Динамическое управление температурой в зоне вторичного охлаждения мнлз завод

Когда говорят про динамическое управление температурой в зеркале вторички МНЛЗ, половина технологов сразу представляет себе красивые графики с равномерными кривыми. На деле же — это постоянная борьба с реальными условиями цеха, где каждый миллисекундный скачок температуры может вылиться в трещину по всей длине слитка.

Почему статические модели не работают

До сих пор встречаю коллег, которые пытаются калибровать систему вторичного охлаждения по усреднённым параметрам. Типичная история: взяли рекомендации производителя МНЛЗ, выставили расход воды по зонам — и ждут стабильного результата. Через неделю получают брак по поперечным трещинам в средней части слитка.

Помню, на одном из старых агрегатов в Запсибе пытались использовать жёсткую схему охлаждения для широкого сортамента. Результат — неравномерная структура затвердевания, которую потом приходилось исправлять прокаткой с переделками. Сейчас кажется очевидным, что динамика теплосъёма должна меняться в зависимости от скорости литья, марки стали и даже состояния кристаллизатора.

Особенно критичен момент перехода на другую скорость разливки. Если не успеваешь перестроить параметры охлаждения — получаешь либо перегрев поверхности, либо избыточное охлаждение. В обоих случаях рискуешь столкнуться с дефектами поверхности.

Как мы пришли к динамическому регулированию

На нашем производстве переломный момент наступил после серии брака при переходе на высоколегированные марки. Технологи упорно работали с первичным охлаждением, тогда как проблема крылась именно в зоне вторичного охлаждения МНЛЗ. Температурное поле по длине слитка напоминало ломаный график.

Сначала пробовали сегментное регулирование — разбили зону на 12 независимых контуров. Стало лучше, но не идеально. Потом подключили систему мониторинга температуры поверхности слитка в реальном времени. Именно здесь пригодился опыт коллег из ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс' — их инфракрасные пирометры позволяли отслеживать температурные аномалии с точностью до 3°C.

Интересный момент: когда начали анализировать данные с их оборудования, обнаружили, что в третьей секции охлаждения постоянно возникает локальный перегрев. Оказалось, проблема была в неправильной установке форсунок — их оси сместились всего на 5 градусов, но этого хватило для нарушения равномерности охлаждения.

Практические сложности внедрения

Самое сложное — не столько настроить алгоритмы, сколько заставить систему стабильно работать в условиях цеха. Пары воды, окалина на направляющих роликах, вибрации — всё это влияет на точность измерений. Первые месяцы постоянно сталкивались с ложными срабатываниями.

Пришлось разрабатывать фильтры для сигналов с пирометров. Использовали скользящее среднее с адаптивным окном — помогло, но добавило задержку в управлении. На скоростях выше 1,8 м/мин это становилось критичным.

Ещё одна проблема — инерционность системы. Когда видишь перегрев и даёшь команду на увеличение расхода воды, эффект проявляется не сразу. За это время слиток успевает пройти полметра. Пришлось вводить прогнозирующие алгоритмы на основе текущей скорости литья и тепловых моделей.

Оборудование и его особенности

Сейчас используем комбинацию из трёх типов датчиков — инфракрасные пирометры в ключевых точках, термопары в опорных роликах и камеры тепловизорного контроля на выходе из зоны вторичного охлаждения. Система от ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс' показала себя лучше всего в условиях запылённости — у их пирометров оказалась хорошая защита от оптических помех.

Важный момент: при выборе оборудования часто упускают из виду необходимость регулярной поверки. За год работы в агрессивной среде погрешность измерений может увеличиться на 5-7%. Мы сейчас делаем калибровку раз в квартал — реже нельзя, чаще нерентабельно.

Из интересных находок — использование выносных модулей обработки сигнала. Разместили их непосредственно возле МНЛЗ, чтобы минимизировать потери при передаче аналогового сигнала. Это дало прирост в точности на 1,5-2%.

Алгоритмы управления — от простого к сложному

Начинали с ПИД-регуляторов, но быстро столкнулись с их ограничениями. Они хорошо работают на установившихся режимах, но при смене марки стали или скорости литья требуют перенастройки. Перешли на нечёткую логику — стало лучше, но появилась субъективность в настройке параметров принадлежности.

Сейчас тестируем гибридную систему, где динамическое управление температурой реализовано через комбинацию нейросетевого прогнозирования и традиционных регуляторов. Нейросеть предсказывает температурный профиль на основе текущих параметров, а ПИД-регуляторы отрабатывают отклонения.

Самое сложное — обучение нейросети. Нужны тысячи часов реальных данных с разными режимами работы. Помогло то, что мы с самого начала вели подробные архивы параметров литья. Без этой базы внедрить современные системы управления практически невозможно.

Типичные ошибки и как их избежать

Частая ошибка — чрезмерное доверие к автоматике. Даже самая совершенная система требует контроля оператора. Были случаи, когда из-за загрязнения оптики пирометра система увеличивала охлаждение там, где это не требовалось. Результат — переохлаждение поверхности и трещины.

Другая проблема — попытки экономить на количестве точек контроля. Ставят 2-3 пирометра на всю длину зоны вторичного охлаждения, а потом удивляются, что не видят полной картины. На нашем опыте — нужно не менее 8-10 точек измерения для адекватного управления.

И главное — нельзя забывать про взаимосвязь первичного и вторичного охлаждения. Если в кристаллизаторе идёт неравномерное теплоотведение, никакое динамическое управление вторичным охлаждением не исправит ситуацию. Нужен комплексный подход ко всему процессу.

Результаты и перспективы

После внедрения полноценной системы динамического управления нам удалось снизить брак по температурным дефектам на 43%. Особенно заметный эффект — при переходных режимах, где раньше теряли до 15% продукции.

Сейчас работаем над интеграцией системы с АСУТП цеха — хотим, чтобы параметры охлаждения автоматически подстраивались под планируемые марки стали и скорости литья. Это должно дать ещё 5-7% снижения брака.

Из интересных направлений — использование машинного обучения для прогнозирования износа оборудования. По косвенным признакам (изменение динамики температур, рост колебаний) система начинает предсказывать необходимость обслуживания форсунок или роликов. Пока на стадии экспериментов, но первые результаты обнадёживают.