數字化仿真技術在鋼鐵行業中的應用檢視原始碼

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數字化仿真技術在鋼鐵行業中的應用仿真興起於工業領域，作為必不可少的重要技術，已經被世界上眾多企業廣泛應用到工業的各個領域中，是推動工業技術快速發展的核心技術。數字化仿真技術，從技術角度看，建模和仿真是對伴生體，建模是模型化物理世界的理解，仿真是驗證惡化確認理解的正確性和有效性。仿真是將包含確定性規律和完整機理模型轉化為軟件的方式來模擬物流世界的一種技術。只要模型正確，並擁有了完整的輸入信息和環境數據，就可以基本正確的反映物理世界的特性和參數。項目是通過數字化仿真技術，考慮多因素的負荷預測方法，利用機理模型與數據挖掘技術相結合，通過對工藝過程控制數字模型進行了模擬仿真、學習、繼承、優化，達到冷軋薄板生產工藝全面實現先進控制與工藝過程優化。

一、案例簡介

仿真興起於工業領域，作為必不可少的重要技術，已經被世界上眾多企業廣泛應用到工業的各個領域中，是推動工業技術快速發展的核心技術。數字化仿真技術，從技術角度看，建模和仿真是對伴生體，建模是模型化物理世界的理解，仿真是驗證惡化確認理解的正確性和有效性。仿真是將包含確定性規律和完整機理模型轉化為軟件的方式來模擬物流世界的一種技術。只要模型正確，並擁有了完整的輸入信息和環境數據，就可以基本正確的反映物理世界的特性和參數。

製造場景下，仿真包括產品仿真、製造仿真和生產仿真。

產品仿真：系統仿真、虛擬試驗等

製造仿真：工藝仿真、裝配仿真、數控加工仿真等；

生產仿真：離散製造工廠仿真、流程製造仿真等。

項目是通過數字化仿真技術，考慮多因素的負荷預測方法，利用機理模型與數據挖掘技術相結合，通過對工藝過程控制數字模型進行了模擬仿真、學習、繼承、優化，達到冷軋薄板生產工藝全面實現先進控制與工藝過程優化。

二、案例背景介紹

自上世紀 90 年代以來，我國鋼鐵工業取得了長足的進步，體現在先進工藝裝備的基礎上，鋼鐵企業在整體自動化和信息化建設方面投入了大量的資源，積累了非常多的信息資產。儘管面臨着產能過剩、結構失衡，能源環境等巨大壓力，鋼鐵行業冷軋薄板企業經過大力發展，機械自動化程度得到了很大提高，目前在自動化控制技術、通信技術、信息管理系統等方面取得了顯著進展，大大降低了工人的勞動強度，提高生產效率。目前鋼鐵行業的運行控制方面仍然嚴重依賴運行人員操作經驗，存在巨大的控制優化空間。模型構建一套從運行控制目標決策、執行到效果評價的完整解決方案，考慮多因素的負荷預測方法，利用機理模型與數據挖掘技術相結合，通過對工藝過程控制數字模型進行了模擬仿真、學習、繼承、優化，達到冷軋薄板生產工藝全面實現先進控制與工藝過程優化。

三、案例應用詳情

1、總體應用框架

某鋼鐵企業的四條主要生產線生產過程控制系統均已建立數字化模型，並完成了工藝模擬仿真改造：

（1）酸洗-連軋生產線建立了軋制策略模型、後續計算模型（包括軋制模型、帶鋼平直度與設定模型、帶鋼溫度模型）、自適應模型、軋輥溫度與磨損模型；

（2）罩式退火爐生產線建立了堆垛優化模型、退火工藝溫度控制模型；

（3）連續退火爐生產線建立了帶鋼張力控制模型、退火工藝溫度控制模型；

（4）熱鍍鋅生產線建立了帶鋼張力控制模型、剪切優化模型。

2、關鍵技術應用詳情

（1）在酸軋機組生產線建立了6個數字化模型

mosRsTCM軋制策略：對鋼卷原始數據和目標值、輥徑和粗糙度等軋輥數據、摩擦數據，如潤滑類型和數量、屈服應力曲線、數學模型適應因素、有關軋機中機械和電氣設備的數據、標準軋制指令和各操作員指令、平直度指令等進行預處理並生成軋制指令：每個機架上的壓下量類型、壓下量值，特定的張力、低速時附加張力，規定的帶材溫度或規定的冷卻介質的數量，入口/出口最大速度等。

mosPcTPM TCM後續計算模型：設定值計算，包括基本的軋制模型、帶鋼平直度與設定模型、帶鋼溫度模型。

mosAdTCM自適應模型：模型的自適應和繼承，包括短期自適應和長期繼承。雖然物理模型本身的結果是相當精確的，但在計算的設定點和測量值之間仍有小的偏差。為減小這些偏差，採用了自適應模型，主要優點是它能夠學習軋制物料的化學組成、摩擦係數、過程數據和波動數據，以神經網絡的形式從事件的系統中獲得經驗，並在出現類似情況時，此經驗發生作用。

mosRcTCM換輥和校準模型：換輥和機架校準處理。

mosTwTCM軋輥溫度和磨損模型：軋輥循環運行的熱凸度和軋輥磨損模型。輥溫度和磨損模型計算軋機機架上所有輥的與時間有關的熱輥形狀，即工作輥，中間輥和支承輥。除了熱影響之外，輥外形也受到磨損，也要用輥溫度和磨損模型來計算。磨損主要與軋制的長度和輥接觸的壓力有關。

SOS速度優化模型：速度優化的目的是保證生產高質量產品的條件下，使生產率達到最大，這就要求酸洗線操作的穩定性和可靠性，以及儘可能的使通過軋機的帶鋼穩定而具有最高可能的速度。

（2）在全氫罩式退火爐機組建立了2個模型

退火工藝模型：採用奧地利ENBER技術，按鋼種、規格建立了退火工藝溫度數字模型，生產時直接調用、並按模型實現優化控制。

堆垛優化模型：當鋼卷從三級下發到二級系統之後，利用堆垛優化模型就會按照鋼種、內外徑、重量、厚度以及寬度等參數進行自動組垛，同時自動分配合適的退火程序，進行裝爐和開啟退火程序操作。

（3）連續退火爐機組重點建立了2個模型:

張力模型：數學模型通過帶鋼的鋼種等級、寬度和厚度、延伸率以及靜態調節參數表來計算出帶鋼生產過程中所需的張力預設值。

剪切優化模型：根據產品卷的重量或長度範圍，提供相對應的分卷優化規則，使產品卷重量符合生產要求。

（4）連續鍍鋅機組重點建立張力模型

張力模型：數學模型通過帶鋼的鋼種等級、寬度和厚度、延伸率以及靜態調節參數表來計算出帶鋼生產過程中所需的張力預設值。

四、創新性與優勢

（1）設備智能化：引進先進工藝裝備和自動化檢測設備，酸洗連軋生產線、連續熱鍍鋅生產線、連續退火生產線和精整生產線等。對於傳感器、小型儀器和原有短板設備，利用自主開發的嵌入式系統、數據採集卡和智能網關獲取數據；對於高新設備，則結合設備廠商提供的資料，開發中間件，實現與設備各模塊的數據交互。

（2）統一的大數據平台：利用數據整合處理和數據倉庫等多種大數據技術，結合自身定製的算法、模型，建立全部工藝流程數字化模型，為生產流程數據可視化與工藝優化提供了有力的數據支撐。

五、案例應用效益分析

某鋼鐵企業各生產機組均建立了具有自適應自學習功能數字化模型、進行了模擬仿真、實現了先進的工藝過程優化的控制，在具體生產時可以根據產品不同自主選擇最優的工藝參數參與控制，使產品研製生產周期由原28天，縮短到21天，縮短了25%；生產效率可提升10%；產品不良品率由目前的2%下降到1.5%，同時重點產品質量（汽車板和家電板占比提升40%）可提高一個等級。