第一章 概述

1.1 转炉炼钢简介[1,2,3]

钢铁是现代工业的脊梁。一个国家的钢材产量、质量与品种，直接反映了其工业化水平。

我国连续多年钢产量突破1亿吨，稳居世界钢铁大国之列。但作为发展中国家，废钢资源相对匮乏。因此，钢产量的飙升很大程度上依赖于转炉炼钢技术的不断突破。1983年，全国转炉炼钢会议将氧气顶吹转炉的静态与动态控制列为国家重点科研项目，这项技术自此快速发展。

氧气顶吹转炉炼钢设备图

转炉炼钢并非一蹴而就。1856年，英国人亨利·贝塞麦发明了酸性底吹转炉，首次实现了液态钢的规模化生产。随后，平炉炼钢法问世，解决了废钢炼钢的难题。二战后，工业制氧成本大幅下降，使氧气炼钢成为可能。1952年和1953年，奥地利的林茨厂和多纳维茨厂率先实现了氧气顶吹转炉工艺，即后来著名的LD炼钢法。与此同时，电弧炉在德国诞生。如今，钢铁工业的完整链条是从炼铁到轧钢，而氧气顶吹转炉已成为全球主流炼钢方法。

1.2 转炉炼钢自动化技术

转炉炼钢过程复杂，具有高温、反应快、周期短的特点，影响因素众多。它是一个多相、多变量、反应复杂的系统。其核心任务很明确：

• 一是将铁水中的碳大部分转化为气体CO吹走。
• 二是通过放热反应，将钢水加热到目标温度。

现实情况是，国内许多炼钢厂仍依赖操作人员经验。但操作水平参差不齐，工况变化频繁，检测手段落后，难以实现规范化、标准化。如今，冶炼钢种日益增多，对钢水质量要求更高，原材料波动大，仅凭经验已难以满足需求。

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计算机的优势在此凸显。它能在极短时间内，对各种参数进行快速、高效的计算和处理，精准控制冶炼过程和钢水终点。实践证明，计算机控制不仅能显著改善钢水质量、实现特种钢冶炼，还能提高效率、降低消耗、改善劳动条件。计算机技术在钢铁生产中的应用水平，已成为衡量企业现代化程度的重要标尺。自20世纪60年代美国Jones&Laughlin钢铁公司开发出转炉静态控制模型，转炉炼钢自动控制时代正式开启。到90年代，日本学者成功实现了转炉的全自动吹炼。

目前，计算机控制主要分为两种：静态控制和动态控制。从长远看，动态控制是发展方向。但当前测试手段尚无法对温度和碳含量进行可靠的连续测量，无法将信息及时、准确地反馈给计算机。因此，绝大多数工厂的现实选择是先从静态控制做起。

1.2.1 静态控制

静态控制是一种“计划性”控制。它基于已知的原料条件、目标钢种的成分和温度，利用物料平衡和热平衡原理，结合统计分析和操作经验，预先计算出铁水、废钢、冷却剂、辅料和吹氧量。随后，按此“配方”装料、吹炼，过程中基本不做修正。

回顾静态控制的发展，主流模型可归纳为以下几类：

• 理论模型：通过对冶炼过程参数的分析和假设，进行热平衡计算，得出装料模型。由于炼钢过程复杂，许多反应机理尚不明确，纯理论模型应用困难。现实中多为半机理半经验模型，如芬兰罗德洛基公司的模型，基于物理化学定律进行实时计算，装料部分基于物质和能量平衡。
• 经验模型（增量模型）：武汉第一炼钢厂采用此模型，由矿石量增量和供氧量增量两个方程组成，运行稳定。南京科技大学为宝钢研制的系统、梅山炼钢厂也采用增量模型，并加入自学习功能，效果良好。
• 统计模型：东北工学院通过机理和复合回归分析，建立了终点温度和含碳量的预报模型。首钢技术中心通过分析大量数据，建立了供氧量、钢铁料消耗、终点温度等统计方程。当影响因素多、变量相互制约时，统计模型能抓住关键因素，对生产有指导意义。
• 人工神经网络模型：该模型发展迅速。国内外学者均用它解决静态控制问题。例如，钢铁研究总院开发了基于双输出人工神经网络的碳温控制模型。由于回归模型实时性和精度有限，而人工神经网络在处理非线性动态系统方面具有天然优势，容错性强，能取得更好的预报效果。

1.2.2 动态控制

动态控制与静态控制不同。它在吹炼前完成装料计算后，在吹炼过程中“边吹边看”。借助副枪等工具，实时监测钢液的温度、成分、废气信息，对终点进行预测和判断，动态调整吹炼参数，最终达到目标。相比静态控制，动态控制适应性更强、精度更高，能实现“最佳控制”。其关键在于能否快速、准确、连续地获取熔池的温度和碳含量这两个核心参数。

1.3 转炉吹炼过程控制系统的发展过程

自1959年美国Jones&Laughlin公司首次用计算机控制转炉，世界各国的研究从未停歇。转炉吹炼控制系统的发展，大致经历了三个阶段。

1.3.1 离线（在线）开环静态控制

这是最基础的控制形式。计算机根据静态模型，计算出石灰、铁矿石、吹氧量等。吹炼时，计算机按固定模式控制枪位、加料和供氧。由于模型固定，不利用过程信息进行修正，属于开环控制，因此也称为“开环静态控制”。

1.3.2 在线闭环动态控制

在静态控制基础上，引入直接测试（副枪法）或间接测试（质谱法）等手段。吹炼过程中，无需倒炉或中断吹炼，即可自动监测钢水成分和温度，并将信息反馈给计算机构成闭环。系统对静态控制曲线进行动态校正，从而大幅提高终点碳、温度的控制命中率。

美国Jones&Laughlin公司在静态控制成功后，率先研究动态控制，采用轨道修正法。1970年，伯利恒钢厂在270吨转炉上配合副枪实现了终点控制。日本鹿岛厂从1982年开始应用基于副枪的终点控制系统，并在1992年开发了由动态模型和反馈计算模型组成的新系统。国内，鞍钢第三炼钢厂引进了奥钢联的系统，实现了75%的终点碳温命中率。东北工学院也研究了转炉后期动态模型，提出了用二维线性状态方程描述脱碳率和升温速度。

1.3.3 智能、集成、复合控制

这是当前和未来的发展方向。日本住友公司鹿岛厂开发了具有参数自整定功能的终点控制系统，通过分析炉气成分来调整模型。近年来，随着数据采集精度的提高和人工智能技术的成熟，欧美和日本的炼钢过程控制已达到前所未有的高水平。

在国内，宝钢是先行者。从1985年引进日本动态模型效果不佳，到第二炼钢厂基于神经网络和数据库开发新模型取得成功，再到引入专家系统，开发出“宝钢转炉吹炼控制模拟在线专家系统”，始终走在行业前列。上海大学、钢铁研究总院等单位也都在研究终点锰磷的动态控制和终点预报。如今，武钢、首钢等钢厂也已推广了人工智能静态控制自动化炼钢工艺。

1.4 研究方案

1.4.1 本选题研究的主要内容

氧气顶吹转炉炼钢终点控制的核心，是控制冷却剂和吹氧量，同时命中两个目标：期望的碳含量（约0.045%）和期望的钢水温度（约1670°C）。

目前，国内除宝钢、首钢、武钢等少数企业采用动态控制外，大多数冶炼厂水平较低。受限于资金和技术，我国绝大多数转炉厂采用100吨以下的中型、小型转炉，难以安装副枪实现动态控制。因此，静态控制成为一个现实且重要的选择。

静态控制意义重大：

• 投资省，适合中小型转炉。
• 静态模型是动态控制的基础，研究好静态模型能为未来升级动态控制铺路。
• 与人工经验相比，静态控制能有效利用初始条件进行定量计算，提高终点命中率。

基于以上考虑，本研究的主要内容是转炉炼钢终点静态控制，并计划在TT集团炼钢厂进行推广应用，为将来安装副枪、实现动态控制打下基础、积累经验。

1.4.2 本论文的组织安排

概述部分回顾了氧气顶吹转炉炼钢控制技术的全貌，并结合TT集团炼钢厂的实际条件，明确了其终点控制模型的研究方向。第二章将详细介绍TT集团炼钢厂的技术工艺，为后续建模工作提供坚实的工艺理论基础。

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接下来，我们将以冶金基础理论为起点，结合TT集团炼钢厂的大量生产数据和现场经验，通过理论推导和统计分析，找出各变量之间的关系。我们将重点建立两个模型：

• 静态控制理论模型：包含控制终点碳含量的总吹氧量方程，以及控制终点温度的矿石量方程。
• 统计数学模型：反映终点碳含量和温度的回归关系。

最后，通过实验研究和多元逐步回归分析，对模型进行优化和现场检验修正，使其能够真正用于生产实践。

在研究的最终阶段，我们将利用BP人工神经网络，并结合部分专家规则，构建一个终点控制的人工神经网络模型。我们将使用TT集团炼钢厂的实际生产数据对网络进行系统学习和模拟预测。最终，深入分析可控参数、中间参数与终点碳温参数之间的定量和定性关系，构建出一个较完整的、可用于实际指导的终点控制人工神经网络模型。