RH真空精炼温度预报与控制模型的研究

摘要

RH真空精炼是目前生产超纯净钢最有效的手段之一,作为转炉和连铸间的连接工序,RH精炼过程的温度调节是实现炼钢生产流程良好匹配的关键。控制好RH精炼处理的终点温度,有利于连铸浇铸温度的稳定,能够显著改善钢坯的质量。
　　本文以某厂250吨RH-MFB真空精炼工艺为研究对象,研究RH-MFB真空精炼过程中钢水温度的变化机理。研究结果表明:
　　(1)真空处理过程中,碳氧反应产生的热量对钢水温度的影响较大,其影响程度与脱碳量呈正比;处理过程中废气带走的热量较少,仅能使钢水温度降低约0.5℃,可以忽略。
　　(2)吹氧对钢水温度的影响主要表现在两个方面:一是吹入的氧气溶于钢液释放出热量;二是吹入氧气与铝反应放热提高钢液温度。
　　(3)合金加入时,合金元素熔化吸热,同时合金元素氧化放热,其对钢液温度的影响程度与加入的合金元素种类和加入量有关。
　　(4)真空室和钢包耐材的蓄热及其真空室外壳辐射放热影响钢水温度。
　　同时本文以现场数据为样本,应用人工神经网络方法建立了基于动态神经网络的温度预报模型,并根据建立的预报模型结合现场RH-MFB操作工艺开发了精炼过程温度预报与控制模型。模型验证结果表明:
　　(1)应用NARX神经网络建立的预报模型预测RH-MFB真空精炼钢液温度,预测值与目标值绝对误差在5℃内的达到了89.5％,能满足实际要求。
　　(2)开发的温度预报与控制模型能够准确的预报处理终点温度,并且能准确地计算出合金加入量,指导现场工作。

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第一章 文献综述

1.1 前言

1.2 RH精炼处理工艺

1.3 RH精炼过程的温度模型

1.4 本课题的研究目的和内容

第二章 RH-MFB精炼过程中钢水温度变化研究

2.1 RH-MFB精炼处理工艺

2.2 钢水温度的影响因素分析

2.3 RH精炼温度机理计算模型的建立

2.4 本章小结

第三章 基于人工神经网络建立温度预报模型

3.1 人工神经网络

3.2 基于MATLAB的神经网络温度预报模型

3.3 模型的测试结果分析

3.4 本章小结

第四章 温度预报与自动控制模型的开发

4.1 温度预报与控制模型的开发

4.2 模型图形用户界面

4.3 离线模拟结果与分析

第五章 结论

致谢

参考文献

附录1攻读硕士学位期间发表的论文

附录2攻读硕士学位期间参加的科研项目