于要偉 白晨光 梁 棟

（重慶大學冶金系 ）

摘 要 建立高爐無料鐘布料模型的技術路線可以分成三類 ：物理模型試驗研究、經典力學理論和人工智能技術。本文結合國內外無料鐘爐頂布料模型‚對這三類技術路線的運用過程進行詳細的闡述‚總結出這三類技術路線的優缺點‚并針對其缺點提出了相應的改進措施。

關鍵詞 無料鐘布料；物理模型試驗研究；經典力學理論；人工智能技術

1 前言

隨著高爐容積大型化和爐頂壓力的不斷提高‚鐘式爐頂布料已不能滿足靈活布料和密封的需要。而無料鐘爐頂溜槽布料靈活‚可以實現單環布料、多環布料、螺旋布料和定點布料；設備密封性好‚現逐步取代鐘式爐頂。布料制度決定著爐料在爐內的初始分布‚爐料的初始分布對爐料下降、煤氣流分布、煤氣利用、高爐順行和長壽有重要作用。而在傳統高爐操作中‚操作人員通過探尺、煤氣成分檢測和操作經驗等估計爐料在爐內的分布情況‚因此對正確反映爐料的分布情況具有很強的主觀性和經驗性。

另外雖然爐頂溫度、十字測溫、爐頂攝像等裝備已經在許多高爐上得到了推廣與應用‚但是基于這些監控設備 （尤其是爐頂攝像裝置 ）的檢測手段尚不完善‚對于生產指導多為定性方面的‚無法對上部裝料制度做出準確的判斷。由此可見‚建立無料鐘布料數模的意義十分重大。 從 20世紀 60年代以后‚國內外許多冶金人士研究了無料鐘高爐布料‚提出了許多的布料模型。 這些模型雖然采用了不同的技術路線‚但是所采用的技術路線大體上可以分成三類：物理模型試驗研究、經典力學理論、人工智能技術。本文從這三類的總體路線、優缺點、所用的數學方法等幾個方面‚對國內外無料鐘溜槽布料模型進行闡述。

2 物理模型試驗研究

物理模型試驗研究的總體路線是：用某座具體高爐上部 （爐身、爐喉、爐頂設備等 ）縮小模型‚模擬高爐無料鐘布料全過程。試驗中考察溜槽傾角 α、溜槽轉速 ω、節流閥開度 γ、料線 ｈ、批重 ｐ等裝料制度的主要操作參數分別對爐料堆尖的位置 Ｎ（Ｎ_ｘ‚ Ｎ_ｙ）、料面堆角 （料面中心角 θ₁ 和料面邊緣角 θ₂）、 粒度徑向分布和氣流分布等料面形狀參數的影響。

從試驗中得到裝料制度操作參數和料面形狀參數的大量數據‚然后通過數學方法找到這兩組數據之間的關系‚最后把這種數學關系通過修正 （或不用修正 ）‚用于相應的高爐生產上。見表 1。

從表 1總結出來的優缺點‚可以看出‚該技術路線的主要問題是模型通用性不強和試驗費用較高。因為物理模型是以某座高爐的具體條件為基礎‚按照相似原理組建起來的‚試驗結果有很強的針對性；試驗設備的購買及試驗次數很多‚自然會增加試驗費用。表 1里有關物理模型試驗研究的優缺點是針對該技術路線所建立的模型而言‚和其它技術路線相比較的結果。比如方便‚若是給定 ｈ值‚就可以直接從所建關系式找到相應的爐料粒度分布、或爐料位置。模型直觀是指物理試驗研究本身比其它技術路線更直接‚可以真實地看到布料全過程。

3 經典力學理論

經典力學理論的主要路線是：把爐料在布料過程的運動當成質點的運動。該運動過程可以分解成三大步驟：爐料從節流閥流出到溜槽前的運動、爐料在溜槽上的運動、爐料從溜槽末端流出到爐喉料面前的運動及爐料落點的形成。通過各種方法解出各個步驟爐料的初速度‚再根據力學理論‚列出本步驟的運動方程‚從中解出爐料的末速度。該速度作為下個步驟的初速度。這樣反復求解‚最終可以求出爐料的落點及新的料面形狀。

3．1 爐料從節流閥到溜槽前的運動

開爐前測得爐料流量 Ｇ和γ的多組數據‚用數學方法把這些數據回歸出兩者之間的關系 （見表 2）‚再根據水力學中的連續性方程‚就可以求得爐料出節流閥時的速度Ｖ0與 γ的關系：

式中 Ａ———節流閥投影面積；

Ｌ_ｓ———節流閥周邊邊長。

Ａ、Ｌｓ與 γ的關系見文獻 ^［7］。表 2里 Ｇ和 γ或 Ｇ和 d_eff的關系式‚只是研究者基于不同的爐頂設備 （如節流閥規格、爐罐結構 ）和原燃料條件回歸出來的數學關系式。同時可以看出這些關系式通用性不是很強‚只能針對相同或相似條件的高爐才能使用。

爐料以初速度 Ｖ₀從節流閥流出‚經過下密封閥、波紋管、眼鏡閥和中心喉管等最后落到溜槽上。在這個過程里‚由爐料運動方程可得爐料入溜槽前的速度Ｖ₁或是直接由庫倉公式推導出來 Ｖ₁（見表 3）。

從表 3可以看出‚陳令坤和任延志都考慮了爐料與中心喉管及爐料與溜槽的碰撞‚只是方程的形式不一樣而已‚Ｋ^÷相當于 K ^∗ Ｋ^Ｏcosα。而任延志和Ｖ．R．Radhakrishman的方程形式雖然一樣‚但是物理意義卻相差很大。還可以看出由運動方程解出的要比直接由庫倉公式導出的 Ｖ₁更精確、合理。

3．2 爐料在溜槽上的運動

爐料在溜槽上的運動受到諸多力的作用‚做變加速滑落運動。這些力分別是：①重力 （ｍｇ）、②慣 性離心力 （Ｆ₁ ＝ω ²ｍ lsin^α）、③科氏慣性力 （coriolis force） （Ｆ₂ ＝2ｍＶωsin^α）、④溜槽對爐料的摩擦力 （μR）、⑤爐料的潛體阻力⑥溜 槽對爐料的反作用力 （R＝mgsinα－ω ²lmsina^αcos^α）。 其中 ｍ是爐料的質量‚ｌ為爐料在溜槽上的有效長度‚Ｖ是爐料速度。各力的分布見 1圖‚其中科氏慣性力與重力‚慣性離心力垂直‚即垂直紙面向外 （圖 1中沒有標出 ）。

圖 1 爐料在溜槽上的受力分析 在求得 Ｖ1 后‚對爐料在溜槽上的運動‚列運動 方程并結合初始條件 （ｌ＝0時‚Ｖ＝Ｖ₁‚ｌ＝Ｌ₀ －ｂ／ tan^α時‚Ｖ＝Ｖ₂）可得爐料出溜槽時的速度 Ｖ₂。在此 過程中‚因為考慮爐料受力多少的不同 （見表 4）‚雖 然得到 Ｖ₂的值相差不大‚但最后對爐料落點的影響會很大。

比較表 4爐料出溜槽時的速度‚可知 （3）式考 慮煤氣阻力的作用‚計算更接近真實情況‚同時也更 復雜‚且 ｍ是個不易知道的量。Ｍ值的大小肯定對Ｖ₂會有影響。

3．3 爐料在爐喉空區的運動

爐料在爐喉空區內運動‚受到重力和煤氣阻力（常把此力忽略 ）的雙重作用‚當它出溜槽末端的速度 Ｖ₂已知后‚它的軌跡可以直接從運動方程解出‚再由運動軌跡就可以求得落點坐標。爐料在溜槽末端的速度分解成三個分量：沿高爐中心線方向 ｚ軸的速度 Ｖ_ｚ＝－Ｖ_2cosα‚沿溜槽末端切線方向的速度 Ｖ_θ＝ω（Ｌ₀－ｂ／tan^α）sin^α‚沿爐喉半徑方向的速度 Ｖ_r ＝Ｖ_2sinα。沒有考慮煤氣阻力的情況下‚分別在三個方向上列出各自的運動方程。三個方向上的運動方程如下：

切線方向：θ＝Ｖ_θｔ

半徑方向：ｒ＝（Ｌ₀－ｂ／tan^α）sin^α＋ｔＶ₂sinα

建立布料數模的目的是求出爐料在爐內料面的分布情況‚即爐面形狀。當爐料的落點和上一批爐料的料面形狀已知時‚這時只要求解出爐料的堆角（料面中心角 θ₁ 和料面邊緣角 θ₂）‚再結合適當的料面形狀假設條件‚就可以求得料面形狀。然而在求爐料的堆角時有很大的分歧‚見表 5。

從表 5可以看出不同的研究者求解 θ₁ 和 θ₂ 的值相差很大‚由此引起所建模型求得的料面形狀也會相差較大。

綜合經典力學理論建模的技術路線的全過程‚可以看出以下幾點：

（1） 爐料出節流閥的速度 Ｖ₀ 與節流閥開｀度 γ 關系式模型的建立。在建模時‚不僅要考慮模型的 通用性‚而且還要考慮節流閥常期工作中的磨損情況。基于這兩點‚可以考慮用經驗公式和人工智能技術相結合的方法。先用經驗公式計算‚然后用人 工智能技術作為修正和驗證手段。

（2） 爐料入溜槽時的速度 Ｖ₁ 的求解。不僅要考慮爐料與中心喉管的碰撞‚而且還要考慮爐料與溜槽的碰撞。

（3） 爐料在溜槽上的受力‚不僅要考慮爐料受到重力、離心力、摩擦力、溜槽對爐料的反作用力‚而且還要考慮爐煤阻力和哥氏力對爐料的影響。

（4） 在求解料面形狀的時候‚對爐料堆角值的計算‚這是影響料面形狀的主要因素。

4 人工智能技術

人工智能技術用于布料的總體路線：煤氣流分布、或煤氣利用率等反映爐料在爐內分布的物理量分成若干個等級‚并組成標準模式庫‚每一個等級對應著一種裝料制度。這種對應關系的建立是通過人工神經網格、模式識別等方法來確定的。一旦給定一種物理量模式‚就可以通過人工智能的方法‚找到待識別的模式和標準庫里一樣的那種模式‚或是較接近 （最優 ）的模式‚從而找到相應的裝料制度。反之也然。幾種典型模型的對比見表 6。

該技術路線的主要缺點是標準模式庫不夠完整‚不能全部代表所要表示的關系式。一旦給定一個標準式庫里沒有訓練過的關系式‚不能正確找到所需要的物理量。

5 結論

綜上所述‚物理模型試驗研究和人工智能技術這兩類技術路線‚分別是基于物理試驗和人工智能技術找到裝料制度參數和爐料在爐內的分布參數之間的直接關系式。它們的共同點是這兩組參數之間的關系是一一對應關系。人工智能技術路線優于物理模型試驗研究的一點是能吸收新的關系式‚并把這種關系式作為標準庫的一部分‚為以后出現相同或類似的模式積累經驗‚即自學習功能。 經典力學理論的技術路線不同于其它技術路線的是對這種對應關系的求解方法。此方法不是簡單地通過回歸 尋優等方法得到兩者之間的直接關系式‚而是通過研究布料規律、爐料運動的軌跡及其原理‚加上一定的假設條件‚運用數學和物理學的知識‚求解出來的。該技術路線的最大缺點是在求解料面形狀的過程中‚每個步驟都要正確、合理‚否則將會影響到最終結果。

表 7是三類技術路線的對比表。從中不難看出‚這三類技術路線不但各有自已的優缺點‚而且不同技術路線之間的優點是互補的。若兩類、或三類技術路線共同或交叉使用‚就可以相互取長補短

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