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以及數據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、燒結礦品位、燒結礦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。生產過程中通過對其進行改善，可降低鐵水的硅偏差，實現企業的節能降耗。

關鍵詞:高爐; 硅偏差; 煤比; 生鐵含硫量; 爐渣堿度

0 引言

近年來，伴隨我國經濟的飛速發展，鋼鐵工業得到了長足的進步，但中國煉鐵產業集中度低，高爐座數雖多( 約有900 多座) ，1000 m³ 以上的卻只有約110 座。各高爐生產技術水平在高效、低耗、優質、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及變動情況，因為高爐內進行著許多高溫狀態的熱化學反應，各個狀態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、渣堿度變化和爐內煤氣流分布失常等現象。鐵水含硅量的高低是衡量煉鐵廠綜合技術水平的重要參數。

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

1 硅偏差的統計方法

唐山國豐公司鐵水成分由質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 質檢系統，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控，月硅偏差來進行驗證。從中抽取36個樣本數據，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%，根據表1 和圖1 顯示，檢測值都在誤差允許范圍之內，故本檢測系統準確。

2 硅偏差波動的原因

2． 1 高爐內硅的來源

高爐內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 易發生還原反應，熔融造渣后就會從液態氣化為SiO。由于焦炭灰分中SiO₂含量很高( 45% ～ 50%) ，αSiO₂也很高，根據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也是以自由狀態存在，其αSiO₂也為爐渣的10 ～ 20 倍，并且風口循環區的溫度很高，有利于硅還原反應的進行^［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，也會造成爐內爐溫波動大。因此，規定出鐵時間前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，對燒結礦品位、燒結礦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據進行統計分析，找出硅偏差波動的原因并提出改善方法及措施。

3． 2 數據的采集

通過對2012 年6 ～ 12 月的鐵水硅檢測數據進行整理分析，結合過程參數的搜集，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，對各因素相關性進行分析，并對其進行優化，以實現降低鐵水硅偏差波動的參數控制。

3． 3 測量系統分析

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，以驗證測量系統是否可靠。

試驗結果如表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 得出結果，如表3、4 所示。

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

從表3 可以看出，測量系統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

為研究系統的制造過程能力，搜集整理了2015年5 月份的鐵水硅偏差數據，如表5 所示。

( 1) 正態分析

進行制造過程能力分析要求樣本數據必須服從正態分布，從圖5 可以看出，由于數據點大致成直線分布，概率P = 0． 007 ＜ 0． 05，AD = 2． 017 統計量較高，因此可以推斷數據不服從正態分布。

( 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，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，分別為燒結礦品位、燒結礦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或相關性不大的因素，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，對預測變量構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，分析結果如表8、9 所示。

回歸方程為:

硅偏差= 0． 100 + 0． 000 32 × 燒結礦品位+ 0． 003 70 × 燒結礦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( 調整) = 79． 0%

由以上研究結果可知，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。

經篩選后，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( 調整) = 81． 9%

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

4 結論

( 1) 國豐公司3 號高爐硅偏差平均0． 14，與同行業先進水平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，制造過程能力較差，也需進行改善。

( 3) 研究了燒結礦品位、燒結礦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，結果表明: ①燒結礦品位、燒結礦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，所以在生產過程中必須對其進行改善。

參考文獻

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