二氧化碳—氧气混合喷吹炼钢实验研究

通过采用冶金反应的热力学分析、热平衡计算及热态实验,研究了CO2与O2混合喷吹炼钢工艺.对喷吹过程中金属熔体内的脱碳过程,铁液、炉渣及炉气成分及温度的变化进行了测试及分析.初步分析了CO2与O2混合喷吹炼钢工艺的可行性.根据热平衡计算可以得出,在炼钢过程中喷入一定浓度CO2气体后,同样可脱除钢中的碳,达到冶炼目的.实验证实,在真空电感应炉炼钢过程中,由于电能热量的补充,使得能满足炼钢过程的热量要求,喷入CO2与O2混合气体可以脱除钢中的碳.     

硅铝钡钙复合脱氧剂在转炉炼钢中的应用

本试验采用钢液直接定氧的方式对硅铝钡钙与硅铝铁 硅钙两种脱氧工艺进行了比较 ,结果表明前一种工艺的脱氧效果明显强于后者。对使用复合脱氧剂前后钢的质量亦作了相关定量分析 ,结果表明部分质量检测数据得到改善。     

石灰石转炉炼钢的静态模型

研究了石灰石代替石灰炼钢的新方法.从理论上分析了石灰石代替石灰转炉炼钢的可行性,结合热力学分析,建立了CO2与［C］,［Si］,［Mn］和［Fe］反应的基于吉布斯自由能的分配模型.根据物料平衡和热平衡计算,求解线性方程组,得到不同石灰石替代比例条件下的各种物料消耗,确定了石灰石最大替代比,并重点研究了转炉煤气成分和产量的变化,最后考察了石灰石炼钢的成本.在本研究条件下的结果表明,可以在转炉中使用石灰石炼钢,石灰石最大替代比为71%;随着石灰石替代石灰比例的增加,废钢消耗降低,CO2体积分数降低,石灰石炼钢的成本逐步下降,吨钢铁水消耗提高,CO体积分数增加,转炉炉气质量提高.     

转炉炼钢仿真培训系统

概述了计算机仿真培训系统的优越性和必要性，提出了转炉炼钢仿真培训系统的系统组成和硬件配置，分析和介绍了该系统的培训与考核功能。     

人工神经网络在转炉炼钢控制中的开发

转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过程，人工神经网络因其具有较强的非线性问题处理能力且容错性强而得以在钢铁工业中应用。本文叙述了其开发现状，并最后通过分析增出，神经网络必将在炼钢生产过程中得到广泛的应用并起到不可估量的作用。     

变频器在炼钢转炉除尘风机的应用

本文简单介绍了ABB变频器在除尘风机的应用,阐述了控制系统的原理及功能,并对相应的节能原理进行了介绍.     

转炉炼钢计算机控制系统

采用控制技术、检测技术和计算机技术研制出适用于中小型钢厂的转炉计算机控制系统 .该系统在实际应用中已取得较好的效果     

260吨转炉自动化炼钢模型开发与应用

近些年来,随着国家的发展,科技的进步,大量的自动化技术广泛应用于生产中去,本文将就鞍钢股份的260吨转炉中的自动化炼钢系统进行阐述。     

转炉利用石灰石造渣炼钢的试验研究

基于对石灰石分解机理的分析,研究了炼钢过程中利用石灰石代替石灰进行造渣时炉内富余热量的变化,发现当采用全部石灰进行冶炼时,铁水加入比(质量分数)可达到86.1%左右,随着石灰石加入量的增加,废钢比降低,吨钢富余热量减少,石灰加入量降低.若全部采用石灰石进行造渣,铁水比最高可达到97.0%.在此基础上,利用60 t转炉研究了炼钢过程采用石灰石完全代替石灰进行造渣炼钢的冶金效果.实验发现：与采用石灰造渣炼钢相比,当采用石灰石进行造渣炼钢时,吹炼至4 min时的炉渣TFe质量分数为21.87%,碱度为1.22;随着吹炼时间增加,炉渣TFe含量降低,碱度上升至3.0以上.炼钢过程脱磷更加稳定且脱磷率提高了2.6%;平均终渣碱度为3.52,能满足冶炼的脱磷要求;渣量大幅度降低,从而降低了钢铁料消耗;吹炼时间略有延长,终点熔池温度基本保持不变.研究结果为调整炉料结构、降低生产成本提供了新的方法和思路.     

采用烟气分析法对转炉吹炼过程临界碳含量的研究

采用烟气分析方法连续获得转炉炉内脱碳反应信息,通过倒推计算法研究了转炉吹炼过程中钢水脱碳速度转折点的临界碳含量.结果表明:熔池搅拌能对反应后期脱碳速度转变的临界碳含量影响比较大,随着底吹供气强度增加,搅拌强度增强,临界碳含量[C]d降低,当熔池搅拌能大于一定值时熔池搅拌能变化对临界碳含量[C]d影响不大.对于顶吹转炉,供氧强度对临界碳含量[C]d影响很大,随着供氧强度提高,临界碳含量[C]d显著降低.     

应用COMI炼钢工艺进行转炉全铁水冶炼基础研究

基于二氧化碳与氧气混合喷吹(简称COMI)炼钢工艺热力学理论计算及实验研究,建立了转炉全铁水COMI炼钢工艺物料与能量模型.研究发现:应用COMI炼钢工艺进行转炉全铁水冶炼工艺研究不仅能解决转炉全铁水常规冶炼过程中存在的大渣量及大喷溅问题,而且在提高转炉煤气热值,降低转炉吨钢氧耗及石灰消耗、调节矿石加入量方面有显著效果.     

二氧化碳腐蚀研究进展

论述了碳钢和低合金钢的CO2腐蚀研究进展,着重讨论了CO2腐蚀机理及其影响因素,分析了CO2腐蚀的研究方向与发展趋势.CO2腐蚀影响因素主要包括环境因素、物理因素和冶金因素三类,CO2腐蚀研究的热点将集中在H2S、碳氢化合物相、缓蚀剂和醋酸等对CO2腐蚀的影响及CO2腐蚀预测等方面.     

注液态CO_2采油井筒热力分析

目前CO2已经被用作有效的驱油剂,CO2到达井底时的热力状态对驱油效果有较大影响.针对影响井底CO2压力和温度的因素,根据液态CO2在竖直井筒中的热量传递原理和流体流动理论,在Ramey建立的物理模型基础上,建立了液态CO2井筒流动与传热数学模型,通过求解实例,得到井筒内液态CO2温度和压力的分布规律以及各因素对井底CO2参数的影响.结果表明:井筒内CO2的温度和压力随井深的增加而近似成线性增加;当注入速率增大时,气液分界面加深;井底温度随入口流量的增加而降低,而受入口温度的影响较小;井底压力随井口注入压力的增加而成比例增加,随着流量的增加呈先增后减的趋势;环空介质采用清水比空气的导热效果好.     

电弧炉炼钢过程的跨尺度能量集成理论研究

研究分析了电弧炉炼钢过程的冶金学特征,指出供应能量对电弧炉炼钢的物质转化过程起到了决定性的作用.观察、认识到在炼钢过程中存在着微观、介观、单元操作级和工位级等尺度级的时空多尺度结构.在工位级按能量将供氧、供电两项功率单元进行跨尺度集成,形成了工位级跨尺度能量集成的一般方法,并用数学公式进行了描述.工业试验和工业生产表明:跨尺度集成的理念和方法与炼钢生产相结合可取得较好的生产效果,平均冶炼电耗为271.1kW.h.t-1,氧气消耗为40.4m3.t-1,冶炼周期为52.9min.     

基于一类GA—RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制

讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题．针对传统的控制方法控制效果差、精度不高，难以达到期望结果的问题，结合RBF神经网络的特点，提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络，同时优化网络的结构和参数，并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型．仿真结果表明，该模型具有在线调整和学习的功能，比传统模型具有更好的计算精度和适应能力，为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法．     

基于一类GA-RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制

讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题.针对传统的控制方法控制效果差、精度不高,难以达到期望结果的问题,结合RBF神经网络的特点,提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络,同时优化网络的结构和参数,并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型.仿真结果表明,该模型具有在线调整和学习的功能,比传统模型具有更好的计算精度和适应能力,为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法.     

基于氧气脱碳效率预测的转炉炼钢吹氧量计算模型

为精确计算转炉炼钢生产过程中需要吹入的氧气量,提出了基于氧气脱碳效率预测的转炉炼钢静态和动态吹氧量计算模型.首先,采用独立成分分析方法对静态模型输入进行预处理;然后,建立基于支持向量机的氧气脱碳效率预测模型;最后,利用预测得到的氧气脱碳效率结合机理公式计算两阶段吹氧量.利用一座150t转炉的实际生产数据进行仿真计算,结果显示该模型对氧气脱碳效率的预报精度较高,所提方法是有效的.