LF炉钢水终点硫含量预报模型的研究分析

刘雪飞

（唐钢国际工程技术有限公司 自控事业部，河北 唐山 063000）

钢水脱硫是LF精炼过程的一项重要任务，硫含量的控制工作是否做到位直接决定炼钢厂的炼钢质量。与钢水中其他合金元素的控制相比，硫的控制持续时间长，硫在钢水中长时间存在增加了脱硫控制工作的难度，所以，LF精炼中脱硫处理工作至关重要。为此我们设计一种LF精炼脱硫预测模型，该模型能够对钢水脱硫情况进行精准预测，打破了脱硫检测技术壁垒，为钢水脱硫工作的精细化作业提供了有利的支持，从而提高其终点控制精度、降低精炼过程的处理成本。

为解决LF炉钢水脱硫情况在线检测困难问题，文章对传统的LF精炼过程中钢水脱硫含量在线预报进行初步研究，以此 为基础，构建了脱硫含量预报模型，对硫含量终点控制过程的优化设计问题进行了分析，提出了一种新的终点硫含量混合预报模型。并以唐钢炼钢厂的数据为依托，进行仿真实验。

1 传统的硫含量机理预报模型

1.1 LF脱硫过程的定义

LF脱硫全过程大致可以分为：钢水中的含硫物质与钢渣发生反应积聚形成含硫化合物，而此类反应形成的化合物不易荣誉钢水，但容易被钢液上层的熔渣吸附，熔渣吸附含硫化合物也可达到脱硫效果，脱硫反应表达式如下：

在LF生产过程中，造渣和吹氩是进行硫含量控制的主要冶炼手段，图1为脱硫过程示意图。

由图1可以看出，在钢水液面上侧造渣，反应石灰和钢水中的S发生反应生成多种硫化物，这时，需要伴随钢包底吹氩气，通过大量的底吹搅拌，将造渣料卷进钢水中，增加反应的界面。可见，脱硫的深度和速度，与造渣料的量、底吹强度、卷渣程度、造渣料力度均有关系。同时，通过电极对钢水加热，加速固态造渣料快速熔化，并保证化学反应快速发生的温度范围。因此，脱硫反应是由热力学和动力学两个条件制约的。

1.2 机理预报模型的简介

传统的硫含量机理预报模型是以钢水脱硫的动力学与热力学反应原理所构建而成的，这一模型最大的有点为可以实现钢精炼泛化，对脱硫情况进行实施预报[2]。图2所示为机理预报模型的原理图。

因钢水脱硫反应的非线性，这与精炼作业中所使用的不同钢种有一定的关联性，所以也就导致脱硫数据预测十分困难。

2 LF钢水硫含量混合预报模型

为了保证LF精炼中钢水脱硫含量预测数据的精准化，文章采用了一种具有串联功能的混合预报模型，该模型可用于硫含量的实时预报，可以快速自适应预报模型中无法确定的数据，提升预测精度[3]。

2.1 混合预报模型原理

混合预报模型在原有的机理预报模型基础上增加了参数估计器，即用来估计机理模型中的未知参数。

从图3中可知，目前存在的三种硫容量模型都是借助数据融合算法得以实现，我们选用最优硫容量预报模型，图中，分别表示光学碱度模型、KTH模型和IMCT模型的硫容量估计值，热力学模型ftm表示稳态硫含量计算模型，动力学模型ftm则为硫含量动态计算模型[4]。

图3 硫含量混合预报模型原理图

以现有三种硫容量模型为基础，采用如下的融合策略来建立硫容量估算模型，如式（2）。

式中，W1,W2,W3为待确定的融合系数，为了保证学习的合理性，通常令 Wi＞0（i=1,2,3），且满足约束条件 W1+W2+W3=1。从而确定这些未知系数就是实现图中所示的混合预报模型的根本。

这样就将以上的混合预报模型的不确定数据求解问题转变为如公式（3）的代价函数问题，对所得的钢水脱硫数据进行有效筛选，混合预报模型的输出数值与学习样本的脱硫含量值相似。

可以看出，运用混合预报模型能够有效解决硫含量估算过程。本文采用Matlab最优化工具箱自带的求解线性规划问题的函数进行求解[5]。

经研究可知，此混合预报模型构建方式在预报钢水脱硫数值时展现出了良好的预测能力。

3 对混合预报模型进行实验验证

本次实验在唐钢炼钢厂精炼车间进行，收集一定部分钢水脱硫样本数据，将选取数据输入混合预报模型中，检验预测性能。实验过程中共收集了300炉精炼预报数据，抽取200组用于训练，其余的100组数据进行预测研究。为了验证本次设计的模型的最优性能，将本文模型与传统的机理预测模型进行了比较。

下图4和图5所示为上述两种预报模型对LF精炼终点硫含量的预测结果，其对应的统计结果列于表1。

图4 机理预报模型

图5 本文混合预报模型

表1 三个预报模型预测结果统计值

从上述两图和表1所示的仿真结果可以看出，本文的混合预报模型与传统的机理预报模型相比，具有更高的硫含量预报精度。相比于传统的预报模型，本文的混合预报模型由于充分结合了机理模型和智能方法的优势，显著提高了预测性能。

4 结语

为了解决实际精炼过程中LF钢水硫含量的预报问题，提出了利用串联结构的混合建模方法建立硫含量的预报模型，该模型由简化的机理模型和基于智能方法的未知参数估计模型组成，提高了混合预报模型的预测精度。并以唐钢炼钢厂精炼车间为例，进行仿真实验，从仿真结果可以看出，该模型具有更高的硫含量预报精度，显著提高了预测性能，产生了良好的经济效益。之后，将通过更多的试验来逐步地完善该模型，争取早日将此LF炉钢水终点硫含量预报模型应用到炼钢的项目中去。