高拉速连铸结晶器漏钢诊断预报模型：机理、构建与应用.docxVIP

高拉速连铸结晶器漏钢诊断预报模型：机理、构建与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在钢铁生产流程中，连铸工艺占据着极为关键的地位，是实现钢铁高效、高质量生产的核心环节。连铸过程将液态钢水直接凝固成具有特定形状和尺寸的铸坯，这一工艺的成功应用极大地缩短了钢铁生产周期，显著提高了生产效率，降低了能耗和成本。随着钢铁行业的不断发展，对连铸技术的要求也日益提高，高拉速连铸成为了行业追求的目标之一。高拉速连铸能够进一步提升生产效率，增加产能，满足市场对钢铁产品日益增长的需求。

然而，在高拉速连铸过程中，结晶器漏钢问题成为了制约其发展的重大障碍。漏钢是指在连铸过程中，凝固坯壳出结晶器后，由于坯壳无法承受钢水静压力和拉坯力的作用，在薄弱处发生断裂，导致钢水流出的严重事故。一旦发生漏钢，不仅会使正在生产的铸坯报废，造成大量的金属浪费，还会对连铸设备造成严重损坏，如结晶器、二次冷却装置、拉矫机等，维修这些设备需要耗费大量的时间和资金。漏钢事故还会导致生产中断，打乱整个生产计划，影响企业的生产效率和经济效益。据相关统计，一次典型的漏钢事故所造成的直接经济损失可达数十万美元，如果再考虑到生产停滞带来的间接损失，其损失将更为巨大。

漏钢事故还存在严重的安全隐患，高温钢水的泄漏可能会引发火灾、爆炸等事故，威胁到操作人员的生命安全和生产环境的安全。漏钢还会对铸坯质量产生负面影响，即使未发生严重的漏钢事故，坯壳的局部薄弱也可能导致铸坯内部质量缺陷，如裂纹、疏松等，降低铸坯的合格率和性能，影响后续的加工和使用。

开发准确、可靠的高拉速连铸结晶器漏钢诊断预报模型具有重要的现实意义。通过该模型，能够实时监测连铸过程中的各种参数和状态，提前预测漏钢事故的发生，为操作人员提供及时、准确的预警信息。这样，操作人员可以在漏钢发生前采取有效的措施，如降低拉速、调整冷却强度、优化保护渣性能等，避免漏钢事故的发生，保障连铸生产的顺利进行。准确的漏钢诊断预报模型还可以为连铸工艺的优化提供依据，通过对监测数据的分析，找出影响漏钢的关键因素，进而对连铸工艺参数和设备运行状态进行优化，提高连铸生产的稳定性和可靠性，降低漏钢事故的发生概率，提高铸坯质量，增强企业的市场竞争力，推动钢铁行业的可持续发展。

1.2国内外研究现状

高拉速连铸结晶器漏钢诊断预报模型的研究在国内外都受到了广泛关注，众多学者和研究机构从不同角度、运用多种方法开展了深入研究，取得了一系列有价值的成果。

在国外，早期的研究主要集中在对漏钢机理的探索上。通过大量的实验和生产实践观察，明确了粘结漏钢、裂纹漏钢、夹渣漏钢等主要漏钢类型及其产生的原因。例如，研究发现粘结漏钢主要是由于结晶器保护渣润滑不良，导致坯壳与结晶器铜壁粘结，在拉坯过程中被拉断而引发。基于这些机理研究，国外学者开始尝试建立漏钢预报模型。其中，基于物理模型的预报方法是较早发展起来的一种。这种方法通过建立连铸过程中传热、传质和力学行为的数学模型，模拟钢水在结晶器内的凝固过程以及坯壳的受力情况，从而预测漏钢的发生。如某研究团队建立了详细的结晶器内钢水凝固传热模型，考虑了钢水的流动、结晶器的冷却以及保护渣的传热等因素，通过数值模拟计算坯壳的厚度分布和温度场，当坯壳厚度低于某一临界值时，判断可能发生漏钢。这种方法的优势在于能够从物理本质上描述连铸过程，具有较强的理论基础。然而，它的缺点也很明显，由于连铸过程非常复杂，涉及到众多的物理参数和边界条件，准确获取这些参数较为困难，而且模型的计算量较大，对计算资源要求较高，在实际应用中受到一定限制。

随着计算机技术和数据处理技术的发展，基于数据驱动的漏钢预报方法逐渐成为研究热点。这类方法主要利用机器学习、人工智能等技术，对连铸过程中采集到的大量数据进行分析和挖掘，建立数据特征与漏钢之间的关系模型。其中，神经网络在漏钢预报中得到了广泛应用。通过构建多层神经网络，将结晶器热电偶温度、拉速、钢水温度等参数作为输入，经过训练学习，使网络能够识别出漏钢发生前的特征模式，从而实现漏钢的预报。例如，某国外研究采用了一种改进的BP神经网络，对结晶器不同位置的热电偶温度数据进行处理，通过增加隐含层节点数和调整学习率等参数优化网络结构，提高了漏钢预报的准确率。支持向量机（SVM）也被应用于漏钢预报领域。SVM基于统计学习理论，能够较好地解决小样本、非线性和高维数据的分类问题。通过将连铸过程数据映射到高维空间，寻找一个最优分类超平面，将正常状态和漏钢状态的数据分开。某研究利用SVM对结晶器阻力信号进行分析，准确地识别出了漏钢前阻力信号的异常变化，实现了漏钢的有效预报。基于数据驱动的方法具有对复杂系统适应性强、建模相对简单等优点，能够充分利用生产过程中的实际数据。但它也存在一些问题，如对数据的依赖性较强，如果数据质量不高