基于模型與算法的加熱爐節能應用與實踐

 

匯報內容

 

一．需求分析及建設目標

 

二．優化策略及系統架構

三．關鍵應用場景

 

四．實施規劃及項目價值

 

業務現狀

 

針對不同理化指標和尺寸的鋼坯，進行不同的加熱工藝參數控制，如氣量、風量、

風壓、爐膛溫度、出口溫度、爐膛壓力等；

 

分段加熱，由低溫爐區向高溫爐區大約六個階段進行加熱；

 

每爐區有一溫度探測點，各爐區依據工藝要求有不同數量的燃料及空氣投入裝置；

 

通過多年經驗積累制訂不同材料的加熱參數，但仍有新牌號材料需進行工藝規劃；

 

靠熟練操作工經驗工藝調度，工藝調度不是很頻繁，訂單批量大小不固定，工單小

 

發和投入產出數量、質檢信息手工輸入，中控室可以查詢。

 

業務現狀

 

窯爐大約九年修了一次。。

 

按批次連續進行坯料加熱的投入和產出，出爐后進行入加工工序；

 

加工的首工序沖孔對坯料溫度有具體要求， 溫度合適方能上機作業；

 

加熱情況對產品質量的影響在后工序如軋制、定徑、矯直、冷卻階段得以反饋；

 

客戶在環形爐的熱工節能方面已達到了行業領先水平，但仍將持續改進。

 

需求分析

 

企業對成本挖潛提出了更高的需求，環形爐做為最久的工藝裝備、耗能裝備是本次節

 

能降耗及產品工藝質量提升的重點；

 

對坯料的環形爐加熱工藝參數進行持續優化和快速規劃，從經驗參數逐漸到精準參數

 

的轉化；

 

對坯料的環形爐加熱作業實現精益控制，從經驗的開放式控制到精準的閉環式控制；

 

通過合理的工藝優化及工藝控制，在降低能耗及排放的同時。提升加熱工藝作業效率，

 

并基于前工序的工藝質量優化， 提升后面加工工序的流轉效率和加工質量；

 

項目建設目標

實現生產效率提升；

 

在對工藝及質量指標體系的定義的基礎上， 通過與生產自動化系統及制造管理系統 的融 合，實時獲取生產過程中的生產、工藝、質量、設備、能源等相關數據和指標，以對生

產運營過程進行精準的測量、精準的評價， 通過這種數字化手段，將個人生產作業經驗

 

轉變成企業知識，并以此指導優化調度過程，提高生產效率。

生產效率提升關鍵詞：

 

生產時間、準備時間、加熱時間、換裝時間、搶修時間等等。

 

項目建設目標實施關鍵

實現能耗降低；

 

在儀表、閥門、和自動化的基礎上， 通過對生產數據與理論計算數據的對標和智能 分析，發現燃燒控制的最優路徑，完善燃燒控制標準并持續優化，持續改善節能降

耗的目標；

 

能耗降低的關鍵詞：

 

空燃比、天然氣流量、空氣流量、電量、加熱時間、閥門執行機構精準度、氧含量、

爐溫等等。

 

項目建設目標實現路徑

 

提高燒爐自動化水平；

 

實現環形加熱爐自動燒爐，提高自動化水平， 降低操作人員的勞動強度，提高加熱質量。

燒爐空燃比動態優化與節能降耗：

 

實現爐溫自動控制以及空燃比動態優化，提升燃氣燃燒效率，減低加熱爐噸鋼能耗和氧

 

化燒損，實現節能降耗。

 

提升生產效率

 

優化生產調度和設備管理水平，減少等待和準備時間，減少搶修時間。

 

解決的問題

 

匯報內容

 

一．需求分析及建設目標

 

二．優化策略及系統架構

 

三．關鍵應用場景

 

四．實施規劃及項目價值

 

優化策略

 

通過環形爐熱工智能模型的建設，建立加熱爐加熱工藝過程與不同鋼坯的對照關系， 依據

后續工藝生產進度，依托模型自動調整加熱的溫度與步進的速度；

通過對DCS系統的燃燒自動化，對進風量、進氣量等熱工動態控制模型的建立，實現對面

向工藝目標的熱工作業的智能控制， 從而達到穩產、高產、節能降耗的目標。

 

系統總體架構

工藝智能優化架構

匯報內容

一．需求分析及建設目標

二．優化策略及系統架構

 

三．關鍵應用場景

 

四．實施規劃及項目價值

 

工藝智能優化

智能化管理（AI）—工藝智能優化目標

實現對常規牌號及規格坯料加熱溫控參數標準的智能優化，從而替代人

工經驗、穩定質量指標、提升收率；

 

實現對個性產品生產的溫控參數的智能推薦。輔助實現快速工藝設計、

快速訂單響應。

 

智能化管理（AI）—工藝智能優化目標

 

通過數字化系統的建立，對熱工作業工藝標準進行優化，把加熱爐的作業數據數字 化，從而把操作工的操作經驗轉變成企業的知識，再通過對這些知識大數據（工藝 質量大數據）建模分析，實現由系統動態地智能推薦不同坯料不同工況下的優化的 加熱工藝參數，從而建立優化的加熱作業的工藝標準，并通過DCS集成將該標準下

發到DCS操作上位去執行；

 

智能化管理（AI）—工藝智能優化機理

智能化管理（AI）—工藝智能優化技術路線

智能化管理（AI）—工藝智能優化技術路線

智能化管理（AI）—基于智能模型的工藝優化

 

利用平臺建立反應溫度、成品質量之間的關聯關系及算法模型， 并進行模型的 訓練；

 

通過模型對存量或增量的工藝質量大數據進行分析，從而自動規劃不同牌號、 不同配方，不同原料質量指標、不同產品質量指標下的優化工藝標準推薦，如 形成動態的聚合反應的標準溫控曲線，以對聚合反應進行作業指導，從而保障

工藝的匹配、質量的穩定、收率的提高、能耗的減低；

 

如果實現了閉環的自動化改造，則對優化的溫控參數進行下發。

工藝智能控制

 

自動控制關鍵參數

輸入數據： 溫度信號（爐膛溫度等） 、流量信號（總管空氣、天然氣流量，各段 空氣、天然氣流量等）壓力信號（總管空氣、天然氣壓力、爐膛壓力等）閥位信 號（空氣天然氣各閥閥位、鼓風機、引風機、助燃風機閥位信號等）， 其他（出

鋼胚溫度、氧含量檢測等） 。

 

輸出數據： 天然氣調節閥總管動作量、天然氣調節閥支管動作量、空氣調節閥總 管動作量、空氣調節閥支管動作量、風機（鼓風、引風、助燃風機）動作量、助

燃風機閥門動作量（如有）等。

 

自動控制改造升級原則

盡量利用現有的設施與設備，減少改造投資；

 

對滿足生產要求的功能予以保留，對缺少的自動功能進行補充完善，盡量保

持原來的操作習慣；

 

改造過程盡量減少對生產的影響，調試過程盡可能少影響生產，盡可能少干

擾現場。

 

可隨時切換到現有操作狀態。

爐溫控制畫面截圖

自動化優化主要功能

爐膛燃燒控制的優化，主要通過判斷不同參數和燒爐情況，不斷優化空燃比， 實現燒

爐過程全自動優化控制。

流量優化控制： 針對空氣和天然氣調節過程的外部干擾因素，改善過程特性， 提高執行 過程的控制質量；

空燃比優化控制： 模糊控制模型依據工況判斷溫度變化、閥門操作等信息，實現空燃比 快速尋優；

燃燒控制決策： 通過分析爐膛溫度、生產節奏、空氣天然氣流量和壓力等信息，實現各 段爐膛溫度的優化控制；

自學習模型： 依據爐膛工況，實現控制算法內關鍵變量的自學習計算和修正， 提高控制 精度。

 

爐溫控制系統總體架構

爐溫控制策略

根據企業管理目標及工藝控制要求， 對生產爐溫控制關鍵指標進行梳理定義。

交叉控制策略： 為了讓空燃比控制更加精細， 依據溫度偏差自動調整雙交叉限幅，有效控制動 態空燃比，溫度偏差較大的時候減弱或取消限幅功能，提高控制系統的響應速度，將這個情況

下的參數設置修改為單交叉限幅控制， 即升溫先加風，減溫先降天然氣；

模糊+PID溫度控制器： 在溫度偏差大于閾值時，采用速度更快模糊控制策略進行快速調節，

在較小溫度偏差時采用PID進行精細調節；

前饋優化： 當生產節奏和產品發生變化，胚料所需吸收的熱量也發生變化，必然使天氣燃氣消

耗量也發生變化，需要依據生產節奏， 依據前饋優化計算， 即時增減流量，實現更及時控制。

 

爐溫自動化控制關鍵技術

 

空燃比自動優化： 依據熱效率及熱損失與過剩空氣系數關系曲線結合自尋優 函數，在工況變化時自動找到新的空燃比，使燃料充分燃燒，爐內氧含量降

到最優，提高燃燒效率，降低天然氣的消耗量。

 

自學習算法： 在燃燒的過程中，自動學習加熱爐各檢測變量的特征，建立知 識庫。在工況變化時，調節閥反饋不是非常精準的情況下，通過判斷不同參 數變化和燒爐的情況，推理專家修正策略，修正燃燒控制中的關鍵參數，隨

時保持最佳燃燒狀態。

 

匯報內容

 

一．需求分析及建設目標

二．優化策略及系統架構

三．關鍵應用場景

四．實施規劃及項目價值

 

項目實施周期規劃

 

第一階段：基礎自動化及數據采集改造： 1個月；

實現燒爐自動化所必需的現場調研、設計、采購、編程調試等工作。

 

第二階段：工藝智能優化階段 ： 3個月； 建立智能優化模型，進行工藝目標的智能優化；

 

第三階段：工藝智能控制階段 ： 1個月。 建立智能控制模型，實現工藝作業的智能控制

 

智能優化項目指標考核

 

考核時間： 本系統穩定投運30天后，啟動考核驗收，統計考核數據；

 

模型有效率： 在涂層工藝階段的模型有效率 =取得正向效果的生產批次數/使用模型優化 參數生產的總批次數；

正向效果： 指采用模型優化的工藝參數生產后獲得的質量合格率的穩定或提升、 目標質

量指標的適度可控。

 

工藝規劃效率： 新產品坯料加熱工藝參數的規劃效率 。

 

智能控制項目指標考核

 

考核時間： 本系統穩定投運7天后，啟動考核驗收，統計考核數據；

 

自動化投用率：安裝調試完成后，連續實驗7天， 符合基礎條件時，系統各回路自動投 入運行，通過記錄各回路人工干預次數（非實施方設備或軟件原因）， 時間加權后判斷 自動化投用率是否大于95%；

 

節能降耗： 系統投用后，加熱爐天然氣消耗節約率不低于5%； 在保持工況不變的前提 下，抽取系統使用前后正常生產的一段時間的班組平均數據進行比較， 統計天然氣單耗 數據（選擇2~3種產量較大的規格，加熱工藝， 產量等工況類似，異常班組生產數據需 剔除）。

 

項目經濟指標預估

 

直接經濟效益：

節省天然氣效益 =年加熱鋼坯產量 x 噸鋼天然氣耗量 x 5% x 天然氣單價；

 

間接經濟效益：

減少人為干預：減少因為個人能力造成的不良干擾，穩定加熱質量和產品品質，提高成

材率；

提高自動化程度：減輕現場勞動強度和人工因素， 減少加熱爐操作的生產管理問題。

促進企業技能環保和低碳經濟：通過空燃比的動態優化， 天然氣燃燒充分，減少一氧化

碳和二氧化碳的排放總量。

 

項目實施案例：山西呂梁建龍加熱爐智能燒鋼系統

Thankyou.