Durante el proceso de fabricación de acero, los errores en el cálculo del punto final pueden provocar problemas de calidad del acero, como una composición no calificada y una temperatura inferior a la estándar. A continuación se muestran algunos métodos para reducir los riesgos de calidad causados ​​por errores en el juicio de los puntos finales de la fabricación de acero:

1. Optimizar la tecnología de detección

 

Adopte sensores avanzados
Instale sensores de temperatura y analizadores de composición de alta precisión dentro del horno de fabricación de acero. Por ejemplo, utilice sensores de espectroscopia de descomposición inducida por láser (LIBS). Este tipo de sensor puede analizar las composiciones químicas del acero fundido en tiempo real y rápidamente, incluido el contenido de elementos principales como carbono, silicio y manganeso. En comparación con los métodos tradicionales de análisis químico, la técnica LIBS puede completar la detección en unos pocos segundos, lo que acorta en gran medida el tiempo de detección y tiene una precisión relativamente alta.
Para medir la temperatura, se puede utilizar un termopar de inmersión, que se puede insertar directamente en el acero fundido para medir con precisión la temperatura del acero fundido, con el rango de error controlado dentro de ±5 grados, lo que proporciona datos precisos para el control de la temperatura en el punto final de la fabricación de acero.

Aumentar la frecuencia de detección
Incrementar el número de detecciones en etapas clave del proceso de fabricación de acero, como en la etapa posterior del soplado. Por ejemplo, si la composición del acero fundido se detectó originalmente una vez cada 5 minutos, se puede acortar a una vez cada 2 - 3 minutos cuando se acerque al punto final. Esto puede capturar los cambios en la composición y temperatura del acero fundido de manera más oportuna, para juzgar con mayor precisión el punto final de la fabricación de acero.

2. Establecer modelos precisos de control de procesos

 

Recopilación y análisis de datos
Recopile una gran cantidad de datos históricos de fabricación de acero, incluida información de materias primas de diferentes grados de acero y diferentes calores, parámetros del proceso de soplado (como caudal de oxígeno, tiempo de soplado, etc.) y datos de detección de puntos finales. A través de software de análisis de datos, como herramientas de extracción de datos (por ejemplo, RapidMiner, etc.), realice una extracción en profundidad de estos datos para descubrir los factores clave que afectan el punto final de la fabricación de acero y sus interrelaciones.
Por ejemplo, mediante el análisis de una gran cantidad de datos, se encuentra que para un determinado grado de acero, existe una cierta correlación entre el contenido de carbono y la temperatura en el punto final bajo una combinación específica de caudal de oxígeno y tiempo de soplado. En base a esto, se pueden establecer los modelos matemáticos correspondientes para predecir el punto final de la fabricación de acero.

Establecimiento y verificación del modelo
De acuerdo con los resultados del análisis, establezca modelos de control de procesos, como un modelo de predicción de puntos finales de fabricación de acero basado en redes neuronales. Este tipo de modelo puede aprender los patrones de los datos históricos y predecir la composición y la temperatura en el punto final de la fabricación de acero. Después de establecer el modelo, utilice los datos de nuevas series para verificar y optimizar el modelo para garantizar su precisión y confiabilidad.
Por ejemplo, después de que una determinada planta siderúrgica aplicara el modelo de red neuronal, el error de predicción del contenido de carbono en el punto final de la fabricación de acero se redujo del ±{{0}}}.05% original a ±0,02%, mejorando efectivamente la precisión del criterio de valoración.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Especificaciones que suministramos:

Espesor	3-200mm
Ancho	1500-4000mm
Longitud	5000-15000mm

 

 

 

 

 

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