1-大数据在高炉中的应用-大数据在冶金中的应用.pptx

大数据在高

炉中的应用

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加热炉背景介绍

基于AICS的加热炉预热段炉温控制

目录

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加热炉背景介绍

基于AICS的加热炉预热段炉温控制

目录

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02

热轧加热炉是钢铁工业中常见的生产设备，是轧钢厂的重要能耗装置，主

要功能是把冷热不均的钢坯加热到1200摄氏度以上，以便后续热轧轧机将钢坯制成板、棒、线材。其结构如图1所示，加热炉整体连通，但会根据加热能力区分成多段，常见分为预热段、加热段和均热段。不同规格钢坯一般会在滚轴的托举作用下依次通过三段，在各段会将其逐步加热到其规格要求的温度范围。炉内温度控制主要依靠分布在炉体中的煤气、空气及对应的排气阀门，通过控制阀门开度大小调整进气及出气量保证各分段温度维持在技术要求范围，并保证炉内钢坯受热稳定，最终满足出炉入轧机轧制的温度要求。

01加热炉背景介绍

大数据在冶金中的应用

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图1:加热炉示意图

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01加热炉背景介绍

大数据在冶金中的应用

加热段

均热段

预热段

加热炉设计建造完毕之后通常会同步设计加热炉自动控制系统，传统钢铁

加热炉控制普遍采用基于本地的DCS进行开发，受制于生产环境、机器空间和算力等，维护升级困难，进而致使控制系统自动投运率无法长期达到设计要求，最终导致加热炉的控制回归到人工手动控制。通过制定标准的控制方案、稳定运行的控制系统才能保证加热效果持续满足多种规格的钢坯生产要求，有效提高生产效率，保证产品质量一致性并降低生产能耗。针对底层流量和阀门的控制可以基于分段炉温目标开展，适应加热过程钢坯规格切换，保障加热稳定。

01加热炉背景介绍

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热轧加热过程生产状态变化频繁，工况波动大，不同工况条件下使用相同

的控制方式无法达到最佳的控制效果。如图2所示，依据历史生产数据和生产经验，可以将热轧加热生产过程划分成多种工况，针对不同工况的生产特点，以分段煤气流量和空燃比作为控制量，以反馈的炉温和残氧偏差为驱动，动态调节控制量。另外由于分段炉温之间存在耦合关系，可以通过前馈和炉温预测等方式，协调炉温控制效果，最终使计算得到的分段煤气流量和空燃比满足加热需求和效率，提高板温控制的稳定性。

01加热炉背景介绍

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01加热炉背景介绍

实际空气流量

实际煤气流量

实际炉温

目标炉温

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工况判断

炉温融合

前段炉温

MV

CV

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基于AICS的加热炉预热段炉温控制

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概述

基于AICS完成加热炉预热段炉温控制，其基本步骤包括：

1.读取加热炉预热段设备数据，并对输入输出做数据滤波，降低噪声的干扰

2.通过逻辑判断，判断是否有来自入钢温度的影响，计算控制前馈增量

3.通过MPC推荐煤气流量进行炉温控制

4.通过MPC推荐空燃比进行残氧含量控制

02基于AICS的加热炉预热段炉温控制

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IGate点位上传

加热炉炉温进行分段控制前，首先需要获取加热炉设备数据。设备数据需要

接入IGate数据中台，而后在AICS通过IGATE-IN组件进行数据的调用，并在AICS的实时算法编排中进行数据的处理和控制策略的计算后，通过AICS的IGATE-OUT组件将控制策略写入IGate数据中台，最终将控制策略经由IGATE下发到加热炉设备。

02基于AICS的加热炉预热段炉温控制

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测点名称

测点编码

源点位

描述

初始值▼

采集频率

▼

上限值

下限值

读写类型单

位

数据类型

q1表达式

预热段_炉温实际值

d_hf_phs_act_te

读写

双精度浮点型

加热段_煤气流量

d_hf_hts_cgs_f1

读写

双精度浮点型

预热段_废气氧量

d_hf_phs_o2

读写

双精度浮点型

钢坯计量_入钢温度

d_counter_il_te

读写

双精度浮点型

冷检仪_冷检仪数值

d_cold_detector_tc

读写

布尔

预热段_炉温设定值

d_hf_phs_set_te

读写

双精度浮点型

预热段_实际空燃比

d_hf_phs_act_afr

读写

双精度浮点型

加热段_实际空燃比

d_hf_hts_act_afr

读写

双精度浮点型

加热段_炉温实际值

d_hf_hts_act_te

读写

双精度浮点型

预热段_煤气流量

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