煉鋼(轉爐-精煉)-連鑄生產過程中,受到原料成分、運行工況、設備狀態等多種不確定因素的干擾,運行過程表現為頻繁動態變化特點。若現場人員處理不當,這些動態變化不僅造成能耗的增加,而且會導致鑄坯質量問題。如何應對這些變化,保證生產過程處于最佳的運行狀態是我國煉鋼廠面臨的一個重要課題。

與工業發達國家相比,我國煉鋼廠在產品質量、資源消耗、利潤水平等方面仍然面臨巨大的挑戰。煉鋼生產流程運行優化水平低是造成上述結果的重要原因之一。這些方面的提高必須從生產全流程運行,而不是從局部生產單元操作來實現,原有的人工操作運行方式難以滿足要求。

圍繞上述需求,東北大學組織了流程工業綜合自動化國家重點實驗室、軋制技術及連軋自動化國家重點實驗室、信息科學與工程學院、冶金學院等相關單位人員形成項目組,依托寶鋼、鞍鋼和三明鋼鐵等企業,在國家863 項目、國家自然科學基金重點項目等,先后開展了面向生產過程實時擾動的煉鋼過程智能實時調度、基于最佳工藝溫度的煉鋼一連鑄流程能耗綜合優化、基于非線性非穩態溫度場的連鑄二冷水量模型預測控制等方面的技術研發工作。

1 面向生產過程實時擾動的煉鋼過程智能實時調度

煉鋼-連鑄生產存在多臺轉爐、多臺精煉爐和多臺連鑄機,以及多重精煉方式且存在著可重入調度情況,使得煉鋼-連鑄生產調度難度大大增加。針對多模式、多路徑、多設備、多擾動下的煉鋼-連鑄生產實時調度問題,開發了煉鋼過程智能實時調度技術,其系統結構如圖1 所示。

1.1 基于啟發式算法的爐次加工設備決策技術

啟發式算法的核心思想是優先選擇使爐次作業沖突值最小的設備、相鄰設備間位置距離最短的設備和加工爐次數最少的設備作為爐次的加工設備。該算法由爐次批次劃分和排序、爐次開工時間和完工時間計算、爐次作業沖突值計算和爐次加工設備決策組成。

1.2 啟發式和線性規劃相結合的爐次在各設備上的開工時間和完工時間決策技術

該技術包括啟發式的爐次在各設備上的開工和完工時間預決策和基于線性規劃的爐次開工和完工時間調整技術。預決策技術由爐次作業沖突值計算、沖突解消、爐次連鑄斷澆值計算和斷澆消除組成。調整技術以所有爐次在相鄰工序的加工等待時間總和最小為目標,以爐次加工區間為約束方程,采用單純形算法求解爐次開工和完工調整時間。

1.3 基于甘特圖和線性規劃的爐次加工設備、開工時間和完工時間人機交互調整技術

該技術包括基于甘特圖的重調度計劃可視化、基于人機交互的爐次加工設備、爐次開工和完工時間調整。爐次加工設備調整采用啟發式技術,爐次加工區間調整采用線性規劃技術。

1.4 以鑄坯質量和連鑄效率為中心的煉鋼生產動態協調技術

該技術包括基于連鑄拉速和水量協調設定算法、時間/成分/溫度不命中及設備故障等突發事件條件下的爐次作業機器分配和開工時間在線協調算法、基于過程工藝參數波動的質量指標預測和GPU 滾動優化算法。

2 基于最佳工藝溫度的煉鋼-連鑄流程能耗綜合優化

針對煉鋼-精煉-連鑄流程,以降低煉鋼-精煉-連鑄生產過程能耗為目標,開發了由過程優化模塊和生產調度優化模塊構成的流程能耗綜合優化系統。過程優化模塊在煉鋼、精煉、連鑄各單體工序中能耗關鍵要素分析的基礎上,對各環節關鍵工藝參數進行優化;生產調度模塊在建立鋼水溫度模型和工藝制度優化指標的基礎上,進行最優生產工藝路徑動態調度方法和協同實時調度。

2.1 煉鋼-連鑄流程溫度制度協調優化技術

該技術包括各個工序溫度因素的偏相關分析,基于機理和生產數據的鋼水溫度趨勢建模,以及煉鋼-連鑄流程溫度制度協調優化算法。

2.2 煉鋼-連鑄流程時間制度協調優化技術

該技術包括基于時間約束網絡的工藝溫度可行性判斷方法,基于工藝知識的最佳開始時間、加工時間設定方法和基于約束推理的作業時間調整方法。

3 基于非線性非穩態溫度場的連鑄二冷水量模型預測控制

煉鋼-連鑄生產過程中會發生轉爐生產的原料供應不及時、運輸設備沒有及時到位或設備故障等生產擾動,引起煉鋼和澆鋼在時間上不匹配,需要對連鑄機的拉速進行調整。然而在拉速發生變化時,使用傳統的參數配水方法給出的水量設定值變化幅度大,易引起鑄坯表面溫度劇烈的變化,導致裂紋等缺陷的產生。項目開發了連鑄二冷水量動態設定的模型預測控制技術,其實現策略如圖2所示。

針對板坯連鑄機生產的鑄坯的寬度遠遠大于厚度,可以忽略寬度方向傳導傳熱的特點,提出了基于二維非穩態非線性對流熱傳導模型的二冷水量預測控制方法,包括基于測溫誤差的二維熱傳導模型邊界條件Levenberg-Marquardt(LM)辨識算法和修正自適應步長的擬牛頓迭代算法。

針對方坯連鑄機生產鑄坯寬度與厚度相等,必須要同時考慮寬度和厚度方向傳導傳熱的特點,提出了基于三維非穩態非線性對流熱傳導模型的二冷水量預測控制方法,包括鑄坯熱傳導模型邊界條件的同倫攝動迭代辨識算法和基于精度-時間的自適應網格優化算法。

針對非穩態連鑄過程中拉坯方向溫度擴散項對溫度梯度影響大的問題,提出了帶有拉坯方向傳導傳熱的三維熱傳導模型的預測控制方法,包括基于測溫殘差的權最小二乘分階段差分進化辨識算法和CPU-GPU 自適應網格擬牛頓并行算法。

4 結語

近年來,國內外日趨激烈的市場競爭,以及在政策導向和立法方面的壓力,使得煉鋼廠對其能耗水平、生產效率、鑄坯質量和生產成本等提出了更高的要求。這些方面的提高必須從生產全流程運行,而不是從局部生產單元操作來實現。煉鋼廠對生產全流程動態運行優化系統的需求日益迫切。

煉鋼-連鑄過程存在各種動態不確定擾動,例如煉鋼改鋼種、改冶煉路徑、鋼包不匹配、廢鋼成分波動等。由于這些擾動具有隨機性和不可預測性,生產調度和操作員不能提前預知,難以實現生產流程運行狀態優化。只有融合控制系統反饋信息,采用最新的CPS 和人工智能方法,以動態優化理論為支撐,研發煉鋼-連鑄流程的智能協調優化控制技術,將成為煉鋼廠實現“定時間、定溫度、定成分,提高潔凈度”的有力支撐。