摘要：钢铁冶炼过程是工业生产中的关键环节，其质量直接影响到产品的最终性能和应用。在冶炼过程中，由于各种复杂因素的影响，可能会出现质量异常的情况。为了确保产品质量，及时发现并诊断出冶炼过程中的异常至关重要。文章旨在探讨和研究钢铁冶炼过程中的质量异常诊断方法，提出一种基于数据驱动的诊断模型，通过采集冶炼过程中的关键参数，利用机器学习算法对数据进行分析，从而实现对冶炼质量异常的早期预警和准确诊断。
关键词：质量控制；钢铁冶炼；异常诊断
随着科学技术的不断进步，钢铁冶炼行业作为传统重工业的核心组成部分，其技术革新与优化已成为全球工业发展的关键方向。在钢铁冶炼复杂且精密的流程中，质量控制的精确性直接关联到产品最终品质的稳定性，在冶炼过程中任何细微的偏差均可能引发产品性能的不达标，导致不合格品比率上升。生产过程中伴随的能源过度消耗与资源利用效率低下问题，制约了钢铁冶炼技术向更高层次迈进的步伐，削弱了钢铁企业在全球化市场竞争中的优势地位。
质量控制机制通过集成先进的信息技术、大数据分析与人工智能算法，现代钢铁冶炼企业能够实现对生产全过程的实时监控与精准调控，有效预防质量偏差，及时诊断并纠正潜在的生产异常，从而确保钢铁产品质量的持续稳定与优化升级。
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钢铁冶炼过程简析
钢铁是一种铁基合金，主要由铁、碳及其他微量合金元素构成。依据碳含量的不同，钢铁材料可被分类为生铁、熟铁及钢。碳含量超过2%的材料被定义为生铁，碳含量低于0.05%的为熟铁，而碳含量介于0.05%~2%之间的则称为钢［1］。钢铁冶炼是一个复杂的物理化学过程，其核心在于从含铁矿物中提取铁元素，并通过提纯过程尽可能去除杂质，目的在于从含铁矿物中提取铁元素，并将其转化为具有特定化学成分和物理性能的钢铁材料，该过程可划分为炼铁、炼钢、热轧和冷轧四个主要阶段，每个阶段均对最终产品的质量有着决定性影响。
第一，炼铁阶段。在此阶段以铁矿石、焦炭和石灰石为原料，通过氧化还原反应将铁矿石还原成铁。焦炭在高炉中与氧气反应，产生还原性气体，进而将铁矿石中的氧原子移除，形成液态铁和渣。
第二，炼钢阶段。炼钢过程涉及铁水的脱碳、脱氧、加热以及合金化。其核心任务是调整铁水中的化学成分，以满足特定钢种的要求。现代钢铁工业普遍采用连铸法生产钢坯，该工艺包括冶炼和连铸两个关键步骤。在这一过程中，初始温度、过程温度、处理时间、加料时间、加料计量、拉速波动和过热度等因素均会对成品质量产生显著影响。
第三，热轧阶段。其本质是将钢坯置于远超其再结晶温度的条件下进行轧制操作，此过程依赖于旋转轧辊施加的强大压力，以实现对钢坯形态的精准重塑。由于金属在高温热轧状态下展现出的卓越塑性与相对较低的形变阻力特性，热轧不仅大幅降低了金属塑性变形所需的能量消耗，还显著优化了能耗结构，降低了整体加工成本。热轧流程细分为加热、粗轧、精轧至冷却四大紧密衔接的工序，每一环节均要求极为精确地调控板坯的尺寸参数（如长度、宽度、厚度）、热处理条件（包括入炉与出炉温度、在炉时长）、轧制动力学参数（如轧制速度、轧制力、轧制道次）及冷却策略（如卷取温度与冷却模式），以确保最终产品的均一性与高品质。
第四，冷轧阶段。涵盖了酸洗、退火、镀锌及平整等一系列复杂工序，酸洗工序利用特定酸洗溶液的化学作用，有效去除了热轧钢卷表面附着的氧化层，为后续轧制奠定了良好基础；退火处理通过精确控制加热与冷却过程，旨在消除冷轧过程中引入的材料硬化现象与内应力积累，确保钢铁产品达到预设的机械性能标准；镀锌工序则是一项技术密集型操作，它要求将预处理后的冷轧钢板置于特定气氛中加热至适宜温度，随后迅速浸入熔融锌液中，通过精确调控锌液成分、温度、气刀角度、喷射压力及带钢行进速度等参数，以形成均匀、致密的锌层覆盖，同时控制锌花的大小与分布，以满足不同应用场景下的防腐与美观需求；平整工序通过精细的机械调整，确保钢板达到精确的尺寸规格，满足客户对产品形状与精度的严格要求。
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炼钢过程的质量控制异常诊断策略
优化转炉炼钢过程中的全程优化与控制方法，实现辅料和能源消耗的最小化，以及冶炼过程的合理化，以确保在冶炼终点获得符合质量标准的钢水。
2.1炼钢过程控制系统体系结构
在转炉炼钢的复杂工艺流程中控制方法的演进展现了从传统人工经验控制向高度智能化、自动化方向迈进的趋势。当前行业内普遍存在智能化水平参差不齐的现象，这受限于操作人员技术素养与经验积累的差异性，成为制约转炉炼钢技术自动化、智能化转型的关键桎梏。为突破此瓶颈，众多领先的大型钢铁企业采取了一种创新的控制策略——将静态控制与动态控制策略深度融合，全面优化转炉炼钢系统的综合性能［2］。全球范围内的钢铁企业正加速推进技术革新，纷纷引入副枪检测系统及自动化炼钢过程控制系统（L2）模型，如图1所示，构建集硬件支撑与软件算法于一体的自动化炼钢生态体系。动态控制的核心手段是副枪系统，将操作人员从极端高温、恶劣的工作环境中解放出来，极大地改善了作业条件，还通过减少转炉倒炉次数、缩短出钢周期等方式，实现生产效率提升。
自动化炼钢体系通过TCP/IP协议实现了过程控制系统（L2）与基础自动化系统（L1）的无缝对接，同时与生产管理系统（L3）保持硬件通讯与软件接口的全面兼容，确保了信息流在各层级间的畅通无阻。在此框架下模型计算模块能够实时、准确地将计算值传递至可编程逻辑控制器（PLC），以捕捉炼钢现场的每一个细微变化，确保系统运行的精准性与时效性。而Oracle数据库的引入为海量炼钢数据的存储与管理提供了强有力的支持，有效降低了人工经验判断所带来的误差，大幅提升了控制的精确性与生产效率，最终实现了生产成本的合理控制与有效降低。
2.2过程跟踪模块
过程跟踪模块作为钢铁冶炼质量异常诊断过程控制系统的关键组成部分，承担着监控和调度的重要职责。该模块在服务器后台持续运行，负责实时监测生产数据的一致性和系统潜在故障的诊断。如图2所示，过程跟踪模块通过深入分析转炉炼钢的生产过程数据，基于不同的生产阶段触发相应的事件信号，实现对任务调度的直接控制，并激活其他功能模块的协同工作。此外，过程跟踪模块还负责追踪记录钢水在转炉中的状态变化，监控冶炼过程中原料的添加和氧气消耗情况。所有收集到的数据信息被实时存储于Redis数据库中，确保数据的可追溯性和分析的准确性。该模块生成的事件信号涵盖转炉炼钢的多个关键操作，包括兑铁、加入废钢、使用各类造渣剂、开启和停止吹炼过程、出钢的起始以及溅渣护炉的启动等环节。
2.3模型计算模块
在钢铁冶炼工艺的流程控制体系中模型计算模块复杂而精细的架构由一系列高度专业化的子模型紧密编织而成，具体包括转炉静态模型、转炉动态模型、合金优化模型以及溅渣护炉保护模型等，如图3所示。这些子模型之间通过精密的协同机制运作，确保转炉炼钢过程精准无误的控制网络。在转炉炼钢过程控制系统融合了静态模型预测与动态模型调整的创新控制策略，静态与动态模型之间的无缝切换与高效协同影响着系统对于碳含量与温度控制的双重命中率。转炉静态模型核心职责在于精准模拟转炉吹炼期间错综复杂的氧化还原反应过程。当生产管理系统下达具体生产计划后，转炉静态模型即刻启动其强大的分析能力，依据钢种的具体要求、铁水的重量与初始温度等关键参数，在兑铁操作之前便由二级计算机精确计算出整个吹炼周期中所需的氧枪操作高度、熔剂添加量、氧气吹入量等一系列至关重要的静态控制参数。
转炉静态模型还承担着制定吹炼操作知识库，以应对并优化各种复杂多变的工况条件。通过综合考虑铁水成分、温度、量值、废钢添加量以及炉底状况等多重因素，模型能够灵活调整并生成一套适应性强、针对性高的吹炼操作指导方案，为操作人员提供了强有力的决策支持确保了转炉炼钢过程的稳定性与高效性。
2.4动态模型的应用
在钢铁冶炼过程中，当实际吹氧量达到预定总量的80%时，启动副枪检测系统以分析钢水成分。此阶段，需评估钢水的实时温度和碳含量是否符合出钢的预设标准。若测量结果满足转炉终点碳温预测模型的目标值，则向可编程逻辑控制器（PLC）发送提枪停吹指令［3］。若测量结果未能满足预设标准，则转炉炼钢动态模型则需要激活精准计算出为达成既定温度与成分目标所需的具体冷却剂量及额外补充吹氧量。转炉动态模型的核心通过细致入微的计算，精确界定副吹氧量的最优值将碳元素氧化至预定水平，同时在升温阶段精心考量冷却剂的适时加入量以确保在吹炼终止之际，碳含量与温度能够同步且精确地达到既定目标［4］。在完成冶炼阶段后期的动态吹炼控制任务后，转炉动态模型借助副枪检测系统（TSC）所获取的实时数据与预设的终点控制目标进行比对分析，进而对吹炼后期的各项关键工艺参数实施精细调整，包括耗氧量的微调与冷却剂加入量的优化，以此实现吹炼终点的极致精准控制。
在TSC检测数据支撑下，二级计算机系统对动态模型进行深层次的解析与数据校准，进一步强化炼钢流程的自动化控制水平，确保最终生产目标的圆满达成。利用TSC方法对不同规模训练集和报警条件进行优化分析，通过比较各方案与理想解和负理想解的距离，选择最优方案［5］。在异常检测领域，该方法可用于优化检测参数，以提高异常识别的准确性和效率。通过对这些关键因素的加强监控，可以更有效地预防和控制异常的发生。采用灰色模型对异常发生的概率（CV）进行预测。模型通过参数优化、故障诊断和异常预警三个层面，构建了一个系统的异常诊断框架。该模型不仅提高了异常检测的准确性，而且通过预测和预警机制，增强了对生产过程中潜在风险的预防能力，进而提升工业生产的可靠性和安全性。
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结语
本系统的实施旨在实现转炉炼钢无人干预的自动化过程，降低人工干预的失误，优化数据获取选择流程，显著提高工作效率。同时，通过动态调整和优化异常控制策略，提高碳温双命中率，改善产品质量，满足生产需求。通过精确的模型计算和实时数据监控，确保了炼钢过程的稳定性和可靠性，为企业可持续发展提供了强有力的技术支撑。
参考文献
［1］郭贺松.带钢热连轧板厚板形质量监控与异常信息传递路径辨识［D］.秦皇岛：燕山大学，2023.
［2］王宁，王一涵，李盼盼，等.基于SMOTE-1DCNN的复杂制造过程质量异常诊断［J］.统计与决策，2023，39（14）：183-188.
［3］刘金俊.钢铁冶炼过程质量异常诊断方法的研究与实现［D］.北京：北京邮电大学，2017.
［4］孙杰，陈树宗，王云龙，等.冷连轧关键质量指标与轧制稳定性智能优化控制技术［J］.钢铁研究学报，2022，34（12）：1387-1397.
［5］王磊.大数据技术在钢铁铸坯生产质量控制中的应用研究［J］.中国计量，2024（4）：117-120.
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