摘要：根据RH精炼处理对过程控制的要求，建立了RH温度与合金最小成本模型。该模型具有以下功能：(1)实时计算钢水温度的不断变化，并预报未来时刻钢水的温度；(2)计算达到目标成分需要投入的合金组合、合金数量。该模型在宝钢2号RH得到成功应用。

关键词：RH精炼；过程控制；温度模型；合金最小成本模型

RH真空循环脱气装置，具有钢水的脱碳、脱气、脱氧、成分调整、升温等功能，广泛用于IF钢、电工钢等优质高纯钢的二次精炼。

    随着用户对钢材的质量、品种与性能的要求以及降低生产成本考虑，提高RH精炼的生产效率，满足连铸工序对钢水温度的要求，对处理终点的控制精度与命中率提出了更高要求。为实现RH精炼过程控制的优化，很多学者提出了许多模型m引，但是这些模型大多停留在纯粹的物理计算上，或者是根据热力学、能量平衡与物量平衡建立的物理模型，并且没有工业应用的报道。主要有两方面的因素导致其精度达不到工业应用的精度。一是计算过程中大量的假设和简化，所建立的物理模型与真实情况相差较大；二是将许多非线性因素线性化处理，不稳态的因素稳态化处理。

    针对RH处理终了两个控制目标：温度与成分，建立了RH温度与合金最小成本模型，两个模型都在宝山钢铁股份有限公司炼钢厂(以下简称宝钢)2号RH得到成功应用。

1  模型的基本原理

1．1  温度模型

    钢水在RH的真空处理，包括许多物理变化与化学变化，预测钢水在此过程的温度变化，应将影响钢水诸多因素统筹考虑。分析影响温度的因素，可将其分成两种类型：操作因素和非操作因素。操作因素是指为达到精炼处理的目标而采取的一些工艺操作，如脱氧、脱碳、合金化、吹氧升温、必要的处理时间和环流气流量等。非操作因素是指操作者所不能控制的因素，如真空槽的初始状态、钢包状态与包底冷钢、废气带走的热量、真空槽与钢液的传导与辐射散热等因素。

    RH温度模型是1个建立在人工智能技术与冶金学机理基础上的模型。温度模型主要有人工智能子模型与冶金机理子模型组成。冶金机理子模型为比较简单的初等代数学模型，人工智能子模型主要计算RH精炼过程中影响温度的一些复杂的非线性因素。将两部分因素对温度的影响进行叠加，即可准确预报RH处理过程中的钢水温度。

    冶金机理子模型主要计算RH处理过程中，可以检测到的一些工艺操作因素，对钢水温度的影响。主要包括RH处理过程中的吹氧脱碳、吹氧升温、合金加入、吹氩搅拌与脱碳反应等因素。这些因素对温度的影响可根据冶金原理或者生产实绩数据计算得到。

    用AIMT软件来建立和处理针对RH精炼复杂过程的人工智能子模型，AIMT是基于数据、专家经验、公式而开发的人工智能自动建模软件。软件包含组合神经网络，模糊逻辑自动寻优(共4个算法)等多种数据建模方法。利用AIMT软件对RH温度人工智能子模型进行反复的测试比较，最终采用AIMT建立的人工神经网络模型作为RH温度人工智能子模型。

    RH温度模型主要有以下功能：根据处理开始时的首次测温信息预报钢水温度的变化趋势；根据处理中的测温信息、实际合金投入量、吹氧量以及操作工所设定的信息，实时推定钢水温度；操作人员根据钢水温度预报值，可以有效地对处理过程进行控制，提高处理终了温度的命中率，减少测温次数，降低生产成本。

1．1．1  吹氧对钢水温度的影响

    RH精炼处理，吹氧有两个目的：脱碳和升温。对于已脱氧的钢，吹氧主要用来升温。对于未脱氧的超低碳钢，处理前期的吹氧主要用来提供脱碳所需要的氧和促进脱碳反应的进行，处理后期的吹氧主要用来升温，脱碳和升温并不能严格的区分，因为许多时候，脱碳和升温同时在进行着，只能说某一方面的作用占主导地位。

    (1)已脱氧钢的吹氧

    RH处理可以采取化学加热方法调整钢水温度，吹入的氧气溶入钢水，并与钢水中铝、硅反应放出大量的热促使钢水温度升高。下面以氧气与钢水中铝反应为例计算吹氧对钢液温度的影响。

吹氧升温过程中主要发生如下反应：

    O₂=2O      一234 304J/mol O₂        (1)

    4／3[A1]+2[O]=2／3A1₂0₃

                      —802 533 J／mol O₂   (2)

    由以上两式可计算出吹氧所能释放的热量。当然吹人的氧气不完全用来升温，部分氧气随废气被排出，实际参与反应的氧气等于吹入氧气乘上1个利用率系数，氧气的利用率与枪位、特定的RH设备有关。

  (2)未脱氧钢吹氧

  吹氧脱碳与没有吹氧时钢水中脱碳反应热效应相同，因此在计算未脱氧钢吹氧对温度影响时，可以不考虑吹氧引起的脱碳反应对温度的影响，仅考虑吹入的氧部分溶入钢液中产生的热量对钢液温度的影响，并计算钢液中的游离氧的增加量，从而可准确计算出后续脱氧反应所释放的热量。

1．1．2脱碳反应对钢水温度的影响

    在RH处理过程中，钢水中的游离氧与碳反应生成一氧化碳。脱碳反应从两个方面影响钢水温度的变化：一是脱碳反应本身放出的热量；二是脱碳反应消耗了钢水中一定数量的游离氧，后续的脱氧反应释放出的热量相应地减少。另外脱碳反应生成的CO，经二次燃烧生成CO，释放出大量的热量。

1．1．3合金化对钢水温度的影响

    将加入的合金分成两类：普通合金和特殊合金。普通合金是指加入的合金仅用来作为钢液中的成分元素存在，不参与脱氧，主要包括锰铁、钛铁、磷铁、铬铁、钒铁、钼铁和铌铁，为便于计算，被用来降温的冷材也归人普通合金中；特殊合金是指既可作为钢液中的成分元素，又可作为脱氧剂，主要包括纯铝、硅铁与碳粉。普通合金加入钢水中，仅发生合金的升温、相变、溶解，所加入的合金对钢水温度的影响与合金加入量成正比，与钢水状态无关。特殊合金加入钢液时，应根据其加入时钢液的状态，主要是钢水中的游离氧的含量，首先判断加入的合金是作为脱氧剂，还是成分元素，或者是部分作为脱氧剂，部分作为成分元素，然后计算合金的加入对钢液温度的影响。合金的升温、相变、溶解、脱氧等过程的热量变化。

1．2  合金最小成本模型

    合金最小成本模型主要是根据所处理的钢种目标成分要求、元素收得率、钢水当前分析值、钢水重量等信息，计算出既满足成分要求，又保证成本最小的合金投入组合、合金投入量。合金模型是建立在线性规划算法的基础上。合金模型线性规划部分的数学描述见文献[5]。由于实际生产数据的复杂性，以线性规划为基础的合金最小成本模型经常出现无解，为了克服这一不足，将线性规划和人工智能技术相结合，可以保证给出满足钢水成分要求，又是成本最小的合金投入配方，并确保任何情况都不会出现无解。

    RH精炼过程中，脱氧反应与吹氧升温都会有一部分合金被氧化，因此合金投入量的准确计算必须考虑脱氧反应与吹氧升温需要的合金量。

脱氧反应需要的合金量根据合金投入前钢水中的游离氧含量计算，吹氧升温需要的合金计算应根据吹氧量计算。

2 模型的应用

   RH温度模型与合金最小成本模型于2005年2月在宝钢一炼钢2号RH投入应用，经过一段时间的模型调试与参数调整，RH温度模型、合金最小成本模型的精度与功能可以满足RH精炼过程控制的要求。温度模型过程机应用画面见图1，合金最小成本模型的过程机应用画面略。

  温度模型投入应用后，对连续的175炉RH精炼在线实绩数据统计，在处理过程中有一次温度调整情况下，温度模型的计算值与实测值差值的绝对值≤5℃的命中率为82．3％，温度模型在线应用命中精度具体情况见图2。合金最小成本模型的功能能够满足RH精炼处理对钢水成分调整的须要。统计表明，平均每炉处理时间可缩短1．69 min，每炉钢降低成本439．4元。对降低合金总成本、提高钢水成分的控制精度也发挥了一定的作用。

3  结  论

    (1)基于冶金学原理与人工智能技术的结合建立了RH温度模型，基于线性规划的方法，并考虑了脱氧与吹氧升温对合金消耗的影响，建立了合金最小成本模型，两个模型都在宝钢2号RH投入应用。

    (2)温度模型在实际应用中取得较高的精度，在线应用数据统计表明，模型的计算值与实测值的差值的绝对值≤5℃的命中率为82．3％。

    (3)RH温度模型与合金最小成本模型的应用，可以有效地实现对RH精炼温度、成分的精确控制，从而减少了处理时间，降低了生产成本。统计表明，平均每炉处理时间可缩短1．69 min，每炉钢降低成本439．4元。