一种废钢评级建库系统及方法与流程

本发明涉及炼钢用废钢的分类，特别是一种废钢评级建库系统及利用该系统进行废钢评级建库的方法。

背景技术：

废钢指的是钢铁厂生产过程中不能成为产品的钢铁废料，以及使用后报废的设备、构件中的钢铁材料。目前世界每年产生的废钢总量为3～4亿吨，约占钢总产量的45～50％，其中85～90％用作炼钢原料。此外，废钢中含有多种贵重合金元素，利用价值极高。

现阶段对废钢的利用方式主要是添加到电炉、转炉等传统炼钢工序中，对熔化后的废钢进行成分调节，将有害元素和无关元素进行烧损和去除，使成品钢材成分稳定，性能正常。然而由于对废钢不进行分类及合理布料，使得废钢中大量有益合金元素被烧损，而不能回收，使冶炼成本提高，炉体受损增大。

目前，我国大多数炼钢企业缺乏完善的废钢评级系统，通常采用人工对进厂的废钢进行经验评级，受人为因素影响，评级准确性低，影响企业的整体经济效益。

cn107323975a专利文献公开了一种废钢运输工艺，该工艺采用分类堆存废钢、称量废钢及输送废钢三个步骤完成整个废钢的输送。该方法没有给出如何对废钢进行合理有效分类，而废钢分类是整个废钢利用最重要的部分，只有对废钢进行科学的分类，才能准确的进行废钢的布料入炉，提高钢材的质量。

cn107290033a专利文献公开了一种废钢的计量方法。该方法通过自动完成废钢称重指令，并发送到行车的车载终端，操作人员根据车载终端实时显示的各种类废钢情况进行加料操作，实行废钢的精确计量分类。该方法仅通过对废钢质量的实时监控完成建库，未对废钢的成分进行分类。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种废钢评级建库系统及方法，以解决上述现有技术存在的技术问题。

本发明提供的废钢评级建库系统，包括废钢评级单元和废钢建库单元；

所述废钢评级单元包括单梁起重机a、吊具、卸钢坑、滑轨、滑轮和机械臂；所述单梁起重机a的吊钩连接所述吊具，所述吊具由抓钩、称重仪和激光轮廓传感器组成，称重仪的上端连接单梁起重机a的吊钩，下端连接四个抓钩，抓钩上安装激光轮廓传感器；所述单梁起重机a横跨于运料车停车位和所述卸钢坑之间，可使吊具在运料车停车位与卸钢坑之间往返运行；所述卸钢坑为一个圆形下沉式槽坑，所述滑轨位于卸钢坑外侧；所述机械臂包括支撑杆、铰链、伸缩杆、角磨机和反射式光纤传感器；所述支撑杆和伸缩杆由铰链连接，角磨机和反射式光纤传感器安装在伸缩杆的末端，其中反射式光纤传感器在角磨机的正前方；所述机械臂安装在滑轨上，通过底部的所述滑轮使其在滑轨上移动；

所述建库单元包括单梁起重机b、电磁吸盘、料场、储钢槽、地秤和计算机；所述单梁起重机b的吊钩与所述电磁吸盘连接；所述单梁起重机b横跨于所述卸钢坑与料场之间，所述料场内设有若干个储钢槽，所述储钢槽为圆形半地下容器，储钢槽的底部设置所述地秤，所述地秤与计算机相连接。

作为优选，所述卸钢坑直径为8～10m，其坑底低于地面0.5m，坑壁和坑底采用钢板包裹。

作为优选，所述滑轨的半径大于所述卸钢坑的半径0.5m。

作为优选，所述储钢槽的直径为4～5m，槽底低于地面0.5m。

利用上述废钢评级建库系统进行废钢评级建库的方法，包括以下顺序的步骤：

步骤1、废钢质量测量

使运料车停放在指定停车位，将单梁起重机a移动到运料车的上部，吊具的抓钩叼起运料车上的一整捆废钢，称重仪将测量的数据传入处理器，测量出该捆废钢的质量；

步骤2、废钢体积测量

激光轮廓传感器打出一条激光线到废钢的表面，激光线与废钢表面交于一条轮廓线，并由ccd原件提出来，经过算法处理获得废钢的轮廓尺寸，由计算机计算出该捆废钢的体积；

步骤3、废钢成分检测

结合废钢的质量和体积，计算得到废钢的密度，根据重废、轻废以及车屑的密度定义范围(分别为≥7.00kg/m³、5.50～7.00kg/m³和＜5.5kg/m³)对该捆废钢进行初步分类；然后由吊具的抓钩将完成初步分类的该捆废钢叼到卸钢槽的中央，使机械臂的支撑杆通过滑轮的带动在滑轨上运动，铰链开始旋转，伸缩弹簧开始伸缩，带动角磨机在废钢表面多处进行随机切割打磨，产生火花，平均每0.16m²的表面积切割打磨一次，位于正前方的反射式光纤传感器对火焰传来的光强度进行a/d转换，形成一组数据，通过计算机处理系统进行精细区间划分，根据火焰的光强落在划分的区间范围判断其相应的颜色，并与设定好的颜色对比卡进行比对，得出废钢所含合金元素种类和含量，由此获得该捆废钢的基本成分并传入计算机，计算机根据该捆废钢的成分种类对该捆废钢进行参数信息标注；

步骤4、废钢分类入槽

将单梁起重机b移动到卸钢槽的上部，由电磁吸盘叼起已标注参数信息的废钢运至料场中的一个储钢槽，将该储钢槽与该捆废钢的参数信息绑定，由储钢槽中的地秤测出废钢的质量数据，对该储钢槽的废钢质量数据进行更新，并录入计算机；

步骤5、建立废钢品种和质量数据库

重复以上步骤，对下一捆废钢进行评级和分类入槽；将所有废钢逐捆进行评级和分类入槽后，即建成整个料场的废钢品种和质量数据库。

本发明的有益效果：

本发明通过对废钢的质量获取、尺寸估算和成分检测判定废钢的品种，然后采用储钢槽对废钢进行分类堆放，并建立废钢数据库，用于智能化废钢布料，从而可提高废钢鉴别的准确性，减少合金元素的烧损，提高废钢的收得率，提高钢材的质量，降低冶炼成本。

附图说明

图1为本发明废钢评级建库系的统流程图；

图2为本发明废钢评级建库系统的结构和布局示意图；

图3为图2中吊具的示意图；

图4为图2中机械臂的示意图。

图中：1-单梁起重机a、2-吊具、21-称重仪、22-抓钩、23-激光轮廓传感器、3-卸钢坑、4-滑轨、5-滑轮、6-机械臂、61-支撑杆、62-铰链、63-伸缩杆、64-角磨机、65-反射式光纤传感器、7-单梁起重机b、8-料场、9-储钢槽、10-地秤、11-计算机、12-电磁吸盘。

具体实施方案

下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。

本实施例为某炼钢厂利用本发明废钢评级建库系统进行废钢电弧炉冶炼的实例。

如图1所示，废钢评级建库系统包括废钢评级单元和废钢建库单元，其中废钢评级单元包括废钢质量测量、废钢体积测量和废钢成分检测等流程；废钢建库单元包括废钢分类入槽、废钢槽收支记录和建立料场废钢数据库等流程。

结合图2，所述废钢评级单元由单梁起重机a1、吊具2、卸钢坑3、滑轨4、滑轮5和机械臂6组成；所述单梁起重机a的吊钩连接所述吊具，所述吊具如图3所示，由抓钩22、称重仪21和激光轮廓传感器23(采用同舟兴业th2-l1600型)组成，称重仪的上端连接单梁起重机a的吊钩，下端连接四个抓钩22，抓钩上安装激光轮廓传感器23；所述单梁起重机a横跨于运料车停车位和所述卸钢坑之间，可使吊具在运料车停车位与卸钢坑之间往返运行；所述卸钢坑为一个圆形下沉式槽坑，卸钢坑的直径为8.5m，坑底低于地面0.5m，坑壁和坑底采用钢板包裹；所述滑轨位于卸钢坑外侧，滑轨的半径大于所述卸钢坑的半径0.5m；所述机械臂6如图4所示，包括支撑杆61、铰链62、伸缩杆63、角磨机64和反射式光纤传感器65；所述支撑杆和伸缩杆由铰链连接，角磨机和反射式光纤传感器安装在伸缩杆的末端，其中反射式光纤传感器在角磨机的正前方；所述机械臂安装在滑轨上，通过底部的所述滑轮使其在滑轨上移动；

所述建库单元由单梁起重机b7、电磁吸盘12、料场8、储钢槽9、地秤10和计算机11组成；所述单梁起重机b的吊钩与所述电磁吸盘连接；所述单梁起重机b横跨于所述卸钢坑与料场之间，所述料场内设有若干个储钢槽，所述储钢槽为圆形半地下容器，其直径为4.2m，储钢槽的槽底低于地面0.5m，储钢槽的底部设置所述地秤，地秤与计算机相连接。

该钢厂利用上述废钢评级建库系统进行废钢电弧炉冶炼，按以下步骤进行：

步骤1、对外收购的废钢通过运料车运输到指定停车位，单梁起重机a移动到运料车上部。由吊具的抓钩叼起料车上的一捆废钢，称重仪测量的数据为3.923t，激光轮廓传感器对该捆废钢进行激光线扫面，估算所得体积为0.56m³，处理器计算可得该废钢的密度为7.01kg/m³，根据重废、轻废以及车屑的密度定义范围分别为≥7.00kg/m³、5.50～7.00kg/m³和＜5.5kg/m³，可将该捆废钢划分为重废。

步骤2、吊具的抓钩将该捆重废叼到卸钢槽中央，机械臂上的角磨机与反射式光纤传感器在该重废表面任意位置切割出火花，根据每0.16m²区域切割一次的规律对废钢表面切割多次。通过反射式光纤传感器对该重废切割火焰的颜色分析，综合得到该重废的基本成分是以fe元素为基体，存在mn、cr、ni、ti等合金元素，将成分信息标注在该重废上。

步骤3、单梁起重机b的电磁吸盘叼起该捆重废运往料场中已设定该成分的储钢槽，对该储钢槽地秤的质量数据进行更新，并传入计算机。

步骤4、重复步骤1、2、3，对下一捆废钢进行评级和分类入槽；将所有废钢逐捆进行评级和分类入槽，最终使料场中的多个废钢槽按重废、轻废及车屑等品种和废钢所含合金元素(包括mn、cr、ni、ti、si、mo、v、nb、al和b等)分类，建立一个较为细化的包括废钢种类、成分和质量的数据库。

利用该废钢数据库进行废钢电弧炉冶炼，按以下步骤操作：

1、配料计算：根据对出钢的钢水成分的要求，进行入炉配料计算；

2、智能取料：将配料要求输入废钢数据库，计算机调动运料车在废钢槽调取对应的废钢；

3、合理布料：先重废，后轻废和车屑，达到炉内布料下致密，上疏松。

采用废钢评级建库系统冶炼与采用传统废钢未分类冶炼的工艺参数对比结果见下表：

由表中数据可以看出，采用本发明废钢评级建库系统冶炼比采用传统废钢未分类冶炼，吨钢冶炼成本可降低31元，终点成分命中率可提高12.3％，冶炼周期减少9min，废钢收得率提高4.4％，合金元素收得率提高11.6％，技术经济效益明显。