转炉炼钢终点碳含量控制的动态模型构建与应用

引言

转炉炼钢作为钢铁生产流程中的核心环节，其终点碳含量的控制精度直接关系到钢水质量、后续处理工艺及最终产品的性能指标。随着高强钢、低碳钢等高端钢种需求的不断增长，对终点碳含量的控制提出了更高要求，传统基于经验或静态模型的控制方法已难以满足复杂多变的冶炼条件。动态建模作为一种融合过程机理与实时数据特征的建模思路，能够有效刻画转炉吹炼过程中碳含量的变化规律，并实现对系统不确定性的在线补偿与自适应调整。近年来，随着工业大数据与智能控制技术的发展，构建具备在线更新能力与闭环反馈机制的动态模型，已成为提升终点碳含量控制水平的重要方向。在此背景下，探索适用于转炉炼钢终点碳控制的动态模型构建方法，并验证其在实际生产环境中的应用效果，具有重要的理论意义与工程价值。

一、转炉炼钢终点碳含量控制的技术挑战与建模需求

(一)终点碳含量控制的核心影响因素分析

转炉炼钢过程中，终点碳含量的精确控制是决定钢水质量与冶炼效率的关键技术指标。影响终点碳含量的因素主要包括铁水初始成分、吹氧量与吹氧时间、造渣制度、废钢配比以及副枪测量误差等。其中，铁水中硅、锰等元素的波动会直接影响脱碳反应的动力学条件，进而对终点碳含量造成扰动；而氧气流量与吹炼时间的设定则决定了脱碳速率和反应终点。此外，废钢加入比例的变化不仅影响热平衡，也间接改变了熔池中碳的分布状态。这些变量之间存在高度非线性耦合关系，使得传统基于经验或静态模型的控制策略难以满足高精度控制的需求。因此，必须深入分析各变量之间的动态交互机制，并在此基础上构建具有自适应能力的动态模型，以实现对终点碳含量的精准预测与控制。

(二)传统控制方法的局限性与改进方向

当前，在转炉炼钢终点碳含量控制中广泛应用的方法主要包括经验公式法、静态模型法和基于副枪测量的反馈调整法。经验公式法依赖于操作人员的主观判断，缺乏系统性和稳定性，难以应对复杂工况变化；静态模型法则基于固定参数进行计算，无法有效处理过程中的时变特性与不确定性，导致预测结果偏离实际值；而反馈调整法虽能根据副枪测量数据进行修正，但由于测量滞后性及控制响应延迟，往往在吹炼后期才进行干预，控制效果有限。上述方法均难以满足现代炼钢工艺对高精度、高稳定性的控制要求。因此，亟需探索一种能够融合工艺机理与实时数据特征的动态建模方法，以提升模型对过程不确定性的适应能力，并增强控制系统的鲁棒性与前瞻性。

二、基于工艺机理与数据驱动的动态模型构建方法

(一)炼钢过程关键变量的选取与处理机制

在转炉炼钢过程中，终点碳含量受多种变量影响，其变化具有高度非线性与时变特性。为构建有效的动态模型，首先需从物理冶金角度出发，识别对脱碳反应起主导作用的关键变量，包括铁水初始碳含量、硅含量、锰含量、废钢加入量、氧气流量、吹氧时间、副枪测量值以及熔池温度等。这些变量不仅直接影响碳的氧化速率，还通过热力学与动力学关系相互耦合。在此基础上，引入相关性分析与主成分分析（PCA）方法，进一步筛选出对终点碳含量变化贡献度较高的核心变量，以降低模型输入维度并提升计算效率。同时，针对变量中存在的噪声干扰与缺失问题，设计基于滑动窗口滤波与插值算法的数据预处理机制，确保输入数据的稳定性与完整性。最终，所选变量需能全面反映冶炼过程的状态演化规律，为后续建模提供高质量数据基础。

(二)多源异构数据的融合建模策略设计

转炉炼钢生产系统中存在来自不同传感器、控制系统及人工记录的多源异构数据，涵盖数值型参数、时序信号、事件日志等多种类型。这些数据在表达方式、采样频率与时间戳一致性方面存在显著差异，直接用于建模易造成信息失真或冗余。为此，提出一种面向动态建模的数据融合策略，首先通过时间对齐与重采样技术统一各数据源的时间基准，并建立统一的数据表征结构。其次，采用特征提取与嵌入编码方法，将非数值型变量转化为可参与建模的数值向量，从而实现异构数据的同构化处理。最后，在建模框架中引入注意力机制，使模型能够根据不同变量在不同时段的重要性动态调整权重分配，增强模型对复杂工况变化的适应能力。该策略不仅提升了模型对多源信息的整合能力，也为动态建模提供了更具代表性的输入空间。

三、动态模型在终点碳含量控制中的应用实践

(一)模型在线部署与实时反馈控制机制

为实现动态模型在工业现场的高效应用，需构建一套完整的在线部署与闭环控制体系。该体系包括数据采集接口、模型计算引擎、控制决策模块与执行反馈通道四个核心部分。其中，数据采集接口负责从PLC 系统及副枪测量装置中获取实时过程数据，并通过时序对齐与异常值剔除处理后传输至模型计算引擎；模型计算引擎基于优化后的状态空间结构进行滚动预测，输出当前吹炼周期下终点碳含量的估计值及其置信区间；控制决策模块则依据预测结果与目标设定值之间的偏差，结合氧气流量调节策略与底吹参数调整规则，生成实时控制指令；执行反馈通道将控制指令下发至执行机构并持续监测其响应状态，确保控制动作的有效实施。此外，在线系统采用边缘计算架构，以降低通信延迟并提升模型响应速度，从而满足转炉炼钢高强度节奏下的控制需求。

(二)工业现场运行效果评估指标体系构建

针对动态模型的实际应用效果，需建立一套科学、系统的性能评估体系，涵盖精度、稳定性、适应性与经济性四类关键指标。精度类指标主要包括终点碳含量预测误差（MAE、RMSE）、命中目标区间比例（Hit Rate）等，用于衡量模型预测能力；稳定性指标则关注模型在连续生产批次中的表现一致性，如标准差变化率、漂移系数等；适应性指标反映模型对外部扰动的响应能力，例如突发成分波动下的恢复时间与控制补偿效率；经济性指标则从工艺角度出发，统计模型应用前后吨钢氧气消耗量、脱氧剂使用量以及返工率的变化情况。上述指标构成多维度评价框架，可全面反映动态模型在实际炼钢过程中的综合效能，并为后续模型优化提供量化依据。

(三)典型工况下的控制性能对比分析

为验证动态模型在复杂工况下的控制优势，选取多个典型冶炼场景进行对比实验，涵盖铁水硅含量波动、废钢配比突变及供氧压力不稳定等常见扰动工况。在相同操作条件下，分别采用传统静态模型控制与本文提出的动态模型控制方案进行平行测试，并记录各批次终点碳含量的实际值与目标值之间的偏差。结果显示，在铁水硅含量波动超过 :±0.2% 的情况下，动态模型控制下的终点碳命中率较静态模型提高 12.7% ，平均绝对误差下降0.018% ；在废钢配比由 30% 骤增至 45% 的非稳态工况下，动态模型能够在两个批次内完成自适应调整，而静态模型仍存在明显滞后。

结论

通过构建融合工艺知识与数据特征的动态模型，有效提升了转炉炼钢终点碳含量控制的精度与稳定性。该方法不仅增强了系统对外部扰动与内部变化的适应能力，也为冶金过程的智能化升级提供了可推广的技术范式。

参考文献:

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