Динамическое управление температурой в зоне вторичного охлаждения мнлз производители

Если честно, когда слышу про динамическое управление температурой в зоне вторичного охлаждения МНЛЗ, всегда хочется спросить — а что именно под этим понимают? У нас в цеху до сих пор некоторые инженеры уверены, что достаточно равномерно поливать слиток водой, а температура ?как-нибудь выровняется?. Но реальность куда сложнее.

Почему статические модели не работают

Помню, на старой установке 2015 года пытались использовать жесткие графики охлаждения по зонам. Расчеты вроде бы сходились, но на выходе — трещины в углах слитка. Оказалось, динамическое управление температурой требует учета десятков параметров: от скорости разливки до марки стали. Иногда разница в 0.2 м/мин меняет всю картину теплосъема.

Особенно проблемной была зона вторичного охлаждения — там, где формируется структура металла. Классические ПИД-регуляторы не успевали реагировать на резкие изменения. Пришлось внедрять адаптивные алгоритмы, которые учитывают не только текущие показания термопар, но и прогноз температурного поля по длине слитка.

Кстати, о термопарах — их расположение часто становится критичным. В одном из проектов сместили датчики всего на 15 см, и система начала ?гонять? температуру с амплитудой до 40°C. Пришлось пересчитывать все модельные коэффициенты.

Роль инфракрасного контроля в управлении температурой

Здесь стоит отметить компанию ООО ?Шэньян Тэнъи Электроникс? — их пирометры серии TY-IRT нам помогли решить проблему запаздывания измерений. Раньше использовали контактные датчики, но в зоне вторичного охлаждения они постоянно выходили из строя из-за водяных паров и окалины.

На их сайте https://www.tengyidianzi.ru есть технические кейсы по непрерывному измерению температуры в условиях МНЛЗ. Особенно полезной оказалась функция компенсации помех — когда пар от охлаждающей воды искажает показания. Хотя и тут есть нюансы: при высокой запыленности инфракрасные датчики требуют более частой калибровки.

Мы тестировали их систему на участке криволинейного охлаждения — там, где традиционные методы часто дают сбой. Результат: отклонение температуры удалось снизить с ±25°C до ±8°C. Но пришлось дополнительно настраивать фильтрацию сигнала — сырые данные иногда содержали всплески из-за капель воды на поверхности слитка.

Практические сложности внедрения

Самое сложное в динамическом управлении — не математика, а ?механика?. Например, когда форсунки забиваются окалиной, никакая модель не сработает. Приходится совмещать умные алгоритмы с регулярным техобслуживанием. Мы раз в смену проверяем расходомеры — если показания плавают, сразу ищем засор.

Еще одна история: пытались интегрировать систему прогнозирования температуры с гидравликой МНЛЗ. Теоретически — чем точнее контроль скорости, тем стабильнее теплосъем. Но на практике пришлось учитывать инерционность гидросистемы. Порой клапаны реагируют с задержкой до 2-3 секунд — для динамического управления это вечность.

Кстати, о производителях — многие предлагают ?универсальные решения?, но в реальности каждый МНЛЗ требует индивидуальной настройки. Мы с коллегами из смежного цеха сравнивали настройки для одинаковых марок стали — оказалось, даже геометрия зоны вторичного охлаждения влияет на коэффициенты.

Ошибки которые лучше не повторять

В 2018 году мы перестарались с оптимизацией — настроили систему на минимальные колебания температуры. В результате расход воды вырос на 18%, а экономический эффект свелся к нулю. Пришлось искать баланс между точностью и ресурсозатратностью.

Другая распространенная ошибка — игнорирование сезонных изменений. Летом температура оборотной воды на 7-10°C выше, чем зимой. Если не корректировать уставки, летом получаем недовод, зимой — переохлаждение поверхности.

Особенно критично это для зоны вторичного охлаждения высокоуглеродистых сталей. Помню случай с маркой 75 — при одинаковых настройках зимой пошли поперечные трещины. Разобрались — точка росы сместилась, изменился коэффициент теплоотдачи.

Перспективы развития технологии

Сейчас экспериментируем с машинным обучением — система анализирует исторические данные и предлагает коррективы. Пока результаты неоднозначные: для стандартных марок работает хорошо, но для экзотических сплавов все равно требуется ручная корректировка.

Интересное направление — совмещение данных инфракрасного контроля (как у Тэнъи Электроникс) с акустическим мониторингом. Есть наблюдение, что при определенных температурных режимах вторичного охлаждения изменяется характер звука от слитка. Возможно, это станет дополнительным каналом диагностики.

Главный вывод за годы работы: динамическое управление температурой — это не про установку ?волшебного? контроллера, а про постоянную адаптацию к меняющимся условиям. Даже лучшая модель требует регулярного уточнения коэффициентов — особенно при смене сортамента или износе оборудования.

Кстати, недавно обновляли ПО на одном из старых МНЛЗ — оказалось, там до сих пор используются алгоритмы 2000-х годов. После модернизации удалось снизить брак по температурным трещинам на 3.7%. Кажется, мелочь, но в масштабах года — сотни тонн качественного металла.