连铸二冷水热传输及人工智能优化模型与控制

王春燕

摘 要：钢铁生产是冶金工业这一国民经济支柱产业的重要组成部分，连铸工艺关键工艺之一，有效提高连铸坯产量和质量是提升炼钢厂生产能力的重要方法，也是钢铁研究领域的热门课题，铸坯产品的质量取决于铸坯凝固的过程控制，二冷水的控制直接决定了连铸生产的产量以及铸坯质量的好坏，本文探讨了连铸二冷水热传输及人工智能优化模型与控制的相关问题。

关键词：连铸二冷水热传输；人工智能优化；模型与控制

1 连铸及二冷水热传输技术介绍

我国是世界上较早开发及应用连铸技术的国家之一，连续铸造工艺是指连续地将液态金属浇注成特定形状的铸坯件的加工工艺，20实际60年代连铸技术被广泛应用于在钢铁工业中[1]。对比传统的模铸技术，连铸技术大幅简化了加工工艺流程，提高了铸坯的生产效率和质量水平，能耗和成本也明显降低，因此在钢铁加工行业中具有重要地位。冶金铸坯的冷却凝固过程基本是在二次冷却区中进行的，铸坯件的冷却过程质量管控与铸坯质量的好坏直接相关，因此二次冷却相关的研究备受关注。二冷配水动态控制建立在热传输模型基础之上存在着模型计算量大、占时长、实时性差、精度不高的缺陷，因此，人工智能化模型与控制是二冷控制的发展趋势。

2 二冷水热传输核心技术

对于板坯连铸机来说，二次冷却的控制直接关系到铸坯的冷却凝固时间和拉坯速度，决定着连铸机的生产能力，同时还影响着铸坯质量，铸坯过程中冷却水控制与铸坯表面温度控制是核心。在连铸过程中如果各环节的冷却水的水量大小分配不科学：过多或过少，都会直接影响到铸坯的表面温度，如果不能实现表面温度的稳定控制，铸坯质量也就无从保障，甚至会产出残次品，报废品。因此，连铸技术中，对冷却水的精确控制是非常关键的，关系到能否高效率地生产出质量上乘的铸坯，能否满足加工要求。连铸技术铸坯的加工过程从物理学角度而言，其实质是热量的传导与输送，即将液态的钢转化成目标形状的固体形式的钢，包括铸坯温度冷却到液相线再到固相线温度再到特定温度过程中的热量传输。保证铸坯质量，关键在于铸坯表面温度的控制，二冷区冷却根据钢种、钢的高温脆性曲线来决定，主要包括铸坯表面温度回升、冷却速度等限制：铸坯表面的再加热会产生张应力，表面温度回升超过100摄氏度时会在铸坯的内部形成裂纹，铸坯温度冷却过快同样也会使铸坯产生张应力，这种应力会致使原有的裂纹继续扩大，也极有可能在铸坯件上增加新的裂纹。在相同的钢种以用相同的浇铸工艺基础上，连铸二冷技术的主要目的是在铸坯过程中控制冷却水的最佳使用量以及在拉坯方向中的最佳分布，通过对冷却水与实际操作过程的合理掌控，以及掌握冷却过程中铸坯件的实时温度，进而实现水量的自动调节，完成动态配水控制，达成稳定控制铸坯表面温度，避免出现温差过大的目的，从而确保生产加工过程的稳定性、可控性，生产出满足客户质量需求的好产品。

3 连铸二冷配水控制技术的发展过程

连铸二冷水动态控制一直是连铸研究领域的热点，从最开始的简单静态控制方式逐渐进步成现今的动态控制方法：即主动根据变化的工艺条件，自动智能准确地调整冷却水量及温度的控制。在连铸技术发展的历程中，典型方法有如下四种，手工控制法：由操作员根据仪表显示的参数及个人工作经验手动调节二冷水量，缺陷：原始简单精度差；滑道控制法：首先研究出连铸加工过程中铸坯的加工速度和所需冷却水之间的关系，其次，将这种关系编写成固定的程序，最后在程序控制器中进行存储与运算，通过存储器自动根据加工速度的变化自动进行冷却水量的调节，这种方法的不足点是，由于实际速度与事先编写的程序并非时时同步，有时会出现滞后现象，因此铸坯表面的实际温度会有较大的波动性；温度反馈控制法：事先在固定位置放置温度传感器，通过计算机来采集传感器的温度数值，然后由计算机对实际温度与事先设定的最佳温度进行比较，根据结果来进行冷却水量的调节。这是一种以实测数据作为控制参数的方法，受限于恶劣的加工环境，测温精度较差；数学模型控制法：由于铸坯表面温度反映了铸坯的热过程，且相比铸坯内部测温要更易实现，以数学计算为基础，使用数学模型，通过利用热传输方程得出铸坯表面温度与冷却水量的关系，并与理想表面温度控制曲线进行实时比较，实现对控制参数的修正，这种模式目前应用广泛，数学模型的正确与否对二冷水的控制效果有至关重要的影响。

4 连铸二冷水热传输中人工智能模型的应用

随着连铸二冷理论模型的完善和发展，在连铸坯温度数学模型及仿真与智能优化的基础上提出了连铸二次冷却动态控制方法，不再使用传统的直接测量铸坯表面温度的方法，而是建立起科学的铸坯冷却凝固的传热数学模型，将最佳表面温度作为模型的约束条件，采用新兴的计算机仿真技术，使用编程技术实现连铸二冷水热传输控制系统的智能效果。人工智能模拟法中基于神经网络设计的专家系统在获取知识的速度与效果上以及并行推理、联想推理的能力、学习的适应性以及容错能力方面均展现出了卓越性，使其在智能研究中占有不可取代的一席之地，将传统的连铸二冷控制系统中的模式识别方法和人工神经网络方法相结合，建立基于神经网络的连铸二冷配水专家系统是目前的重要研究方向之一，神经网络专家系统如果和神经网络控制器相结合，可直接作为控制模型使用，对于模式识别和人工神经网络模型，需在生产中不断地积累样本，补充进知识库中，提高模型精度。

5 结束语

连铸技术是目前冶金领域中最活跃的一个分支，传统的连铸工艺中其控制系统具有简单分散的特点，受限于客观技术，无法实现系统控制效果的最佳化，计算机技术日新月异的发展在冶金行业的应用，尤其是在连铸技术中的使用实现了二冷水热传输过程中温度控制、应力控制等各过程的综合协调，系统的整体性能得到大幅提高。随着近年来科学家在人工智能领域的深入化研究，社会各界的广泛重视以及人工智能逐渐在控制系统及仿真系统中得到应用，将会有更多新思想和新方法在连铸二冷水热传输控制中得以应用。

参考文献：

[1]徐荣军.连铸二冷水热传输及人工智能优化模型与控制[D].中国科学院上海冶金研究所，2000.

[2]郑鹏.连铸二冷过程建模及配水的智能优化研究[D].东北大学，2005.