温宏愿 1，周木春 2
（1.南京理工大学泰州科技学院， 江苏 泰州 225300；2.南京理工大学电子工程与光电技术学院， 江苏 南京 210094）
摘 要：针对国内外主流的多种转炉终点控制技术方法进行了研究，分析了不同方法的应用场和各自优势与不足，提出智能化、自动化、低成本、简易可靠的技术方法和设备装置是今后转炉终点控制技术的研究重点。
关键词：转炉；终点；控制技术
引言
中国是世界上最早生产钢的国家之一，从春秋晚期起中国就有炼钢生产了，随着时代和技术的发展，人们对钢材的质量和类型要求越来越高，这就意 味着对钢材中碳等元素含量占比的要求也越来越苛刻，从而促使着对炼钢终点的判定和控制技术需要 不断改进，顶吹转炉炼钢作为目前炼钢的最重要方 式，其终点控制技术也在不断翻新和变化。但是至今对吹炼终点的准确判定依然存在这较大的问题，问 题产生的主要原因在于炉型的差异、原材料的差异 以及吹炼过程的复杂性等多种因素[1]。本文把目前 转炉终点控制的主要技术方法进行对比分析，以求 从某一个程度上，对仍旧处于不断发展阶段的转炉终点控制技术提供借鉴和参考。
1 转炉终点控制的主要技术方法及应用
1.1 经验炼钢法
经验炼钢法就是人工经验控制方法，通过人眼 观测、配合倒炉取钢样等形式的一种终点控制方法， 目前普遍应用在国内外的转炉吹炼过程中，尤其是占比较大的中小型转炉。转炉体和炉盖之间留有空 间，通过此间隙可以观察到炉口火焰的形态变化，炉 口火焰的这些形态变化与钢水吹炼的化学反应密切 相关并不断变化着。但是由于原材料的不同，导致这 种方法经常存在着无法一次命中的情况，因而需要 继续吹炼，这种补吹方式导致了冶炼时间加长、钢水 质量不能较好保证、生产率低、人工劳动强度及危险 程度大等诸多问题，且有经验的工人培养时间偏长，在吹炼精度和成本上都是该方法无法从根本上解决 的问题。
1.2 静态模型控制方法
静态模型控制方法是结合了人工经验控制方 法，以单一测算的静态模型为基础的终点判定方法， 是目前转炉炼钢厂使用最广泛的技术手段之一。这 种静态模型是在经验炼钢法的基础上，基于热平衡原理、物料平衡原理，以设定好的原材料种类和拟 要吹炼的钢种条件来预定终点温度以及碳等元素的 含量。静态控制的模型主要有统计、经验、机理等，这 些方法的主要区别就在于，是否考虑吹炼过程的物理化学变化规律以及前一炉次对本炉次吹炼的增量 变化。这些方法克服了经验炼钢的不确定性，通过对 原材料、添加剂、吹氧量等参数数量相对精确控制， 使得炼钢产物的技术参数控制在一个相对稳定的 范围内，但是由于原材料的质量每次不能完全一致，且吹炼过程不能实时调整，命中率一般仅有 80%左右。
1.3 副枪动态控制方法
副枪动态控制方法是目前在大型转炉中所普遍流行使用的一种方法，它是在钢水临近终点前，由静 态控制模型所预定的时刻，不需要进行倒炉操作，而 直接使用专用探测枪头，检测终点时钢水的相关数 据状态，并把结果反馈给整体控制系统对吹炼过程的一些输入参数，如吹氧量等，进行不断修正和调整[2]。相较于上述两种方法，副枪动态控制方法使得吹 炼时长变短、减少了倒炉的次数及可能产生的一系 列污染、提高了终点预测值结果、并使得工人的劳动 强度得到了大大降低。然而，由于副枪设备价格昂贵，一般安装副枪系统的炼钢厂都是大型转炉厂，大 型转炉在吹炼过程中相对平稳、工业控制系统的自 动化水平高，在此基础上，副枪作为辅助测量方式才可以起到较好的作用。
1.4 炉气分析控制方法
由于转炉吹炼过程中，熔炉中钢水的脱碳速度与炉口炉气成分间有密切关系，因而炉气分析动态控制也是一种较有效方法。该方法一般需要专用的 测量仪器，如质谱仪等，在吹炼后期，通过不间断测 量炉气成分含量[3]，利用脱碳速率模型以吹炼原理，实时分析出脱碳速率和含氧量等数据反馈给工业控制系统，及时进行吹炼过程的校正。但是这种方 法的确定也较为明显，主要有受恶劣的炉气环境和 炉气流量的限制，而且具有仪器昂贵、维护费用高等 缺点，目前仍只适用于大型的转炉厂，使用范围明显 受限。
1.5 噪声终点判定方法
转炉噪声终点判定方法是利用音响计对冶炼过 程中发出的噪声作为主要判定依据来实行的。噪声 与吹炼过程的反应密切相关，尤其是在低频率的范围，可以测定 CO 燃烧时的噪声值，其变化程度与钢 水吹炼时的脱碳速率之间有着极大的相关性。但是由于炼钢厂的环境条件恶劣，外界干扰噪声较多难以较好去除，同时不同炉型的噪声模型存在一定的 差异性，在目前尚未对冶炼噪声产生的机理明确的 前提下，这种方法经常会有较大的误差，因而在终点判定中使用情况较少。
1.6 光谱光学判定方法
转炉炉口火焰的辐射光谱中包含着大量的钢水 潜在信息，国内外已经有多家公司使用光谱光学判 定方法来对转炉炼钢终点进行预测和尝试。美国Bethlehem 钢铁公司曾在 200 t 以上的大型转炉，低碳范围内的转炉终点碳含量的控制中采用了一种光 谱光学分析方法，通过测定炉口火焰辐射的光谱中 的 560 nm 左右的波长的辐射光强度，利用模型测算 得到对终点碳含量判定；南京理工大学和南京钢铁集团炼钢厂研发了一种多光谱辐射测量的方法[4]，通过检测和分析吹炼过程中光谱辐射的光强度信息，得到了特定光谱与吹炼终点的密切联系，通过相关模型进行实时预测判定；这种非接触测量方法的 最大好处就是可以不中断炼钢吹炼过程、不影响钢 水的质量。
1.7 图像处理判定方法
图像处理判定方法与光谱光学判定方法类似， 都是属于非接触测量方法的一种，但是更多地是侧 重于监测转炉炉口火焰的变化情况，通过纹理分析、 颜色模型转换、特征提取等多种方式[5]，把隐含在火焰图像中与吹炼过程有关联的潜在信息提取出来，通过系统建模进行终点的预测与判定。这种方法在 本质上是模拟人眼，因为在经验炼钢中主要是利用工人的眼睛直接观察火焰获取信息并进行判断，这 种方法需要大量的训练并逐步获取变化规律。
1.8 机器人辅助测量方法
随着工厂车间智能化的发展以及安全级别的提 升，机器人参与辅助测量也逐渐开始应用，比如奥地 利 Voestalpine 钢铁公司已采用机器人测温系统替换 原来的副枪系统；国内的镭目科技有限公司，其所开发的 RAMON 机器人温度测量采样系统是一种高性 能的自动智能设备，采用工业机器人作为操作平台， 利用柔性机器人在测量枪上自动安装探头，自动将 探头插入钢水中，实现温度测量和采样，以及卸载过 时的探针。该机器人具有自动化程度高，操作简便， 安全可靠等特点。随着国内人工成本的升高、机器人 价格的整体下降，相信今后机器人参与转炉炼钢替代人工进行辅助测量将会愈发增多，但是对于多种炉型的实用性和稳定性需要进一步实践检验。
1.9 智能终点控制方法
以神经网络和专家系统等技术为代表的智能终 点控制方法，可以避开过去那种对炼钢过程深层规 律无止境的探求，转而以事实和数据作根据，来实现对过程的优化控制，因而在炼钢终点中使用较多。韩国 Pohang 钢铁公司就曾利用神经网络对转炉的在线数据进行提取和训练，预报结果与实际工艺数据较为符合；日本 Nippon 钢铁公司研发了一种特殊的 专家系统，把经验炼钢法和黑盒推理等原理应用于 控制过程，对吹炼结果有一些提升；国内多家大型钢 厂也在神经网络等技术应用到了转炉炼钢终点控 制中。总体上来说，这些方法侧重考察输入输出量 间的关系，消除了随机偏差，对当前转炉炼钢这种 机理研究尚不透彻的多元多相的高温物理化学反应过程，该方法可以保持一定的精度，具有某些独到的优势。
2 终点控制技术方法对比及预测分析
1）大型炼钢厂所普遍使用的是不倒炉检测的副 枪系统，但是这种自动化程度较高、终点预测精度较 好的系统，由于自身设备费用高等一些突出的问题， 目前还未完全普及到中小型钢厂。炉气分析系统、神 经网络和专家系统等方法也有使用，虽然各有优点，但是由于它们还是需要主要依靠较稳定的测量过程，所以在大型转炉的使用效果要普遍好于中小型 转炉。
2）非传统的、相对较新的这些终点控制方法在 判定终点的方法上拓宽了思路，但由于生产条件、造 价等诸多因素的限制，在大型转炉的终点控制中效 果较好的这些方法，目前并不能在中小型转炉中真 正地进行推广使用。
3）大型转炉由于吹炼过程稳定，今后应不断尝 试新技术、新方法、新系统，不断引领和提升炼钢的终点控制技术，产出质量更好的钢材。
4）占据着世界转炉炼钢界主要炉型的中小型炼钢厂目前所使用的这些终点控制方法已经跟不上产 能结构调整的要求。今后世界炼钢界急切需要针对 体量较大的中小型转炉，研发转炉一次倒炉的可靠性高、低成本的终点控制方法及系统。随着智能制造技术和人工智能技术的普及，相信今后自动化水平 和冶炼能力将会得到更大提升。
参考文献
[1] Shao Yanming，Zhao Qi，Chen Yanru，et al.Applying flame spectral analysis and multi- class classification algorithm on the BOS endpoint carbon content prediction[J].Optik，2015，126（23）：4 539- 4 543.
[2] 王鹏，吴伟，孟华栋，等.提高淮钢转炉终点温度命中率的工艺 优化[J].钢铁，2018，53（3）：96- 103.
[3] 陈红生，郑忠，陈开，等.基于炉气分析的转炉冶炼过程仿真系 统及应用[J].冶金自动化，2013，37（3）：43- 47；52.
[4] 周木春，赵琦，陈延如，等.基于炉口辐射光谱支持向量机回归 的转炉终点碳含量检测[J].光谱学与光谱分析，2018，38（6）：1804- 1808.
[5] 江帆，刘辉，王彬，等.基于火焰图像 CNN 的转炉炼钢吹炼终点判断方法[J].计算机工程，2016，47（10）：277- 282.