本发明一键式智能炼钢方法，属于智能炼钢
技术领域：
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背景技术：
：钢铁工业是国民经济的重要基础产业，我国又是世界上最大的钢材生产大国，随着后工业时代的来临，大量废钢的产生，使用该法可最大限度使用回收废钢。可以大量节约矿石、焦炭，减少碳排放和二氧化硫、氮氧化物污染。同时也节约了生产成本。由于钢铁工业面临一系列严峻的挑战，为了提升其核心竞争力和持续发展的后动力，需要解决好降低成本，提高质量和保护环境等问题。使用该法实现了计算机智能炼钢和原料经济型、科学性选择，减少了浪费、环境污染和降低生产成本诸多难题。技术实现要素：本发明克服了现有技术存在的不足，提供了一键式智能炼钢方法，精确控制原料辅料加入量，实现自动化炼钢，节约了原料投入，提高了生产效益。为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一键式智能炼钢方法，按下述步骤执行：第一步：按照转炉的大小确定其炉容比，一般要求≥0.95m3/t；第二步：确定每炉的装入量及出钢量；第三步：根据计算回归方程式中，CSN为冷却料比；A为冷却介质品种；a为冷却介质的冷却系数；M为装入炉内的铁水、废钢总重量，即装入量，单位为t；i为冷却介质的种类；将生产中相对准确的一炉的装入量、石灰、白云石、废钢......等冷却介质及冷却系数带入，计算出CsN；第四步：计算出出钢量；第五步：根据铁水含[Si]量，计算出石灰加入量和生成的(SiO2)量第六步：根据渣中要求的(MgO)量和正常情况下渣中(FeO),计算渣量；第七步：根据白云石中带入的(CaO)修正石灰加入量；第八步：根据每吨钢氧耗量，确定供氧时间；第九步：根据氧耗量确定终点结束时间。第十步：如果该炉命中，利用CS分别计算出不同冷却介质品种搭配时各自的加入量；如果钢炉没有命中，则根据第一炉实际计算结果，重新确定冷却介质品种的加入重量；以上计算均为计算机完成，实现一键式智能炼钢。优选地，所述第三步至第十步中，控制冷却介质品种的数量，能快速得到正确的CSN值。本发明与现有技术相比具有的有益效果是：本发明是在规范原燃料的品种和品质的前提下，完善过程自动检验和自动调整，使各种作业标准化和自动化，根据用户要求减少人为因素对产品质量的影响，实现自动化生产。这样可以生产出更高质量的钢材，降低成本，提高钢铁企业的竞争力。具体实施方式本发明一键式智能炼钢方法，按下述步骤执行：第一步：按照转炉的大小确定其炉容比，一般要求≥0.95m3/t；第二步：确定每炉的装入量及出钢量；第三步：根据计算回归方程式中，CSN为冷却料比；A为冷却介质品种；a为冷却介质的冷却系数；M为装入炉内的铁水、废钢总重量，即装入量，单位为t；i为冷却介质的种类；将生产中相对准确的一炉的装入量、石灰、白云石、废钢......等冷却介质及冷却系数带入，计算出CsN；第四步：计算出出钢量；第五步：根据铁水含[Si]量，计算出石灰加入量和生成的(SiO2)量第六步：根据渣中要求的(MgO)量和正常情况下渣中(FeO),计算渣量；第七步：根据白云石中带入的(CaO)修正石灰加入量；第八步：根据每吨钢氧耗量，确定供氧时间；第九步：根据氧耗量确定终点结束时间。第十步：如果该炉命中，利用CS分别计算出不同冷却介质品种搭配时各自的加入量；如果钢炉没有命中，则根据第一炉实际计算结果，重新确定冷却介质品种的加入重量；以上计算均为计算机完成，实现一键式智能炼钢。优选地，所述第三步至第十步中，控制冷却介质品种的数量，能快速得到正确的CSN值。下面以冶炼HRB400(E)为例，对本发明进行详细的解释。其中，HRB400(E)的参数如表一所示：表一CSiMnSP℃铁水4.00.50.250.040.151250铁块4.00.60.250.070.1525废钢0.30.20.350.050.5025备注：以上参数除温度外，其余均为重量百分比，实际含量会在该数值上和/或下有所波动。添加的石灰和生白云石的参数如表二所示：表二CaOSiO2MgOS粒度活性度石灰852.5——0.0510-404mol生白云石20——18——10-40——第一，根据表一中可知：1、铁水中Si元素的含量为0.5％，而Si元素在吹入氧气时，会发生Si+O2＝SiO2中，SiO2与Si的比值得到2.14，考虑到P元素的存在，将该比值校正为2.2；所以，每吨铁水中，SiO2的重量M(SiO2)＝2.2×0.5％×1000kg＝11kg。2、每吨铁水中在炼钢过程中需石灰的重量为：碱度R＝3，且则需要的M(CaO)＝3×M(SiO2)＝3SiO2×11＝33kg。根据表二，在添加的石灰中，CaO的重量百分比为85％，SiO2的重量百分比为2.5％，则，需要加入的石灰重量因此，每吨钢水中加入石灰量为42.58kg,产生SiO2量为11kg的SiO2。根据常识，出钢后的渣中，主要成分为MgO、FeO、SiO2和CaO，其中，MgO的重量百分占比为8％，FeO的重量百分占比为15％，则剩下的SiO2和CaO的1-8％-15％＝77％。每吨钢水出钢后，因此，渣中MgO的重量M(MgO)＝69.58×8％＝5.57kg。根据表二可知，渣中的MgO全部来自于生白云石，且所占重量百分比为18％，因此每吨钢水中生白云石的加入量为：生白云石中CaO的重量百分比的含量为20％，则生白云石中带入的CaO重量为：M1(CaO)＝30.94×20％＝6.19kg而增加上述6.19kg当量的CaO相当于添加石灰因此，每吨钢水中实际加入的石灰重量为：42.58-7.99＝34.59kg。假设每炉的出钢量为60t，则消耗石灰的重量为：34.59×10-3×60＝2.08t，消耗的生白云石的重量为：30.94×10-3×60＝1.86t。第二，按损耗10％计算，每炉的装入量第三，根据经验公式：式中，CSN为冷却料比，且CSN为定值；A为冷却介质品种；a为冷却介质的冷却系数；M为装入炉内的铁水、废钢总重量，单位为t；i为装入介质的数量。表三：常见冷却介质和冷却系数冷却介质品种石灰废钢生白云石返矿污泥球铁块冷却系数133330.6假定CSN＝30，且假定原料中仅加入废钢，结合表三数据，得出，M(废钢)＝19.92t，即装入量为66.67t的炉中，废钢的最大加入量为19.92t，低于或高于19.92t，不仅不会增加出钢量，反而会损耗能量。第四，如果钢炉命中，则证明假定的CSN＝30成立，如果钢炉命中没有命中，则根据数值偏移的大小，对CSN＝30进行上下调整，直至钢炉恰好命中。第五，如果原料中除了加入废钢，还加入诸如污泥球及返矿等，则也能得到:M(废钢)×1+M(污泥球)×3+M(返矿)×3＝定值，这时候，根据工厂自由原料，可以随机组合废钢、污泥球和返矿的加入量，即可实现精确的原料加入。第六，将上述参数输入计算机中，通过计算机控制加入量，达到一键式智能练钢。上面结合实施例对本发明的作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。当前第1页1 2 3