煉鋼(轉(zhuǎn)爐-精煉)-連鑄生產(chǎn)過程中,受到原料成分、運(yùn)行工況、設(shè)備狀態(tài)等多種不確定因素的干擾,運(yùn)行過程表現(xiàn)為頻繁動(dòng)態(tài)變化特點(diǎn)。若現(xiàn)場人員處理不當(dāng),這些動(dòng)態(tài)變化不僅造成能耗的增加,而且會(huì)導(dǎo)致鑄坯質(zhì)量問題。如何應(yīng)對這些變化,保證生產(chǎn)過程處于最佳的運(yùn)行狀態(tài)是我國煉鋼廠面臨的一個(gè)重要課題。
與工業(yè)發(fā)達(dá)國家相比,我國煉鋼廠在產(chǎn)品質(zhì)量、資源消耗、利潤水平等方面仍然面臨巨大的挑戰(zhàn)。煉鋼生產(chǎn)流程運(yùn)行優(yōu)化水平低是造成上述結(jié)果的重要原因之一。這些方面的提高必須從生產(chǎn)全流程運(yùn)行,而不是從局部生產(chǎn)單元操作來實(shí)現(xiàn),原有的人工操作運(yùn)行方式難以滿足要求。
圍繞上述需求,東北大學(xué)組織了流程工業(yè)綜合自動(dòng)化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、軋制技術(shù)及連軋自動(dòng)化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、信息科學(xué)與工程學(xué)院、冶金學(xué)院等相關(guān)單位人員形成項(xiàng)目組,依托寶鋼、鞍鋼和三明鋼鐵等企業(yè),在國家863 項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目等,先后開展了面向生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)擾動(dòng)的煉鋼過程智能實(shí)時(shí)調(diào)度、基于最佳工藝溫度的煉鋼一連鑄流程能耗綜合優(yōu)化、基于非線性非穩(wěn)態(tài)溫度場的連鑄二冷水量模型預(yù)測控制等方面的技術(shù)研發(fā)工作。
1 面向生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)擾動(dòng)的煉鋼過程智能實(shí)時(shí)調(diào)度
煉鋼-連鑄生產(chǎn)存在多臺(tái)轉(zhuǎn)爐、多臺(tái)精煉爐和多臺(tái)連鑄機(jī),以及多重精煉方式且存在著可重入調(diào)度情況,使得煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度難度大大增加。針對多模式、多路徑、多設(shè)備、多擾動(dòng)下的煉鋼-連鑄生產(chǎn)實(shí)時(shí)調(diào)度問題,開發(fā)了煉鋼過程智能實(shí)時(shí)調(diào)度技術(shù),其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。
1.1 基于啟發(fā)式算法的爐次加工設(shè)備決策技術(shù)
啟發(fā)式算法的核心思想是優(yōu)先選擇使?fàn)t次作業(yè)沖突值最小的設(shè)備、相鄰設(shè)備間位置距離最短的設(shè)備和加工爐次數(shù)最少的設(shè)備作為爐次的加工設(shè)備。該算法由爐次批次劃分和排序、爐次開工時(shí)間和完工時(shí)間計(jì)算、爐次作業(yè)沖突值計(jì)算和爐次加工設(shè)備決策組成。
1.2 啟發(fā)式和線性規(guī)劃相結(jié)合的爐次在各設(shè)備上的開工時(shí)間和完工時(shí)間決策技術(shù)
該技術(shù)包括啟發(fā)式的爐次在各設(shè)備上的開工和完工時(shí)間預(yù)決策和基于線性規(guī)劃的爐次開工和完工時(shí)間調(diào)整技術(shù)。預(yù)決策技術(shù)由爐次作業(yè)沖突值計(jì)算、沖突解消、爐次連鑄斷澆值計(jì)算和斷澆消除組成。調(diào)整技術(shù)以所有爐次在相鄰工序的加工等待時(shí)間總和最小為目標(biāo),以爐次加工區(qū)間為約束方程,采用單純形算法求解爐次開工和完工調(diào)整時(shí)間。
1.3 基于甘特圖和線性規(guī)劃的爐次加工設(shè)備、開工時(shí)間和完工時(shí)間人機(jī)交互調(diào)整技術(shù)
該技術(shù)包括基于甘特圖的重調(diào)度計(jì)劃可視化、基于人機(jī)交互的爐次加工設(shè)備、爐次開工和完工時(shí)間調(diào)整。爐次加工設(shè)備調(diào)整采用啟發(fā)式技術(shù),爐次加工區(qū)間調(diào)整采用線性規(guī)劃技術(shù)。
1.4 以鑄坯質(zhì)量和連鑄效率為中心的煉鋼生產(chǎn)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)技術(shù)
該技術(shù)包括基于連鑄拉速和水量協(xié)調(diào)設(shè)定算法、時(shí)間/成分/溫度不命中及設(shè)備故障等突發(fā)事件條件下的爐次作業(yè)機(jī)器分配和開工時(shí)間在線協(xié)調(diào)算法、基于過程工藝參數(shù)波動(dòng)的質(zhì)量指標(biāo)預(yù)測和GPU 滾動(dòng)優(yōu)化算法。
2 基于最佳工藝溫度的煉鋼-連鑄流程能耗綜合優(yōu)化
針對煉鋼-精煉-連鑄流程,以降低煉鋼-精煉-連鑄生產(chǎn)過程能耗為目標(biāo),開發(fā)了由過程優(yōu)化模塊和生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化模塊構(gòu)成的流程能耗綜合優(yōu)化系統(tǒng)。過程優(yōu)化模塊在煉鋼、精煉、連鑄各單體工序中能耗關(guān)鍵要素分析的基礎(chǔ)上,對各環(huán)節(jié)關(guān)鍵工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;生產(chǎn)調(diào)度模塊在建立鋼水溫度模型和工藝制度優(yōu)化指標(biāo)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行最優(yōu)生產(chǎn)工藝路徑動(dòng)態(tài)調(diào)度方法和協(xié)同實(shí)時(shí)調(diào)度。
2.1 煉鋼-連鑄流程溫度制度協(xié)調(diào)優(yōu)化技術(shù)
該技術(shù)包括各個(gè)工序溫度因素的偏相關(guān)分析,基于機(jī)理和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的鋼水溫度趨勢建模,以及煉鋼-連鑄流程溫度制度協(xié)調(diào)優(yōu)化算法。
2.2 煉鋼-連鑄流程時(shí)間制度協(xié)調(diào)優(yōu)化技術(shù)
該技術(shù)包括基于時(shí)間約束網(wǎng)絡(luò)的工藝溫度可行性判斷方法,基于工藝知識(shí)的最佳開始時(shí)間、加工時(shí)間設(shè)定方法和基于約束推理的作業(yè)時(shí)間調(diào)整方法。
3 基于非線性非穩(wěn)態(tài)溫度場的連鑄二冷水量模型預(yù)測控制
煉鋼-連鑄生產(chǎn)過程中會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)爐生產(chǎn)的原料供應(yīng)不及時(shí)、運(yùn)輸設(shè)備沒有及時(shí)到位或設(shè)備故障等生產(chǎn)擾動(dòng),引起煉鋼和澆鋼在時(shí)間上不匹配,需要對連鑄機(jī)的拉速進(jìn)行調(diào)整。然而在拉速發(fā)生變化時(shí),使用傳統(tǒng)的參數(shù)配水方法給出的水量設(shè)定值變化幅度大,易引起鑄坯表面溫度劇烈的變化,導(dǎo)致裂紋等缺陷的產(chǎn)生。項(xiàng)目開發(fā)了連鑄二冷水量動(dòng)態(tài)設(shè)定的模型預(yù)測控制技術(shù),其實(shí)現(xiàn)策略如圖2所示。
針對板坯連鑄機(jī)生產(chǎn)的鑄坯的寬度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于厚度,可以忽略寬度方向傳導(dǎo)傳熱的特點(diǎn),提出了基于二維非穩(wěn)態(tài)非線性對流熱傳導(dǎo)模型的二冷水量預(yù)測控制方法,包括基于測溫誤差的二維熱傳導(dǎo)模型邊界條件Levenberg-Marquardt(LM)辨識(shí)算法和修正自適應(yīng)步長的擬牛頓迭代算法。
針對方坯連鑄機(jī)生產(chǎn)鑄坯寬度與厚度相等,必須要同時(shí)考慮寬度和厚度方向傳導(dǎo)傳熱的特點(diǎn),提出了基于三維非穩(wěn)態(tài)非線性對流熱傳導(dǎo)模型的二冷水量預(yù)測控制方法,包括鑄坯熱傳導(dǎo)模型邊界條件的同倫攝動(dòng)迭代辨識(shí)算法和基于精度-時(shí)間的自適應(yīng)網(wǎng)格優(yōu)化算法。
針對非穩(wěn)態(tài)連鑄過程中拉坯方向溫度擴(kuò)散項(xiàng)對溫度梯度影響大的問題,提出了帶有拉坯方向傳導(dǎo)傳熱的三維熱傳導(dǎo)模型的預(yù)測控制方法,包括基于測溫殘差的權(quán)最小二乘分階段差分進(jìn)化辨識(shí)算法和CPU-GPU 自適應(yīng)網(wǎng)格擬牛頓并行算法。
4 結(jié)語
近年來,國內(nèi)外日趨激烈的市場競爭,以及在政策導(dǎo)向和立法方面的壓力,使得煉鋼廠對其能耗水平、生產(chǎn)效率、鑄坯質(zhì)量和生產(chǎn)成本等提出了更高的要求。這些方面的提高必須從生產(chǎn)全流程運(yùn)行,而不是從局部生產(chǎn)單元操作來實(shí)現(xiàn)。煉鋼廠對生產(chǎn)全流程動(dòng)態(tài)運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)的需求日益迫切。
煉鋼-連鑄過程存在各種動(dòng)態(tài)不確定擾動(dòng),例如煉鋼改鋼種、改冶煉路徑、鋼包不匹配、廢鋼成分波動(dòng)等。由于這些擾動(dòng)具有隨機(jī)性和不可預(yù)測性,生產(chǎn)調(diào)度和操作員不能提前預(yù)知,難以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)化。只有融合控制系統(tǒng)反饋信息,采用最新的CPS 和人工智能方法,以動(dòng)態(tài)優(yōu)化理論為支撐,研發(fā)煉鋼-連鑄流程的智能協(xié)調(diào)優(yōu)化控制技術(shù),將成為煉鋼廠實(shí)現(xiàn)“定時(shí)間、定溫度、定成分,提高潔凈度”的有力支撐。