陳 艷 輝
（山鋼股份萊蕪分公司 煉鐵廠，山東 萊蕪 271104）
摘 要：萊鋼3# 750 m3 高爐實施優(yōu)化燒結礦化驗頻次、提高煤粉燃燒率、提高高爐鼓風動能、統(tǒng)一三班操作等快速改善項目。應用大數據統(tǒng)計分析，找出了降低生鐵硫含量的關鍵影響因素，建立了控制生鐵硫含量的數學模型，量化了高爐操作參數。通過改善項目的實施，3# 高爐生鐵含硫量均值下降到0.014 5%，生鐵一級品率由74.39%提升至98.18%，三類品率實現“0”的 突破。
關鍵詞：高爐；生鐵質量；硫；一級品率；三類品率
1 前 言
降低鐵水含硫量可以縮短或去除煉鋼脫硫處理時間，降低脫硫費用，增加廢鋼配加量；同時可縮短鐵水罐調運周期，改善“轉爐等鐵、高爐憋風等罐”的局面，對煉鋼、煉鐵生產過程穩(wěn)定和工序能耗降低都有重要影響。自2017年6月以來萊蕪分公司煉鐵廠生鐵質量有了較大改善，2017年在線生產高爐6座，產量568萬t，生鐵含硫0.026%，一級品率73.1%，三類品率 3.3%，各項生鐵指標連續(xù)突破歷史最好水平。但與全國高爐指標及相關條件統(tǒng)計分析對比，萊蕪分公司煉鐵廠生鐵質量尚有提升潛力，其中一級品率第4季度指標79.8%與行業(yè)領先指標 98% 有較大差距。本次攻關從全廠 6 座高爐中選取指標較差的3# 750 m3 高爐作為試點展開項目分析，進而推及全廠。
2 降低生鐵硫含量實踐
2.1 攻關思路
目前高爐日常操作主要用爐渣堿度控制生鐵含硫。然而高爐脫硫是一項很復雜的工作，鐵中含硫還受溫度、鐵水含硅量、渣量等諸多因素影響，不是堿度唯一因素決定［1］，因此實際生產中單純用爐渣堿度控制生鐵含硫的做法取得的效果有限。基于高爐脫硫的復雜性，決定采用C&E矩陣、失效模式分析、多元回歸分析等工具，梳理工藝流程，逐步找出影響生鐵含硫量的關鍵因素，最終建立數學模型，從而量化參數、指導高爐操作。
2.2 工藝流程梳理及影響因子的初步篩選
1）從原料準備、篩分、稱量、裝料布料、高爐冶煉、出鐵、爐外脫硫7個環(huán)節(jié)入手，仔細梳理各環(huán)節(jié)的操作、控制參數、過程步驟等共52項因子，如：焦炭成分、焦炭強度、焦炭粒度組成、燒結礦成分、燒結礦強度等。
2）將梳理的因子建立 C&E 矩陣表，讓值班工長、煉鐵專家憑操作經驗，結合高爐冶煉理論，判斷各因子對生鐵含硫的影響力度，并進行打分。
3）對52個因子評分進行分析，篩選出20個因子（占70%）：焦炭成分、造渣制度、燒結礦成分、焦比、煤比、槽下工藝稱、爐料結構、噴吹煤成分、焦炭冷態(tài)強度、工業(yè)堿量、風口冷卻設備、焦炭粒度組成、噴吹煤配煤比例、鐵水溫度、裝料制度、風量、料種平衡、爐體冷卻設備、鐵水罐對罐、熱風溫度。
4）對篩選出來的20個因子進行失效模式分析（即FMEA分析），針對其影響的嚴重程度、頻次、檢測方法進行打分，進一步篩選因子，得到得分超過100分的11個關鍵因子（82%）。經分析，其中燒結礦來料成分滯后、原煤可磨性差等6項因子原因清楚，可操作性強，可作為快速改善項目立即進行改善；造渣制度制定不合理、熱制度不合理等 5 項因子需要應用大數據統(tǒng)計分析。
2.3 快速改善項目
2.3.1 優(yōu)化燒結礦化驗頻次
由于生產節(jié)奏加快，燒結礦從取樣點運輸到高爐入爐并作用的時間縮短，導致時有出現來料成分滯后情況，有時高爐工長查閱到燒結礦成分再對爐料進行調整時，該段爐料已作用一段時間。為此，調整燒結礦檢驗頻次，將1 d檢驗6次增加到7次，間隔由4 h縮短到3.5 h，來料成分滯后問題消除。
2.3.2 提高煤粉燃燒率
由于可磨性好的無煙煤供應量減少，噴煤車間不得不下調該煤種配煤比例，為保證高爐煤粉供應量，縮短中速磨磨煤時間，導致煤粉粒度加粗，4臺中速磨-0.074 mm 平均比例 56.5%，燃燒率下降。針對此情況，一方面增加中速磨磨煤時間，提升煤粉-0.074 mm比例至60%以上；另一方面擴大噴槍內徑至20 mm，減緩煤粉流速，促進煤粉燃燒。
2.3.3 提高高爐鼓風動能
針對高爐鼓風動能不足，無法吹透中心的狀況，采取縮小風口直徑，減小進風面積，提高風速的措施，提升鼓風動能11%，確保爐缸活躍、中心氣流穩(wěn)定。
2.3.4 降低終渣堿度波動
爐渣堿度高，有利于爐渣脫硫，但堿度波動過大會導致爐渣粘度脫離適宜范圍，可能降低脫硫效果及爐缸活躍度，因此應該穩(wěn)定爐渣堿度。針對工長調劑不及時引起的堿度波動，強化操作管理，要求每班至少校核1次配料堿度，高爐操作日報表進行記錄；同時每爐鐵目測實際渣樣，與化驗結果對比調劑堿度，以便及時調劑，降低操作不當引起的終渣堿度波動。
2.3.5 冷卻設備漏水處理
冷卻設備侵蝕、磨損、燒損后向爐缸內漏水，導致爐缸熱量、冷卻壁、生鐵成分波動，嚴重時引發(fā)爐涼。一是規(guī)范風口小套的安裝及使用；二是增加風口巡檢次數，打壓檢漏，風口破損及時更換；三是漏水冷卻壁視程度進行倒沖、穿管或封堵。
2.3.6 提高燒結白灰質量以穩(wěn)定燒結堿度
白灰對燒結堿度的影響主要有2方面，一是白灰質量較差，表現為同一批來料質量不勻，存在摻假行為；二是配料室人工手動控制白灰下料量，下料流波動大。針對這些情況，一方面加強白灰入廠把關力度，采取自動取樣；優(yōu)化取樣流程，實行實名取樣制度，每班次多次取樣、留樣，根據燒結礦質量復查燒結石灰質量；修改生石灰采購合同，調整減價方式，增加活性度等指標；另一方面在配料室采用“均值定量”自動調整給料量，即根據白灰計量波動大的特點，選取一段時間內的累計均值作為參考量，實現給料調整自動化。
2.4 大數據統(tǒng)計分析
在因子的初步篩選環(huán)節(jié)，篩選出 5 個因子，分別是：階段配加水熄焦、料場焦；造渣制度制定不合理；熱制度不合理；配加高硫煤煉焦；焦炭冷強度低。需要應用大數據進行統(tǒng)計分析，進一步驗證其對生鐵含硫的影響顯著性，從而建立多元回歸方程，指導生產。
2.4.1 影響因子的數據化
由于建立多元回歸方程需要用數據來進行，因此需要選取數據對這 5 個因子進行參數衡量。經團隊討論后選取參數如下：用焦炭水分表征階段配加水熄焦、料場焦；用爐渣二元堿度R2、爐渣鎂鋁比MgO/Al2O3表征造渣制度；用鐵水溫度T 鐵、生鐵含硅［Si］表征熱制度；用焦炭含硫量表征配加高硫煤煉焦；用焦炭M10指標表征焦炭冷強度低。這樣分析的因子變?yōu)?個，即焦炭水分、爐渣二元堿度R2、爐渣鎂鋁比MgO/Al2O3、鐵水溫度T 鐵、生鐵含硅［Si］、焦炭含硫、焦炭M10。
2.4.2 數據的收集整理。
由于高爐影響因素較多，攻關僅選取了7個因子進行分析，因此需要保證其他未選中的影響因子相對穩(wěn)定，跨時不宜過長。收集2018年3月1日—8月31日共計6個月的單爐生鐵數據進行大數據分析。在收集期間高爐操作不做大的改動，燒結配礦也不做大的調整，入爐料種及結構也應相對穩(wěn)定。本次數據收集主要涉及到爐渣、鐵水、焦炭 3方面數據，其中爐渣和鐵水是完全對應的，但焦炭的檢驗時間和作用到當爐鐵水有一個時間差。為準確衡定這個時間差，跟蹤了焦炭輸料、取樣、制樣、入倉、入爐全過程，計算從焦炭成分上網與焦炭入爐的時間差，再加上冶煉周期的時間，得出焦炭成分上網時間與作用到當爐鐵水大約相差5 h，以此調整焦炭檢驗數據與鐵水數據相對應。
2.4.3 篩選顯著因子建立多元回歸方程
用收集到的 7 個因子的數據建立多元回歸方程，根據其顯著性判斷系數、方差膨脹因子、方差分析等依次刪除不顯著的因子，最后得到4個關鍵因子：爐渣二元堿度 R2、爐渣鎂鋁比 MgO/Al2O3、生鐵含硅［Si］、焦炭含硫。幾個因子的交互效應、二階效應對生鐵含硫的影響均不顯著。最終得到的多元回歸方程為：
［S］=0.121 5-0.086 5×堿度-0.116 7×鎂鋁比-0.052 2×［Si］+0.097 2×焦炭S。
多元回歸分析過程中篩除了3個非關鍵因子， 即：鐵水溫度、焦炭水分、焦炭 M10，與專業(yè)知識不符。結合當前 3 個因子的取值范圍分析，鐵水溫度、焦炭M10已滿足高爐工藝專業(yè)需要，所以對目標影響不顯著，因此可以把這2個因子固定下來進行標準化控制；而焦炭水分的影響主要體現在干熄焦與水熄焦轉換初期，焦炭水分大幅波動導致高爐焦炭負荷波動從而引起［Si］波動，一般持續(xù) 1～2 個班，待水分穩(wěn)定后影響消除，除非輸焦線做改造該因子的影響方可消除，目前不可避免。
建立方程后，隨機收集了 76 爐生產數據用模型預測進行檢驗驗證，實際生鐵含硫與預測結果如圖1所示。其中18爐鐵實際值落在預測區(qū)間外，命中率76%。這18爐中，有3爐偏差量較大，分別為0.005、0.006、0.008，其余 15 爐偏差量都在 0.003 以內，生產上可以接受。說明該模型合理、可用。
2.4.4 確定因子最佳范圍，量化操作參數
設置 4 個關鍵因子的不同取值水平的各種組合，利用得到的多元回歸方程進行預測計算，根據95%的預測上下限得到各因子的最佳范圍。爐渣堿度 1.225～1.265；爐渣鎂鋁比 0.425～0.505；生鐵含硅0.24%～0.43%；焦炭含硫＜0.8%。
需要說明的是，根據 CaO-SiO2-Al2O3-MgO 四元渣系的熔化溫度狀態(tài)圖及CaO-SiO2-Al2O3-MgO四元渣系等黏度圖［2］，爐渣的堿度與鎂鋁比必須滿足一定的對應關系才能確保其黏度、熔點適宜。因此在利用模型時應先遵循工藝制度的要求。通過模型計算可知，焦炭含硫＜0.8%時，在最佳范圍內選取適宜的堿度與鎂鋁比對應值，確保爐渣熔點、粘度適宜后，［Si］取低水平0.24%，即可實現生鐵硫含量在0.03%以內。但是焦炭含硫受限于上道工序焦化廠控制，高爐生產工序只能根據來料成分來調整操作，進而控制生鐵硫含量，因此實際生產中會出現焦炭含硫＞0.8%的情況。當含硫＞0.8% 時，需要提升［Si］來控制生鐵含硫，根據模型計算［Si］上調的幅度可參考：焦炭含硫+0.01%，［Si］相應提高0.015%～0.02%；同時對焦化廠提出改善要求，使其滿足高爐低硅冶煉生產需要。
3 效果分析
3.1 指標情況
通過改善實施，3# 750 m3 高爐生鐵含硫量逐步下降，10月份均值下降到0.014 5%，生鐵一級品率由 74.39% 提升至 98.18%，三類品率由 2.88% 降至0%，生鐵質量顯著提高；改善后與改善前相比生鐵含硫量的控制過程波動幅度減小，總體均值得到降低，標準差得到顯著改善。
3.2 效益
根據萊鋼生鐵加減價標準，計算鐵水加減價年效益為 200 余萬元；減少了工業(yè)輕堿的使用量，年效益30余萬元。攻關完成后基本去除了煉鋼脫硫處理時間及脫硫費用，進而縮短鐵水罐調運周期，提高鋼、鐵產量；同時減少脫硫造成的鐵水熱量損失，為轉爐增加廢鋼配加量降低噸鋼成本創(chuàng)造條件。
4 結 論
4.1 應用科學嚴謹的分析方法、工具可準確找出影響當前高爐生鐵含硫的關鍵因子，從而實現質量指標的快速提升。
4.2 在攻關過程中，統(tǒng)計分析的精準要求同粗放式生產及以往的慣性思維經常性地形成矛盾沖突，跳出傳統(tǒng)操作視角換一個通過數據統(tǒng)計的角度來看待高爐操作，有助于轉變思維模式，是煉鐵工作者對固有操作習慣、思路的一種革新。
4.3 大數據統(tǒng)計分析技術尤其擅長解決像高爐這種影響因素較為復雜的問題，因此可以推廣到高爐其他方面的操作控制上。將高爐煉鐵日常生產的控制參數加以統(tǒng)計分析，可以有效地幫助我們量化操作參數，有的放矢，為科學準確地解決問題提供可靠依據，從而逐步實現標準化、自動化穩(wěn)定生產。
參考文獻：
［1］ 劉云彩.現代高爐操作［M］.北京：冶金工業(yè)出版社，2016.
［2］ （德）德國鋼鐵工程師協(xié)會 . 渣圖集［M］. 王儉，彭?強，毛裕 文，譯.北京：冶金工業(yè)出版社，1989.