製鋼プロセスにおいて、終点の判断に誤りがあると、不適格な組成や規格外の温度など、鋼の品質上の問題が発生する可能性があります。製鉄エンドポイントの判断ミスによって引き起こされる品質リスクを軽減する方法をいくつか紹介します。

1. 検出技術の最適化

 

高度なセンサーを採用
製鋼炉内に高精度温度センサーと成分分析計を設置。たとえば、レーザー誘起破壊分光法 (LIBS) センサーを使用します。この種のセンサーは、炭素、シリコン、マンガンなどの主要元素の含有量を含む、溶鋼中の化学組成をリアルタイムかつ迅速に分析できます。従来の化学分析方法と比較して、LIBS 技術は数秒以内に検出を完了することができ、検出時間を大幅に短縮し、比較的高い精度を実現します。
温度測定には、溶鋼に直接挿入して溶鋼温度を正確に測定できる浸漬熱電対を使用でき、誤差範囲は±5度以内に制御され、現場での温度制御に正確なデータをサポートします。製鋼のエンドポイント。

検出頻度を上げる
鋳造の後期段階など、製鋼プロセスの重要な段階での検出数を増やします。たとえば、溶鋼の組成が当初 5 分に 1 回検出されていた場合、終点に近づくと 2 - 3 分に 1 回に短縮されます。これにより、溶鋼の組成や温度の変化をよりタイムリーに捉えることができ、製鋼の終点をより正確に判断することができます。

2. 正確なプロセス制御モデルを確立する

 

データの収集と分析
さまざまな鋼種やさまざまな熱の原材料、ブロープロセスパラメータ (酸素流量、ブロー時間など)、エンドポイント検出データなどの大量の過去の製鋼データを収集します。データ マイニング ツール (RapidMiner など) などのデータ分析ソフトウェアを通じて、これらのデータに対して詳細なマイニングを実行し、製鉄のエンドポイントに影響を与える主要な要因とその相互関係を見つけます。
たとえば、大量のデータの分析を通じて、特定の鋼種については、酸素流量と吹き込み時間の特定の組み合わせの下で、炭素含有量と終点温度との間に一定の相関関係があることがわかります。これに基づいて、製鉄の終点を予測するための対応する数学的モデルを確立できます。

モデルの確立と検証
解析結果に基づいて、ニューラルネットワークに基づく製鋼エンドポイント予測モデルなどのプロセス制御モデルを確立します。この種のモデルは、過去のデータのパターンを学習し、製鉄エンドポイントの組成と温度を予測できます。モデルを確立した後、新しいヒートのデータを使用してモデルを検証および最適化し、その精度と信頼性を確保します。
たとえば、ある製鉄所がニューラル ネットワーク モデルを適用したところ、製鋼エンドポイントにおける炭素含有量の予測誤差が元の ±{{0}}.05% から ±0.02% に減少し、効果的に改善されました。エンドポイントの判定精度。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

私たちが提供する仕様:

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長さ	5000-15000mm

 

 

 

 

 

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