第6期 刘宇等：宽厚板连铸黏结漏钢的工艺因素 ·761· 稳定工况下的热流均值进行了比对，黏结报警时刻 显过大，最高则近130%.针对这一问题，可初步判 热流值与热流均值的百分比分布情况如图7所示. 断与窄面水量与锥度过大有关，有必要对上述工艺 从图中可以看出，黏结前热流的增加或降低趋势并 进行优化和改进 不明显，且有70.9%的情况下热流波动的幅度在± 5%以内.可以推测，与常规板坯和薄板坯相比，若 4结论 铸坯与结晶器黏结区域的面积相近，由于宽厚板面 (1)断面宽大、保护渣工况有欠稳定，是诱发宽 积更大，黏结引起热流异常变化的相对水平则因此 厚板黏结的首要原因，也是其铸坯质量与生产顺行 下降.由此也说明，结晶器热流对于宽厚板的黏结 易受干扰，有别于常规板坯的首要因素.黏结次数 行为反映不够灵敏，很难作为预报铸坯黏结的主要 随拉速升高和液位波动加剧而显著增加，黏结易发 依据 生在铸坯宽面中心区域，其与水口深度、侧孔形状、 80 角度等因素有关.此外，合理控制浇铸宽厚板时的 结晶器热流，防止两侧宽面热流差异过大，严格限制 窄面的过度冷却，也应予以足够重视 40 (2)鉴于宽厚板黏结漏钢代价高昂，为了对浇 铸中的黏结进行准确预报，特别是做到积极主动预 防，还应在从促进结晶器内铸坯冷却与凝固均匀性 12.5 83 的角度出发，从源头上系统理顺结晶器一冷制度与 浇铸工艺.避免对常规板坯连铸工艺的照搬和直接 >-10% -5%-10%-5%、-5% 5%-10% 热流变化 复制，合理设计包括保护渣、水口、结晶器冷却与锥 度等一些列环节，在规范人为操作的前提下，逐步摸 图7黏结漏钢前结品器热流波动情况 Fig.7 Mould heat flux fluctuation before sticking breakout 索和建立成熟的宽厚板坯连铸生产制度，为拉速的 进一步提高和生产优质宽厚板坯奠定可靠基础. 3.3窄面热流 适宜的窄面和角部坯壳厚度对宽面起到“牵 参考文献 引”和“约束”作用，过厚、过薄可能导致宽面的鼓胀 [Qu T P,Han Z W,Feng K,et al.Production practice of 420 mm 或凹陷，进而增加铸坯与结晶器直接接触和黏结的 slab continuous casting in steel plant.Contin Cast,2012(4):23 风险.考虑到铸坯窄面与结晶器的接触面积远小于 (屈天鹏，韩志伟，冯科，等.420mm特厚板坯连铸机生产实 宽面，同时因近角部的二维冷却，浇铸板坯时窄面热 践.连铸，2012(4)：23) 2] 流宜略低于宽面，通常将其控制在宽面热流的77% Ma C W.Analysis of process problems for extrathickness slab ~90%.笔者分别计算窄面与宽面黏结前一段 caster.Contin Cast,2011(4):1 (马春武.对特厚板坯连铸机工艺问题的探讨.连铸，2011 时间内的热流均值及其比值.在图8中，24例黏结 (4):1) 中仅有3例的窄面热流在其范围之内，大多数情况 B] Ma RJ,Zhen XG.Especially thick slab continuous casting quali- 下，窄面宽面热流的比值已远远超过该控制区间，明 ty defects and the control.Contin Cast,2011(Suppl):67 160 (马瑞金，甄新刚.特厚板坯连铸质量缺陷及控制.连铸， ·外弧 2011(增刊)：67) 内弧 芝140 右窄 Qin X,Zhu C F,Zheng L W,et al.Molten steel breakout predic- 量 tion based on thermal friction measurement.ron Steel ResInt, 120 2011,18(4):24 [Zhang B G,Li Q,Wang G,et al.Breakout prediction based on 100 improved BP neural network in continuous casting process.China Mech Eng,2012,23(2):204 80 (张本国，李强，王葛，等.基于改进BP神经网络的连铸漏钢 预报.中国机械工程，2012,23(2)：204) 60 0 4 8121620 24 Qin X,Zhu C F.Yin Y R,et al.Forecasting of molten steel 黏结实例 breakouts for the slab continuous casters with hydraulic servo os- 图8黏结漏钢时窄面与宽面热流比值 cillation systems.Iron Steel,2010.45(11):97 Fig.8 Mould heat flux ratio of the narrow surface to the broad sur- (秦旭，朱超甫，尹延荣，等.液压伺服振动式板坯连铸机的 face while sticking breakout 漏钢预报技术.钢铁，2010,45(11)：97)第 6 期 刘 宇等: 宽厚板连铸黏结漏钢的工艺因素 稳定工况下的热流均值进行了比对，黏结报警时刻 热流值与热流均值的百分比分布情况如图 7 所示． 从图中可以看出，黏结前热流的增加或降低趋势并 不明显，且有 70. 9% 的情况下热流波动的幅度在 ± 5% 以内． 可以推测，与常规板坯和薄板坯相比，若 铸坯与结晶器黏结区域的面积相近，由于宽厚板面 积更大，黏结引起热流异常变化的相对水平则因此 下降． 由此也说明，结晶器热流对于宽厚板的黏结 行为反映不够灵敏，很难作为预报铸坯黏结的主要 依据． 图 7 黏结漏钢前结晶器热流波动情况 Fig． 7 Mould heat flux fluctuation before sticking breakout 图 8 黏结漏钢时窄面与宽面热流比值 Fig． 8 Mould heat flux ratio of the narrow surface to the broad sur￾face while sticking breakout 3. 3 窄面热流 适宜的窄面和角部坯壳厚度对宽面起到“牵 引”和“约束”作用，过厚、过薄可能导致宽面的鼓胀 或凹陷，进而增加铸坯与结晶器直接接触和黏结的 风险． 考虑到铸坯窄面与结晶器的接触面积远小于 宽面，同时因近角部的二维冷却，浇铸板坯时窄面热 流宜略低于宽面，通常将其控制在宽面热流的 77% ～ 90%［15］． 笔者分别计算窄面与宽面黏结前一段 时间内的热流均值及其比值． 在图 8 中，24 例黏结 中仅有 3 例的窄面热流在其范围之内，大多数情况 下，窄面宽面热流的比值已远远超过该控制区间，明 显过大，最高则近 130% ． 针对这一问题，可初步判 断与窄面水量与锥度过大有关，有必要对上述工艺 进行优化和改进． 4 结论 ( 1) 断面宽大、保护渣工况有欠稳定，是诱发宽 厚板黏结的首要原因，也是其铸坯质量与生产顺行 易受干扰，有别于常规板坯的首要因素． 黏结次数 随拉速升高和液位波动加剧而显著增加，黏结易发 生在铸坯宽面中心区域，其与水口深度、侧孔形状、 角度等因素有关． 此外，合理控制浇铸宽厚板时的 结晶器热流，防止两侧宽面热流差异过大，严格限制 窄面的过度冷却，也应予以足够重视． ( 2) 鉴于宽厚板黏结漏钢代价高昂，为了对浇 铸中的黏结进行准确预报，特别是做到积极主动预 防，还应在从促进结晶器内铸坯冷却与凝固均匀性 的角度出发，从源头上系统理顺结晶器一冷制度与 浇铸工艺． 避免对常规板坯连铸工艺的照搬和直接 复制，合理设计包括保护渣、水口、结晶器冷却与锥 度等一些列环节，在规范人为操作的前提下，逐步摸 索和建立成熟的宽厚板坯连铸生产制度，为拉速的 进一步提高和生产优质宽厚板坯奠定可靠基础． 参 考 文 献 ［1］ Qu T P，Han Z W，Feng K，et al． Production practice of 420 mm slab continuous casting in steel plant． Contin Cast，2012( 4) : 23 ( 屈天鹏，韩志伟，冯科，等． 420 mm 特厚板坯连铸机生产实 践． 连铸，2012( 4) : 23) ［2］ Ma C W． Analysis of process problems for extra-thickness slab caster． Contin Cast，2011( 4) : 1 ( 马春武． 对特厚板坯连铸机工艺问题的探讨． 连铸，2011 ( 4) : 1) ［3］ Ma Ｒ J，Zhen X G． Especially thick slab continuous casting quali￾ty defects and the control． Contin Cast，2011( Suppl) : 67 ( 马瑞金，甄新刚． 特厚板坯连铸质量缺陷及控制． 连 铸， 2011( 增刊) : 67) ［4］ Qin X，Zhu C F，Zheng L W，et al． Molten steel breakout predic￾tion based on thermal friction measurement． J Iron Steel Ｒes Int， 2011，18( 4) : 24 ［5］ Zhang B G，Li Q，Wang G，et al． Breakout prediction based on improved BP neural network in continuous casting process． China Mech Eng，2012，23( 2) : 204 ( 张本国，李强，王葛，等． 基于改进 BP 神经网络的连铸漏钢 预报． 中国机械工程，2012，23( 2) : 204) ［6］ Qin X，Zhu C F，Yin Y Ｒ，et al． Forecasting of molten steel breakouts for the slab continuous casters with hydraulic servo os￾cillation systems． Iron Steel，2010，45( 11) : 97 ( 秦旭，朱超甫，尹延荣，等． 液压伺服振动式板坯连铸机的 漏钢预报技术． 钢铁，2010，45( 11) : 97) ·761·