D0I:10.13374/i.i8sn1001t53.2010.12.004 第32卷第12期 北京科技大学学报 Vol 32 No 12 2010年12月 Journal of Un iversity of Science and Techno lgy Beijing De02010 基于烟气成分分析的电弧炉炼钢脱碳模型 何春来)朱荣)董凯)王广连)李猛)王学利) 1)北京科技大学治金与生态工程学院，北京1000832)菜芜钢铁股份有限公司特殊钢厂，菜芜271104 摘要为了连续地预测电弧炉熔池中碳含量，实现对冶炼终点碳含量的控制，以红外烟气分析技术和物质质量守恒计算为 基础，结合入炉总碳量和供氧量等生产数据，建立了电弧炉炼钢脱碳数学模型·对莱芜钢铁股份有限公司特殊钢厂501UHP 电弧炉实际冶炼数据的模拟计算表明，该模型能实现对熔池碳含量的连续预测和终点控制.模拟计算结果还表明，电弧炉冶 炼过程中，脱碳速度主要受供氧流量的影响，最大可达0.12%~0.16%mm.该模型用于电弧炉供氧优化后，氧气消耗明显 降低· 关键词电弧炉；炼钢：脱碳；数学模型；烟气；供氧 分类号TF741 Decarburization m odel of EAF steelm ak ing based on fum e com position detecting HE Chun-l,ZHU Rong,DONG Ka,WANG Guang-lian,LI M eng,WANG Xue-li 1)School ofMetallugical and Ecobgical Engineering University of Science and Technology Beijng Beijng 100083 China 2)Special Steel Plant of Laiwu Imon and Steel Co Ltd,Lawu 271104,China ABSTRACT A mathematicalmodel of decarburization in EAF steemaking was constructed to predict the variation of carbon content in the bath continuously and control the tem inal point of carbon content on the basis of the technology of fime composition infrared de- tecting calulations ofmass balance and production data such as carbon amount and oxygen flow.The siulated results of production data fom the 50 tUHP EAF n SpecialSteelPlant ofLaiwu Iron and SteelCo Ld ind icate that thismodel achieves its ai to continu- ously predict and tem inally control carbon content in the molten bath It is also shown that the decarburization rate which can achieve 0.12 to0.16 m in is mainly infuenced by oxygen flow rate This model can be used for oxygen supply optin ization to reduce ox" ygen consum ption KEY W ORDS electric are fiumaces (EAF):steemaking decarburization:mathenaticalmodels fime oxygen supply 作为两大炼钢流程之一，电弧炉炼钢法在特殊 展]，烟气成分分析技术已成为建立电弧炉集成 钢和优质钢的冶炼中一直发挥着重要的作用，随着 控制的基础，北京科技大学冶金喷枪实验室对电弧 精炼技术的发展，现代电弧炉己经发展为快速的熔 炉脱碳过程进行了研究，建立了基于烟气成分分析 炼装置，特别是近年来热装铁水)和直接还原 技术的脱碳模型，即利用红外烟气分析技术测定烟 铁[4开始作为电弧炉的原料以及强化供氧技术的 气中的02、C0和C02含量，结合供氧量等生产数 推广[6)，使电弧炉治炼周期明显缩短。但是，铁水 据，进行物质衡算后连续预报熔池中的碳含量，进行 和直接还原铁装入量的增加导致入炉碳含量增加， 终点碳含量控制 因此碳含量达标成为电弧炉冶炼的主要任务之一， 1 建立终点碳的命中控制模型能有效减少冶炼后期的 脱碳模型研究基础 取样次数，缩短治炼时间，近年来，国外设备供应厂 1.1脱碳过程的物理描述 家开发出一系列基于烟气分析技术的电弧炉炼钢集 基于烟气成分分析的脱碳模型以莱芜钢铁股份 成控制模型，促进了电弧炉炼钢控制技术的发 有限公司特殊钢厂50 tAC UHP电弧炉铁水热装条 收稿日期：2010-03-10 基金项目：国家自然科学基金资助项目(N。50974013) 作者简介：何春来(1985一)，男，硕士研究生：朱荣(1962)~男，教授，博士，Email hurngl201@126cm
第 32卷 第 12期 2010年 12月 北 京 科 技 大 学 学 报 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢｅｉｊｉｎｇ Ｖｏｌ．32Ｎｏ．12 Ｄｅｃ．2010 基于烟气成分分析的电弧炉炼钢脱碳模型 何春来 1） 朱 荣 1） 董 凯 1） 王广连 12） 李 猛 12） 王学利 2） 1）北京科技大学冶金与生态工程学院北京 100083 2）莱芜钢铁股份有限公司特殊钢厂莱芜 271104 摘 要 为了连续地预测电弧炉熔池中碳含量实现对冶炼终点碳含量的控制以红外烟气分析技术和物质质量守恒计算为 基础结合入炉总碳量和供氧量等生产数据建立了电弧炉炼钢脱碳数学模型．对莱芜钢铁股份有限公司特殊钢厂 50ｔＵＨＰ 电弧炉实际冶炼数据的模拟计算表明该模型能实现对熔池碳含量的连续预测和终点控制．模拟计算结果还表明电弧炉冶 炼过程中脱碳速度主要受供氧流量的影响最大可达 0∙12％ ～0∙16％ ｍｉｎ －1．该模型用于电弧炉供氧优化后氧气消耗明显 降低． 关键词 电弧炉；炼钢；脱碳；数学模型；烟气；供氧 分类号 ＴＦ741 ＤｅｃａｒｂｕｒｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆＥＡＦｓｔｅｅｌｍａｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｆｕｍｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ＨＥＣｈｕｎ-ｌａｉ 1）ＺＨＵＲｏｎｇ 1）ＤＯＮＧＫａｉ 1）ＷＡＮＧＧｕａｎｇ-ｌｉａｎ 12）ＬＩＭｅｎｇ 12）ＷＡＮＧＸｕｅ-ｌｉ 2） 1） ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｔａｌｌｕｒｇｉｃａｌａｎｄＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢｅｉｊｉｎｇＢｅｉｊｉｎｇ100083Ｃｈｉｎａ 2） ＳｐｅｃｉａｌＳｔｅｅｌＰｌａｎｔｏｆＬａｉｗｕＩｒｏｎａｎｄＳｔｅｅｌＣｏ．Ｌｔｄ．Ｌａｉｗｕ271104Ｃｈｉｎａ ＡＢＳＴＲＡＣＴ ＡｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｄｅｃａｒｂｕｒｉｚａｔｉｏｎｉｎＥＡＦｓｔｅｅｌｍａｋｉｎｇｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｃａｒｂｏｎｃｏｎｔｅｎｔ ｉｎｔｈｅｂａｔｈｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｔｅｒｍｉｎａｌｐｏｉｎｔｏｆｃａｒｂｏｎｃｏｎｔｅｎｔｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｆｕｍｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｆｒａｒｅｄｄｅ- ｔｅｃｔｉｎｇｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｍａｓｓｂａｌａｎｃｅａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｄａｔａｓｕｃｈａｓｃａｒｂｏｎａｍｏｕｎｔａｎｄｏｘｙｇｅｎｆｌｏｗ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｒｅｓｕｌｔｓｏｆｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｄａｔａｆｏｒｍｔｈｅ50ｔＵＨＰＥＡＦｉｎＳｐｅｃｉａｌＳｔｅｅｌＰｌａｎｔｏｆＬａｉｗｕＩｒｏｎａｎｄＳｔｅｅｌＣｏ．Ｌｔｄ．ｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｉｓｍｏｄｅｌａｃｈｉｅｖｅｓｉｔｓａｉｍｔｏｃｏｎｔｉｎｕ- ｏｕｓｌｙｐｒｅｄｉｃｔａｎｄｔｅｒｍｉｎａｌｌｙｃｏｎｔｒｏｌｃａｒｂｏｎｃｏｎｔｅｎｔｉｎｔｈｅｍｏｌｔｅｎｂａｔｈ．Ｉｔｉｓａｌｓｏｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅｄｅｃａｒｂｕｒｉｚａｔｉｏｎｒａｔｅｗｈｉｃｈｃａｎａｃｈｉｅｖｅ 0∙12％ ｔｏ0∙16％ ｍｉｎ －1ｉｓｍａｉｎｌｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｏｘｙｇｅｎｆｌｏｗｒａｔｅ．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｃａｎｂｅｕｓｅｄｆｏｒｏｘｙｇｅｎｓｕｐｐｌｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｔｏｒｅｄｕｃｅｏｘ- ｙｇｅｎｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ． ＫＥＹＷＯＲＤＳ ｅｌｅｃｔｒｉｃａｒｃｆｕｒｎａｃｅｓ（ＥＡＦ）；ｓｔｅｅｌｍａｋｉｎｇ；ｄｅｃａｒｂｕｒｉｚａｔｉｏｎ；ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｓ；ｆｕｍｅ；ｏｘｙｇｅｎｓｕｐｐｌｙ 收稿日期：2010--03--10 基金项目：国家自然科学基金资助项目 （Ｎｏ．50974013） 作者简介：何春来 （1985－ ）男硕士研究生；朱 荣 （1962－ ）男教授博士Ｅ-ｍａｉｌ：ｚｈｕｒｏｎｇ1201＠126．ｃｏｍ 作为两大炼钢流程之一电弧炉炼钢法在特殊 钢和优质钢的冶炼中一直发挥着重要的作用．随着 精炼技术的发展现代电弧炉已经发展为快速的熔 炼装置．特别是近年来热装铁水 ［1--3］和直接还原 铁 ［4--5］开始作为电弧炉的原料以及强化供氧技术的 推广 ［6--8］使电弧炉冶炼周期明显缩短．但是铁水 和直接还原铁装入量的增加导致入炉碳含量增加 因此碳含量达标成为电弧炉冶炼的主要任务之一． 建立终点碳的命中控制模型能有效减少冶炼后期的 取样次数缩短冶炼时间．近年来国外设备供应厂 家开发出一系列基于烟气分析技术的电弧炉炼钢集 成控制模型促进了电弧炉炼钢控制技术的发 展 ［9--11］．烟气成分分析技术已成为建立电弧炉集成 控制的基础．北京科技大学冶金喷枪实验室对电弧 炉脱碳过程进行了研究建立了基于烟气成分分析 技术的脱碳模型即利用红外烟气分析技术测定烟 气中的 Ｏ2、ＣＯ和 ＣＯ2 含量结合供氧量等生产数 据进行物质衡算后连续预报熔池中的碳含量进行 终点碳含量控制． 1 脱碳模型研究基础 1∙1 脱碳过程的物理描述 基于烟气成分分析的脱碳模型以莱芜钢铁股份 有限公司特殊钢厂 50ｔＡＣＵＨＰ电弧炉铁水热装条 DOI :10．13374／j．issn1001－053x．2010．12．004
,1538 北京科技大学学报 第32卷 件下的冶炼操作为背景，其吹氧脱碳的过程如下， 第4孔烟气 (1)从电弧炉炉顶依次加入废钢和铁水后，供 取样探头 氧采用助熔模式.伴随着废钢熔化，熔池钢液中$ 红外 烟 Mn,P和C等元素相继开始氧化， 热管式 分析 余热 EAF 仪 (2)废钢完全熔化后，冶炼采用脱碳模式供氧， 蒸汽 同时，开始喷吹碳粉造泡沫渣，以降低电弧的热辐射 锅炉 PC机 以及提高热效率 图1烟气成分分析系统 (3)熔池碳含量降到终点碳后，冶炼采用保护 Fig1 Fume composition detectng systemn 模式小流量供氧，然后出钢， 该50电弧炉具有一支炉门氧枪和四支炉壁氧 据，进行物质平衡计算后，能连续预测电弧炉炼钢的 枪，平均钢铁料总装量为55t原料组成铁水53%十 脱碳速度和熔池碳含量，实现终点碳含量控制，模 废钢4%.电弧炉烟气进入布袋除尘器前，通过换 型的计算框图如图2所示. 热式蒸汽锅炉进行余热回收 废钢、铁水含碳量，喷碳量 供氧流量、烟气成分 1.2烟气成分分析系统的建立 烟气成分分析系统是本脱碳模型建立的基础， 脱碳速度 初始碳含量 =f+△ 主要包括第4孔烟气取样探头、红外烟气分析仪、 累积脱碳量 PC和计算机等，如图1所示，烟气分析样本通过 熔池碳含量 取样探头从第4孔中取得，经过除尘净化和冷却后， 利用德国西克麦哈克生产的S710模块化红外气体 终点碳含量 分析仪连续测定烟气中O2、C0、C02和H2成分含 图2模型计算框图 量.红外气体分析仪每隔10s分析一组烟气成分数据 Fig 2 Comnputational fowchart of the decaburization model 数据通过PLC转换后输入计算机中记录并分析. 2.1 模型的数据采集与假设 2电弧炉脱碳模型的建立 模型建立所需的基础数据及主要来源如表1所 示，为建立模型，采集分析了100余炉次的冶炼数 脱碳模型根据红外烟气分析仪连续测定的烟气 据和供氧数据，并对第4孔烟气成分进行测定和 成分，结合供氧量、入炉原辅料质量和成分等生产数 记录， 表1模型的数据来源 Table I Data sources for the decatburization model 数据 数据来源 炉门供氧量 记录炉门枪工作时间，按流量1100m3.h计算得到 炉壁供氧量 供氧自动控制系统测定和记录 烟气中C0体积分数 烟气成分分析系统测定和记录 烟气中C02体积分数 烟气成分分析系统测定和记录 烟气中02体积分数 烟气成分分析系统测定和记录 炉料中废钢质量 生产记录中记录 炉料中铁水质量 生产记录中记录 废钢中碳质量分数 根据废钢情况假设，为0.45兴 铁水中碳质量分数 根据铁水情况而定，3.%一4.% 喷碳量 记录喷碳时间，按喷碳量假设流量计算得到，每炉350~500kg 2.2脱碳模型的数学描述 示为 脱碳模型首先根据电弧炉排出烟气中的2完 Qg.= 全来自空气，进行氨平衡计算，计算可以得出电弧 0.79 炉排放烟气量和供氧流量的关系，即烟气量可表 0.605$(C0)+中(C02)+中(02)-0.21+00： (1)
北 京 科 技 大 学 学 报 第 32卷 件下的冶炼操作为背景其吹氧脱碳的过程如下． （1） 从电弧炉炉顶依次加入废钢和铁水后供 氧采用助熔模式．伴随着废钢熔化熔池钢液中 Ｓｉ、 Ｍｎ、Ｐ和 Ｃ等元素相继开始氧化． （2） 废钢完全熔化后冶炼采用脱碳模式供氧． 同时开始喷吹碳粉造泡沫渣以降低电弧的热辐射 以及提高热效率． （3） 熔池碳含量降到终点碳后冶炼采用保护 模式小流量供氧然后出钢． 该 50ｔ电弧炉具有一支炉门氧枪和四支炉壁氧 枪平均钢铁料总装量为 55ｔ原料组成铁水 53％ ＋ 废钢 47％．电弧炉烟气进入布袋除尘器前通过换 热式蒸汽锅炉进行余热回收． 1∙2 烟气成分分析系统的建立 烟气成分分析系统是本脱碳模型建立的基础 主要包括第 4孔烟气取样探头、红外烟气分析仪、 ＰＬＣ和计算机等如图 1所示．烟气分析样本通过 取样探头从第 4孔中取得经过除尘净化和冷却后 利用德国西克麦哈克生产的 Ｓ710模块化红外气体 分析仪连续测定烟气中 Ｏ2、ＣＯ、ＣＯ2 和 Ｈ2 成分含 量．红外气体分析仪每隔10ｓ分析一组烟气成分数据． 数据通过 ＰＬＣ转换后输入计算机中记录并分析． 2 电弧炉脱碳模型的建立 脱碳模型根据红外烟气分析仪连续测定的烟气 成分结合供氧量、入炉原辅料质量和成分等生产数 图 1 烟气成分分析系统 Ｆｉｇ．1 Ｆｕｍｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍ 据进行物质平衡计算后能连续预测电弧炉炼钢的 脱碳速度和熔池碳含量实现终点碳含量控制．模 型的计算框图如图 2所示． 图 2 模型计算框图 Ｆｉｇ．2 Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｄｅｃａｒｂｕｒｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ 2∙1 模型的数据采集与假设 模型建立所需的基础数据及主要来源如表 1所 示．为建立模型采集分析了 100余炉次的冶炼数 据和供氧数据并对第 4孔烟气成分进行测定和 记录． 表 1 模型的数据来源 Ｔａｂｌｅ1 Ｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓｆｏｒｔｈｅｄｅｃａｒｂｕｒｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ 数据 数据来源 炉门供氧量 记录炉门枪工作时间按流量 1100ｍ3·ｈ－1计算得到 炉壁供氧量 供氧自动控制系统测定和记录 烟气中 ＣＯ体积分数 烟气成分分析系统测定和记录 烟气中 ＣＯ2体积分数 烟气成分分析系统测定和记录 烟气中 Ｏ2体积分数 烟气成分分析系统测定和记录 炉料中废钢质量 生产记录中记录 炉料中铁水质量 生产记录中记录 废钢中碳质量分数 根据废钢情况假设为 0∙45％ 铁水中碳质量分数 根据铁水情况而定3∙5％ ～4∙0％ 喷碳量 记录喷碳时间按喷碳量假设流量计算得到每炉 350～500ｋｇ 2∙2 脱碳模型的数学描述 脱碳模型首先根据电弧炉排出烟气中的 Ｎ2 完 全来自空气进行氮平衡计算．计算可以得出电弧 炉排放烟气量和供氧流量的关系即烟气量可表 示为 Ｑｇａｓ＝ 0∙79 0∙605●（ＣＯ）＋●（ＣＯ2）＋●（Ｏ2）－0∙21＋ω ·ＱＯ2 （1） ·1538·
第12期 何春来等：基于烟气成分分析的电弧炉炼钢脱碳模型 .1539. 式中，Q为电弧炉排出烟气量(m3.h1)Qo为电 6000 弧炉供氧量(m3.h),中(C0)为烟气中C0的体积 5000H 分数，中(C02)为烟气中C02的体积分数，中(02)为 烟气中02的体积分数，ω为模型烟气成分修正系 数，由于烟气中除N2外还包括其他红外烟气分析 仪不能测定的气体，影响脱碳模型的精度，因此需引 2000 入ω对烟气N2含量进行修正， 1000 利用式(1)根据供氧流量计算出烟气流量后， 0 10002000 3000 根据熔池中脱除的碳与烟气中碳的原子平衡，脱碳 冶炼时间s 速度可以表示为 图3某炉次供氧曲线图 c(Co:Ms x100%(2 Figs 3 Oxygen supply curve 60V msteel 式中：飞为脱碳速度，%·mim；Mc为碳的摩尔质 -C0 -C0 量，12gmo:V为标准状况下的气体摩尔体积， 20 22.4Lmo厂，m为熔池中钢液总质量，kg 通过式(2)计算出的脱碳速度计算出熔池累计 10 脱碳量，利用入炉总碳量和累计脱碳量之差，可计算 出熔池中碳的质量分数w[C]: w[C]= memw[C].emtm=w[C]m一∑飞△t 10002000 3000 治炼时间s msrel (3) 图4电弧炉烟气中气体成分含量 式中，w[C]为熔池中碳的质量分数，mm为电弧炉 Fig 4 Camponent contents ofEAF's fime gas 入炉废钢的质量，kgmm为电弧炉入炉铁水的质量， 0.09r kgm为除废钢、铁水带入电弧炉的其他入炉碳的 质量之和，kgw[C]cm为废钢中碳的质量分数； w[C]m为铁水中碳的质量分数；△为模型更新计算 一次的时间周期，为10s 供氧数据和烟气成分数据每10s更新一次，因 此该模型每隔10s计算一次熔池中碳含量，实现对 熔池碳含量的连续预报和对终点碳含量的预测 2.3脱碳模型的验证 1000 2000 3000 治炼时间s 利用该脱碳模型对现场某炉次数据进行模拟计 图5脱碳速率变化图 算，连续预报熔池中碳含量；将模型预报值同取样分 Fig 5 Variation of decarburization rate 析值进行比较，验证模型的准确度. 首先利用自动化部门采集的炉壁供氧曲线和炉 取样分析值和脱碳模型预报值，如图7所示。结果 门供氧记录计算出供氧曲线，某炉次供氧曲线如 显示，预报模型的终点命中率误差在士0.1%以内占 图渐示，烟气成分分析系统测量的烟气成分变化 64.7%,在士0.2%以内占75.2%.该模型的主要误 曲线如图4所示， 差是来自炉门氧气喷吹量和喷入电弧炉的碳粉量的 然后经过模型的计算得到同炉次的脱碳速度， 不准确。后期工作中将引入炉门氧气和喷碳量的准 如图5所示.在该炉次的冶炼末期先后取了三个样 确测量装置，有助于改善预测模型的终点命中率， 进行碳含量分析，并将熔池碳含量的模型预报值与 对10余炉次电弧炉脱碳速度的模拟计算结果 取样分析值进行对比，结果如图6所示.可见模型 还表明，电弧炉的脱碳速率在冶炼中后期最大，达 预报值与测量值得到较好的吻合， 0.129%0.16%mn.冶炼过程中，大多数时间熔 研究比较了现场10余炉次的28个熔池碳含量 池碳含量都在脱碳反应碳氧限制的临界碳含量以
第 12期 何春来等： 基于烟气成分分析的电弧炉炼钢脱碳模型 式中Ｑｇａｓ为电弧炉排出烟气量 （ｍ 3·ｈ －1 ）ＱＯ2为电 弧炉供氧量 （ｍ 3·ｈ －1 ）●（ＣＯ）为烟气中 ＣＯ的体积 分数●（ＣＯ2）为烟气中 ＣＯ2 的体积分数●（Ｏ2）为 烟气中 Ｏ2 的体积分数ω为模型烟气成分修正系 数．由于烟气中除 Ｎ2 外还包括其他红外烟气分析 仪不能测定的气体影响脱碳模型的精度因此需引 入 ω对烟气 Ｎ2含量进行修正． 利用式 （1）根据供氧流量计算出烟气流量后 根据熔池中脱除的碳与烟气中碳的原子平衡脱碳 速度 ｖＣ可以表示为 ｖＣ ＝ Ｑｇａｓ［●（ＣＯ）＋●（ＣＯ2） ］ＭＣ 60Ｖｍｍｓｔｅｅｌ ×100％ （2） 式中：ｖＣ为脱碳速度％·ｍｉｎ －1；ＭＣ为碳的摩尔质 量12ｇ·ｍｏｌ －1；Ｖｍ为标准状况下的气体摩尔体积 22∙4Ｌ·ｍｏｌ －1ｍｓｔｅｅｌ为熔池中钢液总质量ｋｇ． 通过式 （2）计算出的脱碳速度计算出熔池累计 脱碳量利用入炉总碳量和累计脱碳量之差可计算 出熔池中碳的质量分数 ｗ［Ｃ］： ｗ［Ｃ］ ＝ ｍｓｃｒａｐｗ ［Ｃ］ｓｃｒａｐ＋ｍｈｍｗ ［Ｃ］ｈｍ ＋ｍｃ ｍｓｔｅｅｌ －∑ ｖｃ·Δｔ （3） 式中ｗ［Ｃ］为熔池中碳的质量分数ｍｓｃｒａｐ为电弧炉 入炉废钢的质量ｋｇ；ｍｈｍ为电弧炉入炉铁水的质量 ｋｇ；ｍＣ为除废钢、铁水带入电弧炉的其他入炉碳的 质量之和ｋｇ；ｗ［Ｃ］ｓｃｒａｐ为废钢中碳的质量分数； ｗ［Ｃ］ｈｍ为铁水中碳的质量分数；Δｔ为模型更新计算 一次的时间周期为 10ｓ． 供氧数据和烟气成分数据每 10ｓ更新一次因 此该模型每隔 10ｓ计算一次熔池中碳含量实现对 熔池碳含量的连续预报和对终点碳含量的预测． 2∙3 脱碳模型的验证 利用该脱碳模型对现场某炉次数据进行模拟计 算连续预报熔池中碳含量；将模型预报值同取样分 析值进行比较验证模型的准确度． 首先利用自动化部门采集的炉壁供氧曲线和炉 门供氧记录计算出供氧曲线某炉次供氧曲线如 图 3所示烟气成分分析系统测量的烟气成分变化 曲线如图 4所示． 然后经过模型的计算得到同炉次的脱碳速度 如图 5所示．在该炉次的冶炼末期先后取了三个样 进行碳含量分析并将熔池碳含量的模型预报值与 取样分析值进行对比结果如图 6所示．可见模型 预报值与测量值得到较好的吻合． 研究比较了现场 10余炉次的 28个熔池碳含量 图 3 某炉次供氧曲线图 Ｆｉｇ．3 Ｏｘｙｇｅｎｓｕｐｐｌｙｃｕｒｖｅ 图 4 电弧炉烟气中气体成分含量 Ｆｉｇ．4 ＣｏｍｐｏｎｅｎｔｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆＥＡＦ’ｓｆｕｍｅｇａｓ 图 5 脱碳速率变化图 Ｆｉｇ．5 Ｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｄｅｃａｒｂｕｒｉｚａｔｉｏｎｒａｔｅ 取样分析值和脱碳模型预报值如图 7所示．结果 显示预报模型的终点命中率误差在 ±0∙1％以内占 64∙7％在 ±0∙2％以内占 75∙2％．该模型的主要误 差是来自炉门氧气喷吹量和喷入电弧炉的碳粉量的 不准确．后期工作中将引入炉门氧气和喷碳量的准 确测量装置有助于改善预测模型的终点命中率． 对 10余炉次电弧炉脱碳速度的模拟计算结果 还表明电弧炉的脱碳速率在冶炼中后期最大达 0∙12％ ～0∙16％ ｍｉｎ －1．冶炼过程中大多数时间熔 池碳含量都在脱碳反应碳氧限制的临界碳含量以 ·1539·
,1540, 北京科技大学学报 第32卷 1.5 0.09r ▲实测值 ·模型预测值 晚 .0 1000 2000 3000 2000 4000 6000 治炼时间s 供氧流量m3.h) 图6熔池碳含量对比 图8不同供氧流量下的脱碳速率 Fig 6 Comparison of carbon contents in the molten bath Fig 8 Decarburization rates at different oxygen fow males 同炉次的实际供氧曲线和优化后的供氧曲线对 1.5 比结果如图9所示，模拟计算显示，采用最经济供 1.2 氧模型后，该炉次的氧耗从2044m3下降到了 登09 1713m3,氧耗明显降低 是as ,实际供氧流量 6000 ·优化供氧流量 4000 0 0.30.60.91.21.5 实测值% 2000 图7电弧炉熔池中碳的质量分数实测值与模型计算值比较 Fig 7 Canparison of carbon content beteen measund vahes and the values calculated by the model 1000 2000 3000 治炼时间A 上，脱碳速度主要受供氧强度的影响，在供氧量不 图9两种供氧流量曲线的对比 超过5000m3·h时，脱碳速度随着供氧强度的增强 Fig 9 Camnparison between two curves of oxygen flow rate 显著提高 3基于脱碳模型的电弧炉供氧优化 4结论 (1)以红外烟气成分分析技术和物质平衡计算 模拟分析的结果表明，虽然冶炼过程中影响脱 为基础，利用烟气成分和供氧量等生产数据建立的 碳速度的主要因素是供氧强度，但当供氧强度超过 5000m3.h时，脱碳速度不再随供氧强度的增强而 脱碳模型，脱碳速度可以表示为 明显提高。利用现场采集的供氧流量和烟气等数 飞-Q[(Co)十(C0)]M 据，根据该模型计算的某炉次不同供氧流量下的脱 60V makel 与50电弧炉实际冶炼数据对比表明，利用该模型 碳速度如图8所示，对于一定的脱碳速度都存在一 可以比较准确地连续预报熔池中碳含量并预测终点 个供氧量最少的最经济供氧强度，因此，在保证脱 碳含量， 碳速度不变的情况下采用最经济供氧强度的供氧模 (2)脱碳模型的模拟计算结果表明，冶炼过程 式，避免了传统经验供氧模式由供氧不合理造成的 中脱碳速度主要受供氧强度的影响，在供氧量不超 氧气浪费或脱碳速度降低的缺点， 过5000m3.h时，脱碳速度随着供氧强度的增强显 利用脱碳模型对若干炉次冶炼数据进行模拟计 著提高，最大可达0.12%0.16%mm1 算后，回归最经济供氧流量与脱碳速度的关系可以 (3)当供氧强度超过5000m3.h时，脱碳速度 表示为 o1=540.7(mm1t)0.5015 基本稳定；对于一定的脱碳速度，存在与之对应的最 (4) 少供氧量，模拟计算结果表明，在保证脱碳速度前 式中，Qo2p血为最经济供氧量，m3.h. 提下采用最少供氧量的最经济供氧模型，能显著降
北 京 科 技 大 学 学 报 第 32卷 图 6 熔池碳含量对比 Ｆｉｇ．6 Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｃａｒｂｏｎｃｏｎｔｅｎｔｓｉｎｔｈｅｍｏｌｔｅｎｂａｔｈ 图 7 电弧炉熔池中碳的质量分数实测值与模型计算值比较 Ｆｉｇ．7 Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｃａｒｂｏｎｃｏｎｔｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｍｅａｓｕｒｅｄｖａｌｕｅｓａｎｄ ｔｈｅｖａｌｕｅｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｔｈｅｍｏｄｅｌ 上脱碳速度主要受供氧强度的影响．在供氧量不 超过5000ｍ 3·ｈ －1时脱碳速度随着供氧强度的增强 显著提高． 3 基于脱碳模型的电弧炉供氧优化 模拟分析的结果表明虽然冶炼过程中影响脱 碳速度的主要因素是供氧强度但当供氧强度超过 5000ｍ 3·ｈ －1时脱碳速度不再随供氧强度的增强而 明显提高．利用现场采集的供氧流量和烟气等数 据根据该模型计算的某炉次不同供氧流量下的脱 碳速度如图 8所示．对于一定的脱碳速度都存在一 个供氧量最少的最经济供氧强度．因此在保证脱 碳速度不变的情况下采用最经济供氧强度的供氧模 式避免了传统经验供氧模式由供氧不合理造成的 氧气浪费或脱碳速度降低的缺点． 利用脱碳模型对若干炉次冶炼数据进行模拟计 算后回归最经济供氧流量与脱碳速度的关系可以 表示为 ＱＯ2ｏｐｔｉｍａｌ＝540∙7（ｍｓｔｅｅｌｖＣ ） 0∙5915 （4） 式中ＱＯ2ｏｐｔｉｍａｌ为最经济供氧量ｍ 3·ｈ －1． 图 8 不同供氧流量下的脱碳速率 Ｆｉｇ．8 Ｄｅｃａｒｂｕｒｉｚａｔｉｏｎｒａｔｅｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｘｙｇｅｎｆｌｏｗｒａｔｅｓ 同炉次的实际供氧曲线和优化后的供氧曲线对 比结果如图 9所示．模拟计算显示采用最经济供 氧模型后该炉次的氧耗从 2044ｍ 3下降到 了 1713ｍ 3氧耗明显降低． 图 9 两种供氧流量曲线的对比 Ｆｉｇ．9 Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｃｕｒｖｅｓｏｆｏｘｙｇｅｎｆｌｏｗｒａｔｅ 4 结论 （1） 以红外烟气成分分析技术和物质平衡计算 为基础利用烟气成分和供氧量等生产数据建立的 脱碳模型脱碳速度可以表示为 ｖＣ ＝ Ｑｇａｓ［●（ＣＯ）＋●（ＣＯ2） ］ＭＣ 60Ｖｍｍｓｔｅｅｌ ． 与 50ｔ电弧炉实际冶炼数据对比表明利用该模型 可以比较准确地连续预报熔池中碳含量并预测终点 碳含量． （2） 脱碳模型的模拟计算结果表明冶炼过程 中脱碳速度主要受供氧强度的影响在供氧量不超 过5000ｍ 3·ｈ －1时脱碳速度随着供氧强度的增强显 著提高最大可达 0∙12％ ～0∙16％ ｍｉｎ －1． （3）当供氧强度超过5000ｍ 3·ｈ －1时脱碳速度 基本稳定；对于一定的脱碳速度存在与之对应的最 少供氧量．模拟计算结果表明在保证脱碳速度前 提下采用最少供氧量的最经济供氧模型能显著降 ·1540·
第12期 何春来等：基于烟气成分分析的电弧炉炼钢脱碳模型 .1541. 低氧气的消耗量， 2008 Pmceedings Pittsburgh 2008.795 [7]HarrisC HomesG.FerriM B Industrial application of super 参考文献 sonic lance the KT systn numneric simulation operating prac- [1]Sampaio R S Jones J Vieira J B Hot metal strategies for EAF tice results and perspectives/ATech 2008 Proceedings Pitts industry/AISTech 2008 Proceedings Pittsburgh 2008.743 buh2008.723 [2]GottardiR.M ianiS Partyka A.The hot metalmeets the electric [8]Gates L,Fujioto K.Okada Y.et al Installation of PraxairCo- are fumace steemak ing moute Arch Meta llMater 2008 53(2): Jet gas njection system at Sum ikn Steel and other EAFs with hot 517 metal charge/ASTech 2008 Pmceedings Pittsburgh 2008.723 [3]Lu W K.A New P mcess for HotMetal Production at Low FuelRate [9]Maiol J ClriP EAF'Technobgy:dynam ic process contml for [Technical Report].Han ilton McMaster University 2006 the ekctric are fumace//ATech 2009 Pmccedings St Louis [4]RobertK.Montague SC Hot charging of DRI for kwer cost and 2009.565 higher productivity steelmaking Millennim Steel 2004.1 [10]Khan M.ZulianiD.EAF water detection using offgas measure- [5]Abl M.Hein M.The use of serap substitutes like col/hot DRI men/ASTech 2009 P rocedings St Louis 2009.549 and hot metal n elctric steemakingArh MeuallMater 2008 [11]K irschen M.Kuhn R.LenzS Off gas measumments at 53(2):353 the EAF prinary dedusting systm//EEC 2005 Bim ingham.Bir [6]Opfemann A.Enengy efficiency of electric an fimaces/AlSTech m inghan.2005.1
第 12期 何春来等： 基于烟气成分分析的电弧炉炼钢脱碳模型 低氧气的消耗量． 参 考 文 献 ［1］ ＳａｍｐａｉｏＲＳＪｏｎｅｓＪＶｉｅｉｒａＪＢ．ＨｏｔｍｅｔａｌｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒＥＡＦ ｉｎｄｕｓｔｒｙ∥ＡＩＳＴｅｃｈ2008Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ2008：743 ［2］ ＧｏｔｔａｒｄｉＲＭｉａｎｉＳＰａｒｔｙｋａＡ．Ｔｈｅｈｏｔｍｅｔａｌｍｅｅｔｓｔｈｅｅｌｅｃｔｒｉｃ ａｒｃｆｕｒｎａｃｅｓｔｅｅｌｍａｋｉｎｇｒｏｕｔｅ．ＡｒｃｈＭｅｔａｌｌＭａｔｅｒ200853（2）： 517 ［3］ ＬｕＷ Ｋ．ＡＮｅｗＰｒｏｃｅｓｓｆｏｒＨｏｔＭｅｔａｌＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｔＬｏｗＦｕｅｌＲａｔｅ ［ＴｅｃｈｎｉｃａｌＲｅｐｏｒｔ］．Ｈａｍｉｌｔｏｎ：ＭｃＭａｓｔｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ2006 ［4］ ＲｏｂｅｒｔＫＭｏｎｔａｇｕｅＳＣ．ＨｏｔｃｈａｒｇｉｎｇｏｆＤＲＩｆｏｒｌｏｗｅｒｃｏｓｔａｎｄ ｈｉｇｈｅｒｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｓｔｅｅｌｍａｋｉｎｇ．ＭｉｌｌｅｎｎｉｕｍＳｔｅｅｌ2004：1 ［5］ ＡｂｌｅＭＨｅｉｎＭ．Ｔｈｅｕｓｅｏｆｓｃｒａｐｓｕｂｓｔｉｔｕｔｅｓｌｉｋｅｃｏｌｄ／ｈｏｔＤＲＩ ａｎｄｈｏｔｍｅｔａｌｉｎｅｌｅｃｔｒｉｃｓｔｅｅｌｍａｋｉｎｇ∥ＡｒｃｈＭｅｔａｌｌＭａｔｅｒ2008 53（2）：353 ［6］ ＯｐｆｅｒｍａｎｎＡ．Ｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃａｒｃｆｕｒｎａｃｅｓ∥ＡＩＳＴｅｃｈ 2008Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ2008：795． ［7］ ＨａｒｒｉｓＣＨｏｌｍｅｓＧＦｅｒｒｉＭ Ｂ．Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｓｕｐｅｒ- ｓｏｎｉｃｌａｎｃｅ：ｔｈｅＫＴｓｙｓｔｅｍ ｎｕｍｅｒｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｎｇｐｒａｃ- ｔｉｃｅｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ∥ＡＩＳＴｅｃｈ2008Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．Ｐｉｔｔｓ- ｂｕｒｇｈ2008：723 ［8］ ＧａｔｅｓＬＦｕｊｉｍｏｔｏＫＯｋａｄａＹｅｔａｌ．ＩｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎｏｆＰｒａｘａｉｒＣｏ- Ｊｅｔ● ｇａｓｉｎｊｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｔＳｕｍｉｋｉｎＳｔｅｅｌａｎｄｏｔｈｅｒＥＡＦｓｗｉｔｈｈｏｔ ｍｅｔａｌｃｈａｒｇｅｓ∥ＡＩＳＴｅｃｈ2008Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ2008：723 ［9］ ＭａｉｏｌｏＪＣｌｅｒｃｉＰ．ｉＥＡＦ● Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：ｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｃｅｓｓｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒ ｔｈｅｅｌｅｃｔｒｉｃａｒｃｆｕｒｎａｃｅ∥ＡＩＳＴｅｃｈ2009Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓ 2009：565 ［10］ ＫｈａｎＭＺｕｌｉａｎｉＤ．ＥＡＦｗａｔｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｏｆｆｇａｓｍｅａｓｕｒｅ- ｍｅｎｔ∥ＡＩＳＴｅｃｈ2009Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓ2009：549 ［11］ ＫｉｒｓｃｈｅｎＭＫｕｈｎＲＬｅｎｚＳ．Ｏｆｆ-ｇａｓｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓａｔ ｔｈｅＥＡＦｐｒｉｍａｒｙｄｅｄｕｓｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍ∥ＥＥＣ2005Ｂｉｒｍｉｎｇｈａｍ．Ｂｉｒ- ｍｉｎｇｈａｍ2005：1 ·1541·