本發明一鍵式智能煉鋼方法，屬于智能煉鋼
技術領域：
。
背景技術：
：鋼鐵工業是國民經濟的重要基礎產業，我國又是世界上最大的鋼材生產大國，隨著后工業時代的來臨，大量廢鋼的產生，使用該法可最大限度使用回收廢鋼。可以大量節約礦石、焦炭，減少碳排放和二氧化硫、氮氧化物污染。同時也節約了生產成本。由于鋼鐵工業面臨一系列嚴峻的挑戰，為了提升其核心競爭力和持續發展的后動力，需要解決好降低成本，提高質量和保護環境等問題。使用該法實現了計算機智能煉鋼和原料經濟型、科學性選擇，減少了浪費、環境污染和降低生產成本諸多難題。技術實現要素：本發明克服了現有技術存在的不足，提供了一鍵式智能煉鋼方法，精確控制原料輔料加入量，實現自動化煉鋼，節約了原料投入，提高了生產效益。為了解決上述技術問題，本發明采用的技術方案為：一鍵式智能煉鋼方法，按下述步驟執行：第一步：按照轉爐的大小確定其爐容比，一般要求≥0.95m3/t；第二步：確定每爐的裝入量及出鋼量；第三步：根據計算回歸方程式中，CSN為冷卻料比；A為冷卻介質品種；a為冷卻介質的冷卻系數；M為裝入爐內的鐵水、廢鋼總重量，即裝入量，單位為t；i為冷卻介質的種類；將生產中相對準確的一爐的裝入量、石灰、白云石、廢鋼......等冷卻介質及冷卻系數帶入，計算出CsN；第四步：計算出出鋼量；第五步：根據鐵水含[Si]量，計算出石灰加入量和生成的(SiO2)量第六步：根據渣中要求的(MgO)量和正常情況下渣中(FeO),計算渣量；第七步：根據白云石中帶入的(CaO)修正石灰加入量；第八步：根據每噸鋼氧耗量，確定供氧時間；第九步：根據氧耗量確定終點結束時間。第十步：如果該爐命中，利用CS分別計算出不同冷卻介質品種搭配時各自的加入量；如果鋼爐沒有命中，則根據第一爐實際計算結果，重新確定冷卻介質品種的加入重量；以上計算均為計算機完成，實現一鍵式智能煉鋼。優選地，所述第三步至第十步中，控制冷卻介質品種的數量，能快速得到正確的CSN值。本發明與現有技術相比具有的有益效果是：本發明是在規范原燃料的品種和品質的前提下，完善過程自動檢驗和自動調整，使各種作業標準化和自動化，根據用戶要求減少人為因素對產品質量的影響，實現自動化生產。這樣可以生產出更高質量的鋼材，降低成本，提高鋼鐵企業的競爭力。具體實施方式本發明一鍵式智能煉鋼方法，按下述步驟執行：第一步：按照轉爐的大小確定其爐容比，一般要求≥0.95m3/t；第二步：確定每爐的裝入量及出鋼量；第三步：根據計算回歸方程式中，CSN為冷卻料比；A為冷卻介質品種；a為冷卻介質的冷卻系數；M為裝入爐內的鐵水、廢鋼總重量，即裝入量，單位為t；i為冷卻介質的種類；將生產中相對準確的一爐的裝入量、石灰、白云石、廢鋼......等冷卻介質及冷卻系數帶入，計算出CsN；第四步：計算出出鋼量；第五步：根據鐵水含[Si]量，計算出石灰加入量和生成的(SiO2)量第六步：根據渣中要求的(MgO)量和正常情況下渣中(FeO),計算渣量；第七步：根據白云石中帶入的(CaO)修正石灰加入量；第八步：根據每噸鋼氧耗量，確定供氧時間；第九步：根據氧耗量確定終點結束時間。第十步：如果該爐命中，利用CS分別計算出不同冷卻介質品種搭配時各自的加入量；如果鋼爐沒有命中，則根據第一爐實際計算結果，重新確定冷卻介質品種的加入重量；以上計算均為計算機完成，實現一鍵式智能煉鋼。優選地，所述第三步至第十步中，控制冷卻介質品種的數量，能快速得到正確的CSN值。下面以冶煉HRB400(E)為例，對本發明進行詳細的解釋。其中，HRB400(E)的參數如表一所示：表一CSiMnSP℃鐵水4.00.50.250.040.151250鐵塊4.00.60.250.070.1525廢鋼0.30.20.350.050.5025備注：以上參數除溫度外，其余均為重量百分比，實際含量會在該數值上和/或下有所波動。添加的石灰和生白云石的參數如表二所示：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，根據表一中可知：1、鐵水中Si元素的含量為0.5％，而Si元素在吹入氧氣時，會發生Si+O2＝SiO2中，SiO2與Si的比值得到2.14，考慮到P元素的存在，將該比值校正為2.2；所以，每噸鐵水中，SiO2的重量M(SiO2)＝2.2×0.5％×1000kg＝11kg。2、每噸鐵水中在煉鋼過程中需石灰的重量為：堿度R＝3，且則需要的M(CaO)＝3×M(SiO2)＝3SiO2×11＝33kg。根據表二，在添加的石灰中，CaO的重量百分比為85％，SiO2的重量百分比為2.5％，則，需要加入的石灰重量因此，每噸鋼水中加入石灰量為42.58kg,產生SiO2量為11kg的SiO2。根據常識，出鋼后的渣中，主要成分為MgO、FeO、SiO2和CaO，其中，MgO的重量百分占比為8％，FeO的重量百分占比為15％，則剩下的SiO2和CaO的1-8％-15％＝77％。每噸鋼水出鋼后，因此，渣中MgO的重量M(MgO)＝69.58×8％＝5.57kg。根據表二可知，渣中的MgO全部來自于生白云石，且所占重量百分比為18％，因此每噸鋼水中生白云石的加入量為：生白云石中CaO的重量百分比的含量為20％，則生白云石中帶入的CaO重量為：M1(CaO)＝30.94×20％＝6.19kg而增加上述6.19kg當量的CaO相當于添加石灰因此，每噸鋼水中實際加入的石灰重量為：42.58-7.99＝34.59kg。假設每爐的出鋼量為60t，則消耗石灰的重量為：34.59×10-3×60＝2.08t，消耗的生白云石的重量為：30.94×10-3×60＝1.86t。第二，按損耗10％計算，每爐的裝入量第三，根據經驗公式：式中，CSN為冷卻料比，且CSN為定值；A為冷卻介質品種；a為冷卻介質的冷卻系數；M為裝入爐內的鐵水、廢鋼總重量，單位為t；i為裝入介質的數量。表三：常見冷卻介質和冷卻系數冷卻介質品種石灰廢鋼生白云石返礦污泥球鐵塊冷卻系數133330.6假定CSN＝30，且假定原料中僅加入廢鋼，結合表三數據，得出，M(廢鋼)＝19.92t，即裝入量為66.67t的爐中，廢鋼的最大加入量為19.92t，低于或高于19.92t，不僅不會增加出鋼量，反而會損耗能量。第四，如果鋼爐命中，則證明假定的CSN＝30成立，如果鋼爐命中沒有命中，則根據數值偏移的大小，對CSN＝30進行上下調整，直至鋼爐恰好命中。第五，如果原料中除了加入廢鋼，還加入諸如污泥球及返礦等，則也能得到:M(廢鋼)×1+M(污泥球)×3+M(返礦)×3＝定值，這時候，根據工廠自由原料，可以隨機組合廢鋼、污泥球和返礦的加入量，即可實現精確的原料加入。第六，將上述參數輸入計算機中，通過計算機控制加入量，達到一鍵式智能練鋼。上面結合實施例對本發明的作了詳細說明，但是本發明并不限于上述實施例，在本領域普通技術人員所具備的知識范圍內，還可以在不脫離本發明宗旨的前提下作出各種變化。當前第1頁1 2 3