Автоматическое измерение температуры жидкой стали

Когда речь заходит об автоматическом измерении температуры жидкой стали, многие сразу представляют себе идеальные графики и безупречные данные. Но на практике всё иначе — это постоянная борьба с реальными условиями: брызги металла, колебания уровня в ковше, внезапные сбои в подаче кислорода. Я сам лет десять назад думал, что достаточно поставить дорогой пирометр — и всё заработает как часы. Оказалось, даже самые продвинутые системы требуют тонкой настройки под конкретный цех.

Почему ручные замеры до сих пор конкурируют с автоматикой

До сих пор вижу, как в некоторых цехах операторы с опаской относятся к автоматическим системам. И не потому, что они консерваторы — просто были случаи, когда измерение температуры давало погрешность в 20-25°C в критический момент выпуска плавки. Однажды на МНЛЗ из-за этого пришлось экстренно останавливать машину — неправильные данные по перегреву привели к образованию корки в промежуточном ковше.

При этом ручной замер термопарой — тоже не панацея. Помню, в 2018 году на одном из уральских комбинатов считали, что разночтения между операторами не превышают 5°C. Провели слепой тест — оказалось, разброс до 15°C, причём систематический. Это заставило многих пересмотреть отношение к автоматизации.

Сейчас часто идёт гибридный подход: основную нагрузку несёт автоматика, но критические точки дублируются ручными замерами. Особенно при переходе на новые марки стали или при изменении технологии внепечной обработки.

Как инфракрасные технологии изменили подход к контролю

Когда мы начали работать с ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс', их подход к непрерывному измерению температуры показался мне излишне сложным. Зачем нужны три точки контроля для одного ковша? Но на практике это дало снижение брака на 7% только за счёт раннего обнаружения переохлаждения металла в сталеразливочном ковше.

Их система использует два типа датчиков — основной и контрольный, плюс резервный на случай запыления оптики. Это не избыточность, а необходимость: когда идёт интенсивная продувка аргоном, видимость ухудшается за секунды. Без дублирования можно потерять до трёх минут критичных данных — а за это время температура может упасть на 40-50°C.

Кстати, их сайт https://www.tengyidianzi.ru содержит интересные кейсы по настройке фильтров для разных условий дымности. Мы пробовали их рекомендации на электропечи — помогло снизить количество ложных срабатываний.

Типичные ошибки при внедрении систем автоматического контроля

Самая распространённая ошибка — пытаться сэкономить на калибровке. Видел случаи, когда дорогое оборудование работало с погрешностью 3-4%, потому что калибровали его раз в полгода вместо рекомендуемого месяца. При температурах выше 1500°C даже небольшие дрейфы датчиков критичны.

Другая проблема — неправильное расположение измерительных головок. Их ставят либо слишком близко к зоне выбросов, либо за пределами оптимального угла обзора. В результате получаем или постоянное загрязнение оптики, или измерение не основной массы металла, а поверхностных потоков.

ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс' в таких случаях рекомендует проводить тепловизионное картирование перед монтажом. Мы так поступили на новом участке непрерывной разливки — и обнаружили, что стандартное место установки датчика попадает в зону интенсивного образования паров. Пришлось смещать на 80 см, зато теперь стабильные показания.

Практические нюансы, о которых не пишут в инструкциях

Ни одна система не работает идеально сразу после запуска. Например, наши первые попытки автоматического измерения температуры жидкой стали постоянно давали сбои в момент подъёма электродов в ДСП. Оказалось, электромагнитные помехи влияют на передачу данных — пришлось экранировать кабельные трассы.

Ещё один момент: при измерении в миксере важно учитывать движение шлакового слоя. Иногда датчик фиксирует не металл, а шлак — и показывает температуру на 100-150°C ниже реальной. Решение нашли эмпирически: настраиваем чувствительность системы под конкретную консистенцию шлака, которая меняется в зависимости от шихты.

Особенно сложно с измерением в промежуточных ковшах при разливке — там постоянно плавает окалина. Специалисты из 'Тэнъи Электроникс' предложили алгоритм распознавания помех по спектральному анализу. Не идеально, но снизило количество ошибочных замеров на 60%.

Что действительно влияет на точность измерений

Многие грешат на качество оптики, но по нашему опыту, основная проблема — нестабильность условий измерения. Даже при идеально чистом объективе показания будут плавать, если меняется уровень металла, интенсивность продувки или состав атмосферы над ванной.

Мы заметили интересную зависимость: при переходе с углеродистых на легированные стали требуется коррекция коэффициента эмиссии. Без этого систематическая погрешность достигает 2-3%. Теперь при смене марки стали обязательно проводим тестовые замеры термопарой для калибровки.

Ещё важный момент — скорость отклика системы. При выпуске из конвертера температура меняется на 10-15°C в минуту. Если система обновляет данные реже чем раз в 5 секунд — можно пропустить критичный момент. У китайских коллег из 'Шэньян Тэнъи Электроникс' как раз хорошие показатели по этому параметру — до 2 секунд.

Перспективы развития технологии

Сейчас активно тестируем системы прогнозирования температуры — это следующий шаг после автоматического измерения. Алгоритм учится предсказывать охлаждение металла в ковше на основе предыдущих плавок. Пока точность около 85%, но даже это позволяет оптимизировать режимы подогрева.

Интересное направление — совмещение данных о температуре с анализом химического состава в реальном времени. Если знать не только температуру, но и текущее содержание углерода, можно точнее управлять процессом раскисления.

ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс' анонсировали разработку системы с ИИ-обработкой данных. Если это действительно будет работать как заявлено — сможем на 30% сократить количество ручных проверок. Но пока сохраняем здоровый скептицизм — в металлургии обещания и реальность часто расходятся.