1.本发明涉及炼钢技术领域,特别是涉及一种分布式电弧炉炼钢过程控制方法。
背景技术:
2.当前,按照绿色可循环理念及节能环保的需要,我国正在大力推动“长流程”炼钢向“短流程”炼钢的转换进程,注重以废钢为原料的短流程电炉炼钢迎来新的发展机遇,再加上我国废钢铁资源和电力能源的逐步丰沛,电冶金工艺尤其是大功率电弧炉工艺将受到越来越多地关注。
3.电弧炉是一项综合技术,集成各种超高功率电弧炉及其配套技术,是电弧炉的主要发展方向。电弧炉炼钢过程控制系统,可用于对电弧炉生产过程进行在线优化。通过数据方式对生产过程进行监控、控制。所有功能基于过程数据实现。目标是识别工艺偏差并采取适当的措施来优化电弧炉工艺,借助智能控制技术,实现电弧炉全自动炼钢,以提升产能、降低消耗。
技术实现要素:
4.本发明的目的是针对现有技术中存在的电弧炉炼钢过程中产能和消耗控制水平不足的问题,而提供一种分布式电弧炉炼钢过程控制方法。
5.为实现本发明的目的所采用的技术方案是:
6.一种分布式电弧炉炼钢过程控制方法,所述控制方法通过分布式电弧炉炼钢过程控制系统实现,所述控制系统包括调度进程模块以及分别与所述调度进程模块通讯连接的数据采集模块、熔炼模型模块、在线进程模块、训练进程模块、控制器模块以及客户端模块;
7.所述控制方法如下:
8.所述调度进程模块用于监控其他模块的工作状态,并且按照次序控制其他模块的启停,对业务排队进行分发处理;
9.所述数据采集模块包括与过程控制事件和设备层的接口以进行采集,在炼钢过程中从加热开始到加热结束,所述数据采集模块从所述控制器模块中读取消息,从数据库中检索所需的过程数据并将它们存储在本地db中,所述数据采集模块与所述熔炼模型模块通讯连接进行数据传递;
10.所述熔炼模型模块多个过程模型,通过过程模型计算指标,实时预测过程状态,所述熔炼模型通过历史数据实时更新;
11.所述在线进程模块将实时采集的现场数据与预期的流程行为和经过训练的熔炼模型进行合并,以评估当前流程状态;
12.所述训练进程模块收到来自客户端的训练请求消息,从数据库中提取相关的历史数据训练所述熔炼模型,从而生成新的模型配置文件,包含新的模型参数;
13.所述客户端模块用于接受系统的过程数据进行实时输出,用于编辑或删除储存在数据库中的所述熔炼模型的配置参数。
14.在上述技术方案中,所述客户端模块采用人机界面hmi,所述控制器模块为plc控制器,所述调度进程模块以及所述数据采集模块分别通过网关连接所述的plc控制器。
15.在上述技术方案中,所述数据采集模块在每个新的数据库记录插入后发送一条消息,通知实时服务模块新的可用数据,触发其计算,所述实时服务模块负责通讯,所述数据采集模块接收所述实时服务模块计算的输出消息,并将其信息存储在本地数据库中,所有信息均存储在专用的关系数据库中。
16.在上述技术方案中,所述计算指标包括钢水温度、钢水含碳量以及钢水溶解氧含量,所述钢水含碳量。
17.在上述技术方案中,所述钢水温度通过考虑电能、氧气注入以及相关过程变量来估计有效的样本温度;所述钢水含碳量通过考虑废钢等级、合金添加、废气分析,综合预估和其他变量来估计当前钢溶液中碳的百分比;所述钢水溶解氧含量根据温度和碳排放计算。
18.在上述技术方案中,所述熔炼模型模包括多个参数或非参数过程模型。
19.在上述技术方案中,所述熔炼模型模可包括温度计算模型、含碳量计算模型、合金添加计算模型、能耗计算模型。
20.在上述技术方案中,在线进程模块执行以下操作:
21.在加热开始时,在线进程模块从数据库中检索训练好的熔炼模型参数,用于实时同步生产状态;当接收到新的可用数据消息时,在线进程模块从数据库中检索当前热量的相关过程数据并应用熔炼模型,在合适的过程事件之后,在线进程模块计算当前热量的过程信息,合并所有以前的信息以生成更新的曲线,当新配置文件需要时,在线进程模块将新设定值发送到执行进程,每次计算后,在线进程模块会将熔炼模型输出发送到数据采集模块,以存储在数据库中。
22.在上述技术方案中,所述控制系统还包括智能控制接口,所述智能控制接口接收从钢厂检化验室分析或外围设备中检索到的数据,将其添加到所述数据库中。
23.在上述技术方案中,所述数据采集模块连接的设备包括eaf plc、电极调节器、化学分析控制器,采集的具体数据包括装篮重量、逐层废钢材质、氧气、石灰消耗速率、有功功率、无功功率、弧流、阻抗、电弧覆盖指数、取样筒采样的碳氧含量,实验室化验的成分数据。
24.与现有技术相比,本发明的有益效果是:
25.本发明针对大功率电弧炉生产过程中对过程控制的基本需求及对智能控制技术融合的需求,设计了一种分布式电弧炉炼钢过程控制系统。该系统可对对电弧炉生产过程进行在线优化。通过数据方式对生产过程进行监控、控制,借助智能控制技术,实现电弧炉全自动炼钢,以提升产能、降低消耗。
附图说明
26.图1所示为分布式电弧炉炼钢过程控制系统结构图。
具体实施方式
27.以下结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
28.实施例1
29.一种分布式电弧炉炼钢过程控制方法,所述控制方法通过控制系统实现,所述控制系统包括调度进程模块以及分别与所述调度进程模块通讯连接的数据采集模块、熔炼模型模块、在线进程模块、训练进程模块、控制器模块以及客户端模块;
30.所述控制方法如下:
31.所述调度进程模块用于监控其他模块的工作状态,并且按照次序控制其他模块的启停,对业务排队进行分发处理;
32.所述数据采集模块包括与过程控制事件和设备层的接口以进行采集(连接的设备有eaf plc、电极调节器、化学分析控制器和其他相关设备,采集的具体数据如:装篮重量、逐层废钢材质、氧气、石灰消耗速率、有功功率、无功功率、弧流、阻抗、电弧覆盖指数、取样筒采样的碳氧含量,实验室化验的成分数据等),在炼钢过程中从加热开始到加热结束,所述数据采集模块从所述控制器模块中读取消息,从数据库中检索所需的过程数据并将它们存储在本地db中,所述数据采集模块与所述熔炼模型模块通讯连接进行数据传递;作为优选的,所述数据采集模块在每个新的数据库记录插入后发送一条消息,通知实时服务模块新的可用数据,触发其计算,所述实时服务模块负责通讯,所述数据采集模块接收所述实时服务模块计算的输出消息,并将其信息存储在本地数据库中,所有信息均存储在专用的关系数据库中;
33.所述熔炼模型模块多个参数或非参数过程模型,通过该模型计算指标实时预测过程状态,所述过程状态为炼钢过程的各个变量数值,所述计算指标包括钢水温度、钢水含碳量以及钢水溶解氧含量,所述钢水含碳量,所述熔炼模型通过历史数据实时更新;
34.所述在线进程模块将实时采集的现场数据与预期的流程行为和经过训练的熔炼模型进行合并(通过tcp/ip通讯、进程间通讯、共享内存的方式合并),以评估当前流程状态;预期的流程行为包括各变量数值、数据趋势、生产消耗等,当前流程状态是指当前过程的各个变量数值。
35.所述训练进程模块收到来自客户端的训练请求消息,从数据库中提取相关的历史数据(上千次或更多)训练所述熔炼模型,从而生成新的模型配置文件,包含新的模型参数;
36.所述客户端模块用于接受系统的过程数据进行实时输出,用于编辑或删除储存在数据库中的所述熔炼模型的配置参数。
37.优选的,所述客户端模块采用人机界面hmi,所述控制器模块为plc控制器,所述调度进程模块以及所述数据采集模块分别通过网关连接所述的plc控制器。
38.实施例2
39.作为优选的,所述熔炼模型模可包括温度计算模型、含碳量计算模型、合金添加计算模型、能耗计算模型,所述计算指标的计算方法如下:
40.所述钢水温度通过考虑电能、氧气注入以及其他过程变量来估计有效的样本温度;
41.所述钢水含碳量通过考虑原料(即废钢等级,作为输入)、合金添加(作为输入)、废气分析(作为排出),综合预估和其他变量来估计当前钢溶液中碳的百分比;
42.所述钢水溶解氧含量根据温度和碳排放计算。
43.如果有足够的样本数据可用,则用户可以训练新的温度计算模型、含碳量计算模
型、合金添加计算模型、能耗计算模型,在检查了训练性能之后,可以将新生成的模型设置为当前模型以用于实时估计。
44.作为优选的,所述在线进程模块执行以下操作:
45.在加热开始时,在线进程模块从数据库中检索训练好的熔炼模型参数,所述熔炼模型参数温度自适应系数、含碳量计算自适应系数、耗氧量计算自适应系数等,用于实时同步生产状态,生产状态是指生产过程中各个计算值;当接收到新的可用数据消息时(即每5秒),它从数据库中检索当前热量的相关过程数据并应用熔炼模型。在合适的过程事件之后,它计算当前热量的过程信息。合并所有以前的信息以生成更新的曲线。当新配置文件需要时,它将新设定值发送到执行进程。每次计算后,它会将熔炼模型输出发送到数据采集模块,以存储在数据库中。
46.实施例3
47.所述控制系统还包括智能控制接口,所述智能控制接口接收从钢厂检化验室分析或外围设备中检索到的数据,将其添加到所述数据库中。
48.如此可以本系统可以接收从检化验室分析中检索到的元素成分、样品数据等数据,它的结构相对灵活,可以还将外围设备的其他信息添加到数据采集系统中。例如,炉渣分析数据、面板冷却水温度、电弧炉底部温度、电弧炉外壳寿命等,用于高级分析。
49.以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出的是,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。技术特征:
1.一种分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,所述控制方法通过分布式电弧炉炼钢过程控制系统实现,所述控制系统包括调度进程模块以及分别与所述调度进程模块通讯连接的数据采集模块、熔炼模型模块、在线进程模块、训练进程模块、控制器模块以及客户端模块;所述控制方法如下:所述调度进程模块用于监控其他模块的工作状态,并且按照次序控制其他模块的启停,对业务排队进行分发处理;所述数据采集模块包括与过程控制事件和设备层的接口以进行采集,在炼钢过程中从加热开始到加热结束,所述数据采集模块从所述控制器模块中读取消息,从数据库中检索所需的过程数据并将它们存储在本地db中,所述数据采集模块与所述熔炼模型模块通讯连接进行数据传递;所述熔炼模型模块多个过程模型,通过过程模型计算指标,实时预测过程状态,所述熔炼模型通过历史数据实时更新;所述在线进程模块将实时采集的现场数据与预期的流程行为和经过训练的熔炼模型进行合并,以评估当前流程状态;所述训练进程模块收到来自客户端的训练请求消息,从数据库中提取相关的历史数据训练所述熔炼模型,从而生成新的模型配置文件,包含新的模型参数;所述客户端模块用于接受系统的过程数据进行实时输出,用于编辑或删除储存在数据库中的所述熔炼模型的配置参数。2.如权利要求1所述的分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,所述客户端模块采用人机界面hmi,所述控制器模块为plc控制器,所述调度进程模块以及所述数据采集模块分别通过网关连接所述的plc控制器。3.如权利要求1所述的分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,所述数据采集模块在每个新的数据库记录插入后发送一条消息,通知实时服务模块新的可用数据,触发其计算,所述实时服务模块负责通讯,所述数据采集模块接收所述实时服务模块计算的输出消息,并将其信息存储在本地数据库中,所有信息均存储在专用的关系数据库中。4.如权利要求1所述的分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,所述计算指标包括钢水温度、钢水含碳量以及钢水溶解氧含量,所述钢水含碳量。5.如权利要求4所述的分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,所述钢水温度通过考虑电能、氧气注入以及相关过程变量来估计有效的样本温度;所述钢水含碳量通过考虑废钢等级、合金添加、废气分析,综合预估和其他变量来估计当前钢溶液中碳的百分比;所述钢水溶解氧含量根据温度和碳排放计算。6.如权利要求1所述的分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,所述熔炼模型模包括多个参数或非参数过程模型。7.如权利要求6所述的分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,所述熔炼模型模可包括温度计算模型、含碳量计算模型、合金添加计算模型、能耗计算模型。8.如权利要求1所述的分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,在线进程模块执行以下操作:在加热开始时,在线进程模块从数据库中检索训练好的熔炼模型参数,用于实时同步
生产状态;当接收到新的可用数据消息时,在线进程模块从数据库中检索当前热量的相关过程数据并应用熔炼模型,在合适的过程事件之后,在线进程模块计算当前热量的过程信息,合并所有以前的信息以生成更新的曲线,当新配置文件需要时,在线进程模块将新设定值发送到执行进程,每次计算后,在线进程模块会将熔炼模型输出发送到数据采集模块,以存储在数据库中。9.如权利要求1所述的分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,所述控制系统还包括智能控制接口,所述智能控制接口接收从钢厂检化验室分析或外围设备中检索到的数据,将其添加到所述数据库中。10.如权利要求1所述的分布式电弧炉炼钢过程控制方法,其特征在于,所述数据采集模块连接的设备包括eaf plc、电极调节器、化学分析控制器,采集的具体数据包括装篮重量、逐层废钢材质、氧气、石灰消耗速率、有功功率、无功功率、弧流、阻抗、电弧覆盖指数、取样筒采样的碳氧含量,实验室化验的成分数据。
技术总结
本发明公开了一种分布式电弧炉炼钢过程控制方法,调度进程模块用于监控其他模块的工作状态;数据采集模块包括与过程控制事件和设备层的接口以进行采集,数据采集模块从控制器模块中读取消息,从数据库中检索所需的过程数据并将它们存储在本地DB中;熔炼模型模块多个过程模型,通过过程模型计算指标,实时预测过程状态;在线进程模块将实时采集的现场数据与预期的流程行为和经过训练的熔炼模型进行合并,以评估当前流程状态;训练进程模块收到来自客户端的训练请求消息,从数据库中提取相关的历史数据训练熔炼模型;客户端模块用于接受系统的过程数据进行实时输出,用于编辑或删除储存在数据库中的熔炼模型的配置参数。储存在数据库中的熔炼模型的配置参数。储存在数据库中的熔炼模型的配置参数。
技术研发人员:李纪召
受保护的技术使用者:天津一重电气自动化有限公司
技术研发日:2022.12.11
技术公布日:2023/4/25
声明:
“分布式电弧炉炼钢过程控制方法与流程” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)