗驗證

本次實驗在唐鋼煉鋼廠精煉車間進行，收集一定部分鋼水脫硫樣本數據，將選取數據輸入混合預報模型中，檢驗預測性能。實驗過程中共收集了300爐精煉預報數據，抽取200組用于訓練，其余的100組數據進行預測研究。為了驗證本次設計的模型的最優性能，將本文模型與傳統的機理預測模型進行了比較。

下圖4和圖5所示為上述兩種預報模型對LF精煉終點硫含量的預測結果，其對應的統計結果列于表1。

圖4 機理預報模型

圖5 本文混合預報模型

表1 三個預報模型預測結果統計值

從上述兩圖和表1所示的仿真結果可以看出，本文的混合預報模型與傳統的機理預報模型相比，具有更高的硫含量預報精度。相比于傳統的預報模型，本文的混合預報模型由于充分結合了機理模型和智能方法的優勢，顯著提高了預測性能。

4 結語

為了解決實際精煉過程中LF鋼水硫含量的預報問題，提出了利用串聯結構的混合建模方法建立硫含量的預報模型，該模型由簡化的機理模型和基于智能方法的未知參數估計模型組成，提高了混合預報模型的預測精度。并以唐鋼煉鋼廠精煉車間為例，進行仿真實驗，從仿真結果可以看出，該模型具有更高的硫含量預報精度，顯著提高了預測性能，產生了良好的經濟效益。之后，將通過更多的試驗來逐步地完善該模型，爭取早日將此LF爐鋼水終點硫含量預報模型應用到煉鋼的項目中去。