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1、第16卷第2期 钢铁研究学报Vol.16,No.22004年4月JOURNALOFIRONANDSTEELRESEARCHApr.2004·综合论述·电弧炉工艺模型及其应用现状刘 锟, 何 平, 刘 浏(钢铁研究总院冶金工艺研究所,北京100081)摘 要:通过分析目前国内外电弧炉冶炼工艺中常用的算法及模型的发展现状,得知我国电弧炉工艺模型的开发和应用状况与国外还有一定的差距。采用人工神经网络技术、基于炉气分析的电弧炉动态模型和采用迭代动态规划算法的优化模型将可能成为今后电弧炉工艺模型的发展方向。关键词:电弧
2、炉;工艺模型;应用现状中图分类号:TF748.4文献标识码:A文章编号:100120963(2004)0220001205TechnologyModelandItsApplicationStatusinEAFLIUKun,HEPing,LIULiu(CentralIronandSteelResearchInstitute,Beijing100081,China)Abstract:ThemajoralgorithmsanddevelopmentstatusoftechnologymodelinEAFwereintro
3、duced.TheresultsshowthatthelevelofdevelopmentandapplicationoftechnologymodelinEAFinChinaisnotrelativelygood,comparedtotheadvancedlevelabroad.InthefutureitmaybecomeadevelopmentdirectiontoadoptthesemodelssuchasthedynamicmodelsofEAFbasedonoff2gasanalysis,artifici
4、alneuralnetworksalgorithmandoptimalmodelswithiterativedynamicprogramming.Keywords:EAF;technologymodel;applicationstatus 电弧炉工艺模型是指导电弧炉(EAF)冶炼过程中工艺操作的控制依据,对提高电弧炉生产率、缩短1 主要算法冶炼时间,降低吨钢电耗和过程操作成本具有重大的意义。与转炉炼钢过程的控制模型相比,电弧炉 目前,电弧炉工艺模型的算法是在物料、能量平工艺控制的难点为:①废钢量大。炼钢原料中6
5、5%衡的衡算建模思想基础上实现的。主要可分为初等～100%为废钢,这些废钢往往是外购的,其成分是代数算法、线性规划算法、人工神经网络算法和迭代不可知的;②冶炼过程中化学能的比例高(占电弧炉动态规划算法。[1]总能量需求的30%～40%);③用氧量大。目111 初等代数算法3[2]前,电弧炉用氧量已达到每吨钢35～40m。为 初等代数算法采用初等代数的知识对电弧炉进解决这些问题,尝试用各种方法来建立电弧炉冶炼行物料、能量和化学平衡计算,以获得冶炼过程的一工艺过程控制模型。笔者详细阐述了国内外电弧炉些基本信息,如石灰
6、加入量、渣量、出钢量、吹氧量和[3～5]工艺模型采用的主要算法及模型的研究和应用情喷碳量等。况。112 线性规划算法作者简介:刘 锟(19782),男,硕士生;收稿日期:2003201208;修订日期:2003208210—1—2004年 钢 铁 研 究 学 报 第16卷 线性规划算法用于求解目标函数和约束条件都[11～13]网格节点达到最佳值。因此,其计算量大大是线性代数方程的优化问题。一般在满足约束条件减少,状态变量的个数(即维数)也不再成为动态
7、优的情况下,用单纯形法求解,使得目标函数达到最大化控制问题的瓶颈。或最小值。在电弧炉上主要应用于优化配料和补加[6～8]2 主要模型及其应用情况合金计算。113 人工神经网络算法211 静态控制模型 人工神经网络技术具有良好的非线性逼近能 静态控制模型以物料平衡、能量平衡和化学能力,能对过程进行自学习,提炼出过程经验特征,并平衡为基础,计算冶炼一定成分和重量的合格钢水在此基础上实现其预报功能和指导工艺操作的目所需的石灰加入量、废钢装入量、吹氧量、合金加入的,但它对历史数据的依赖性大,当数据波动很大、量、能量需求
8、量、能量损失量和能量供给量,并在冶周期性及重现性差时,预报和指导功能不理炼前预报冶炼终点温度和成分。国内关于电弧炉工[9,10]想。艺模型的研究并不多,且主要限于以物料平衡、能量 目前,应用较多的是有指导的BP误差反传算平衡和化学平衡为基础而建立的超高功率电弧炉炼法。该算法利用神经网络的自学习功能,避免了对[3,4]钢工艺过程静态模型,其模型框图如图1所示
