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  • 智能“智”造 | 如何提高燒結球團生產抗風險能力
  • 儀器信息網 2020/4/3 8:25:10 加載中...

  • 2020年伊始,新冠疫情的陰霾遲遲不肯散去,它對經濟的影響,正逐漸蔓延開來。鋼鐵行業作為國內最重要的經濟支柱產業之一,人員密集,涉及的物流量大,在新冠肺炎的襲擊下,更是遭受了巨大的經濟損失。

    不論是平時生產還是疫情陰霾下,鋼廠的生產都面臨著諸多波動、諸多風險,如何讓鋼廠日常情況下可以穩定、高質量生產,且在特殊情況下能減少損失,提高企業抗風險能力,是每個企業值得深入研究的課題。

    以下,編者就應用SpectraFLow在線礦石品位智能分析系統加快鋼廠鐵前系統的智能化生產建設做一定的討論。

    首先,我們要明確這一階段的生產中面臨的主要風險:

    一是原料的波動。由于市場原因,鐵礦石價格彈性較大,各廠家所用原料可能來自于世界各個地區,其成分品位,最優配礦配比和條件也有著差異。生鐵成本占鋼鐵生產成本的70%以上甚至更多,鐵前系統的成本控制就是整個鋼廠成本控制的關鍵。如何在保障生產系統穩定的同時降低生產成本也就成為了關鍵。

    第二類風險主要來自于人。人力資源同高爐等設備一樣,都是鋼廠寶貴的資產。在疫情下的非常時期:人員波動,人力資源不能及時到崗,復工率低;復工成本增加以及心里人員壓力巨大,是當前鋼廠面臨的主要問題。同時在平常的正常生產中,人的影響也需要重視。

     在這樣的背景下,優化燒結配礦是保證優質高產的最重要手段之一。各個廠家各工程師,應用不同的配礦模型、考慮礦粉結構、高爐爐渣、水分、價格、高爐需求等等因素,得出最優的配礦方案。然而實際生產中的原料并不是一成不變的,原料的波動造成了配礦結果達不到預期,因此實時對原料成分特性了如指掌,才能揚長避短做到最優。傳統燒結生產中,各企業所用傳統方法主要是先取樣,經過數小時制樣、檢測后,得到結果反饋到中控室,再進行相關調控(如下圖)。



    在這個過程中,暴露出傳統檢測方法中諸多不足:

    1)嚴重的滯后性:一個是取樣周期的滯后,分析結果得到的是一個取樣周期內原料成分平均值,不能及時反應該取樣周期內原料成分的變化,甚至掩蓋了該取樣周期內原料成分的異常變化。工程師根據這樣的數據去調節當下的配料生產,是存在很大偏差的;還有一點,是檢測結果的滯后,從取樣到分析,最快需要兩個小時,一般要3至4小時;因此延誤了工藝參數的針對性調整。這些是傳統測試方法的滯后性造成的問題。

    2)在取樣過程存在抽樣誤差,取樣的量以及頻次影響著樣品的代表性。傳統檢測中的抽樣方法,代表性差,不能代表整體原料,難以反應全部原料成分。同時取樣、制樣的過程都是人工來操作的,在這個過程中,受生產管理、操作習慣、責任心、隨機性等影響,存在一定偏差,受人為的影響的因素非常大。這些不足,極大地制約著生產的穩定性和燒結礦的質量。

    因此,改變傳統檢測方法,應用安全綠色的SpectraFlow在線礦石品位智能分析系統,提高原料和生產過程中物料成分的穩定性,是提高鋼廠應對原料波動風險和人工操作風險的能力,是幫助鋼廠降本增效的一個有效途徑。


    SpectraFlow在線礦石品位智能分析系統以近紅外光作為發射源,安全綠色,可實時檢測傳送帶上物料成分:包括總鐵、水分、碳含量、堿度等,而且可區分磁鐵礦、赤鐵礦、菱鐵礦等不同類型的鐵礦石。它強大的數據庫和超快超密集的檢測頻率,使得實時檢測的結果準確、代表性強。同時,它自帶控制系統,可根據設定和檢測結果,自動調節給料機加料,實現配料過程的的自動化、智能化。極大降低了鋼廠鐵前系統原料方面及人員波動性風險。可想而知SpectraFlow在線礦石品位智能分析系統的應用,可在鋼廠的降本增效和智能化改造中發揮重要的力量!




    SpectraFlow在線礦石品位智能分析系統檢測的準確性和對生產的幫助毋庸置疑。上表為用系統盲測樣品和客戶提供的測試數據之間的對比結果。同時我們獲得部分來自于日本、德國鋼鐵企業應用在線礦石品位智能分析系統的內部資料,篇幅限制,這里分享大家日本JFE鋼廠在一混位置安裝智能分析系統前后,燒結料堿度和燒結礦質量對比圖,如下:



    (安裝系統之前)


    可以看到,即便在日本成熟的鋼廠中,設定堿度值為 2.00 的情況下,實際生產的堿度值 也有著大幅度波動;而所得燒結礦質量(落下強度)也有著很大波動,且質量偏低,普遍低 于 90。

    (安裝系統之后)


    可以看到,經 SpectraFlow 系統的優化后,原料堿度值的波動幅度驟降,緊緊貼合 2。00的目標值!且測試頻次十分高,為原料和參數的實時調節提供了條件。而燒結礦落震強度, 由原先的鮮有達到 90 者,變為大部分產品分落下強度都高于 90!

    且有關數據表明,當高爐原料堿度波動值由 ±0.1 降至 ±0.075 時,高爐增產 1.5%,焦比降低 0.8%,波動值進一步降低至±0.05時,又可增產1%,焦比降低0.5%。因此使用 SpectraFlow 在線礦石品位智能分析系統,提高了堿度穩定率,降低了高爐的焦比,保證高爐的長期順暢運行,對鋼鐵企業來說,能直接給高爐帶來增產效益和結焦效益。

    由此應用全新的 SpectraFlow 在線礦石品位智能分析系統,克服傳統檢測方法的不足。實現智能制造、降本增效的目標,勢在必行!


    SpectraFlow在線礦石品位智能分析系統實時檢測分析物料成分,并自動控制調整相關參數,克服了傳統檢測方法的不足,是實現智能制造、降本增效的有效途徑。他除了可以控制混料堿度之外,它對于監測物料品位、水分。碳、氧化亞鐵等的含量的調控,也起著關鍵的作用(如下圖,ABCDE即為系統的可安裝位置),同時JFE鋼廠中也有在其他位置的安裝實例,本文篇幅所限,暫只為大家呈現一個堿度控制的結果示例。



    同時,借助SpectraFLow在線礦石品位智能分析系統的分析監控方法,還可以減輕檢測人員負擔,大大提高鋼廠的人均效益。同時寶貴的人才也是企業重要資產之一,檢測方法的調整,大大改善了部分員工的工作環境和工作強度,有利于吸引更多人才,留住人才,對鋼鐵人才隊伍建設也有著積極的影響。


    新冠肺炎的出現,使更多企業重視應對外部復雜多變的環境,需要企業加快智能制造的進程,降本增效,提高鋼廠各項抗波動能力。新冠肺炎影響下,企業經歷了寒冬,但這是嚴峻挑戰的同時也是變革的機遇。相信中國鋼鐵行業以及各個行業,都能夠優化生產,堅持發展,對新冠病毒做出最有力的還擊!


    引用文獻:
    [1]劉大偉. 中國鋼鐵產業競爭力分析[J]. 中國經貿, 2016(13).
    [2]趙勇. 邯鋼鐵前系統含鐵物料優化和管理[J]. 河北企業, 2011, 000(006):20-21.
    [3]王海榮. 淺析燒結礦成本[J]. 冶金財會, 2006, 000(010):33.
    [4]郭曉影. 提高燒結礦堿度穩定率的研究[D]. 東北大學 , 2009.
    [5]崔燕子. 基于總和指標法的人力資本投資效益模型構建研究[D]. 2015.


  • [來源:北京歐波同光學技術有限公司]
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