宋占東

(唐山國豐鋼鐵有限公司第一煉鐵廠，河北唐山063300)

摘要:采用可靠的測量系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)模擬和試驗驗證的研究手段，研究了國豐3 號高爐冶煉過程各參數(shù)的控制，找出影響鐵水硅偏差波動的主要因素，分析了焦炭篩分、風溫波動、鐵口噴濺、燒結(jié)礦品位、燒結(jié)礦SiO₂、噴煤比、綜合負荷、生鐵含硫量、爐渣堿度等對鐵水硅偏差波動的影響。結(jié)果表明，煤比、生鐵含硫量、爐渣堿度是影響鐵水硅偏差波動的根本原因。生產(chǎn)過程中通過對其進行改善，可降低鐵水的硅偏差，實現(xiàn)企業(yè)的節(jié)能降耗。

關(guān)鍵詞:高爐; 硅偏差; 煤比; 生鐵含硫量; 爐渣堿度

0 引言

近年來，伴隨我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展，鋼鐵工業(yè)得到了長足的進步，但中國煉鐵產(chǎn)業(yè)集中度低，高爐座數(shù)雖多( 約有900 多座) ，1000 m³ 以上的卻只有約110 座。各高爐生產(chǎn)技術(shù)水平在高效、低耗、優(yōu)質(zhì)、長壽、高效益等方面也各不相同^［1］。

鐵水含硅量最能直接反映鐵水的狀態(tài)及變動情況，因為高爐內(nèi)進行著許多高溫狀態(tài)的熱化學反應(yīng)，各個狀態(tài)下的熱平衡方程不同，反映在鐵水含硅量上效果最為明顯。因此為保證高爐冶煉過程正常進行，必須及時、準確、迅速地糾正外部條件變化引起的爐況波動、渣堿度變化和爐內(nèi)煤氣流分布失常等現(xiàn)象。鐵水含硅量的高低是衡量煉鐵廠綜合技術(shù)水平的重要參數(shù)。

本文以降低國豐公司3 號高爐硅偏差為基礎(chǔ)，研究了影響高爐硅偏差的因素及解決的技術(shù)方案，并將其推廣到國豐公司所有高爐進行低硅偏差冶煉，最終實現(xiàn)企業(yè)的節(jié)能降耗。

1 硅偏差的統(tǒng)計方法

唐山國豐公司鐵水成分由質(zhì)檢部鐵水化驗室對每次鐵水樣本進行化學光譜檢測，并上傳至公司EAS 質(zhì)檢系統(tǒng)，形成鐵水成分報告以供查閱。3 號450 m³ 高爐每天出鐵16 次，鐵水成分通過日硅偏差來進行調(diào)控，月硅偏差來進行驗證。從中抽取36個樣本數(shù)據(jù)，進行量具研究分析。鐵水中Si 含量的標準值為0． 661%，由于光譜檢測儀的誤差為± 0． 04%，根據(jù)表1 和圖1 顯示，檢測值都在誤差允許范圍之內(nèi)，故本檢測系統(tǒng)準確。

2 硅偏差波動的原因

2． 1 高爐內(nèi)硅的來源

高爐內(nèi)硅的來源主要有兩種: 焦炭灰分、煤粉灰分和礦石脈石^［2］。

( 1) 焦炭灰分中的SiO₂是高爐SiO₂的主要來源之一。一般認為焦炭灰分中的SiO₂呈自由狀態(tài)存在，其活度可以取為1，為爐渣中SiO₂活度的10～ 20 倍。焦炭灰分中SiO₂與C 易發(fā)生還原反應(yīng)，熔融造渣后就會從液態(tài)氣化為SiO。由于焦炭灰分中SiO₂含量很高( 45% ～ 50%) ，αSiO₂也很高，根據(jù)首鋼實驗高爐條件所得的αSiO₂可達0． 85，仍為一般高爐渣的8． 5 ～ 10 倍，可見焦炭灰分中SiO₂無論從什么狀態(tài)下氣化，αSiO₂都比普通高爐渣高得多，因此焦炭灰分中的SiO₂是氣態(tài)SiO 的主要來源^［3］。鐵水硅含量與焦炭灰分中SiO₂還原率之間有直接的關(guān)系: 焦炭灰分中SiO₂含量越高，氣化率越大，鐵水含硅量越大，即焦炭灰分中的SiO₂含量對生鐵含硅量起決定作用^［4］。

( 2) 隨著高爐噴煤的發(fā)展，噴入的煤粉會帶來大量灰分，其中SiO₂的含量較高，等于甚至大于在焦炭中的含量。同焦炭一樣，煤粉中SiO₂也是以自由狀態(tài)存在，其αSiO₂也為爐渣的10 ～ 20 倍，并且風口循環(huán)區(qū)的溫度很高，有利于硅還原反應(yīng)的進行^［5］。

( 3) 雖然焦炭灰分中SiO₂的活度高，比爐渣更容易還原，但是其入爐數(shù)量只為入爐SiO₂總量的15%。爐渣中SiO₂的活度αSiO₂雖遠不如焦炭中的活度高，但是由于渣量較大，且渣中SiO₂的含量較高，因此也是高爐SiO₂的主要來源^［6］。研究表明，在生鐵硅含量為0． 7% ～ 0． 9% 時，進入生鐵的硅53%來自于焦炭，其余則來自于爐渣^［7］。因此冶煉低硅生鐵，爐渣也是不可以忽視的硅源。

2． 2 降低硅偏差的措施

( 1) 硅偏差波動的因子分析

通過研究高爐冶煉工藝全流程( 圖2) ，分析查找影響硅偏差波動的重要因子。

對高爐冶煉過程輸入因子進行因果矩陣篩選，如圖3 所示，篩選出了9 個分值最高的影響硅偏差波動的重要因子，再通過失效模式分析，進一步找出關(guān)鍵的影響因子。

( 2) 硅偏差波動的改善措施

首先，分析影響硅偏差波動重要因子的原因，對焦炭篩分、風溫波動、鐵口噴濺等簡單因子可直接制定改善措施:

①通過加大篩孔，篩下物單獨過篩，分級入爐的方式加強焦炭篩分;

②通過改造熱風爐燃燒口，熱風爐每兩年定期換球修復(fù)等措施減少風溫波動;

③對于鐵口噴濺，若鐵口開孔不及時，也會造成爐內(nèi)爐溫波動大。因此，規(guī)定出鐵時間前15 min 鉆烤鐵口，并將其納入爐前操作方針，此方法明顯減少鐵口噴濺。

其次，對燒結(jié)礦品位、燒結(jié)礦SiO₂、噴煤比、綜合負荷、生鐵含硫量、爐渣堿度等影響因子進行跟蹤分析并制定相應(yīng)的改善措施。

2． 3 3 號高爐硅偏差概況

2012 年6 月～ 2013 年3 月對國豐公司3 號高爐鐵水硅偏差狀況進行了分析。如圖4 所示，2012年6 ～ 12 月7 個月的硅偏差平均為0． 14，最低值出現(xiàn)在8 月，硅偏差為0． 11。由此可以看出，進一步降低硅偏差是可行的。

3 研究方案

3． 1 研究方法

利用Minitab 對國豐公司3 號高爐鐵水含硅量歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，找出硅偏差波動的原因并提出改善方法及措施。

3． 2 數(shù)據(jù)的采集

通過對2012 年6 ～ 12 月的鐵水硅檢測數(shù)據(jù)進行整理分析，結(jié)合過程參數(shù)的搜集，找出了可能影響鐵水硅偏差波動的因素: 綜合負荷、綜合冶強、鐵口合格率、鐵口噴濺、鐵口打泥量、出鐵正點率、出鐵均勻率、鐵水成分、生鐵含硫量、爐渣堿度等。通過Minitab 工具，對各因素相關(guān)性進行分析，并對其進行優(yōu)化，以實現(xiàn)降低鐵水硅偏差波動的參數(shù)控制。

3． 3 測量系統(tǒng)分析

分析方法: 量具R＆R 研究－ 方差分析法；

測量對象: 鐵水硅含量；

樣本數(shù)量: 10 個；

檢驗員: 編號1#、2#；

測量方法: 分別對給定的10 個樣本各測量2次，以驗證測量系統(tǒng)是否可靠。

試驗結(jié)果如表2 所示。

本研究為鐵水硅含量的測定，選擇交叉研究方法，利用Minitab 得出結(jié)果，如表3、4 所示。

在本測量系統(tǒng)中，區(qū)分的類別數(shù)= ( 0． 001 209÷ 0． 001 803) × 1． 4 = 116 ＞ 5，說明此測量系統(tǒng)準確可靠。

從表3 可以看出，測量系統(tǒng)中的誤差主要來源于不同的樣本，檢驗員的影響相對可以忽略不計。

3． 4 制造過程能力分析

為研究系統(tǒng)的制造過程能力，搜集整理了2015年5 月份的鐵水硅偏差數(shù)據(jù)，如表5 所示。

( 1) 正態(tài)分析

進行制造過程能力分析要求樣本數(shù)據(jù)必須服從正態(tài)分布，從圖5 可以看出，由于數(shù)據(jù)點大致成直線分布，概率P = 0． 007 ＜ 0． 05，AD = 2． 017 統(tǒng)計量較高，因此可以推斷數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。

( 2) 制造過程能力分析

從圖6、表6 來看，鐵水硅波動處于可控狀態(tài)，標準差S = 0． 116，Ppk = 0． 5 ＜ 1，制造過程能力較差，需要進行改善。

3． 5 影響鐵水硅偏差波動因素分析

( 1) 可控因子的影響及確定最佳子集

通過對高爐冶煉過程的分析，找出了7 項影響高爐鐵水硅偏差波動的因素，分別為燒結(jié)礦品位、燒結(jié)礦SiO₂、噴煤比、綜合負荷、頂壓、生鐵含硫量、爐渣堿度。排除與硅偏差波動無關(guān)或相關(guān)性不大的因素，得出影響硅偏差波動的重要因素確定出最佳子集，通過最佳子集回歸確認，對預(yù)測變量構(gòu)建最佳擬合回歸模型，如表7 所示。

表7 中，7個變量的模型具有最高的R － Sq 調(diào)整值( 81． 9%) 、較小的Mallow Cp 值( 0． 7) 和最小的S 值( 0． 002 727 9) ，故選取該模型。

( 2) 因子多元回歸分析

① 多元回歸

對上述影響鐵水硅偏差波動的7 項因素做多元回歸及方差分析，分析結(jié)果如表8、9 所示。

回歸方程為:

硅偏差= 0． 100 + 0． 000 32 × 燒結(jié)礦品位+ 0． 003 70 × 燒結(jié)礦SiO₂ － 0． 000 477

× 煤比－ 0． 000 008 × 頂壓+ 0． 002 6

× 綜合負荷－0． 224 × 生鐵含硫+0． 049 8

× 爐渣堿度( 2)

S = 0． 002 939 58

R － Sq = 84． 4%

R － Sq( 調(diào)整) = 79． 0%

由以上研究結(jié)果可知，此回歸過程估計的模型在α 水平為0． 05 時具有顯著性。估計系數(shù)煤比、生鐵含硫量、爐渣堿度的P 值均小于0． 05，表明它們與硅偏差顯著相關(guān)。

經(jīng)篩選后，影響硅偏差較大的因素主要為煤比、生鐵含硫量、爐渣堿度。

② 縮減模型

選取煤比、生鐵含硫量、爐渣堿度做多元回歸分析，回歸方程為:

硅偏差= 0． 150 － 0． 000 478 × 煤比－ 0． 232

× 生鐵含硫+ 0． 047 3 × 爐渣堿度( 3)

S = 0． 002 727 89

R － Sq = 83． 9%

R － Sq( 調(diào)整) = 81． 9%

研究結(jié)果表明: 煤比、生鐵含硫量、爐渣堿度是影響硅偏差的根本原因，所以在生產(chǎn)過程中必須對其進行改善。

4 結(jié)論

( 1) 國豐公司3 號高爐硅偏差平均0． 14，與同行業(yè)先進水平0． 11 相比有較大差距，因此硅偏差波動大，需要改善。

( 2) 制造過程能力分析表明，3號高爐鐵水硅偏差處于可控狀態(tài)，制造過程能力較差，也需進行改善。

( 3) 研究了燒結(jié)礦品位、燒結(jié)礦SiO₂、噴煤比、綜合負荷、頂壓、生鐵含硫量、爐渣堿度等，對鐵水硅偏差波動的影響，結(jié)果表明: ①燒結(jié)礦品位、燒結(jié)礦SiO₂、綜合負荷、頂壓對鐵水硅偏差波動沒有顯著影響; ②通過對煤比、生鐵合硫量、爐渣堿度做多元回歸分析得出: S = 0． 002 727 89，R － Sq = 83． 9%，R －Sq( 調(diào)整) = 81． 9%。因此，煤比、生鐵含硫量、爐渣堿度是影響鐵水硅偏差波動的根本原因，所以在生產(chǎn)過程中必須對其進行改善。

參考文獻

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