本發明屬于連鑄生產過程智能化控制領域，特別涉及一種將鑄坯生產過程參數準確定位到鑄坯切片的方法。

背景技術：

連鑄生產過程智能化控制、鑄坯質量缺陷實時分析判定等越來越受鋼鐵企業重視，如果能夠實時對鑄坯質量缺陷分析判定，并在此基礎上對生產工藝進行調整，不僅能夠減少鑄坯質量缺陷的產生，而且能夠提升生產效率，鑄坯質量缺陷分為鑄坯的純凈度、鑄坯表面缺陷、鑄坯內部缺陷、鑄坯形狀缺陷四大類。當前國內外鋼廠使用多種方法對鑄坯質量缺陷進行分析判定，如應用電磁感應或光學檢測的物理檢測方法對鑄坯缺陷進行在線檢測，由于高溫鑄坯受氧化鐵皮、保護渣的影響，鑄坯表面質量的檢測效果并不理想。隨著信息物理系統、云平臺、工業大數據及其預測性分析等一系列新技術的創新和應用促進了冶金智能化進程，使用數學、物理、控制、人工智能等跨學科技術與創新型新技術相結合開發智能化鑄坯質量判定系統已成為當前的主要研究方向。而鑄坯生產過程參數的實時采集與準確定位是鑄坯質量實時分析判定的基礎，更是實現數字化、網絡化、智能化制造的基礎。鑄坯加工成產品后，產品出現質量問題時可通過定位信息實現其在連鑄生產階段的質量追溯、問題診斷和工藝質量優化改進。

傳統鑄坯質量判定系統中鑄坯生產過程參數采集與定位的主要缺點包括：

(1)傳統鑄坯質量判定系統采集鑄坯生產過程參數后，鑄坯生產過程參數主要是針對鑄坯進行定位，而不是針對鑄坯切片。

(2)在連鑄生產過程中，每個與鑄坯質量相關的鑄坯生產過程參數都會在不同區域，以不同方式對鑄坯質量造成影響，即每個鑄坯生產過程參數都會對一個影響區域內的鑄坯質量產生影響。傳統鑄坯質量判定系統會對這個影響區域進行修正，實際應用表明，當切片計劃長度較小時，工藝參數影響區域修正結果往往不夠準確，即鑄坯生產過程參數定位存在偏差，降低了采集到的鑄坯生產過程參數的可信度，給鑄坯質量缺陷分析帶來隱患。

(3)傳統鑄坯生產過程參數采集過程中，采集的澆鑄長度在生產過程發生異常而不去修正，造成了鑄坯生產過程參數的定位的可信度降低，使鑄坯質量判定不準確。

技術實現要素：

針對上述技術問題，本發明的目的是提供一種克服實時鑄坯生產過程參數只是針對鑄坯，而不是針對鑄坯切片的問題，克服傳統鑄坯生產過程參數定位存在偏差的問題的一種將鑄坯生產過程參數準確定位到鑄坯切片的方法。

為了實現上述目的，本發明提供了如下技術方案：

本發明提供一種將鑄坯生產過程參數準確定位到鑄坯切片的方法，該方法包括：

(1)根據鋼包鋼液重量、澆鑄流數、鑄坯計劃定長、鑄坯定寬、鑄坯定厚和切片計劃長度信息，確定每流計劃生產鑄坯塊數和每塊鑄坯的鑄坯切片數；

(2)生成虛擬鑄坯編號及虛擬鑄坯切片編號；

根據步驟(1)確定的每流計劃生產鑄坯塊數和每塊鑄坯的鑄坯切片數生成虛擬鑄坯編號和虛擬鑄坯切片編號；

(3)根據生產現場設備狀況確定鑄坯生產過程參數及其對應影響區域位置信息；

(4)在鑄坯生產過程中，實時獲取澆鑄長度，在每爐鋼每流切割第一塊鑄坯前對該流澆鑄長度進行修正；

(5)根據修正后的澆鑄長度對鑄坯切片位置進行定位；

(6)根據步驟(3)中鑄坯生產過程參數及其對應影響區域位置信息及步驟(5)中鑄坯切片位置信息將實時采集的鑄坯生產過程參數定位到每塊鑄坯切片上。

該方法進一步包括：

(7)鑄坯到達切割點之前，根據鑄坯切片采集到的生產過程參數信息對鑄坯切片質量缺陷實時分析判定，在分析判定基礎上生成切割指導方案及銜接處理方案；本爐次澆鑄結束后，將未實際生成鑄坯的虛擬鑄坯編號及虛擬鑄坯切片編號信息刪除，下一澆次鋼液到達澆鑄位時重復從步驟(1)開始操作。

所述步驟(1)中，每流計劃生產鑄坯塊數的公式如下所示：

式中，B_N—每流計劃生產鑄坯塊數；S_W—鋼包重量，單位t；S_K—鑄坯定寬，單位mm；S_G—鑄坯定厚，單位mm；S_C—鑄坯計劃定長，單位mm；F_C—鑄機流數；CEILING(數據,1)—向上舍入為最接近的整數。

所述步驟(1)中，每塊鑄坯包含鑄坯切片數的公式如下所示：

式中，SC_N—鑄坯切片數；S_C—鑄坯計劃定長，單位mm；S_L—切片計劃長度，單位mm；CEILING(數據,1)—向上舍入為最接近的整數。

所述步驟(4)中，實時獲取澆鑄長度及修正澆鑄長度的具體過程為：

澆鑄長度計算公式為：

C_L＝C_L0+(T₂-T₁)*V 公式(c)

式中，C_L—澆鑄長度；G_L0—本次計算之前的澆鑄長度值；T₂—當前時間；T₁—上一次計算澆鑄長度時的時間；V—當前鑄坯拉速；

每爐鋼每流切割第一塊鑄坯前使用如下公式(d)修正澆鑄長度值，并替換公式(c)計算的澆鑄長度，澆鑄長度修正公式：

式中，C_L—修正后的澆鑄長度值；VC_i—已經處理過的每塊鑄坯切片長度值；VC_j—已經處理過的每塊鑄坯切余長度值，其包括切頭部分、切尾部分、手動切割部分長度值；CT_S—切割點位置。

所述步驟(5)中，鑄坯切片位置由如下公式確定。

CI_stop＝CI_start-CE_i 公式(f)

式中，CI_start—第i塊切片起點距彎月面距離；CI_stop—第i塊切片終點距彎月面距離；C_L—澆鑄長度值；CE_i—第i塊鑄坯的切片長度值。

所述步驟(6)中，將鑄坯生產過程參數定位到滿足以下條件的鑄坯切片上：

滿足條件一：切片終點距彎月面距離>鑄坯生產過程參數影響區域起點距彎月面距離；

滿足條件二：切片起點距彎月面距離<鑄坯生產過程參數影響區域終點距彎月面距離。

所述鑄坯生產過程參數信息包括：鋼包鋼液信息、拉速、結晶器總管水量、結晶器總管壓力、結晶器總管溫度、結晶器支路水量、結晶器支路壓力、結晶器支路溫差、二冷總管水量、二冷總管壓力、二冷總管溫度、二冷各區流量、二冷氣總流量、二冷氣總壓力、二冷氣支路壓力、結晶器上寬度、結晶器錐度、結晶器液面、結晶器振動頻率、結晶器振幅、結晶器振動偏斜率、結晶器振動曲線號、電磁首攪電流、電磁首攪頻率、電磁末攪電流、電磁末攪頻率、電攪水箱水位、各輥電流、各輥壓力、各輥輥縫、鋼種、班組、鑄坯尺寸、設備使用時間、設備使用次數、大包重量、大包溫度、鋼包長水口密封是否保護不良、鋼包長水口有無密封氣體、鋼包是否更換長水口、中包重量、中包溫度、是否異鋼種連澆、浸入式水口是否堵塞、水口浸入深度、浸入式水口是否對中、保護渣名稱、保護渣添加量、保護渣粘度、保護渣熔速和保護渣堿度信息。

與現有技術相比，本發明的有益效果在于：

1、鑄坯生產過程參數實時采集，且信息準確可靠，有較高可信度；

2、采集的鑄坯生產過程參數準確定位到鑄坯切片上，即每塊鑄坯切片采集到的鑄坯生產過程參數有較高可信度；

3、生產過程中智能化對澆鑄長度進行修正，以保證定位的準確性；

附圖說明

圖1為本發明一種將鑄坯生產過程參數準確定位到鑄坯切片的方法流程圖；

圖2為虛擬鑄坯及其虛擬切片信息示意圖；

圖3為實際鑄坯及其實際切片信息示意圖。

具體實施方式

下面結合實施例對本發明進行進一步說明。

本發明在連鑄生產過程中全面采集鑄坯生產過程參數并將其定位到鑄坯切片上，連鑄生產過程中智能化對澆鑄長度進行修正，以保證定位的準確性，鑄坯生產過程參數準確定位到鑄坯切片后，將相關數據傳送到智慧云平臺，在智慧云平臺中使用仿真技術及人工智能分析方法相結合對鑄坯質量智能化分析判定，并將分析結果發送到連鑄生產車間服務器及現場一級系統，指導一級系統對鑄坯進行操作。在鑄坯后續加工處理過程中，每塊鑄坯加工成產品以后都可通過智慧云平臺查詢到每個產品在連鑄生產過程中的鑄坯生產過程參數信息。

本發明所提供的一種將鑄坯生產過程參數準確定位到鑄坯切片的方法，包括：

(1)根據鋼包鋼液重量、澆鑄流數、鑄坯計劃定長、鑄坯定寬、鑄坯定厚和切片計劃長度，確定每流計劃生產鑄坯塊數和每塊鑄坯的鑄坯切片數。

每流計劃生產鑄坯塊數確定：

每爐鋼開始澆鑄之前，首先確定每流虛擬鑄坯塊數，即鋼包到達澆鑄平臺時，根據鋼包重量、澆鑄流數、鑄坯計劃定長、鑄坯定寬和鑄坯定厚，確定每流計劃生產鑄坯塊數，公式如下所示：

式中，

B_N—每流計劃生產鑄坯塊數；

S_W—鋼包重量，單位t；

S_K—鑄坯定寬，單位mm；

S_G—鑄坯定厚，單位mm；

S_C—鑄坯計劃定長，單位mm；

F_C—鑄機流數；

CEILING(數據,1)—向上舍入為最接近的整數。

每塊鑄坯的鑄坯切片數確定：

確定每流計劃生產鑄坯塊數以后，利用如下公式確定每塊鑄坯的鑄坯切片數：

式中，

SC_N—鑄坯切片數；

S_C—鑄坯計劃定長，單位mm；

S_L—切片計劃長度，單位mm；

CEILING(數據,1)—向上舍入為最接近的整數。

(2)生成虛擬鑄坯編號及虛擬鑄坯切片編號

根據步驟(1)中確定的每流計劃生產鑄坯塊數和鑄坯切片數生成虛擬鑄坯編號及虛擬鑄坯切片編號。

如圖2所示，是鑄坯生產過程中某鑄機其中一流的虛擬鑄坯及其虛擬切片示意圖，虛線塊表示鑄坯尚未生成，這些信息是鋼包鋼液到達澆鑄位時虛擬定義的，澆鑄生產過程中根據實際生產狀況對虛擬切片信息進行填充，此外實際生產過程中根據實際生產情況對虛擬鑄坯及其虛擬鑄坯切片信息修正。

(3)根據生產現場狀況確定鑄坯生產過程參數及其對應影響區域位置信息

連鑄機從鑄坯凝固的起點彎月面開始到鑄坯切割點之間由眾多的設備依次相連共同作用使得鋼液最終凝固成鑄坯，所述設備包括結晶器、震動裝置、二冷裝置、拉矯機、電磁攪拌裝置、壓下裝置和切割裝置，此外在結晶器之前包括了浸入式水口、中間包、大包。在鑄坯生產過程中，這些設備的位置相對固定，這些設備會產生眾多的鑄坯生產過程參數，并對設備對應影響區域內的鑄坯切片質量產生影響。

連鑄生產開始之前必須根據生產現場的鑄機及設備狀況確定每個鑄坯生產過程參數及其對應的影響區域信息；連鑄生產過程中采集到的每個鑄坯生產過程參數都會瞬時對該參數對應影響區域內的鑄坯切片質量產生影響。

所述鑄坯生產過程參數信息包括：鋼包鋼液信息([C]、[Si]、[Mn]、[P]、[S]、[Mn]/[S]、[Al]、[Ca]、[N]、[O]、[Nb]、[Ti]、[Cr]、[B]、[Ni]、[V]、[Cu]、[As]、[Zn]、[As]、[Ce]、[Cd]、[Ga]、[Bi]、[Sn]、[H]、[Sb]、[Zr]、[Re]、[La]、[Be]、[Mo]、[Co]、[W])、拉速、結晶器總管水量、結晶器總管壓力、結晶器總管溫度、結晶器支路水量、結晶器支路壓力、結晶器支路溫差、二冷總管水量、二冷總管壓力、二冷總管溫度、二冷各區流量、二冷氣總流量、二冷氣總壓力、二冷氣支路壓力、結晶器上寬度、結晶器錐度、結晶器液面、結晶器振動頻率、結晶器振幅、結晶器振動偏斜率、結晶器振動曲線號、電磁首攪電流、電磁首攪頻率、電磁末攪電流、電磁末攪頻率、電攪水箱水位、各輥電流、各輥壓力、各輥輥縫、鋼種、班組、鑄坯尺寸、設備使用時間、設備使用次數、大包重量、大包溫度、鋼包長水口密封是否保護不良、鋼包長水口有無密封氣體、鋼包是否更換長水口、中包重量、中包溫度、是否異鋼種連澆、浸入式水口是否堵塞、水口浸入深度、浸入式水口是否對中、保護渣名稱、保護渣添加量、保護渣粘度、保護渣熔速和保護渣堿度信息。

(4)在鑄坯生產過程中，實時獲取澆鑄長度信息，并在每爐鋼每流切割第一塊鑄坯前對該流澆鑄長度進行修正

澆鑄長度是連鑄生產過程中對鑄坯及鑄坯切片定位的基礎，澆鑄長度值的可信度至關重要，在鑄坯生產過程中，鑄機自帶的編碼器會實時獲取澆鑄長度值，并將澆鑄長度發送到服務器及客戶端供操作工實時查看，編碼器獲取的澆鑄長度往往存在誤差，若出現誤差，則整個澆次的切片位置都會出現誤差，實時采集的鑄坯生產過程參數不能準確對應到鑄坯切片上，降低了鑄坯切片數據的可信度，所以需要根據現場情況對澆鑄長度進行修正。

拉速在生產過程中實時采集，且采集到的拉速值準確性較高，采集的時間間隔固定，可通過采集到的拉速值以及拉速采集間隔值確定澆鑄長度值，澆鑄長度計算公式為：

C_L＝C_L0+(T₂-T₁)*V 公式(c)

式中，

C_L—澆鑄長度；

C_L0—本次計算之前的澆鑄長度值；

T₂—當前時間；

T₁—上一次計算澆鑄長度時的時間；

V—當前鑄坯拉速；

第一步獲取的澆鑄長度值會出現細微偏差，這些細微誤差會在連續生產過程中變大，本發明在每爐鋼每流切割第一塊鑄坯前對該流澆鑄長度進行修正，在澆鑄過程中由于切割點的位置是精確的、當前切割鑄坯長度值是精確的、已處理鑄坯長度信息是精確的，可通過這些信息對當前澆鑄長度、實際切割的起點距彎月面距離及終點距彎月面距離進行定位。

每爐鋼每流切割第一塊鑄坯前使用如下公式(d)修正澆鑄長度值，并替換公式(c)計算的澆鑄長度，澆鑄長度修正公式：

式中，

C_L—修正后的澆鑄長度值；

VC_i—已經處理過的每塊鑄坯切片長度值；

VC_j—已經處理過的每塊鑄坯切余長度值，其包括切頭部分、切尾部分、手動切割部分長度值；

CT_S—切割點位置。

(5)根據修正后的澆鑄長度對鑄坯切片位置進行定位

鋼水從彎月面開始凝固，即鑄坯切片不斷凝固形成實際切片，如圖3所示，鑄坯開始凝固成型直到最終凝固，實線表示鑄坯不斷凝固成型，此時鑄坯切片已不是虛擬的了，而是生成了實際鑄坯。

在生產過程中，鋼液會不斷的凝固成鑄坯，澆鑄長度在不斷增大，每塊鑄坯切片的位置不斷根據澆鑄長度值進行定位。

隨著澆鑄生產的進行，若某澆次內一直進行澆鑄生產，澆鑄長度一直增加，則第i塊鑄坯切片起點位置及切片終點距彎月面距離位置由下公式確定。

CI_stop＝CI_start-CE_i 公式(f)

CI_start—第i塊切片起點距彎月面距離；

CI_stop—第i塊切片終點距彎月面距離；

C_L—澆鑄長度值；

CE_i—第i塊鑄坯的切片長度值。

(6)根據步驟(3)中的鑄坯生產過程參數及其對應影響區域位置信息及步驟(5)中的鑄坯切片位置信息將實時采集鑄坯生產過程參數定位到每塊鑄坯切片上

鑄坯開始凝固成型直到最終凝固，受到各種鑄坯生產過程參數的影響，鑄坯生產過程參數獲取之前，已經根據現場生產狀況確定每個鑄坯生產過程參數的影響區域信息，每個影響區域起點距彎月面距離及影響區域終點距彎月面距離都已經確定，可將實時采集的鑄坯生產過程參數定位到此影響區域起點到影響區域終點之間的鑄坯切片上。

將鑄坯生產過程參數定位保存到滿足以下條件的鑄坯切片上：

滿足條件一：切片終點距彎月面距離(mm)>鑄坯生產過程參數影響區域起點距彎月面距離(mm)；

滿足條件二：切片起點距彎月面距離(mm)<鑄坯生產過程參數影響區域終點距彎月面距離(mm)。

(7)鑄坯到達切割點之前，對鑄坯切片質量缺陷進行分析，本爐次澆鑄結束后，將未實際生成鑄坯的虛擬鑄坯編號及虛擬鑄坯切片編號信息刪除，下一澆次鋼包到達澆鑄位時重復步驟(1)操作。

采用本發明方法每塊鑄坯切片精確獲取相關鑄坯生產過程參數，在此基礎上對鑄坯生產過程參數進行異常診斷及對切片質量進行智能分析判定。在生產開始之前工藝工程師及冶金專家已經根據現場經驗建立判定知識庫，異常診斷就是將采集到的鑄坯生產過程參數與定義的判定規則比較，判定其是否異常以及異常等級，并根據判定結果并提出相應處理措施。

在連鑄生產過程中，鑄坯在切割之前從彎月面一直運動到切割點，在此過程中經過了不同的影響區域，受到不同生產過程參數的影響，系統將這些準確的定位到鑄坯切片上，在鑄坯生產過程中，可在采集的信息基礎上，通過使用有限元分析模型，對連鑄生產過程直接模擬，得到各種變量的連續分布信息，并與人工智能技術相結合的方法建立模型對鑄坯質量進行分析判定判斷。分析判定鑄坯切片是否存在質量缺陷，若切片質量發生異常，分析得到工藝、設備和關鍵部件的存在問題，并將分析結果發送到連鑄生產車間服務器及現場生產系統，根據分析結果給出切割指示，進而完成鑄坯切割。

后期處理

某一爐鋼生產結束時，對有些虛擬鑄坯切片沒有生產成為實際鑄坯的切片信息進行刪除，即將那些切片終點為0的切片予以刪除，下一爐鋼液到達澆鑄位時在此基礎上生成新的虛擬切片相關信息。

鑄坯生產過程參數的實時采集與準確定位是實現智能化的基礎，在連鑄生產過程中利用相關技術將企業所有數據集中在智慧云平臺上，通過智慧云平臺控制鑄坯生產過程所有參數，對生產過程進行實時把控、清晰知道生產任務的詳細進度、對鑄坯質量進行判定；并在此基礎上建立完善的生產追溯管理體系，保證鑄坯質量穩定性，同時提高產品質量追溯的快速性和準確性。

實施例

此實施例為某鋼廠在實際生產過程中使用此方法的實際情況，初始信息為：

鑄機：1#鑄機；流數：6流；澆次：6C3055；爐號：1632001；定尺長度：6000mm；定寬：240mm；定厚180mm；鋼包重量：161.11t；切片長度：500mm。

(1)根據鋼包鋼液重量、澆鑄流數、鑄坯計劃定長、鑄坯定寬、鑄坯定厚和切片計劃長度，確定每流計劃生產鑄坯塊數和每塊鑄坯切片數。

每流計劃生成鑄坯塊數：

每流計劃生成鑄坯塊數公式如下所示：

根據公式(a)計算

每塊鑄坯計劃生成鑄坯切片數：

確定每流計劃生產鑄坯塊數以后，利用如下公式確定每塊鑄坯生成鑄坯切片數：

根據公式(b)計算

(2)生成虛擬鑄坯編號及虛擬鑄坯切片編號

根據步驟(1)中確定的每流計劃生產鑄坯塊數和每塊鑄坯生成鑄坯切片數生成虛擬鑄坯編號及虛擬鑄坯切片編號信息。

如下表1所示，其為當前澆次，當前爐次的1流生成的部分信息。表2為表1中所涉及的列名解釋。

表1初始生成的虛擬鑄坯編號及虛擬鑄坯切片編號

表2列名解釋

(3)鑄坯生產過程參數及其對應影響區域

如表3及表4所示，為本實施例的部分影響區域信息，不同鑄機的不同設備對應影響區域信息有所不同。

表3鑄坯生產過程參數影響區域信息

連鑄生產過程中采集到的每個鑄坯生產過程參數都會瞬時對該參數對應影響區域內的鑄坯切片質量產生影響，如表所示為部分鑄坯生產過程參數對應的影響區域信息。

表4鑄坯生產過程參數及其對應影響區域

(4)澆鑄長度獲取及修正

澆鑄長度是鑄坯生產過程中鑄坯及鑄坯切片定位的基礎，澆鑄長度值的可信度至關重要，在鑄坯生產過程中，鑄機自帶的編碼器會實時獲取澆鑄長度值，并將澆鑄長度發送到服務器及客戶端供操作工實時查看，編碼器獲取的澆鑄長度往往存在誤差，若出現誤差，則整個澆次的切片位置都會出現誤差，實時采集的鑄坯生產過程參數不能準確對應到鑄坯切片上，降低了鑄坯切片數據的可信度，所以需要根據現場情況對澆鑄長度進行修正。

拉速在生產過程中實時采集，且采集到的拉速值準確性較高，采集的時間間隔固定，可通過采集到的拉速值以及拉速采集間隔值確定澆鑄長度值，澆鑄長度計算公式為：

C_L＝C_L0+(T₂-T₁)*V 公式(c)

式中，

C_L—澆鑄長度；

C_L0—本次計算之前的澆鑄長度值；

T₂—當前時間；

T₁—上一次計算澆鑄長度時的時間；

V—當前鑄坯拉速；

第一步獲取的澆鑄長度值會出現細微偏差，這些細微誤差會在連續生產過程中變大，本發明在每爐鋼每流切割第一塊鑄坯前對該流澆鑄長度進行修正，在澆鑄過程中由于切割點的位置是精確的、當前切割鑄坯長度值是精確的、已處理鑄坯長度信息是精確的，可通過這些信息對當前澆鑄長度、實際切割的起點距彎月面距離及終點距彎月面距離進行定位。

每爐鋼每流切割第一塊鑄坯前使用如下公式(d)修正澆鑄長度值，并替換公式(c)計算的澆鑄長度，澆鑄長度修正公式：

式中，

C_L—修正后的澆鑄長度值；

VC_i—已經處理過的每塊鑄坯切片長度值；

VC_j—已經處理過的每塊鑄坯切余長度值，其包括切頭部分、切尾部分、手動切割部分長度值；

CT_S—切割點位置，如上表3所示，此切割點位置為33700mm。

(5)根據修正后的澆鑄長度對鑄坯切片位置進行定位

鋼水從彎月面開始凝固，鑄坯切片不斷凝固形成實際切片，如圖3所示，實線表示鑄坯不斷凝固成型。

隨著澆鑄進行，鑄坯長度不斷增大，根據澆鑄長度信息，對每塊鑄坯切片的位置不斷定位，定位公式如下所示，則第i塊鑄坯的切片起點位置及切片終點距離彎月面距離位置由下公式確定：

CI_stop＝CI_start-CE_i 公式(f)

CI_start—第i塊切片起點距離彎月面距離；

CI_stop—第i塊切片終點距離彎月面距離；

C_L—澆鑄長度值；

CE_i—第i塊鑄坯的切片長度值；

如表5所示為當前澆鑄長度為49200mm時，各鑄坯切片起點距彎月面距離及切片終點距彎月面距離。

表5切片對應澆鑄長度定位信息

(6)實時采集的鑄坯生產過程參數定位到每塊鑄坯切片上

隨著澆鑄的進行，澆鑄長度不斷增大，則每塊鑄坯不斷形成且不斷運動，此時連鑄一級系統會采集到各種鑄坯生產過程參數，如下表6所示為某一瞬時采集到的鑄坯生產過程參數信息：

表6瞬時采集到的鑄坯生產過程參數信息

鑄坯開始凝固成型到最終凝固，受到各種鑄坯生產過程參數的影響，鑄坯生產過程參數獲取之前，其影響區域信息也已經確定，則在此將鑄坯生產過程參數信息都定位到在此影響區域內的各塊鑄坯切片上。如上表4所示，每個影響區域起點距彎月面距離及影響區域終點距彎月面距離都已經確定，可將鑄坯生產過程參數保存到此影響區域起點到影響區域終點之間的鑄坯鑄坯切片上，將鑄坯生產過程參數保存到滿足以下條件的切片上：

滿足條件一：切片終點距彎月面距離(mm)>鑄坯生產過程參數影響區域起點距彎月面距離(mm)；

滿足條件二：切片起點距彎月面距離(mm)<鑄坯生產過程參數影響區域終點距彎月面距離(mm)；

就這樣隨著生產的進行鋼液不斷凝固成型、澆鑄長度不斷增長、鑄坯切片不斷運動，將鑄坯生產過程參數信息定位到鑄坯切片上，切片信息如表7所示。

表7生產過程中實際鑄坯編號對應信息

采用本發明方法獲取了每塊鑄坯切片相關鑄坯生產過程參數信息后，將所有相關信息發送到智慧云平臺，在此基礎上對鑄坯生產過程參數進行異常診斷及對切片質量進行智能分析判定。

某一爐鋼生產完成以后，對有些虛擬鑄坯切片沒有生產成為實際鑄坯的切片信息進行刪除，即將那些切片終點為0的切片予以刪除，下一爐鋼液到達時在此基礎上生成新的虛擬切片相關信息。