李伟坚
,
舒志浩
,
胡招凡
,
欧洪林
钢铁研究
经过考察和调研多家钢厂钢包炉(LF)电极旋转装置使用情况,结合参与LF炉电极旋转装置的设计经验,从设备形式、定位精度、旋转角度、设备维护及一次投资等方面对回转支撑+电机驱动、回转支撑+油缸驱动、旋转轨道+电机驱动和旋转轨道+油缸驱动这4种电极旋转方式进行了对比分析.结果表明,旋转轨道+电机驱动式因其设备相对简单和后期维护成本相对低廉,目前正被越来越多的采用;并且采用旋转轨道+电机驱动式的电极旋转基础横向距离较小,较其他方式更加适用于钢包车需横穿的电极旋转双工位LF炉.
关键词:
钢包炉(LF)
,
双工位LF
,
电极旋转装置
,
回转支撑
,
旋转轨道
杨荣光
,
王志刚
,
王宏宇
,
王国连
钢铁研究
首秦公司不同钢种冶炼工艺路线均经钢包炉(LF),降低LF炉吨钢电耗对于炼钢生产成本降低具有一定作用.通过对LF炉钢包全程自动加盖工艺实施,使钢水温降过大的问题得到控制,与此同时,开展了出钢渣洗、顶渣改质、埋弧操作以及升温模式的工艺优化,LF炉吨钢电耗降低12.84 kWh,吨钢成本降低6.68元.
关键词:
钢包炉
,
电耗
,
钢包加盖
,
工艺优化
徐喆
,
毛志忠
钢铁
不能及时获得收得率影响因素的检测数据是钢包精炼炉元素收得率预报的难点之一。为了解决该问题,首先通过机制分析,在可测变量中选取并创建可以间接表达收得率影响因素的变量,然后将这些变量作为模型的输入,使用支持向量机方法建立元素收得率预报模型。在试验中,将本方法与已有方法进行了比较,比较结果表明本方法所建模型有较高的预报精确度与命中率,更适合于在生产中使用。
关键词:
钢包精炼炉
,
元素收得率
,
支持向量回归
,
影响因素
,
预报
谷云岭
,
朱荣
,
吕明
,
陈列
,
刘润藻
,
尚大军
钢铁
基于LF精炼过程底吹CO2气体搅拌机制的研究,利用75t LF精炼炉进行底吹不同比例CO2与Ar混合气体的探索性工业试验.结果表明:底吹CO2气体使钢液搅拌增强,脱硫率由49.7％提高到65.1％,炉渣平均(FeO)质量分数均小于0.5％,满足精炼过程对炉渣氧化性的要求.钢液中夹杂物的种类、形貌和组成变化较小,夹杂物当量密度减小,钢液洁净度提高,试验表明LF炉可使用CO2气体进行精炼.
关键词:
LF
,
CO2
,
脱硫
,
洁净度
刘燕霞
,
李峻
钢铁研究
对钢包炉(LF)精炼使用烧结型和预熔型精炼渣的精炼效果进行对比试验研究.结果表明:精炼使用烧结型或预熔型精炼渣化渣效果均较好,无结块等现象,钢包炉电极加热起弧时间相近,埋弧效果好.与烧结型精炼渣试验相比,预熔型精炼渣试验炉次平均白灰使用量减少59 kg/炉,精炼渣使用量减少61 kg/炉,平均精炼时间缩短1.7 min,平均脱硫率提高8.89％.
关键词:
精炼渣
,
硫容量
,
钢包炉(LF)
,
脱硫
田慧欣
,
刘玉栋
,
孟博
钢铁研究学报
doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20160105
LF炉钢水温度的精准控制有利于缩短钢的冶炼时间，从而节约其生产成本.而获得准确的 LF 炉钢水温度预报是钢水温度控制的先决条件.通过分析 LF炉冶炼过程对钢水温度的影响因素，提出一种适用于 LF炉钢水温度预报同时具有增量学习功能的 AdaBoost．RS集成建模算法.该算法引入松弛变量和遗忘因子2个参数，在提高预测精度的同时，可以克服大噪声数据带来的干扰，同时增量学习可以降低早期生产数据对模型的影响.以福建三钢有限责任公司100 t LF炉为研究对象，采用5个测试函数验证算法的抗噪性能，分别用静态数据和动态数据对钢水出站的终点温度进行预报.实验结果表明，预测的绝对误差小于10℃的样本数量超过了样本总数的90％，算法精度较高，有利于实际生产应用.
关键词:
软测量
,
AdaBoost
,
增量学习
,
BP神经网络
,
钢包精炼
