漏钢是连铸生产中严重的恶性事故，漏钢会导致设备损伤和生产中断，给企业造成很大的经济损失。减少漏钢降低连铸漏钢率是各厂家以及连铸科技工作者一直探索和研究的课题。漏钢可分为粘连漏钢、夹渣或卷渣漏钢、裂纹漏钢、开浇漏钢等，与钢水成分、温度，设备状况，保护渣性能以及操作水平都有密切的联系。生产过程中的漏钢都有一个共性，即初生坯壳在结晶器内发生粘连或其他异常情况没能得到有效的补救，出结晶器时没有达到足够的安全厚度而导致漏钢事故。因此连铸科技工作者开发了漏钢预报系统(BOPS)，该系统能适时掌握坯壳在结晶器内的生长情况，发现异常时发出警报并采取降速等有效措施来避免漏钢事故的发生。梅山炼钢厂2号板坯连铸机采用了西门子的BOPS。主要性能参数如下：

　 机型：直弯型，连续弯曲连续矫直；设计年产量140万t/年；连铸机台流数1台，1流；板坯厚度210、230 mm，宽度900～1320㎜；板坯定尺长度8000～9500mm；基本半径8000mm；设备拉速0～3.0m/min；最大工作拉速2.4m/min。

1.1 测温部分

　 如图1所示在距离结晶器上口200mm和400mm的位置上分别安装一排热电偶，每排内外弧宽面各6个，窄面各1个，共14个热电偶，两排共安装有28个热电偶。每排各热电偶之间的距离不一样，1号与2号，2号与3号，4号与5号，5号与6号之间的距离均是200mm，而3号与4号的距离是300mm，7号在窄面铜板的中央。其它热电偶与1号～7号对称。热电偶选用K型热电偶，测量范围O～600℃，从铜板背面埋入见图2，接触点与铜板工作面的距离为20mm。热电偶的精度0.1％～0.5％。

图1 热电偶位置分布图

　

图2 热电偶安装示意图

　

1.2 系统分析计算

　 安装在系统分端上的一个PLC元件对各热电偶收集来的温度信息进行逻辑演算，最终计算出漏钢的几率，并传输给计算机终端。

1.3 显示和执行部分

　 PLC计算出的漏钢几率显示在BOPS的主画面上，超过18％系统会发出声光报警，提醒操作人员采取措施。在自动方式下漏钢几率超过90％时，系统会自动将拉速降至0.1m/min，以阻止漏钢的发生。

　 (1)传统功能　 在西门子提供的BOPS使用手册中提到，该系统只对粘连漏钢有作用，当坯壳与结晶器铜板发生粘连时，该处铜板的温度会急剧升高，此处附近的热电偶将温度变化及时传给PLC，PLC通过高智能的神经网络分析数据，最终给出漏钢几率。在实际生产的两年里，该系统能够对热电偶处发生的粘连作出准确的预报。

　 (2)在生产过程中，发现BOPS不仅对热电偶温度升高(坯壳发生粘连)有预报，对热电偶的温度降低(可能是坯壳与结晶器铜板之间卷渣，或者是结晶器坯壳内壁有高熔点夹杂吸附影响传热)也同样有预报。图3和图4是一组热电偶温度、漏钢几率曲线图和对应的板坯实物的照片。1号热电偶温度降低导致BOPS预报漏钢几率达100％而自动停机，在该板坯l号热电偶的对应位置上有凹坑，判断此处夹渣。

　

图3 热电偶温度降低导致漏钢几率100%自动停机的趋势图

　

图4 停机接痕及及对应1号热电偶处的坏壳状况

　 (1)该系统温度区域的局限性　 要想获得坯壳在结晶器内生长的完整情况，最理想的是能获得铜板面的三维立体温度，但在实际生产中是不可能的。现实生产中只能选择有代表性的点，西门子BOPS选用的28个点，与其他BOPS相比选用的点比较少(有的薄板坯连铸机结晶器上安装多达194个热电偶)，各热电偶之间的距离太大，宽面大多数热电偶上下左右之间的距离为200mm，中间两个热电偶之间的距离竟达到300mm，所以这些热电偶测出来的点温度就很难代表局部温度场的真实情况。特别是对坯壳夹渣和坯壳内壁吸附夹杂这两种情况最为明显，因为这两种情况不象粘连会导致坯壳在结晶器内被撕裂，它们发生时仅仅会导致该部位铜板的温度变化，没有纵向和横向的延伸。如果图4的夹渣不是正好发生在热电偶处，而是发生在热电偶之间，系统就很难作出正确的判断。要想提高系统的精确度，有必要减小热电偶之间的距离，增加热电偶的个数，热电偶之间的距离多少为合适，从图4的夹渣区域看，其直径有100～120mm，所以认为热电偶之间的距离不应大于100mm。

　 (2)该系统各测温点在逻辑演算时的关联度太小　　 要想以局部代整体，则需要研究点与点之间的联系。当坯壳与铜板发生粘连时，粘连处的坯壳被撕裂，裂痕成“V”型，随着裂痕的横向扩展，粘连处同一排附近的热电偶会检测出铜板温度的升高，同时随着板坯的下移，下层热电偶也会检测到铜板温度的升高，如果上下、左右的相邻的热电偶均检测到温度的升高，系统应该判断此时为粘连，并发出较高的漏钢几率报警。当然温度升高多少，发出多少的漏钢几率这还有待研究。梅钢2号机今年3月发生的两次粘连漏钢，两次漏点均是外弧宽面中央，靠近该处上下两排lO号、11号、24号、25号热电偶先后均只有10℃左右的温度上升，BOPS的漏钢几率也只有15％左右，没能做出准确的预报。图5和图6分别是这两次漏钢的热电偶温度及漏钢几率趋势图。由此可见该系统对点与点温度之间演算关联度不够。其实，各点温度之间在发生异常时的联系与不同异常情况的特性相关，如何能够掌握异常情况的特性，这需要对漏钢前的各点温度趋势以及各点之间的温度变化关系认真研究，充分利用漏钢提供的珍贵数据资料。

　

图5 2005年3月18日漏钢前后热电偶温度和漏钢预报趋势

　

图6 2005年3月25日漏钢前后热电偶温度和漏钢预报趋势

　

　 (3)该系统本身不具有自学功能，只是利用系统本身设计的预报功能进行控制，因而对生产过程中的异常情况不能进行修正。

　 (1)梅山2号连铸机运用的西门子BOPS系统能够对热电偶部位坯壳发生的异常情况发出准确的预报。

　 (2)由于其热电偶之间的距离太大以及其点与点之间的逻辑演算的关联度差，该系统对热电偶之间的区域发生异常情况很难作出准确预报。

　 (3)该系统本身不具有自学习功能，很大程度上制约了该系统准确性的提高。