基于数据分析的自动炼钢方法、系统与流程

本申请涉及炼钢技术领域，特别是涉及一种基于数据分析的自动炼钢方法、系统。

背景技术：

转炉炼钢(convertersteelmaking)是以铁水、废钢、铁合金为主要原料，不借助外加能源靠铁液本身的物理热和铁液组分间化学反应产生热量而在转炉中完成炼钢过程。然而目前的转炉炼钢技术依旧依赖人工控制，利用人工根据其经验判断氧枪枪位、加渣量、加渣时间、冶炼重点等。

然而，人工经验法依靠目测转炉火焰堰塞湖、形状、纹理、频闪等特征判断转炉终点，在实际冶炼过程中，依靠人工经验进行判断，容易出现判断不准(多次倒炉补吹)导致浪费原材料和能源，影响炼钢效率，增加炼钢成本，此外，更易引起喷溅、溢料等事故，引发安全事故。

申请内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种基于数据分析的自动炼钢方法、系统，用于解决现有技术中依靠人工炼钢，导致的炼钢效率低、成本高，无法确保安全生产的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面，本申请提供一种基于数据分析的自动炼钢方法，包括：

采集转炉炼钢之前的原料信息，所述原料信息包括废钢质量、铁水质量、碳含量与造渣料配比；

根据所述原料信息查询冶炼数据库中与该原料信息对应的冶炼操作模式和冶炼结果，利用不同冶炼操作模式与不同冶炼结果比较得到最优冶炼操作模式；所述最优冶炼操作模式包括终点成分合格、温度合格且成本最低；

利用所述最优冶炼操作模式生成炼钢设备的控制指令，所述炼钢设备按照所述控制指令进行炼钢。

在第一方面的某些实施方式中，所述冶炼数据库包括不同原料信息及不同冶炼操作模数所对应的不同冶炼结果，其中，所述不同冶炼操作模数包括渣量分批加入量和加入时间、氧枪吹氧时间、枪位、吹氧强度、脱氧合金化合剂加入量和时间；所述不同冶炼结果包括铁水温度、碳含量、硫含量和磷含量。

在第一方面的某些实施方式中，所述根据所述原料信息查询冶炼数据库中与该原料信息对应的冶炼操作模式和冶炼结果，利用不同冶炼操作模式与不同冶炼结果比较得到最优冶炼操作模式的步骤，包括：

在冶炼数据库中利用支持向量机算法建立原料信息在不同冶炼操作模式所对应的不同冶炼结果形成的数据分析模型；

获取待分析的原料信息输入到所述数据分析模型得到对应的冶炼操作模式与冶炼结果；

根据终点成分合格、温度合格且成本最低的性能考核输出最优冶炼操作模式。

在第一方面的某些实施方式中，所述炼钢设备包括自动加料控制系统、计时系统与自动氧枪；所述自动加料控制系统用于根据控制信号称取待加入的辅料，并将其自动加入到转炉内，其中，所述辅料包括渣料与脱氧合金化合剂；所述计时系统用于根据所述控制信号的时间控制辅料的加入时间与氧枪的吹氧时间；所述自动氧枪用于根据控制信号控制其吹氧强度与吹氧位置。

在第一方面的某些实施方式中，所述自动加料控制系统包括：

称重装置，用于称取待加入辅料的重量；

加料装置，用于将称重的辅料加入到转炉内。

本申请的第二方面，提供一种基于数据分析的自动炼钢系统，包括：

原料采集模块，用于采集转炉炼钢之前的原料信息，所述原料信息包括废钢质量、铁水质量、碳含量与造渣料配比；

数据分析模块，用于根据所述原料信息查询冶炼数据库中与该原料信息对应的冶炼操作模式和冶炼结果，利用不同冶炼操作模式与不同冶炼结果比较得到最优冶炼操作模式；所述最优冶炼操作模式包括终点成分合格、温度合格且成本最低；

操作执行模块，用于利用所述最优冶炼操作模式生成炼钢设备的控制指令，所述炼钢设备按照所述控制指令进行炼钢。

在第二方面的某些实施方式中，所述冶炼数据库包括不同原料信息及不同冶炼操作模数所对应的不同冶炼结果，其中，所述不同冶炼操作模数包括渣量分批加入量和加入时间、氧枪吹氧时间、枪位、吹氧强度、脱氧合金化合剂加入量和时间；所述不同冶炼结果包括铁水温度、碳含量、硫含量和磷含量。

在第二方面的某些实施方式中，所述数据分析模块进一步包括：

数据分析模型，用于在冶炼数据库中利用支持向量机算法建立原料信息在不同冶炼操作模式所对应的不同冶炼结果形成的数据分析模型；

数据分析单元，用于获取待分析的原料信息输入到所述数据分析模型得到对应的冶炼操作模式与冶炼结果；

最优判别单元，用于根据终点成分合格、温度合格且成本最低的性能考核输出最优冶炼操作模式。

在第二方面的某些实施方式中，所述炼钢设备包括自动加料控制系统、计时系统与自动氧枪；所述自动加料控制系统用于根据控制信号称取待加入的辅料，并将其自动加入到转炉内，其中，所述辅料包括渣料与脱氧合金化合剂；所述计时系统用于根据所述控制信号的时间控制辅料的加入时间与氧枪的吹氧时间；所述自动氧枪用于根据控制信号控制其吹氧强度与吹氧位置。

在第二方面的某些实施方式中，所述自动加料控制系统包括：

称重装置，用于称取待加入辅料的重量；

加料装置，用于将称重的辅料加入到转炉内。

如上所述，本申请的基于数据分析的自动炼钢方法、系统，具有以下有益效果：

本申请通过提前采集转炉内原料信息的废钢质量、铁水质量、碳含量与造渣料配比，采用数据分析对比方式得到该原料信息的最优冶炼操作模式，从而实现自动冶炼钢铁的目的，一方面，提高自动化冶炼水平，提高钢水质量，降低操作人员的劳动强度；另一方面，按照最优冶炼操作模式使终点控制准确，不仅提高了转炉的自动化控制水平，在成本不变前提下，还提高了冶炼效率。

附图说明

图1显示为本申请实施例提供的基于数据分析的自动炼钢方法流程示意图；

图2显示为本申请实施例提供的基于数据分析的自动炼钢方法中步骤s2流程示意图；

图3显示为本申请实施例提供的基于数据分析的自动炼钢系统结构框图；

图4显示为本申请实施例提供的基于数据分析的自动炼钢系统中数据分析模块结构框图；

图5显示为本申请实施例提供的基于数据分析的自动炼钢系统详细结构框图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效。

在下述描述中，参考附图1至5，附图中描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本公开的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变.下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本申请的实施例的范围仅由公布的专利的权利要求书所限定.这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。空间相关的术语，例如“上”、“下”、“左”、“右”、“下面”、“下方”、“下部”、“上方”、“上部”等，可在文中使用以便于说明图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。

虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。例如，第一预设阈值可以被称作第二预设阈值，并且类似地，第二预设阈值可以被称作第一预设阈值，而不脱离各种所描述的实施例的范围。第一预设阈值和预设阈值均是在描述一个阈值，但是除非上下文以其他方式明确指出，否则它们不是同一个预设阈值。相似的情况还包括第一音量与第二音量。

再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示.应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加.此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合.因此，“a、b或c”或者“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a、b和c”仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。

请参阅图1，为本申请实施例提供的基于数据分析的自动炼钢方法流程示意图，包括：

步骤s1，采集转炉炼钢之前的原料信息，所述原料信息包括废钢质量、铁水质量、碳含量与造渣料配比；

其中，废钢即为生产过程中不成为产品的钢铁废料，造渣料包括石灰、白云石、轻烧白云石等，在此，废钢质量、铁水质量、碳含量与造渣料配比各自占比5％～30％：70％～90％：3％～4.5％：2％～6％，在此不一一赘述。

步骤s2，根据所述原料信息查询冶炼数据库中与该原料信息对应的冶炼操作模式和冶炼结果，利用不同冶炼操作模式与不同冶炼结果比较得到最优冶炼操作模式；所述最优冶炼操作模式包括终点成分合格、温度合格且成本最低；

其中，所述冶炼数据库包括不同原料信息及不同冶炼操作模数所对应的不同冶炼结果，其中，所述不同冶炼操作模数包括渣量分批加入量和加入时间、氧枪吹氧时间、枪位、吹氧强度、脱氧合金化合剂加入量和时间；所述不同冶炼结果包括铁水温度、碳含量、硫含量和磷含量。

步骤s3，利用所述最优冶炼操作模式生成炼钢设备的控制指令，所述炼钢设备按照所述控制指令进行炼钢。

其中，所述炼钢设备包括自动加料控制系统、计时系统与自动氧枪；所述自动加料控制系统用于根据控制信号称取待加入的辅料，并将其自动加入到转炉内，其中，所述辅料包括渣料与脱氧合金化合剂；所述计时系统用于根据所述控制信号的时间控制辅料的加入时间与氧枪的吹氧时间；所述自动氧枪用于根据控制信号控制其吹氧强度与吹氧位置。

所述自动加料控制系统包括：称重装置，用于称取待加入辅料的重量；加料装置，用于将称重的辅料加入到转炉内。

在某一些实施例中，控制指令根据控制的炼钢设备不同，对应分为几种控制指令，例如针对自动加料控制系统来讲，该加料指令包括待加料的种类与重量；而针对计时系统来讲，除了正常计时以外，产生关于各类炼钢设备工作的时长控制；而针对自动氧枪来讲，不仅控制其吹氧强度、还需控制器吹氧强度等，从而按照最优冶炼操作模式进行冶炼，提高炼钢的质量和效率。

需要说明的是，现有的副枪检测法、炉气分析法、取样检测法、智能终点预报等方式，例如，副枪检测法虽有较高精度，但只能使用在120吨以上的转炉中，难以满足中小钢厂的需求，同时，其不能连续测量，而且该副枪探头属于消耗品、需定期更换，增加了炼钢成本。炉气分析法所使用的质谱分析较高的温度命中率，过程控制能力强，但对生产冶炼标准要求严格、价格昂贵、设备维护困难。取样检测法依靠转炉中舀出的钢水作为样品代表，送到化验室进行检测，其同样存在一系列问题，比如，样品代表性问题，取样时存在差池或者因为渣子的问题都会导致样品不具备代表性；实时性问题，取样、磨样、化验需时较长，并不能实施的判断钢水碳的含量；成本问题，取样器取样和化验要增加0.3元/吨的成本；安全问题，在取样时存在喷溅的事故，安全隐患较大。智能终点预报方法利用炼钢过程中实际采集的吹炼数据，从原理上具有较好的实时性，但是现有方法都存在为获得准确数据而造成了成本增加或数据获取不及时等方面的问题。

相比现有方式，在本实施例中，通过提前采集转炉内原料信息的废钢质量、铁水质量、碳含量与造渣料配比，采用数据分析对比方式得到该原料信息的最优冶炼操作模式，从而实现自动冶炼钢铁的目的，一方面，提高自动化冶炼水平，提高钢水质量，降低操作人员的劳动强度；另一方面，按照最优冶炼操作模式使终点控制准确，不仅提高了转炉的自动化控制水平，在成本不变前提下，还提高了冶炼效率。

请参阅图2，为本申请实施例提供的基于数据分析的自动炼钢方法中步骤s2流程示意图，详尽如下：

步骤s201，在冶炼数据库中利用支持向量机算法建立原料信息在不同冶炼操作模式所对应的不同冶炼结果形成的数据分析模型；

例如，由于冶炼数据库中包括历史冶炼数据，该历史冶炼数据包括每次转炉炼钢前的具体原料信息，某一种原料信息对应有不同冶炼操作模数，冶炼结束后，每个冶炼操作模式对应有一组输出数据，采用支持向量机算法(分类算法)对历史冶炼数据积累的数据进行分类处理，得到能够决策分类的数据分析模型。

在另一更具体示例中所述所述分类算法包括，所述利用无监督机器学习而构建的算法模型包括但不限于：k-mean算法、birch算法、dbscan算法、cure算法、clarans算法等。

步骤s202，获取待分析的原料信息输入到所述数据分析模型得到对应的冶炼操作模式与冶炼结果；

例如，通过输入数据分析模型原料信息，得到对应的多种冶炼操作模式与冶炼结果。

步骤s203，根据终点成分合格、温度合格且成本最低的性能考核输出最优冶炼操作模式。

其中，终点成分包括碳、磷等，成分阈值按照需求设置，满足该阈值则为合格；例如，温度满足相应阈值也为合格，如果终点成分与温度均合格时，哪种冶炼操作模式成本最低即为最优冶炼操作模式。

在某一些实施例中，如图5所示，通过获取原料信息(原料工况)将输入到数据分析中心(包含数据处理模块，即，数据分析模块)在历史数据库中不同工况不同操作模式不同冶炼结果(实际效果)进行数据分析匹配得到最优冶炼操作模式，从而按照最优冶炼操作模式执行炼钢，能够精准控制终点成分，实现自动化、精准化和流程化的转炉炼钢。

请参阅图3，为本申请实施例提供的基于数据分析的自动炼钢系统结构框图，包括：

原料采集模块1，用于采集转炉炼钢之前的原料信息，所述原料信息包括废钢质量、铁水质量、碳含量与造渣料配比；

数据分析模块2，用于根据所述原料信息查询冶炼数据库中与该原料信息对应的冶炼操作模式和冶炼结果，利用不同冶炼操作模式与不同冶炼结果比较得到最优冶炼操作模式；所述最优冶炼操作模式包括终点成分合格、温度合格且成本最低；

操作执行模块3，用于利用所述最优冶炼操作模式生成炼钢设备的控制指令，所述炼钢设备按照所述控制指令进行炼钢。

所述冶炼数据库包括不同原料信息及不同冶炼操作模数所对应的不同冶炼结果，其中，所述不同冶炼操作模数包括渣量分批加入量和加入时间、氧枪吹氧时间、枪位、吹氧强度、脱氧合金化合剂加入量和时间；所述不同冶炼结果包括铁水温度、碳含量、硫含量和磷含量。

请参阅图4，为本申请实施例提供的基于数据分析的自动炼钢系统中数据分析模块结构框图，包括：

数据分析模型21，用于在冶炼数据库中利用支持向量机算法建立原料信息在不同冶炼操作模式所对应的不同冶炼结果形成的数据分析模型；

数据分析单元22，用于获取待分析的原料信息输入到所述数据分析模型得到对应的冶炼操作模式与冶炼结果；

最优判别单元23，用于根据终点成分合格、温度合格且成本最低的性能考核输出最优冶炼操作模式。

所述炼钢设备包括自动加料控制系统、计时系统与自动氧枪；所述自动加料控制系统用于根据控制信号称取待加入的辅料，并将其自动加入到转炉内，其中，所述辅料包括渣料与脱氧合金化合剂；所述计时系统用于根据所述控制信号的时间控制辅料的加入时间与氧枪的吹氧时间；所述自动氧枪用于根据控制信号控制其吹氧强度与吹氧位置。

所述自动加料控制系统包括：称重装置，用于称取待加入辅料的重量；加料装置，用于将称重的辅料加入到转炉内。

需要说明的是，由于基于数据分析的自动炼钢系统与基于数据分析的自动炼钢方法为一一对应关系，该系统所对应的技术细节、技术效果请参照上述自动炼钢方法，在此不一一赘述。

综上所述，本申请通过提前采集转炉内原料信息的废钢质量、铁水质量、碳含量与造渣料配比，采用数据分析对比方式得到该原料信息的最优冶炼操作模式，从而实现自动冶炼钢铁的目的，一方面，提高自动化冶炼水平，提高钢水质量，降低操作人员的劳动强度；另一方面，按照最优冶炼操作模式使终点控制准确，不仅提高了转炉的自动化控制水平，在成本不变前提下，还提高了冶炼效率。所以，本申请有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。