基于大数据的钢铁冶金转炉炼钢工艺参数优化及能耗降低实践

一、引言

转炉炼钢通过向熔融铁水吹氧去除杂质并调整成分，能耗占钢铁生产总能耗的 20%-30% ，工艺参数合理性影响钢水质量、生产效率与能耗。传统转炉炼钢关键参数多由操作工凭经验设定，存在参数匹配性差、调整滞后等问题。随着大数据等技术应用，采集全流程数据构建参数优化模型实现精准调控与能耗协同优化成为可能。研究基于大数据的转炉炼钢工艺参数优化技术对钢铁行业节能降碳、提升竞争力有重要意义。

二、转炉炼钢工艺参数优化的核心需求与大数据技术优势

转炉炼钢工艺复杂，参数优化需满足三大核心需求：一是精准控制钢水质量，将碳含量、温度等终点指标控制在狭窄范围；二是协同优化工艺参数，实现多参数动态匹配；三是双重优化能耗与成本，在保证质量前提下降低消耗、减少吨钢能耗。

相较于传统经验调控，大数据技术优势体现在三方面：一是具备全维度数据整合能力，整合多源数据打破“ 数据孤岛” ；二是拥有深度数据分析能力，挖掘参数间关联规律，识别关键参数；三是具有实时动态优化能力，基于实时数据动态调整参数，避免滞后性。

三、基于大数据的转炉炼钢工艺参数优化实施方案

（一）多源数据采集与预处理

搭建物联网数据采集系统，采集三类核心数据，即基础数据（铁水成分、温度、废钢配比等）、过程数据（供氧流量、压力、枪位高度等，采集频率1 次/秒）、结果数据（终点钢水成分、温度、吨钢氧气消耗量等），同时通过MES 系统采集管理数据，形成完整数据库。

针对采集数据的缺失、异常、冗余问题，采用多步预处理方法，如用线性插值法填补缺失数据，基于 3σ 准则剔除异常数据，用主成分分析（PCA）方法降维处理高维数据。例如对200 余个工艺参数降维，筛选出 20个关键参数用于建模。

（二）大数据优化模型构建

基于随机森林、GBRT 等机器学习算法构建转炉终点碳含量与温度预测模型。以预处理后的原料和过程参数数据为输入，终点碳含量、温度为输出，用近3 年10 万炉生产数据训练，使碳含量预测误差在 0.015% 以内、温度误差在 10^∘C 以内，为工艺参数调整提供预判依据。

以“ 钢水质量达标、能耗最低” 为双目标构建优化模型，用遗传算法对供氧强度、枪位高度、造渣剂加入量等关键参数寻优，在满足质量约束条件下求解最优组合。如针对Q235 钢种，优化得出供氧强度 2.8-3.0m³ /(t⋅min^⋅ )、石灰加入量 45-50kg/t, 、枪位 1.2-1.5m ，降低吨钢氧气消耗 3% -5‰ 。

基于神经网络算法构建吨钢能耗预测模型，分析各工艺参数对能耗影响权重，识别出供氧强度、转炉吹炼时间、电极使用时间等关键能耗因素。通过模型优化参数，如使供氧强度与铁水硅含量动态匹配、缩短吹炼时间，降低电能消耗。

（三）参数动态调控与应用落地

将构建的预测模型与优化模型集成，开发转炉炼钢实时优化决策系统。系统通过实时接收采集的工艺数据，调用模型计算最优参数组合，并通过HMI 界面向操作工推送参数调整建议，或直接与 PLC 控制系统对接，实现参数的自动调整。例如，当模型预测终点碳含量偏高时，自动降低供氧强度 0.2m³/(t⋅min) ，确保终点成分达标。

利用大数据分析历史生产数据，总结不同钢种、不同原料条件下的最优工艺参数组合，形成标准化的工艺参数手册。例如，针对高硅铁水（硅含量 >1.0% ）制定 “ 高供氧强度 + 早造渣” 的工艺方案，针对低硅铁水制定 “ 低供氧强度 + 晚造渣” 的方案，为现场操作提供标准依据。

建立模型迭代优化机制，每积累 1 万炉新的生产数据，便对模型进行重新训练与参数更新，使模型适应原料成分变化、设备状态演变等生产条件的改变，保证优化效果的稳定性。

四、能耗降低实践效果与案例分析

（一）直接能耗显著降低

通过参数优化，吨钢氧气消耗量平均降低 2-3m³ ，造渣剂（石灰、白云石）用量减少 5-8kg/t ，电能消耗降低 2-3kWh/t 同时，吹炼时间缩短 1-2分钟 ξ/Ξ 炉，减少转炉热损失，降低燃料消耗。某钢铁企业应用后，吨钢转炉工序能耗从 62kg 标准煤降至 55kg 标准煤，降幅达 11.3%. 。

（二）间接成本大幅节约

参数优化提高了钢水终点命中率，终点碳、温度双命中率从原来的75% 提升至 92% 以上，减少了补吹次数（补吹率从 15% 降至 3% 以下）。补吹次数的减少不仅降低了氧气与电能消耗，还减少了炉衬侵蚀，延长转炉炉龄 100-150 炉，降低了耐火材料消耗成本。某企业因此年节约耐火材料费用超 800 万元。

（三）生产效率稳步提升

吹炼时间的缩短与终点命中率的提高，使转炉作业率从 85% 提升至90% 以上，年增加钢产量 5-8 万吨。同时，减少了因质量不合格导致的钢水回炉，降低了废品率，进一步提升了生产效率与经济效益。

案例分析：某大型钢铁企业针对 300t 转炉实施大数据参数优化项目，构建了基于梯度提升树的终点预测模型与遗传算法的多目标优化模型，开发了实时优化决策系统。应用半年后，该转炉钢水终点碳、温度双命中率从 72% 提升至 93% ，吨钢氧气消耗从 58m³ 降至 54m³ ，吨钢造渣剂用量从 55kg 降至 49kg ，转炉工序能耗从 65kg 标准煤降至 56kg 标准煤，年节约能源成本超 2000 万元，经济效益显著。

结论

基于大数据的转炉炼钢工艺参数优化，通过全流程数据整合、精准模型构建与动态参数调控，实现了钢水质量与能耗的协同优化，为钢铁企业节能降碳提供了有效路径。当前，该技术仍面临数据安全、模型泛化能力不足等问题。

参考文献

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