烧结过程（精选9篇）
烧结过程 篇1
摘要：针对某大型钢铁企业烧结生产过程的质量管理问题,提出一种基于控制图分析的烧结过程决策支持系统设计方案。首先,应用主成分分析、灰色关联分析方法,对烧结过程信息进行提取,确定影响质量的主要参数。然后,对烧结矿质量数据进行控制图分析,得到质量异常信息,并分析异常原因,为指导生产提供判断依据。实际运行结果表明该系统能够帮助决策者指导生产调整,提高烧结矿质量。
关键词：烧结过程,决策支持系统,主成分分析,灰色关联分析,控制图
0 引言
在现代钢铁企业产品质量管理中,建立和发展现代化的产品质量信息分析决策支持系统,可以帮助钢铁企业技术人员有效分析产品质量,准确把握产品质量动态,实现对整个产品质量过程有效的管理和决策,对钢铁企业降低生产成本,提高经济、社会效益,具有重要意义[1,2,3]。
烧结矿一直是国内外高炉炼铁的主要原料,占高炉炉料的90%以上。烧结过程不仅能使矿粉成块,而且还对高炉炉料起着火法预处理的作用,使高炉冶炼达到高产、优质、低耗的目的。烧结矿质量的优劣将直接影响到炼铁生产的产量、质量及能源消耗,因此钢铁企业烧结过程的质量管理尤为重要,而控制图是最重要的质量管理工具,针对控制图统计分析,很多学者进行了深入研究,并在一些领域取得了成功应用[4,5,6]。
目前在钢铁企业烧结过程质量管理中,一些企业质量分析仅凭人工经验,缺乏对生产过程进行全面的关联分析,无法及时发现生产过程中的异常信息并做出相应的调整。本文针对某大型钢铁企业烧结过程的质量管理问题,建立基于控制图分析的烧结过程决策支持系统,可以帮助决策者准确地掌握生产过程中的有用信息,并有效指导生产调整。
1 系统总体结构及功能
系统采用如图1所示的总体框架,以Oracle 10g作为基础数据库,数据由两部分组成,一部分是通过人工录入的各种质量数据,包括中和矿、烧结矿的质量指标数据;另一部分是通过实时数据库从烧结控制系统取得的工艺参数数据,这部分数据可以通过相关工具转存到关系数据库中,主要为烧结过程工艺参数、下料信息等。
系统首先从Oracle数据库中读取质量、工艺参数数据,并对这些数据进行主成分分析和灰色关联分析,计算出影响质量各因素的关联度,根据关联度确定影响质量的关键参数。针对确定的主要质量指标和关键参数绘制控制图,对控制图进行分析,根据选定的异常准则进行判断,出现异常情况报警,并通过异常诊断方法进行原因分析,为指导生产调整提供依据。
2 烧结过程关键参数确定
2.1 主成分分析
烧结生产过程涉及众多质量指标,但是指标太多不仅会增加计算的复杂性,而且也会给合理分析问题和解决问题带来困难。一般说来,每个指标都提供了一定的信息,但其重要性有所不同,而在很多情况下,指标之间有一定的相关性,使得这些指标提供的信息在一定程度上有所重叠。因此人们希望用极少数相关互补的新指标来反映原指标提供的绝大部分信息,通过对新指标的分析达到解决问题的目的[7]。
烧结矿质量指标主要包括化学成分指标:全铁含量、氧化铁含量、氧化镁含量、硫含量、磷含量、碱度;物理性能指标:转鼓强度、粒度(10～40 mm)。这里分别用x1,x2,…,x8表示。采集一组现场数据,按照主成分分析步骤计算过程如下:
步骤1,根据指标体系中的具体指标收集原始数据,取n个指标不同时间的n个数据;
步骤2,求出数据的样本协方差矩阵与相关系数矩阵;
步骤3,计算相关系数矩阵的特征根λi(i=1,2,…,n),对应的正交单位化特征向量为ei=(ei1,ei2,…,ein)T;
步骤4,计算各主成分的贡献率为undefined,前m个主成分累计贡献率为undefined。一般认为累计贡献率达到 85% 以上,则把m选为主成分的个数;
步骤5,获得各主成分表达式yi=eix=ei1x1+ei2x2+…+einxn,i=1,2,…,m,通过计算,当m取3时,主成分累计贡献率已达90.59%,因此得到烧结矿质量3个主成分y1,y2,y3,如式(1)所示。
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2.2 灰色关联分析
烧结过程作为一个复杂的工业过程,对烧结矿质量有影响的参数众多,包括原料成分、配比、工艺参数等,而且众多指标之间同样存在一定的关联性。因此在分析质量异常原因时,需要采用关联分析方法,确定烧结矿质量与各影响因素的关联性强弱。
灰色关联分析方法,是根据因素之间发展态势相似或相异程度,来衡量因素间关联程度的方法。它可在不完全的信息中,对所要分析研究的各因素,通过一定的数据处理,在随机的因素序列间找出它们的关联性,找到主要特性和主要影响因素[8]。在烧结生产过程中,由于数据之间的概率分布难以确定,并且信息存在不完全的情况,所
以在分析过程中采用灰色关联分析方法来进行关联性分析。
基于烧结生产过程的机理分析以及实际经验,初步确定影响烧结矿的质量因素包括:中和矿全铁含量、燃料比、烧结机速度、点火温度、风箱废气温度(17#风箱)、大烟道废气温度、热风温度。
分别以2.1节中计算得到的烧结矿质量主成分y1,y2,y3作为参考序列,以中和矿全铁含量、燃料比、烧结机速度、点火温度、风箱废气温度(17#风箱)、大烟道废气温度、热风温度为比较序列,用xa,xb,xc,xd,xe,xf,xg表示,按照灰色关联分析步骤确定参考序列,并无量纲化,然后计算灰色关联系数及关联度,得到烧结矿质量影响因素的灰色关联矩阵,如式(2)所示。
从灰色关联矩阵可知,前6列数据都大于0.6,说明xa～xf对烧结矿质量主成分影响较大,而xg影响较小,因此分析质量异常原因时不考虑xg。
3 控制图分析
3.1 控制图判异准则
控制图是对生产过程中产品质量状态进行控制的统计工具,它对过程质量加以测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态[9],还可用于侦测工序不稳定性,所以需要选定一些准则来侦测不稳定工序,但选定的每一种准则都有其各自的误报警率(工序没有问题,控制图信号有问题的比例),而误报警率是合成的,多个准则合并使用就会产生误报警,增加分析成本。为使总误报警率降到可接受的程度,本系统选取以下5条判异准则,符合5条准则之一的判定为质量异常。控制图区域见图2,中心线取样本数据的平均值μ,A,B,C区域按照样本数据的标准差σ进行划分。
(1) 一个点超出区域A;
(2) 以中心线为基准,在同一侧面有9个连续点;
(3) 相连的6个点连续上升或下降;
(4) 连续的3个点中2个在A区域(以中心线为基准在同一侧);
(5) 连续的5个点中4个在区域B或其外边的位置(以中心线为基准在同一侧)。
μ—样本数据平均值;σ—标准差
3.2 控制图绘制
烧结矿质量指标主要为x1,x2,…,x8,系统首先从Oracle数据库中读取最新的90个数据,以每5个为一组,分为18个样本,计算样本的均值和极差,然后计算绘制控制图需要确定的各控制线,并将结果显示在绘图控件TeeChart上。控制图绘制流程见图3。
4 控制图异常诊断方法
针对控制图分析得到的异常信息,对影响质量的各因素进行灰色关联排序,在此基础上依次分析对应段数据是否异常,异常则输出原因。
4.1 控制图异常点灰色关联分析
控制图异常点灰色关联分析主要是分析异常点与各个影响因素之间的关联度。通过前文的主成分分析和关联分析,确定了影响烧结矿质量的主要参数为xa～xf。以烧结矿全铁含量作为参考序列,用x0表示,xa～xf为比较序列,分析数据见表1,对烧结矿全铁含量及其影响因素进行灰色关联分析。
计算得到相应的关联度如下:r01=0.947 7;r02=0.787 5;r03=0.736 8;r04=0.591 7;r05=0.748 9;r06=0.808 5,因此关联度排序为:r01>r06>r02>r05>r03>r04 。
4.2 异常诊断过程
控制图分析得到的异常信息,其实质反映了这段时间的生产出现波动,原因可能是原料指标出现异常,也可能是烧结过程中的一些操作调整引起烧结过程参数发生变化。因此对控制图异常信息原因分析时,根据4.1节灰色关联分析结果,依次对各因素进行分析,异常则输出原因。
以烧结矿全铁的诊断过程为例:针对3.1节中选取的判异准则1,当烧结矿全铁含量超过区域A,认为该段时间的全铁含量偏高,如果分析对应段中和矿的全铁含量数据同样偏高,则认为是中和矿的全铁含量偏高引起烧结矿全铁含量偏高,需要调整中和矿的成分。
5 系统实现及工业应用
本系统在Windows XP上采用Visual Studio 2008进行开发,通过Web服务器发布,用户可远程登录,实现对整个生产的了解和指导。系统已于2008年4月在某大型钢铁企业烧结分厂正式投入运行,能够有效地指导生产调整。
如图4(a)所示是烧结矿粒度组成的控制图,曲线是粒度组成样本点数据均值波动曲线,7条横线是根据控制图统计分析确定的控制线,与图2中的控制线对应。根据3.1节中选取的判异准则4,得到异常信息:样本点4,5,6中有2点在下区域A,图4(b)是对该条异常信息的分析,当分析对应段的烧结机速度数据出现异常时,则认为是烧结机速度引起的质量异常。
6 结论
本文针对烧结生产过程,设计和实现烧结过程决策支持系统,并在某大型钢铁企业烧结过程进行工业应用,取得了比较好的效果。
(1) 系统通过主成分分析、关联分析方法对烧结生产过程数据进行分析,确定影响质量的关键参数。
(2) 系统将控制图分析引入到流程工业生产过程中,通过灰色关联分析方法对质量异常信息进行分析,能帮助技术人员全面了解引起质量波动的原因,并进行生产调整。同时保存异常原因分析的结果,对以后的分析具有借鉴意义。
(3) 该系统投运后取得比较好的效果,可以帮助决策者指导生产调整,提高烧结矿质量。
参考文献
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烧结过程 篇2
是指以粘土、页岩、粉煤灰为主要原料，经成型、焙烧而成的多孔砖，孔洞率不小于15%~30%，孔型为圆孔或非圆孔，孔的尺寸小而数量多，主要适用于沉重墙体。
多孔砖主要适用于砖混结构的承重部位。
1.产品特点： 该产品是以水泥为胶结材料，与砂、石(轻集料)等经加水搅拌、成型和养护而制成的一种具有多排小孔的混凝土制品；是继普通与轻集料混凝土小型空心砌块之后又一个墙体材料新品种。产品具有生产能耗低、节土利废、施工方便和体轻、强度高、保温效果好、耐久、收缩变形小、外观规整等特点，是一种替代烧结粘土砖的理想材料。2.适用范围： 该产品兼具粘土砖和砼小砌块的特点，外形特征属于烧结多孔砖，材料与砼小砌块类同，符合砖砌体施工习惯，各项物理、力学和砌体性能均可具备烧结粘土砖的条件。其使用范围、设计方法、施工和工程验收等可参照现行砌体标准，可直接替代烧结粘土砖用于各类承重、保温承重和框架填充等不同建筑墙体结构中，具有广泛的推广应用前景。该产品的应用，将有助于减少和杜绝烧结粘土砖的生产使用，对于改善环境，保护土地资源和推进墙体材料革新与建筑节能，以及“禁实”工作的深入开展具有十分重要的社会和经济意义。3.产品主要规格、技术性能：
(1).产品规格尺寸： 产品主规格尺寸：240㎜×115㎜×90㎜； 砌筑时可配合使用半砖(120㎜×115㎜×90㎜)、七分砖(180㎜×115㎜×90㎜)或与主规格尺寸相同的实心砖等；(2).产品强度等级：MU30、MU25、MU20、MU15、MU10、MU7.5、MU5.0、MU3.5；
烧结空心砖: 是一种烧结空心砖，由两两相对的顶面、大面及条面组成直角六面体，在烧结空心砖的中部开设有至少两个均匀排列的条孔，条孔之间由肋相隔，条孔与大面、条面平行，其间为外壁，条孔的两开口分别位于两顶面上，在所述的条孔与条面之间分别开设有若干孔径较小的边排孔，边排孔与其相邻的边排孔或相邻的条孔之间为 肋。该空心砖结构简单，制作方便；砌筑墙体后，能确保设置在这种墙面上的单点吊挂的承载能力，适用于非承重部位作墙体围护材料。
烧结多孔砖：
是以粘土、页岩、煤矸石或粉煤灰为主要原料，经焙烧而成，孔洞率不小于25%，孔的尺寸小而数量多，主要用于承重部位的砖，简称多孔砖。目前烧结多孔砖分为P型砖和M型砖两种。烧结多孔砖除和普通粘土砖一样有较高的抗压强度、耐腐蚀性及耐久性外，还具有容重轻，保温性能好等特点。烧结多孔砖可广泛用于工业与民用建筑的承重墙体。
烧结多空砖
烧结多空砖简称多孔砖,是指以页岩,煤矸石或粉煤灰为主要原料,经焙烧而成的具有竖向孔洞(孔洞率不小于25%,孔的尺寸小而数量多)的砖.其外形尺寸,长度为290,240,190mm,宽度为240,190,180,175,140,115mm,高度为90mm.型号有KM1,KP1和KP2三种
P 型多孔砖一般是指KP1，它的尺寸接近原来的标准砖，现在还在广泛的应用。
M 型多孔砖的特点是:由主砖及少量配砖构成砌墙不砍砖基本墙厚为190mm，墙厚可根据结构抗震和热工要求按半模级差变化这无疑在节省墙体材料上比实心砖和P 型多孔砖更加合理其缺点是给施工带来不便。
目前是两种砖并存。
烧结多孔砖主要用于承重部位,其强度等级划分为MU30,MU25,MU20,MU15和MU
目前，辽宁省阜新市天合环保建筑材料厂采用隧道窑生产空心砖及多孔砖。以煤矸石、粉煤灰为原料，不掺粘土。产品的高保温性、高孔洞率，高强度特别适合当今高层建筑发展新型墙体材料的要求。
多孔砖
是指以粘土、页岩、粉煤灰为主要原料，经成型、焙烧而成的多孔砖，孔洞率不小于15%~30%，孔型为圆孔或非圆孔，孔的尺寸小而数量多，主要适用于承重墙体。
多孔砖主要适用于砖混结构的承重部位。
1.产品特点： 该产品是以水泥为胶结材料，与砂、石(轻集料)等经加水搅拌、成型和养护而制成的一种具有多排小孔的混凝土制品；是继普通与轻集料混凝土小型空心砌块之后又一个墙体材料新品种。产品具有生产能耗低、节土利废、施工方便和体轻、强度高、保温效果好、耐久、收缩变形小、外观规整等特点，是一种替代烧结粘土砖的理想材料。2.适用范围： 该产品兼具粘土砖和砼小砌块的特点，外形特征属于烧结多孔砖，材料与砼小砌块类同，符合砖砌体施工习惯，各项物理、力学和砌体性能均可具备烧结粘土砖的条件。其使用范围、设计方法、施工和工程验收等可参照现行砌体标准，可直接替代烧结粘土砖用于各类承重、保温承重和框架填充等不同建筑墙体结构中，具有广泛的推广应用前景。该产品的应用，将有助于减少和杜绝烧结粘土砖的生产使用，对于改善环境，保护土地资源和推进墙体材料革新与建
空心砖
空心砖是近年内建筑行业常用的墙体主材，由于质轻、消耗原材少等优势，已经成为国家建筑部门首先推荐的产品。与红砖一样，空心砖的常见制造原料是粘土和煤渣灰，一般规格是 390× 190×190mm.空心砖是以粘土、页岩等为主要原料，经过原料处理、成型、烧结制成。空心砖的孔洞总面积占其所在砖面积的百分率，称为空心砖的孔洞率，一般应在15%以上。空心砖和实心砖相比，可节省大量的土地用土和烧砖燃料，减轻运输重量；减轻制砖和砌筑时的劳动强度，加快施工进度；减轻建筑物自重，加高建筑层数，降低造价。
空心砖优点:质轻、强度高、保温、隔音降噪性能好。环保、无污染，是框架结构建筑物的理想填充材料。该砖的各项质量指标，经检验均符合国家标准
用空心砖，因为比较轻，不会造成楼板开裂。其实，还有许多其他的隔墙材料，包括轻钢龙骨石膏板、钢丝网等，既轻，还省空间。
不是一种砖，常说的烧结空心砖体积比较大，孔为长方孔，砖外观尺寸为240*115*190.用在不承重位置。
烧结过程 篇3
烧结生产作为炼铁的前道工序, 在我国钢铁行业中占有重要的地位。它的产品烧结矿是高炉的主要原料, 其质量好坏对高炉冶炼有着直接影响[1]。太钢的450M2烧结机过程控制系统引进的是奥钢联的控制技术, 它对烧结生产起到了一定作用。但过程控制系统是一个持续改进、持续优化、提高的过程, 而引进系统难以适应这个过程或持续改进成本太高。因此, 针对工艺调整、持续改进及对产品质量分析的需求, 结合烧结工艺理论、 数据挖掘技术、专家智能控制及优化控制理论构建了“烧结过程质量控制系统”。系统通过在太钢450M2烧结机上连续运行, 证明了该系统的有效性和适用性, 能够满足生产工艺的要求。
2系统构架
2.1框架设计
系统采用C/S架构, 利用OPC技术[2]实现与一级系统的数据通讯; 通过DBlink链接实现与检化验中心数据库的互访; 采用Oracle 10g数据库进行数据存储。系统框架如图1所示。
2.2功能设计
系统通过三个模块对烧结生产过程进行监控和管理, 即过程质量控制模块、在线质量分析模块和生产信息管理模块。过程质量控制模块是根据生产过程的变化及时调整工艺参数, 使生产指标控制在目标范围内; 在线质量分析模块是对生产过程质量进行分析, 找出影响烧结矿质量指标的支配性要素以及各要素间的相互关系, 并将分析结果及时准确的反馈到生产中, 使生产过程控制得到优化和改进; 生产信息管理模块是用于实时反馈生产过程信息, 使操作人员及时准确的掌握生产情况。系统框图如图2所示:
3系统功能及实现
3.1过程质量控制
采用基于时间序列进行系统辨识的方法[3], 根据大量的随时间变化的生产数据, 结合工艺专家规则和冶金机理[4], 利用回归分析的方法, 确定数学模型, 并利用过程变化着的输入输出数据, 不断修正模型的参数以适应系统随时间的变化。主要模型如图3所示。
3.1.1新原料控制模型
控制思想: 当新原料化学成分发生变化时, 及时对新原料配比进行调整, 以保证烧结矿化学质量的稳定, 最大可能减少原料变化因素对烧结过程产生的不利影响。
控制方式: 当有新原料来时在线反向计算被启动, 按照指定烧结矿成分目标, 结合原料化验数据及烧结工艺的经验系数, 计算出合适的配比调整量, 并将建议显示在操作界面上。
该模型的基础计算利用的是质量守恒方程即:
烧结矿的某化学成分= ∑原料带入的某化学成分
由于烧结过程的复杂性, 很多损耗和变化都没有在上述方程式中体现, 所以需要根据不同的物料组分和不同的物料品种引入各自损耗参数, 以使得最终的结果接近真实的烧结过程。例: 引入下列物料烧损参数之后, 方程变成如下形式:
铁平衡方程式:
碱度平衡方程式:
氧化镁平衡方程式:
式中,TFe为烧结矿铁含量;Rpi为有关原料配比;RO为碱度,MgO为烧结矿MgO含量;Lsi为有关原料的烧损参数。
3.1.2碱度/Si O2控制模型
控制思想: 在传统的碱度控制理论基础上, 增加Si O2的平衡控制, 即在保证碱度稳定的前提下, 将烧结矿Si O2含量也控制在高炉要求的范围内。
控制方式: 由于太钢450m2烧结机熔剂品种少, 专家系统通过调节生石灰保证碱度指标, 调节蛇纹石保证Si O2指标, 同时在模型中增加硅/ 镁综合平衡调节。
专家规则:
1) 当Si O2-(Si O2)aim|≤ 5% 时, 按照碱度平衡方程式进行调节;
2) 当Si O2-(Si O2)aim| >5% 时, 在当前配比的基础上, 调节蛇纹石配比, 调整幅度为 ±0.2 ~ ±0.5, 若引起了Mg O含量超出控制范围时, 在减少蛇纹石熔剂的同时还要加入一定量的白云石来补充Mg O, 使Mg O满足范围约束。白云石调节配比通常控制在 ±0.5 ~ ±1范围内。
3.1.3焦粉/ 返矿控制模型
控制思想: 既要通过调节返矿配比, 稳定返矿仓位, 同时还对焦粉配比作相应的调整, 保证返矿产出比例的最优化。
控制方式: 根据实际返矿仓料位, 结合专家规则分区间进行返矿配比调节, 并对焦粉配比进行微调; 如果一段时间内的烧返比超出设定范围, 那么就根据经验规则增加一定量的焦粉配比, 以期降低烧返比。
焦粉/ 返矿控制是由两个模型并行工作的,
A) 返矿料位控制模型: 目的是将烧结返矿仓位保持在一定的范围内, 避免仓位的大幅波动, 保持烧结返矿产出量和配加量的平衡。专家规则如下:
设: 返矿仓的料位控制中线值Lsp, 允许仓位波动的上下限Lmin, Lmax, 计算烧结返矿产出流量平均值的时间长度: Tav, 控制料位恢复至设定中线的目标时间长度:Ttar, 仓位在允许的波动范围内时, 允许的最大返矿配比调节量绝对值:ΔRF1, 仓位超出允许的波动范围是, 允许的最大返矿配比调节量绝对值:ΔRF2。
另有参数: 返矿仓实际料位值:Lact, 返矿配比值:RFact, 返矿平均小时产出流量:RFpro, 当前返矿小时配加流量:RFflow, 建议调节返矿配比值:ΔRFratio。
计算公式:ΔRFratio = RFact * [Lact – Lsp +(RFpro - RFflow)* Ttar]/ (Ttar* RFflow)
当Lmin< Lact <Lmax时:
若|ΔRFratio|<ΔRF1, 执行 ΔRFratio;
若|ΔRFratio|>ΔRF1, 执行 ΔRF1。
当Lact<Lmin或Lact >Lmax时:
若|ΔRFratio|<ΔRF2, 执行 ΔRFratio;
若|ΔRFratio|>ΔRF2, 执行 ΔRF2。
由于返矿配比的变化, 会引起混合料中新原料和返矿全配比的变化, 从烧结工艺理论上讲, 所配加的焦粉绝大部分用于对新原料进行烧结, 而返矿所需要的焦粉量要少很多, 因为返矿基本都已经烧透。所以一旦返矿配比发生变化, 模型会自动进行反向计算, 根据新的新原料全配比的变化对焦粉配比进行相应的调整。
B) 焦粉/ 返矿控制: 目的是通过主动的焦粉配比的调整来减少烧结返矿的产出量, 从而达到返矿的平衡, 提高烧结矿质量。基本控制思路是如果一定时间内烧结返矿的平均产出比超出一定范围, 那么就根据经验增加一定量的焦粉配比, 以期降低烧返比。如果在循环周期时间之内达到了预期目的, 就逐步减少焦粉的配比。
3.2在线质量分析
采用基于时间序列的数据统计方法, 对庞大、冗杂的生产数据进行统计; 利用.NET Framework提供的Com互操作机制(Com Interop)[5]将六西格玛工具Minitab[6]分析功能嵌入系统, 实现对生产质量的在线分析。主要功能如图4。
其中, 过程统计与绩效评价是将过程数据根据相应指标进行按班分类统计, 同时将统计的结果与相应的绩效指标结合, 得出各班各参数的实际绩效评价, 从而直接反应各班的工作绩效情况; 参数过程分析是对过程参数的在线自动分析, 找寻生产过程中的质量问题, 从而为产品质量改进提供有效支持; 相关性分析是对生产数据进行挖掘, 得出了各控制参数间的数学模型, 并将模型应用于系统, 使生产控制更加准确、可靠; 堆料过程分析是通过对每个堆料过程的自动统计, 得出各堆料的原料成分及关键参数的平均值、δ 值、Ppk值、西格玛水平、Max、Min、极差(R)、Cpk、Pp值等, 同时实现根据控制指标查找最优控制参数; 参数诊断是通过归一化的方法对生产过程参数进行诊断, 从而判断生产过程是否可控。
3.3生产信息管理
根据生产管理需求对生产过程进行跟踪、监控, 并对生产信息进行整理,便于操作人员直观了解生产状况, 从而准确、全面的反映生产实际情况、满足管理者对生产信息的需求, 为生产操作和管理提供判断依据。主要功能如图5:
其中, 过程跟踪主要是对烧结机关键部位的趋势监控、物料信息的跟踪等功能; 设备状态是实时监控并记录烧结机运行状态; 能源统计是对生产所使用的原料及风、水、电、气等能源消耗的统计; 化验数据管理是对原料及产品的化学、物理成分的统计存储; 报表系统是对生产情况的汇总并形成班报、日报、月报、年报及配料计算报表。
4系统特点
系统主要包括如下特点:
(1) 碱度/Si O2控制增加硅/ 镁综合平衡调节的控制模式打破了原有的单指标碱度控制理念, 有效地减少了产品质量的波动。
(2) 焦粉/ 返矿控制模型在控制返矿的同时加入了对焦粉的调节, 这样不仅保证了烧结返矿的稳定, 同时也降低了工序能耗。
(3) 将烧结过程与绩效评价相结合, 直接反应各班的工作绩效情况; 采用动态三维、二维图对关键部位进行监控, 实时跟踪烧结工艺运行状态。
(4) 采用Com技术将Minitab软件功能无缝嵌入系统, 解决了数据采集、人工录入的问题, 使得数据分析变得简单、准确。
5结束语
烧结球团论文 篇4
论
摘要：随着现在钢铁业的快速发展，我国的烧结球工艺也得到了长足的进步，而我们也不应当忽略在环境保护方面的问题。面对着越来越严峻的资源问题，如何提高烧结工艺的效率也是一个不容忽视的问题。
关键词： 烧结 设备 环保 安钢 精矿 粉矿
进入新世纪以来，随着钢铁工业的快速发展，我国烧结球团行业也随之快速发展，无论是在烧结球团产量、质量，还是在工艺和技术装备方面都取得了长足的进步，自动化水平也大大提高。
烧结技术自20世纪60年代起得到了迅速的发展，主要的表现在以下几个方面：
烧结设备向大型化发展，目前已有600m的烧结机。烧结机得大型化的技术经济效益明显。当以100m烧结单位面积基建费用为1计算，则有150m、200m、300m烧结机，分别为0.9、0.8、0.75。当烧结面积增大时，劳动生产率也会提高，而烧结矿的成本也随之降低。烧结设备的大型化后，生产过程的自动化程度也越来越高。目前先进的烧结生产从烧结配料、返矿和燃料用量、混合料水份、料槽厚度、点火温度、台车温度，一直到烧结终点及冷却温度等，都实现了自动控制。
个人认为在烧结工艺设备的方面环保高效将是主旋律。22222
最近十年期间，许多的钢铁厂迁出市区走向郊区，这是与我国的环保的方向相向的。众所周知烧结也是污染大户，如何能更好的使其与环境共存就是一个主要的话题。重工业与蓝天碧水不是鱼与熊掌不可兼得。
例如我们可以在烧结工艺中安置静电除尘器，可以大大的提高除尘的效果，除尘效率可达到96%以上。减少风机的噪音也会是一个新的突破点。另外也要控制单位有害物质的排放量，以减少有害的物质排入环境中，而对于尾矿的处理则要用例如生物或者化学方法来处理，比如假如嗜金属累的细菌微生物来降解或回收废矿中的重金属，也可根据尾矿中的化学物质的性质加入与之相关的中和剂。
而且烧结高效的方面则主要集中在如何提高烧结矿品味方面。虽然这是个老生长谈的问题吧下面以安阳钢铁厂为例。
（1）提高进厂精矿品位
烧结原料以精矿为主, 吨烧结矿精矿消耗在550kg 以上, 精矿品位的高低直接决定着烧结矿的品位。安钢烧结原料90% 以上依靠外购, 所用精矿主要是河北精矿和山西精矿, 精矿品位较低,SiO 2 含量高, 特别是山西精矿, TFe 最低时只有55% 左右, SiO 2最高达10% 以上, 对提高烧结矿品位极为不利。经分析论证,SiO 2 含量超过5% 的精矿作为高硅精矿堆放在一起;低于5% 的作为低硅精矿堆放在一起。实际生产中, 以配加低硅精矿为主,高硅精矿的配加量较少。在使用高硅精矿的过程中。目前, 安钢使用的铁精矿品位要求在64% 以上,SiO 2 含量控制在4.8% 以下, 对烧结矿品位的提高起到了关键作用。
（2）严格控制使用低品位粉矿
粉矿品位低, SiO 2 含量高, 烧结生产配用一定比例的低品位粉矿, 可以在烧结矿品位出现波动时, 起到调节作用, 其效果明显。从1988 年开始, 安钢就一直使用低品位粉矿, 但由于其品位太低且不稳定, SiO 2 含量又高,严格控制其配加量。1996 年, 由于外购粉矿质量大幅度下降, 品位降到40% 以下, SiO 2 含量升到15% 以上;1996 年10 月份, 外购粉矿品位降低到38.33% , SiO 2含量达到16.94% , 且成分波动相当大, 对烧结矿质量造成了极为不利的影响。烧结矿品位降低到54.29% , 品位稳定率降低到85.10% , 均为历史最低水平。经分析, 决定从1996 年11 月起停用低品位粉矿, 同时将烧结矿品位考核基数上调0.5%。当烧结矿品位出现波动时, 通过调节钢渣配比来调整烧结矿品位。
（3）适量配加高炉返矿
1997 年7 月, 由于炼铁厂高炉槽下返粉大量堆积, 已无地存放, 公司要求在烧结用含铁原料中配加一定比例的返粉。返粉是澳大利亚块矿、海南块矿、滦川块矿等高炉用块矿和酸性球团矿的槽下筛下物。在原料场经过简单平铺混匀后, 其TFe 在55% 左右, SiO 2 在12% 左右, 成分波动不是太大, TFe、SiO 2 的标准偏差均在0.5% 左右, 经实验室烧结杯试验研究, 决定将返矿粉配比定在3% , 同时将钢渣配比由3% 降到2%。使用后, 既保证了烧结矿品位没有降低, 同时品位稳定率也略有提高。
（4）用洗精煤代替原煤作燃料
安钢烧结所用固体燃料为无烟煤和自产焦粉。由于自产焦粉量较少, 外购无烟煤一直作为主要固体燃料。近年来, 无烟煤质量不断下降, 固定碳含量降低, 灰分、挥发分升高。安钢开始用洗精煤代替原煤进行生产。洗精煤和原煤相比, 固定碳含量高, 达77% 以上, 灰分只13%左右。使用洗精煤后, 烧结矿品位由54.34% 升高到55.05%。目前, 安钢使用的龙山洗精煤, 灰分含量在13.5% 以下, 固定碳含量在78% 以上,它的使用促进了烧结矿品位的提高。
（5）合理搭配各种原、燃料, 改善烧结物料结构
烧结矿品位的提高, 一方面依赖于高质量的原、燃料, 另一方面也必须注意各种原、燃料的合理搭配。安钢烧结厂近年来, 根据进厂原、燃料条件, 通过合理调整各物料配比, 使烧结矿的质量不断改善, 品位逐步提高。目前所用含铁原料以河北精矿为主, 配加少量返矿、澳粉、回收料、钢渣等, 熔剂全部采用生石灰, 固体燃料采用洗精煤或焦粉。各种原料化学成分及生产配比。
以上的安阳钢铁的例子只是众多钢厂烧结工艺改革的一个的小小的缩影。总之，只有在环保和效率两个方面一起发展才可以为现形势下我国的钢铁找到一个可持续发展的道路
参考文献：《烧结球与球团矿的生产》 王悦翔；
《烧结球团学》
《烧结球团杂志》
烧结过程 篇5
1 球团烧结过程智能控制方法概述
球团烧结智能优化控制的方法涵盖了两部分的内容, 其一, 为烧结配料优化环节;其二, 为球团烧结过程中的热状态优化控制环节。这两项环节的协调配合, 促使球团烧结过程智能控制更具可行性与经济性。其中, 后者同样包含两项主要部分, 即烧结终点控制与点火燃烧控制。经分析可知, 球团烧结过程智能控制方法实质上是一系列先进处理手段的集合, 并结合了模糊控制理论与神经网络等新型技术内容, 强化球团烧结过程的质量, 满足现代社会生产对球团烧结效益的要求。从理论研究的角度来看, 在该项策略的支撑下, 不仅有效降低了生产过程中的配料成本, 还在一定程度上改善了既往球团烧结过程中的波动状况, 增强了整个环节的稳定性[2]。通过构建球团烧结工艺模型系统可知, 在多变量PID解耦控制策略等多项手段的支撑下, 烧结机能够有效利用系数与烧结矿质量指标等数据内容, 燃料的消耗程度有所削弱, 由此可见, 球团烧结过程智能控制方法在实践过程中进行实施具备一定的可行性。
2 分析球团烧结过程智能控制方法的实际应用
烧结是钢铁冶炼过程中的重要环节, 烧结矿是高炉炼铁作业步骤中的关键物料, 物料本身的质量与产量对于目标产品的质量与产量有着直接的影响。从实际工作中可以看到, 链篦机-回转窑氧化球团烧结过程是一个涉及到传质、传热和复杂化学反应的工业过程。在其总体的控制环节中, 球团烧结过程具有非线性、分布参数以及大时滞等特性, 属于典型的复杂被控对象。因此, 需采取球团烧结过程智能控制方法与实践整合应用。
2.1 球团烧结过程智能控制方法的实际应用过程分析
从实践过程来看, 球团烧结配料的选择是整个生产的首要步骤, 在选择烧结配料时, 更要注重各类型燃料、溶剂之间的最佳配比参数, 进而保证生产原料成本在可控的范围之内, 获得具备合理粒度组成以及强度适中的制备物料是球团烧结工艺执行的基础;其次, 通过借助国内外优化算法等理论知识内容, 调整好球团烧结过程中物料的物理性能与化学成分间关联, 本着降低生产作业成本的原则, 找寻最佳的生产控制策略, 从实际情况来看, 热温度参数的变化是引起烧结矿结构出现变化的导火索, 因此, 在改善物料本身特性时, 要注意对生产环境温度等指标参数的智能化控制;最后, 依据配料优化的实际情况, 构建智能控制模型, 并设置好相应的约束值, 以便在实际操作中顺利执行。总而言之, 在应用球团烧结过程智能控制方法的过程中, 利用球团烧结工艺可生产出高质量的烧结矿, 并在融合了线性规划算法、智能优化算法等手段之后, 则有效节约了烧结矿物料在烧结过程中的生产成本, 进而提升了钢铁工业企业的生产效益。
2.2 球团烧结过程智能控制方法在实际应用过程中借助了指标参数的作用
在多变量PID解耦控制策略的支撑下, 有效改善了球团烧结环节的运作效率, 提升了整个过程的生产作业质量。从具体来看, 是在选矿过程控制中, 将描述控制规律的数学 (或逻辑) 表达式, 用控制算法来呈现[3]。基于此, 通过借助这些经科学分析而来的指标参数来辅以生产, 以及智能化控制平台的集中运作, 满足了现代工业生产领域对球团烧结过程经济性的高要求。
3 结语
通过对球团烧结过程智能控制方法的了解与分析可知, 该策略是在各项先进性技术的基础上而提出的一种综合性质的智能化工业生产控制策略。在其具体的应用过程中, 将复杂化的链篦机-回转窑氧化球团烧结过程进行高效管理, 并在一定程度上降低了作业成本, 提升了工况的稳定性, 改善了生产的质量。总而言之, 鉴于球团烧结过程具有非线性以及分布参数等特性, 采取球团烧结过程智能控制方法与实践整合应用具备一定的可操作性与经济性。
参考文献
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烧结过程 篇6
宝山钢铁股份有限公司不锈钢分公司的烧结工序能耗高于国内其它先进企业。当前不锈钢分公司烧结机的烧结高温废气经除尘净化处理后直接排放,并未对其余热进行回收。为不断节约能源,降低成本,挖掘节能潜力,对烧结工序的余热利用率、能源消耗等主要技术经济指标进行了比较准确和客观地评价与分析,为今后进一步改进烧结机的热工操作,降低烧结机能源消耗,提供了理论依据。北京科技大学于2007 年12月对宝钢不锈钢分公司2号烧结机系统进行了质量和能量平衡诊断测试和理论分析研究。
1 质量和能量平衡测试
1.1 工况条件及测试内容
为保证测试数据的可靠性和代表性,本次质量和能量平衡测试安排在正常生产工况期间,并在保证原料配比不变,设备连续正常运转,生产操作连续稳定4 h后进行;每次在烧结机运行一个完整生产周期内完成热工参数测定。对整个系统进行了两次热平衡测定,取平均值,以减小测试误差。
如图1所示,整个系统的测试范围起于烧结机布料,止于烧结机尾卸矿。本烧结机有效长度L为44 m,宽3 m,有效烧结面积132 m2。在测试期间,机时产量为190 t/h,机速1.36 m/min,料层厚度H为680 mm,装料温度55 ℃。
主要测量参数包括:
(1)各种物料的质量流量;点火煤气、点火空气、废气流量;烧结饼表面风速等。
(2)烧结饼各层温度;煤气、空气和烧结废气温度;烧结饼表面温度;点火保温炉、机尾保温罩表面温度;烧结台车温度。
(3)煤气、空气和废气压力。
(4)煤气、废气成分。
(5)厂房环境的基础数据。
烧结饼表面风速采用热球微风仪测量。考虑烧结饼表面积大,抽风速度不均匀,将烧结饼表面距点火保温炉出口每隔1 m分一区,在每一区中取两点作为测点。这两点位置分别为距台车左边板1 m处、距台车右边板1 m处。取两点速度平均值作为该区段风速,以保证每区段所测风速的可靠性。
在点火保温炉、机尾保温罩等表面处,温度分布不均匀。为了减小测试误差,将每个散热面划分为若干个区域,以各个区域温度的加权平均值作为该表面的散热温度。按矩形对角线将点火保温炉、机尾保温罩、台车边板相应各表面划分为4个区,在每一区各取一点进行测试,测试结果取4个区的加权平均值。对烧结饼表面温度,由于烧结饼很长,先沿台车运行方向,从点火保温炉出口开始,将烧结饼表面每隔1 m分为一区,分区测量;对每一区的烧结饼表面,再沿台车宽度方向在该区烧结饼表面取三点作为测点,这三点位置分别为距台车左边板1/4台车宽度处,距台车左边板1/2台车宽度处,距台车右边板1/4台车宽度处,三点温度平均值作为该区烧结饼表面温度。
由于烧结矿卸矿时温度高且无法直接测量,因此采用红外线测温仪从卸矿防尘罩的窥视孔对卸矿温度进行测量。由于烧结矿布料不均,卸矿处烧结饼内部温度分布不均匀,烧结饼截面内高温区和低温区互相夹杂,因此对卸矿处烧结饼截面进行多点温度测量,以减少误差。
使用烟气分析仪测量各风箱处废气成分。首先从台车下部各风箱的风箱壁热电偶插孔处插入分析仪探头,然后进行抽气测量。插入探头后,对插孔进行密封,防止插孔处吸入外界空气,影响测量准确度。由于烧结机风箱较多,不同风箱内的废气温度、成分不同,为使烟气成分测试数据具有代表性,分别选取机头、机身中部、机尾处的风箱进行烟气分析测试。
测试中选择了以下测试工具:电子温/湿度计,铂铑-铂热电偶,Raytek红外线测温仪,EY3-2型热球微风仪,皮带电子秤,MRU VARIO PLUS烟气分析仪,取样瓶。
1.2 诊断计算方法
根据质量和能量平衡诊断测试的目的,并依据原冶金部1984年6月发布的《烧结机热平衡测定与计算方法暂行规定》中介绍的计算方法,结合本烧结机的具体生产工艺特点,文中采用了如下质量和能量平衡诊断计算公式。
物料平衡和热平衡的质量和热量计算单位分别为t/h和MJ/h。
(1)烧结机质量收入项总和
∑G=GH+Gw+Gd+Gdk+GYK+GLK (1)
式中,GH为干物料质量;Gw为混合料的物理水质量;Gd为点火燃料质量;Gdk为点火助燃空气质量;GYK为烧结用空气质量;GLK为烧结机漏风质量。
其中,GLK=(Vundefined-VYK-VOC-Vundefined)·ρk (2)
式中,Vundefined为主烟道湿废气流量,m3/h;VYK为烧结用空气流量,m3/h;VOC为烧结过程分解产生的废气增量,m3/h;Vundefined为点火产生的湿废气流量,m3/h;ρk为湿空气的密度,t/m3。
(2)烧结机质量支出项总和
∑G′=G′1+Gundefined (3)
式中,G′1为机尾卸矿处烧结矿质量;Gundefined为烧结总废气量。
(3)烧结机能量收入项总和
∑Q=Q1+Q2+Q3+Q4+Q5+Q6+Q7+
Q8+Q9 (4)
式中,Q1为点火燃料的化学热量;Q2为点火燃料带入的物理热量;Q3为点火助燃空气带入的热量;Q4为烧结固体燃料的化学热量;Q5为烧结粉、冷返矿、热返矿残碳的化学热量;Q6为烧结混合料的物理热量;Q7为铺底料带入的物理热量;Q8为化学反应放热量;Q9为烧结过程空气带入的物理热量。
(4)烧结机能量支出项总和
∑Q′=Q′1+Q′2+Q′3+Q′4+Q′5+Q′6+Q′7+Q′8 (5)
式中,Q′1为混合料物理水蒸发热量;Q′2为碳酸盐的分解热量;Q′3为烧结饼的物理热量;Q′4为烧结废气带出的物理热量;Q′5为化学不完全燃烧损失的热量;Q′6为烧结矿残碳损失的化学热量;Q′7为主要散热量;Q′8为烧结台车回车道散热量。
其中,主要散热量Q′7按下式计算:
Q′7=Q′7.1+Q′7.2+Q′7.3+Q′7.4+Q′7.5 (6)
式中,Q′7.1为点火炉表面散热量;Q′7.2为保温炉表面散热量;Q′7.3为机尾保温罩表面散热量;Q′7.4为台车边板散热量;Q′7.5为烧结饼表面散热量。
(5)烧结机热效率
undefined
式中,β为烧结成品率,%。β按下式计算
undefined
式中,G′ch为成品矿机时产量,t/h。
2 测试结果及分析
2.1 测试结果
在正常工况条件下,利用上述烧结系统质量和能量平衡诊断测试和计算方法对宝钢不锈钢分公司2号烧结机进行了全面的质量和能量平衡诊断测试,测试结果见图3～4。
从图3可以看出烧结机的物流状况。烧结机的物料收入主要来自干物料质量、烧结用空气质量和烧结漏风质量。上述三项物料收入所占比例相当,这三项各占物料总收入的1/3左右,三项之和超过了物料总收入的90%。烧结机的物料支出项目只有两项,分别为烧结矿质量和总废气质量。其中总废气质量占物料总支出的比例比较大,而烧结矿质量所占比例较小。
图4给出了烧结机的能流状况。可以看出烧结机的热量收入主要来自烧结固体燃料(焦炭)的化学热量和点火燃料(煤气)的化学热量,这两项之和超过了总热量的90%,占绝对多数。烧结机的热支出项较多,其中最主要的是卸矿时烧结饼带出的物理热量、烧结废气带走的物理热量、混合料中物理水的蒸发热量和碳酸盐分解所吸收的热量。这四项之和接近总热量的90%,占绝对多数。表1给出了基于质量和能量平衡测试结果分析计算所得的烧结机主要技术经济指标。
2.2 对比分析
为利于了解本烧结系统的热利用水平,评价其技术经济指标,本文采用了文献[4]中使用的数据对比方法,将本次热平衡测试所得的数据和宝山钢铁股份有限公司宝钢分公司3号450 m2烧结机2003年的热平衡测试数据进行了对比分析[5],对比数据列于表2～4,其中热量计算采用单位质量成品烧结矿所需热量。如表2所示,本烧结机50%的漏风率和宝钢3号烧结机35%的漏风率水平差距相对较大,漏风率较高;烧结机热效率与宝钢3号机相等,均为59%,本烧结系统余热未经回收。
由图3可知,烧结机的漏风质量占物料收入总量的34.09%,而实际用于燃烧的有用空气量的比例为28.44%,漏风的流量已经超过了参与燃烧的有用空气流量。由表1可知,漏风率约为50%,由此可见,漏风量比较大。漏风量过大,会增大主抽风机的负担,使电耗增加,生产率下降,工作环境恶化。
由图4可知,点火燃料的化学热量占总热量的9.17%。如表3所示,与先进的宝钢3号机点火炉2.95%的水平相比,本烧结机点火能耗相对偏高。本烧结机点火助燃空气带入的物理热量占总收入热量的0.08%,与宝钢3号机的4.1%水平相比,明显比例偏低。这主要是因为宝钢3号机对点火助燃空气进行了预热,而本烧结机并未预热点火助燃空气;本烧结机点火燃料带入的物理热量占总收入热量的0.03%,点火煤气也未预热。
由表4可知,烧结饼的物理热量占总热量的34.50%,为534.28 MJ/t。由于没有余热回收装置,烧结饼的显热没有被利用;本烧结机烧结废气带出的物理热量为404.00 MJ/t,与宝钢3号机422 MJ/t的水平相比,这部分热量略微偏低。这主要是因为烧结饼的显热比较高,而废气温度控制的比较低,废气从高温烧结饼中带走的热量相对较少。烧结废气带出的物理热量也没有回收利用。
2.3 讨论
经过对不锈钢分公司2号烧结机质量和能量平衡测试结果的分析,针对存在影响能耗的问题提出以下相关降耗技术措施。
首先,减少漏风量。改进烧结机各漏风部位的密封装置,采用先进的密封技术,强化混匀制粒,使布料更加均匀,同时改善烧结饼表面状况,减少表面不平现象发生,改进点火工艺,减少料面裂缝和料面塌陷情况的出现。烧结机风箱和烟道的风量检测较少,若能实时检测出各段出入口的风量,将有助于掌握控制烧结机的漏风情况。
其次,对废气余热进行回收利用。烧结机可供回收的余热资源主要包括:烧结饼在环冷机内被冷却之后产生的大量高温废气;烧结机机尾最后2～3对风箱内的高温废气。根据已应用的项目实践和余热利用方式的现有技术水平,可将废气余热按不同的温区分为高、中、低三个回收段梯级利用[6]。 300 ℃以上的高温废气换热效率相对较高,可以采用热管式余热锅炉回收余热生产蒸汽。200～300 ℃的中温废气可采用热风点火和热风烧结等直接利用的方式加以回收,也可用于预热点火煤气。150～200 ℃的低温废气可用于矿料预热。此外,可采用新型的节能点火器,以适应煤气预热和热风点火的需要。
3 主要结论
通过对不锈钢分公司2号烧结机进行质量和能量诊断测试,得到了本烧结机的质量、热量各收入支出项目的数据。质量和能量诊断测试结果表明该烧结机生产运行管理基本正常,烧结机热效率比较高。通过本烧结机和宝钢分公司3号烧结机的数据对比分析,可以看出本烧结系统存在一些影响能耗的问题,如漏风量相对偏大、点火燃耗相对偏高、余热未回收等。为提高烧结系统能源利用率,可以采用如下一些措施:加强漏风处的密封;强化制粒;改善点火工艺;增加风量检测;对废气余热梯级利用。本次测试的结果为今后的节能改造提供了重要的数据参考依据。
摘要：基于质量和能量守恒原理,对宝山钢铁股份有限公司不锈钢分公司2号烧结机进行了详细的质量和能量平衡测试。通过对测试结果的分析,全面了解本烧结机的质量和能量收支水平。在此基础上对烧结系统的热利用情况进行了研究,并将测试结果与宝山钢铁股份有限公司宝钢分公司3号烧结机的热利用情况进行了对比分析,对影响能耗的问题进行了探讨,提出了相应的改进建议。本次测试的原始数据为今后的节能技术改造提供了重要的参考依据。
关键词：烧结机,质量和能量平衡,诊断及测试,节能措施
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烧结过程 篇7
根据烧结砖瓦标准中对外墙面砖、屋面瓦和清水饰面砖等产品的要求,对制作产品所需的黏土原料性能做物理和化学方面的加工处理,使产品符合德国工业标准的相关要求。在此方面原料选择及处理是至关重要的。德国许多制砖企业根据多年的经验和方法完成多级设定规模(实验室规模、小型规模、产业规模)高品质重黏土泥料的研制,使制砖制瓦生产工艺日渐成熟。优质原料加工处理的目标,是以泥料满足产品性能和技术标准为出发点,以用户利益为基础,开发用于优化此类泥料的技术和工艺。
1 德国标准对烧结制品的要求
目前,建筑业黏土制产品要求所用的泥料满足德国特定的质量标准。成品特性规定了某些原材料和配制泥料质量参数方面的要求和限制。
1.1 德国工业标准DIN456《生产烧制黏土屋面砖》对烧制黏土屋面砖和瓦的原料要求
德国工业标准DIN456对黏土屋面砖和瓦及其原材料、配料做出了抗冻性、抗压强度(平均1.50 kN,单块最低值1.20kN)、外观(关于长、宽的尺寸、公差、变形度)及抗老化性等、抗渗水性(限于6 h滴水实验)的要求。
1.2 德国工业标准DIN105(第三部分)《高强度黏土砖和工程用砖》对高强度黏土砖和工程用砖原料的要求
德国工业标准DIN105第三部分规定了以下原材料及特定泥料产品的质量标准:
(1)弯曲强度:36:单块最低值为36 MPa,平均值为45MPa;48:单块最低值为48 MPa,平均值为60 MPa;60:单块最低值为60 MPa,平均值为75 MPa。(2)泥料密度:平均值最小1900 kg/m3;单块最小值1800 kg/m3。(3)吸水率:最大7%。(4)抗冻性:符合要求。(5)抗风化性能:MgSO4含量最大0.06%;(Na2SO4+K2SO4)含量最大0.04%。(6)外观:尺寸公差(长、宽、高);无易膨胀,无其它引起风化的组分。
2 配置泥料所需原料和工艺技术与质量的关系
对烧结制品的质量参数很大一部分可以从所用泥料的性质及状态得到体现,如需要满足特定的成品质量标准,原材料特性规定了某些基础泥料和配制泥料质量参数方面的要求和限制。
2.1 黏土矿物含量
在满足氧化硅、氧化铝、氧化铁等重要化学组分的最低要求后,矿物组分的组成相当重要,不大于15%伊利石-高岭黏土矿物,包括可膨胀黏土矿物(交替层矿物伊利石/蒙脱石)与少量绢云母黏土矿物混合,对调整泥料的物理性能更佳。
2.2 单体石英(Free Quartz)含量
遵循烧结过程及与石英颗粒、常压下形成有关的矿物相的新生物,应限制单体石英的数量。单体石英含量应根据产品及烧制条件限制在30%～50%。
2.3 三氧化二铝(Al2O3)含量
适宜的Al2O3含量是有益的。对于建筑原材料及重黏土产品,应适当考虑长石的比例,Al2O3最低含量为13%,低于该数值意味着成品强度等重要性能将降低。
2.4 碳酸盐总含量
为了避免泥料出现过多气孔,粒径小于0.08 mm的物料的含量最好不要超过7%。石灰的爆裂可归因于较大颗粒石灰发生化学反应,造成有关的体积收缩。
2.5 有机成分
如果避免出现过多孔隙,有机成分含量应限制在1%以下。添加1%的易燃物质将降低0.020～0.026 g/cm3的泥料密度(生产轻质砌块除外)。
2.6 氧化铁(Fe2O3)含量
对于红色制品所需的烧制泥料,要求4%～6%的细散Fe2O3。确切的数量取决于CaO/CaCO3含量,Fe2O3/CaO大于0.8会产生红色的烧制颜色。
2.7 可熔成分
主要以黄铁矿、白铁矿和菱铁矿的形式出现,可熔成分的粒径通过适当的、特定产品技术方案,减少到小于0.1 mm(瓷砖、镶板)和0.8 mm(重黏土产品)。
2.8 水溶性硫酸盐
原材料中水溶性硫酸盐的数量不应超过0.08%。从过去的经验得出,如果超过0.1%,将会促成风化(窑霜)的形成。
3 工艺参数对泥料和产品质量的影响
3.1 切、码、运、干燥、烧制工艺过程对泥料部分基础的参数要求
(1)烧制坯体的压缩强度:未烧制的产品具有相当的强度,干燥弯曲强度超过3 MPa,并且弯曲强度大于10 MPa,符合分类规定高强度烧结制品的压缩强度。
(2)泥料具有高致密性:当密度为1.9 g/cm3时,未烧制的泥料显示出较低的收缩率,有利于改善干燥性能。
(3)低吸水率:吸水率不大于10%时,可以达到泥料高致密度性,有利于后期强度的保持。
(4)真气孔率较低:最高20%。
(5)低纹理微观结构:微观结构结合良好。
对产品目标要求与原材料中特定泥料的关系可概括为:对具有致密性、耐寒性泥料结构的基本需求,允许参照符合多孔性、吸水性泥料密度、强度和外观要求,二者在特定产品要求方面有较小的差异。
关于高质量重黏土产品的抗寒性,在选择产品原材料及配制泥料时,必须慎重考虑特定材料和技术标准。这些标准提供适合生产技术的选择依据,需特别重视制作工艺过程(尺寸、缩减量、搅拌、均化作用)和烧制阶段[1,2,3,4,5]。
3.2 实验室模拟及德国标准下烧结温度对吸水率、弯曲强度、总收缩率的影响(见图1)
由图1可以看出,随着烧结温度从900℃升高到1100℃,吸水率降低了9%～10%,弯曲强度提高了10%以上,总收缩率略有增加。
3.3 生产中烧成制度、烧结条件和温度控制对屋面砖和瓦性能的影响
使泥料具备其最终特性的重要环节是烧制程序:运用最佳烧制制度、最佳烧制温度、加热率、加热时间及冷却速度等条件至关重要。
图2为泥料用特定芯架制成的模块在不同烧成温度下的吸水率。
从图2可以看出,900℃的烧结温度时吸水率为20.70%,到1150℃时吸水率已降至1.30%,烧结温度1080℃的吸水率已经满足一般产品吸水率标准的要求。
图3为泥料的总收缩率与烧结温度的关系曲线。
从图3可见,烧结温度为900℃时收缩率较低,仅为2.7%,而烧结温度为1150℃时已经增大到了7.6%,1030℃时的收缩率基本满足生产控制要求。
图4为泥料的总弯曲强度与烧结温度的关系。
由图4可以看出,随着烧结温度从900℃升高到1150℃,总弯曲强度也由1.59%上升至16.00%,一般性外墙承重砖产品在1080℃时弯曲强度即可满足标准要求[6,7]。
4 化学矿物和技术参数之间的相互关系
在实验室和工业环境下,材料成分与泥料构成之间由于相互作用的复杂性质,很难通过数学及统计学的方法获得。黏土质原料小于2μm部分和总体黏土矿物含量之间的结合的线性关联系数可以降至0.701[8]。
表1和表2给出了德国烧结砖瓦行业优质泥料的基本化学成分和矿物组成,这与国内技术参数基本一致。
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德国以及欧州许多地方的烧结制品主要采用当地优质的黏土资源,针对不同地区材料性质的区别,运用传统陶制品的原料配制基本原则,以适当的黏土类原料为主要成分进行组分设计,取得了良好效果。特别是建筑陶瓷、重黏土应用产品方面积累了丰富的经验。通过颗粒成分和化学分析了解黏土成分,黏土矿物含量可以通过Al2O3、碱、碱土、全碳酸盐的含量进行判断。在这方面非常值得我们借鉴。
另外,对矿物的成分可以通过化学分析得出结论。虽然,许多相关文献提供了许多不同方法,但是没有一种方法的精确性可以与现代X-射线衍射计以及热量技术(热差分析/热重法)的协助下,按照“黏土专家”的黏土原料理论进行的定量矿物学分析得出的精确性相比。对于近似的考虑,像在泥料成分预优化中所涉及的方法一样,该方法是有帮助并可以接受的,造成的差异水平与费舍尔(Fischer)所描述的类似[2,9,10,11]。
5 结语
通过黏土矿物质量分析,掌握基本泥料的化学组成和矿物组成,在加工处理原料细度和颗粒级配方面以经典的陶瓷原料为基础,经过合理配置可以使泥料具备优异的原料基础。此外在对德国标准中烧成温度影响方面进行试验室模拟试验,可以掌握烧成温度对泥料吸水率、总弯曲强度和总收缩率之间的影响规律,用于实际生产环节,最终可以生产出满足市场需要的优质产品。
摘要：参照德国烧结制品工业标准,对建筑烧结砖瓦产品的黏土原料和相关工艺技术参数等,尤其是针对原料进行成分组合选择和材料物理状态处理,使之适应于制作高性能烧结砖、砌块、屋面瓦和装饰砖等产品的基础原料要求,其中对泥质原料的化学、矿物组分等相关参数进行深入分析,总结出材料优化后对烧结强度、密度、吸水性等物理参数方面的作用。
关键词：烧结制品,基础原料条件,参数,分析优化
参考文献
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烧结过程 篇8
本项针对莱钢型钢炼铁厂大型综合原料场和400m2烧结机的实际情况, 利用基础自动化控制, 实现对三电一体化的自动控制, 使烧结全过程得到优化控制。并以知识库和推理机为核心构建专家系统的骨架系统, 形成烧结操作指导系统。对提高管理水平, 降低能源消耗, 减少环境污染起到重要作用。
研究内容
本项目针对该烧结机的实际情况, 以提高管理水平, 降低能源消耗, 扩大烧结机产量为目标。在基础自动化控制中, 该项目在原三电一体化 (EIC) 自动控制的基础上, 实现了工业以太网双星形网络冗余技术、实现了双转子翻车机全自动一键式翻卸车皮智能控制、优化了配料系统的配比计算模型, 实现了数据处理及误差的矫正技术, 并且实现了混合料水分自动控制要求;实现了汽包水位的三冲量前馈-串级控制。在过程控制中, 采用烧结终点BTP的模糊控制与烧结矿温升曲线变化趋势的调节有机结合的控制, 充分利用红外热成像技术获取烧结机尾断面图像, 结合图像处理技术和烧结看火工的经验, 运用人工智能技术, 进行图像识别, 建立了基于图像的质量预报模型。并在质量预报模型的基础上, 以知识库和推理机为核心, 构建专家系统的骨架系统, 形成烧结操作指导系统。
技术路线
分析现场工艺。通过对烧结生产工艺的分析, 明确对大型综合原料场和400m2烧结机设备的自动化控制方案, 为烧结机产后的稳定提供技术前提和技术保障。
基础自动化完善优化方案的设计——调试。完成PLC图纸的设计和基础自动化控制程序和控制画面的编制, 网络敷设及双转子翻车机的程序设计、主抽风机控制程序设计、配比模型机程序设计、混合机液压马达控制程序设计、水分分析仪的安装、汽包水位及混合料水分的控制程序设计。
烧结断面图像采集系统的设计安装及图像处理和图像模糊识别的研究。采用红外热成像技术, 对采集的机尾断面图像进行图像处理, 包括对图像预处理、图像平滑算法、图像分割等算法的研究, 采用C++高级语言实现各种算法, 并设计图像采集和图像处理系统的结构。
建立样本数据库, 通过断面图像定性分析判断烧结终点。从在线检测的烧结矿断面图像中, 根据看火工经验和图像特征, 抽取典型定性的烧结终点状态图像, 经特征辨识与提取, 提取特征参数建立样本库和知识库, 并将典型图像数据与生产操作状态相关联 (正常、欠烧、过烧) 离散为多个隶属度, 这样可以为烧结终点图像判断专家系统与在线模糊控制系统所直接引用。
把烧结终点预报值与设定值之间的偏差和偏差变化作为模糊控制器的输入, 得到烧结机速的变化量, 从而实时控制烧结机的速度。
由生产数据采集、专家知识库自学习、专家指导意见表述等几部分组成, 实现对烧结成品化学成分、操作异常的预测判断。
技术创新点
实现了工业以太网双星形网络冗余技术, 并且采用了网络通讯故障的自诊断, 方便了网络故障的诊断和查找。
实现了双转子翻车机全自动一键式翻卸车皮智能控制, 提高了翻卸车皮的效率, 节省了劳动力和劳动强度。
优化了配料系统的配比计算模型, 实施了数据处理及误差的矫正技术, 实现了混合料水分的自动控制, 对提高烧结矿的质量奠定了强力基础。
在过程控制中, 采用烧结终点BTP的模糊控制与烧结矿温升曲线变化趋势的调节有机结合的控制, 充分利用红外热成像技术获取烧结机尾断面图像, 结合图像处理技术和烧结看火工的经验, 运用人工智能技术, 进行图像识别, 建立了基于图像的质量预报模型。并在质量预报模型的基础上, 以知识库和推理机为核心, 构建专家系统的骨架系统, 形成烧结操作指导系统。
结束语
本文论述了大型综合原料场和400m2烧结机控制系统的设计和开发过程, 对控制结构和实现的功能进行了深入讨论和研究。以基础自动化为基础, 提出适合的被控过程的实用控制策略, 成功地应用于控制系统全过程自动控制, 不仅确保了系统的长期安全运行, 而且提高管理水平, 降低能源消耗, 减少环境污染, 减轻了工人劳动强度, 也取得了明显的经济效益。
摘要：本论文针对莱钢型钢炼铁厂大型综合原料场和400m2烧结机的实际情况, 以提高管理水平, 降低能源消耗, 扩大烧结机产量为目标进行的基础自动化的研究。
关键词：烧结机,自动控制,指导系统
参考文献
[1]冯巧玲.自动控制原理[M].北京:航空航天大学出版社, 2003.
[2]谢良贤.烧结过程自动控制技术的发展[J].冶金自动化, 1994.
烧结过程 篇9
石油测井是石油工业中最基本和最重要的环节。井下环境具有高温、高压的特点, 地磁、地电等外界环境也会产生较大的干扰, 导致一般材料的传感器在井下作业时不能精确测量井下的数据。陶瓷材料的耐高温性能极好, 且具有优良的耐磨性和耐化学腐蚀性能, 陶瓷优异性能能满足井下复杂工况的作业条件, 所以陶瓷传感器在石油测井应用方面有极其广阔的前景[1]。
本文针对石油测井陶瓷在烧结过程中经常遇到开裂的问题, 应用有限元法研究陶瓷烧结过程中的降温阶段温度场变化, 分析不同的降温曲线对陶瓷坯体内部温度场的影响规律, 为优化烧结工艺提出理论据。
1 三维有限元模型的建立
1.1 建立几何模型
本文模拟烧结对象为石油测井陶瓷传感器电极, 成分为Al2O3[1]。
1.2 定义材料性能参数
Al2O3陶瓷热物性参数见表1, 弹性模量为200 GPa, 泊松比为0.3。
1.3 边界条件及载荷的施加
已知陶瓷坯体在1 200℃环境下保温1 h后进行冷却。温度载荷施加分为2类:
1) 等斜率烧结曲线。从1 200℃开始分别按照15°、30°、45°的烧结曲线加载, 如图1所示。
2) 变斜率烧结曲线。切线斜率逐渐变大 (上凸) , 切线斜率逐渐变小 (下凹) 。等时间下的直线斜率及变斜率烧结曲线对比图如图2所示。
2 降温过程中温度场的计算及结果分析
2.1 不同等斜率烧结曲线下的温度场的分布
在降温阶段, 降温至30℃左右时不同烧结曲线下可以知道, 最高温度集中在圆孔的下端面区域, 而两端面最大圆角区域温度值最低。这是由于传热过程中陶瓷体厚壁降温比较慢, 而薄壁区降温比较快。
在ANSYS热分析后处理模块中, 温度梯度表示单位长度内的温度变化速率, 温度梯度越小表示受热时间越长, 在相变过程中产生的残余应力就相对较小[3,4]。在降温结束阶段, 随着烧结曲线斜率的增加, 即降温速率的变快, 陶瓷坯体整体的温度梯度数值有增大的趋势。且切线斜率在一定范围内波动时 (约30°以前) , 温度梯度数值变化幅度较小, 切线斜率超过30°后, 随着斜率增加温度梯度数值有明显变大的趋势。综合考虑时间与烧结性能, 选取30°烧结曲线为最佳。
2.2 变斜率烧结曲线下的温度场的分布
将30°等斜率烧结曲线转化为变斜率烧结曲线, 说明变斜率烧结曲线对陶瓷烧结性能的影响。现选取垂直于薄壁区域中心且平行于陶瓷坯体前后两端的截面为研究对象, 进行温度场的分析, 截面如图3所示。降温过程中, 不同烧结曲线下截面温度梯度在1 200 s时刻分布云图如图4所示。
从陶瓷坯体中选取4个有代表性的节点A、B、C、D如图3所示, 得到不同烧结曲线下温度梯度随时间变化曲线图, 如图5所示。
由图5可知, 在三种烧结曲线下, 在同一时刻节点A温度梯度数值始终最大, 节点D次之, 节点B、C温度梯度相对较小, 这是由于陶瓷坯体自身结构复杂, 厚薄不一, 薄壁区域传热快, 而端面区域传热相对较慢。
在降温过程中, 采用等斜率的烧结曲线, 各节点温度梯度随时间有变大的趋势, 但变大的速率趋于平缓;采用下凹烧结曲线, 各节点温度梯度开始随时间逐渐变大, 达到一个最大值后温度梯度随时间逐渐减小;采用上凸烧结曲线各节点温度梯度随时间逐渐变大, 且变化趋势越来越大。从数值上比较可知, 采用下凹的降温烧结曲线, 最大温度梯度为1 800℃/m左右, 小于等斜率曲线下的2 020℃/m及上凸曲线下的3 240℃/m。且在降温终了阶段, 下凹曲线下温度梯度数值为80℃/m左右, 均远低于等斜率曲线和上凸烧结曲线下的数值。
3 结论
1) 不同等斜率的降温曲线对陶瓷烧结性能有显著影响, 主要体现在采用斜率大 (即升温速率快) 的烧结曲线, 能减少烧结时间, 但会增加烧结过程中的温度梯度, 降低陶瓷的烧结性能。针对本文的烧结对象, 采用30°的烧结曲线为宜。
2) 变斜率的降温曲线会对陶瓷烧结产生明显影响, 采用下凹斜率的降温曲线, 能大大降低温度梯度, 提高烧结性能。
摘要：在陶瓷烧结降温过程中, 对不同温度曲线下的温度场分布进行了有限元分析, 并将模拟结果进行了对比。结果表明, 不同斜率的烧结曲线对陶瓷烧结降温过程中温度场的分布有显著影响, 综合考虑时间与烧结性能, 采用30°等直线斜率的烧结曲线最佳, 下凹的变斜率温度曲线有助于改善烧结性能, 上凸的变斜率曲线则相反。
关键词：陶瓷烧结,降温过程,温度曲线,有限元
参考文献
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