李南等：基于熔池混匀度的转炉烟气分析定碳模型 ·1249· 次方模型低，在某些炉次又比三次方模型高.分析 报钢水元素成分和温度变化，对渣况进行预警和控 原因如下：三次方模型属于统计分析模型，而基于熔 制，在线调整供氧流量和造渣制度，从而提高钢水质 池混匀度的指数模型涉及反应机理.两种模型考虑 量和终点命中率 问题角度的不同是造成以上原因的关键所在.在图 (2)转炉冶炼终点碳曲线拟合模型假设吹炼后 (b)中，指数模型和基于熔池混匀度的指数模型绝 期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系，通 大多数炉次的相对误差同样小于10%.但是，同一 过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三 炉次下基于熔池混匀度的指数模型预报精度比指数 次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命 模型高，即基于熔池混匀度的指数模型相对误差曲 中率分别为85.9%和81.2%. 线整体在指数模型相对误差曲线下方. (3)根据熔渣分子理论和历史数据，计算得炉 图6是式(4)指数模型和式(6)基于熔池混匀 渣中Fe0的活度为0.241.出钢温度为1686℃时，C 度的指数模型在熔池极限碳含量w[C]。取0.02% 和Fe元素选择性氧化的熔池极限碳质量分数o 和0.033%时命中率的比较.由图可知，当w[C]。取 [C]。为0.033%. 0.02%时，基于熔池混匀度的指数模型终点碳含量 (4)基于熔池混匀度的终点碳指数模型与其他 预报误差在±0.02%之间的命中率为80.0%，而指 烟气分析碳曲线拟合模型相比，命中率有了很大提 数模型终点碳含量预报误差在±0.02%之间的命中 高.终点碳含量预报误差在±0.02%之间的有75 率为76.5%：当w[C]。取0.033%时，基于熔池混匀 炉次，占比88.2%. 度的指数模型终点碳含量预报误差在±0.02%之间 的命中率为88.2%，而指数模型终点碳含量预报误 参考文献 差在±0.02%之间的命中率为81.2%.由此可知， [1]He P,Liu L,Liu K,et al.Critical carbon content in BOF blo- 基于熔池混匀度的指数模型预报效果优于指数模型 wing process with gas analysis.JUni Sci Technol Beijing,2009 预报效果.此外，无论是指数模型还是基于熔池混 31(2):156 (何平，刘浏，刘琨，等.采用烟气分析法对转炉吹炼过程临 匀度的指数模型，熔池极限碳含量w[C]。取 界碳含量的研究.北京科技大学学报，2009,31(2)：156) 0.033%时的命中率均高于w[C]。取0.02%时的命 [2] The Technical Society,The Iron and Steel Institute of Japan.Pro 中率，这说明w[C]。取0.033%时的预报效果优于 duction and technology of iron and steel in Japan during 2011. w[C]取0.02%时的预报效果.综上分析可知，基 1S01m.2012.52(6):943 于熔池混匀度的指数模型在熔池极限碳含量[C]。 [3]Wang X H,Li JZ,Liu F G.Technological progress of BOF steel- making in period of development mode transition.Steelmaking, 0.033%时预报效果最好 2017.33(1):1 100 ■C]=0.02% (王新华，李金柱，刘凤刚.转型发展形势下的转炉炼钢科技 90 81.2% ☐lC1,-0.0339% 88.2% 进步.炼钢，2017,33(1)：1) 80 76.5% 80.0% [4]Sun S,Liao DS,Pyke N,et al.Development of an offgas/model 70 technology to replace sublance operation for KOBM endpoint car- bon control at Arcelor Mittal dofasco.Iron Steel Technol,2008,5 (11):36 40 [5]Hu Z G,He P,Tan M X,et al.Continuous determination of bath 30 carbon content on 150t BOF by off-gas analyzer.J Univ Sci Techn- 20 ol Beijing,2003,10(6):22 10 [6]Zhang G Y,Wang W F,Lin D,et al.Carbon content prediction 指数模型 指数模型（混匀度） at blowing end-point of converter with off-gas analysis.I Mater 模型种类 Metall,2007,6(1):3 图6W[C]。取不同值时指数模型命中率的比较 (张贵玉，万雪峰，林东，等.应用炉气分析预测转炉吹炼终 Fig.6 Comparison of hit rates of exponential models with different 点碳含量.材料与治金学报，2007,6(1)：3) [C]o values [7]Liu K.Liu L.He P,et al.A new algorithm of endpoint carbon of BOF based on of off-gas analysis.Steelmaking,2009.25(1):33 (刘琨，刘浏，何平，等.基于烟气分析转炉终点碳含量控制 4 结论 的新算法.炼钢，2009,25(1)：33) [8]Liu K.Study on Dynamic Control Model and Method of Conrerter (1)转炉烟气分析动态控制通过连续检测吹炼 Off-gas Analysis Dissertation ]Beijing:Central Iron Steel Re- 过程中产生的烟气成分和烟气流量，能实时在线预 search Institute,2008李 南等: 基于熔池混匀度的转炉烟气分析定碳模型 次方模型低,在某些炉次又比三次方模型高. 分析 原因如下:三次方模型属于统计分析模型,而基于熔 池混匀度的指数模型涉及反应机理. 两种模型考虑 问题角度的不同是造成以上原因的关键所在. 在图 (b)中,指数模型和基于熔池混匀度的指数模型绝 大多数炉次的相对误差同样小于 10% . 但是,同一 炉次下基于熔池混匀度的指数模型预报精度比指数 模型高,即基于熔池混匀度的指数模型相对误差曲 线整体在指数模型相对误差曲线下方. 图 6 是式(4)指数模型和式(6)基于熔池混匀 度的指数模型在熔池极限碳含量 w[C]0取 0郾 02% 和 0郾 033% 时命中率的比较. 由图可知,当 w[C]0取 0郾 02% 时,基于熔池混匀度的指数模型终点碳含量 预报误差在 依 0郾 02% 之间的命中率为 80郾 0% ,而指 数模型终点碳含量预报误差在 依 0郾 02% 之间的命中 率为 76郾 5% ;当 w[C]0取 0郾 033% 时,基于熔池混匀 度的指数模型终点碳含量预报误差在 依 0郾 02% 之间 的命中率为 88郾 2% ,而指数模型终点碳含量预报误 差在 依 0郾 02% 之间的命中率为 81郾 2% . 由此可知, 基于熔池混匀度的指数模型预报效果优于指数模型 预报效果. 此外,无论是指数模型还是基于熔池混 匀度 的 指 数 模 型, 熔 池 极 限 碳 含 量 w [ C ]0 取 0郾 033% 时的命中率均高于 w[C]0取 0郾 02% 时的命 中率,这说明 w[C]0取 0郾 033% 时的预报效果优于 w[C]0取 0郾 02% 时的预报效果. 综上分析可知,基 于熔池混匀度的指数模型在熔池极限碳含量w[C]0 0郾 033% 时预报效果最好. 图 6 w[C]0取不同值时指数模型命中率的比较 Fig. 6 Comparison of hit rates of exponential models with different w[C]0 values 4 结论 (1)转炉烟气分析动态控制通过连续检测吹炼 过程中产生的烟气成分和烟气流量,能实时在线预 报钢水元素成分和温度变化,对渣况进行预警和控 制,在线调整供氧流量和造渣制度,从而提高钢水质 量和终点命中率. (2)转炉冶炼终点碳曲线拟合模型假设吹炼后 期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通 过这种函数关系预报钢水终点碳含量. 终点碳的三 次方模型和指数模型预报精度在 依 0郾 02% 之间的命 中率分别为 85郾 9% 和 81郾 2% . (3)根据熔渣分子理论和历史数据,计算得炉 渣中 FeO 的活度为 0郾 241. 出钢温度为 1686 益时,C 和 Fe 元素选择性氧化的熔池极限碳质量分数 w [C]0为 0郾 033% . (4)基于熔池混匀度的终点碳指数模型与其他 烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有了很大提 高. 终点碳含量预报误差在 依 0郾 02% 之间的有 75 炉次,占比 88郾 2% . 参 考 文 献 [1] He P, Liu L, Liu K, et al. Critical carbon content in BOF blo鄄 wing process with gas analysis. J Univ Sci Technol Beijing, 2009, 31(2): 156 (何平, 刘浏, 刘琨, 等. 采用烟气分析法对转炉吹炼过程临 界碳含量的研究. 北京科技大学学报, 2009, 31(2): 156) [2] The Technical Society, The Iron and Steel Institute of Japan. Pro鄄 duction and technology of iron and steel in Japan during 2011. ISIJ Int, 2012, 52(6): 943 [3] Wang X H, Li J Z, Liu F G. Technological progress of BOF steel鄄 making in period of development mode transition. Steelmaking, 2017, 33(1): 1 (王新华, 李金柱, 刘凤刚. 转型发展形势下的转炉炼钢科技 进步. 炼钢, 2017, 33(1): 1) [4] Sun S, Liao D S, Pyke N, et al. Development of an offgas/ model technology to replace sublance operation for KOBM endpoint car鄄 bon control at Arcelor Mittal dofasco. Iron Steel Technol, 2008, 5 (11): 36 [5] Hu Z G, He P, Tan M X, et al. Continuous determination of bath carbon content on 150 t BOF by off鄄gas analyzer. J Univ Sci Techn鄄 ol Beijing, 2003, 10(6): 22 [6] Zhang G Y, Wang W F, Lin D, et al. Carbon content prediction at blowing end鄄point of converter with off鄄gas analysis. J Mater Metall, 2007, 6(1): 3 (张贵玉, 万雪峰, 林东, 等. 应用炉气分析预测转炉吹炼终 点碳含量. 材料与冶金学报, 2007, 6(1): 3) [7] Liu K, Liu L, He P, et al. A new algorithm of endpoint carbon of BOF based on of off鄄gas analysis. Steelmaking, 2009, 25(1): 33 (刘琨, 刘浏, 何平, 等. 基于烟气分析转炉终点碳含量控制 的新算法. 炼钢, 2009, 25(1): 33) [8] Liu K. Study on Dynamic Control Model and Method of Converter Off鄄gas Analysis [Dissertation]. Beijing: Central Iron & Steel Re鄄 search Institute, 2008 ·1249·