燃烧控制模型

2024-08-26 10:20
文章标签 模型 控制 燃烧

本文主要是介绍燃烧控制模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

加热炉燃烧控制
主要功能:
1. 把要轧制的钢坯加热的规定温度,即出炉目标温度,并尽量减少黑印。
2. 协调加热炉及轧机的生产能力,以提高轧机总的生产效率。
3. 节省燃料
在轧钢生产过程中,钢材的温度水平和温度分布是影响产品的质量和产量以及生产过程消耗的重要因素,而钢材的温度与加热炉的加热过程和轧线生产情况直接相关。因此研究钢材在加热炉内的加热过程和轧制过程中的温度变化,准确控制钢材的温度,对整个轧钢生产过程的优化具有重要意义。
所谓加热炉数学模型,实际上是加热炉热过程的数学描述,它描述加热炉炉内发生的热过程的基本规律和热状态,确定炉内热过程参数间的定量关系。在线控制数学模型的作用在于根据可测参量(如炉温、燃料量、产量等)计算出不可测的参量(如金属温度及其分布),并依此计算来确定优化的操作制度(炉温制度或供热制度)。
在保证产量和质量的前提下,根据加热炉数学模型,以降低燃耗、减少氧化烧损为目标,通过离线优化计算,可以得到适应产量变化、钢材尺寸和材质等变化的最优炉温制度和钢材升温曲线,为在线控制提供依据。
在加热炉数学模型和离线优化计算的基础上,建立加热炉在线优化控制系统,包括物料跟踪模块、温度跟踪模块、最佳炉温动态设定模块、反馈控制模块、燃烧控制模块、待轧及故障处理模块以及网络通讯模块和数据库管理系统等。
该项目已成功应用于宝山钢铁股份有限公司钢管分公司环形加热炉和荒管再加热炉的计算机控制中,并获“宝钢重大科技进步成果三等奖”和“冶金科学技术奖三等奖”。
应用范围:
该项目可以应用于加热炉的计算机控制中,特别适用于冶金企业的连续式加热炉计算机控制中。

经济效益及市场分析:
在某钢铁股份有限公司钢管分公司环形加热炉和荒管再加热炉的计算机控制中,通过本项目的实施,实现了环形加热炉和荒管再加热炉的数学模型优化控制,减轻了操作人员的劳动强度,提高了炉子的控制精度。两套系统投入运行后,加热炉生产情况稳定,加热质量有明显改善,燃耗和氧化烧损显著降低(环形加热炉燃耗和氧化烧损分别降低6%和8%,荒管再加热炉燃耗和氧化烧损分别降低6%和4%),带来明显的经济效益。根据现场统计和评审,环形加热炉和荒管再加热炉优化控制系统的年直接经济效益分别为455.8万元和155.65万元。
目前我国各大钢铁企业有多套加热炉计算机控制系统正在上马,该项目的投入将有助于提高企业的计算机控制水平,并带来显著的经济效益。

一、加热炉燃烧温度控制
1. 加热炉数学模型的建立
描述加热板坯的出炉温度与被控制量–炉气温度之间的内在联系的数学表达式称为加热炉燃烧温度控制数学模型。
本系统中采用了如下模型公式
T=T3─(T3─T00)exp(─HA1tTSA2exp(A3tTS+A4))+(TA0─T0)(B1+B2H+B3tTS +B4HtTS)+(TA1─T1)(B5+B6H+B7tTS+B8HtTS)+(TA2-T2)(B9+B10H+B11tTS+B12H tTS)+(TA3─T3)*(B13+B14H+B15H tTS +B16H tTS +B17)

其中
T: 出炉目标温度(平均植)°C
H: 板坯厚度(mm)
tTS:板坯在炉时间(min)
T00: 板坯初始温度)°C
T0:预热段标准设定温度°C
T1:第一加热段标准设定温度°C
T2:第二加热段标准设定温度°C
T3:均热段标准设定温度°C
T1:第一加热段标准设定温度°C
TA0:预热段(形式区)炉气的平均温度°C
TA1:第一加热段(形式区)炉气的平均温度°C
TA2:第二加热段(形式区)炉气的平均温度°C
TA3:均热段(形式区)炉气的平均温度°C
A1A4:B1B17:回归系数

用回归分析法来寻找板坯出炉温度与板坯厚度、在炉加热时间及加热炉各段设定温度之间的关系表达式。
应用此模型公式时,认为板坯在炉内是匀速移动的,此条件下的在炉时间为形式在炉时间,各段设定温度采用形式在炉时间内的实际所在段的设定温度的平均值。

2、各段温度的设定
根据模型公式设定加热炉各段的炉温,如下图某一加热的板坯A进行温度设定,
在这里插入图片描述

就是先根据A坯已经通过的各段的温度履历,掌握A目前的加热情况,然后再对A坯以后将要通过的各段,利用公式计算其温度设定值,A坯已经通过的各段不用计算。每一块坯按此方法计算,选其中最大的作为此段温度设定值,每隔2分钟计算一次。加热炉每段温度履历保存5小时。

(1) 炉目标温度T的计算
根据每一板坯成品厚度、板坯厚度等用下面公式计算出炉目标温度T

TF0=31h² - 137h+1230+k1(当1.2mm≤h<2.0mm)
TF0=32/ h² +132/h +1006+K1(当2.0mm≤h<12.7mm)
TR4= TF0 + 30
T=1235+K2(TR4-K3H-K4)
TR4:R4出口温度°c
TF0:精轧入口温度°c
h:成品厚度(mm)
K1~K4: 由成品厚度,板坯厚度,R2轧制道次道,季节等决定系数。

(2)板坯总在炉时间tTS的计算
tTS=已经在炉时间tPS + 还要在炉加热时间tFS
tPS=现在的时刻 − 装炉时刻 (HAD数据区记录)
在这里插入图片描述

以D坯为例计算tFS
tFS= tX+ tMPA+ tMPB+ tMPC+ 3* ∆tI
tX:轧件间隔计时器
tMPA、 tMPB、 tMPC:坯A、B、C各自所需的所有时间
∆tI:空转时间的修正量
(3)各形式区平均温度的计算
就是各段形式在炉时间内实际所在段的设定温度平均值。
例已知板坯A的总的在炉时间tTS;已经在炉时间tPS ; 还要在炉加热时间tFS;板坯各段形式在炉时间tS0 、tS1 、tS2 、tS3;板坯已经通过的各段实际停留时间tR0 、tR1 、tR2 ; 炉长L;各段炉长L0 、L1 、L2 、L3;板坯已经通过的各段实测炉温TR0 、TR1 、TR2,则得出各形式区平均温度。

例如0区为 TA0= [TR0 tR0 +TR1 (tS0 −tR0)]/ tS0
预热段长可分为三个区TR01=0.85 TR0 ;TR02= TR0 ;TR03=1.05 TR0,可更精确计算
TA0=[TR01
tR01+TR02
tR02+TR03tR03+TR1(tS0-tR0)]/ tS0
TA1=[TR1*(tR0+tR1- tS0)+TR2*(tS0+tS1-tR0-tR1)]/ tS1
TA2=[TR2*(ts2-tR2-tR3+ts3)+(ap+T1)tR2(2)+(bp+T2)(tR3-tS3)]/ tS2
TA3=b*p+T2
上式中
T1:为第2加热段设定温度的下限值
T2:为均热段设定温度的下限值
tR2(2) :为板坯A在第二加热段还需停留的时间
P:温度范围的百分数
a: 为第二加热段设定温度的上,下限差值
b:为均热段设定温度的上下限差值
把板坯厚度H,总的在炉时间tTS,各段形式区平均温度TA0 、TA1 、TA2 ,TA3带入模型公式,则可计算出P值,有了P值就可得到各段的设定炉温TSi 。
TSi =(i段设定温度的上下限差值)*P+(i段设定温度的下限值)
(i=0、1、2、3)

本系统中各段设定温度的可能变化范围(a、b)用下面原则决定。

A. 各段的设定温度不能超过设备允许的最高温度。
B.由于均热段的目的是使原来板坯内部温度不均的情况达到均匀,所以在均热段不能用此板坯的出炉目标温度高得多的温度来继续加热。
C.在第二加热段的出口侧,应该基本上把板坯加热好,因此第二加热段的设定温度的下限必须高于设定板坯的出炉目标温度。
D.为了节省燃料,要尽量降低炉尾的温度,因此必须加大预热段向第一加热段过度的温度梯度。

各段温度设定范围:

A.预热段
上限温度=1150oC
下限温度=出炉目标温度-300 oC
B.第一加热段
上限温度=min(设备允许温度1320 oC;出炉目标温度+100 oC)
下限温度=出炉目标温度-50 oC
C.第二加热段
上限温度=min(设备允许温度132 0oC;出炉目标温度+100 oC)
下限温度=出炉目标温度+10 oC
D.均热段
上限温度=min(设备允许温度132 0oC;出炉目标温度+70 oC)
下限温度=min(设备允许温度131 0oC;出炉目标温度+30 oC)
(4)、关键坯
每段每批板坯中、假定板坯厚度、出炉目标温度都相同的前提下,在炉加热时间tTS最短的钢坯,对于同样高的出炉目标温度,只要关键坯能达到出炉目标温度,其它坯也同样能达到。所以不需要逐个坯进行计算,只计算关键坯。
如果板坯厚度相差5mm以上,或出炉目标温度相差10度以上,这样的坯也作关键坯处理。
坯料改变时,重新找关键坯;抽出坯也作为关键坯。
(5)、对关键坯计算设定温度
先根据模型公式计算P,P值是设定温度的变化范围的百分数,它应满足条件0≤P≤1。
A、当0≤P≤1 时,使用公式进行设定:
TSi =(i段设定温度的上下限差值)*P+(i段设定温度的下限值)
B、当P<0 时,表示使用温度下限也能烧透,所以取P=0,
则TSi =i段设定温度的下限值
C、当P>1 时,表示使用最高温也达不到目标温度,所以取P=1,
则TSi =i段设定温度的上限值。此时应延长加热时间,为了使加热炉以尽量高的温度加热,加热时间的沿长应满足0.9≤P≤1。

为了使轧制节奏比较稳定,关键坯前板坯延长一段时间抽出,所以轧制节奏的延长值a=总的沿长时间/关键坯抽出顺序,关键坯在预热段和第一加热段不考虑。

3.炉温控制
有两种方式,温度控制方式、流量控制方式
A.温度控制方式:模型计算出温度设定值,给定到调节模块,当炉温低于设定值时,调节模块以最大能力供给燃料,避免不了产生不完全燃烧现象。
B.流量控制方式:以流量设定值为基准使炉温达到设定值,此方式在加热速度要求不太快的情况可以节省燃料。先设定一个流量初值,然后用下面公式计算
FH= FH(0)  KJ|(EIJ0 EIJ1)+2/IJ(EIJ0)+ DJ/2[(EIJ0) + EIJ2-2 EIJ1]|
FH:本次流量设定值;FH(0):下次流量设定值;
KJ 、IJ、 DJ为比例、积分、微分常数;
EIJ0:本次设定温度与实际温度之差
EIJ1:上次设定温度与实际温度之差
EIJ2:再上次设定温度与实际温度之差

二、轧制节奏控制
为了提高生产率,协调加热、轧制、卷曲的节奏,做到既能满足轧机侧的轧制能力,又能使加热炉完成加热任务,在此前提下决定的炉内板坯的出炉时刻,为轧制节奏控制。

1. 出炉时刻的计算及设定
抽钢机开始抽钢时(抽钢机下极限一断开),开始计算下一钢坯的出炉时刻。
A.定时方式
以轧制线上某一点,例如大立辊VSB为基准,使两块钢坯到达这一点的时间间隔是一致的。
T=Tp+Tdsw+(Tvsb)p-Tvsb
T:下次出炉时刻;
Tp:本次出炉时刻;
Tdsw:操作人员设定的时间间隔;
(Tvsb)p:本次出炉坯从出炉开始到使HMD11接通的时间;
Tvsb:下次出炉坯从出炉开始到使HMD11接通的时间。

则轧件间隔计时器MPCTMR=T-Tp

B.节奏方式
以F1机架为基准,使前后两块钢坯到达F1机架时间间隔是前一块钢的轧制节奏时间。
T=Tp+Tmp+(TxF1)p – TXF1 + a +ΔT1
TXF1= Tvsb + Tvsb60 + T60F1
Tvsb60=(a/7 )* (l-6) + b
T60F1= K1+Lh0/(k2H7*V7)
则设定轧件间隔计时器MPCTMR=T-Tp
Tmp:本次抽出坯的轧制节奏时间
(TxF1)p:本次抽出坯从出炉开始后距到达F1机架所需时间
TxF1:下次抽出坯从出炉开始后距到达F1机架所需时间
a:轧制节奏延长值
ΔT1:空转时间修正值
Tvsb60:本次抽出坯从出炉开始后距到达大立辊HMD60接通所需时间
T60F1:从大立辊HMD60到达F1机架所需时间
l:板坯长度;L:从切头剪到F1机架的距离
h0:精轧入口厚度;H7:成品厚度;V7:精轧出口的穿带速度
k1:带钢从HMD60到达切头剪得移送时间
k2:根据厚度而决定的修正系数
a,b为常数,参照下表13项

检查区     a     b  
区号 内容 3道 5道 7道 3道 5道 7道
1 出炉完了 0 0 0 30 30 30
2 到达HMD10 0 0 0 tVSB tVSB tVSB
3 到达HMD10 0 0 0 tVSB+13 tVSB+13 tVSB+13
4 到达R1 0 0 0 tVSB+32 tVSB+32 tVSB+32
5 R21道次 0 0 0 tVSB+51 tVSB+51 tVSB+51
6 R22道次 8 7 6 tVSB+59 tVSB+58 tVSB+57
7 R23道次 13 10 8 tVSB+73 tVSB+70 tVSB+67
8 R24道次   13 10   tVSB+80 tVSB+76
9 R25道次   17 14   tVSB+93 tVSB+88
10 R26道次     18     tVSB+100
11 R27道次     22   v tVSB+115
12 到达R3 12 18 25 tVSB+92 tVSB+112 tVSB+134
13 到达HMD40 15 21 27 tVSB+124 tVSB+143 tVSB+165

2.板坯出炉命令的发出
定时方式一到发出板坯出炉命令,节奏方式还要判断先行材是否到达预定地点。下图中a表示先行材没有到达指定位置,延迟5秒再判断,还没有到,可能出故障,停止自动出钢;b表示先行材到达指定位置,但稍有延迟,延迟时间设为t1,推迟t1秒抽钢;c表示先行材按时或提前到达指定位置,应立即出钢。

在这里插入图片描述

3、步进梁上下时间比的控制
![(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/c9a46caeeb824e95b9c2e655658e01df.png)

为减少水印,使板坯以均等的时间交替支撑在固定梁和步进梁上,出炉时用γ射线开关补正。步进梁从上极限断开到下极限断开记录时间Ta;从下极限断开到上极限断开记录时间Tb,计算钢坯在固定梁和步进梁上的停留时间,存入WBTBL表中,保留近20分钟的记录。
WBTBL表
本次步进梁上停留时间
本次固定梁上停留时间
上次步进梁上停留时间
上次固定梁上停留时间
再上次步进梁上停留时间
再上次固定梁上停留时间

因为步进梁空负荷上升时间和带负荷下降时间时不一样的,因此要对上下时间进行修正。
当γ射线接通时,计算C坯剩余在炉时间Text,
以定时方式为例:Text = MPPTMR+(Tvsb)p1-(Tvsb)p3+(n-1)*Tdsw

(Tvsh)p1:为A坯从出炉到vsb(HMD10)所需的时间
(Tvsh)p3:为C坯从出炉到vsb(HMD10)所需的时间
Tdsw:抽出间隔时间
n:为本次γ射线接通时,C坯在炉的抽出顺序
MPPTMR:轧件间隔计时器

如果本次γ射线接通的板坯,就是下次抽出的板坯,那么Text= MPCTMR

剩余在炉时间Text求出后,分两种情况处理:
1、 Text <5min
先计算剩余在炉时间Text中在上边的等待时间Tuh,最近20分钟在步进梁上总的时间Tup应该等于固定梁的时间。
则 Tuh+Tup=(20- Tup)+ (Text – Tuh)

所以Tuh=(20 - 2 Tup+ Text)/2
设定上升保持计时器WUBTMR=Tuh,并产生步进梁上升命令;Tuh=<0,则产生步进梁返回原点命令。
2、 Text >=5min
发出踏步命令,但当上限接通时重新判断Text <5min。
当南北坯时,先抽北坯,再抽南坯,两坯之间隔很短,步进梁不动。

这篇关于燃烧控制模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1108292

相关文章

Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)

《Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细教程(2024年最新)》:本文主要介绍Python基于火山引擎豆包大模型搭建QQ机器人详细的相关资料,包括开通模型、配置APIKEY鉴权和SD... 目录豆包大模型概述开通模型付费安装 SDK 环境配置 API KEY 鉴权Ark 模型接口Prompt

Python实现局域网远程控制电脑

《Python实现局域网远程控制电脑》这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用Python编写一个工具,可以实现远程控制局域网电脑关机,重启,注销等功能,感兴趣的小伙伴可以参考一下... 目录1.简介2. 运行效果3. 1.0版本相关源码服务端server.py客户端client.py4. 2.0版本相关源码1

Spring Security 基于表达式的权限控制

前言 spring security 3.0已经可以使用spring el表达式来控制授权,允许在表达式中使用复杂的布尔逻辑来控制访问的权限。 常见的表达式 Spring Security可用表达式对象的基类是SecurityExpressionRoot。 表达式描述hasRole([role])用户拥有制定的角色时返回true (Spring security默认会带有ROLE_前缀),去

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言