Обнаружение аномалий температуры жидкой стали заводы

Как на практике выявить отклонения в температурном режиме стали без ложных срабатываний и пропущенных дефектов. Не теория, а конкретные кейсы с инфракрасными пирометрами и подводными камнями внедрения.

Почему стандартные методы контроля температуры стали часто подводят

До сих пор встречаю заблуждение, что для контроля температуры жидкой стали достаточно периодических замеров пирометром. На деле в условиях конвертера или МНЛЗ этого катастрофически мало. Температурные аномалии возникают в промежутках между замерами, особенно при переходе между технологическими этапами.

Лично сталкивался с ситуацией на одном из комбинатов Череповца, где из-за запаздывания данных о температуре в промежуточном ковше получили бракованную партию сортового проката. Система фиксировала нормальные показатели в момент замера, но при розливе температура упала ниже критической отметки.

Особенно проблемными зонами считаю зоны вторичного охлаждения МНЛЗ и участки перелива металла между агрегатами. Здесь классические пирометры часто дают погрешность из-за пара, окалины и изменяющейся геометрии контроля.

Инфракрасные системы непрерывного контроля: от эксперимента к рабочему инструменту

Наше предприятие ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс' начинало с пробных поставок инфракрасных систем для Череповецкого меткомбината. Тогда многие технологи скептически относились к непрерывному мониторингу, считая его избыточным.

Ключевым оказался правильный подбор спектрального диапазона измерений. Для жидкой стали оптимальным показал себя диапазон 0,8-1,1 мкм, где влияние пара и дыма минимально. Хотя в некоторых случаях, особенно при контроле поверхности слябов, лучше работал диапазон 1,5-1,8 мкм.

Сейчас на сайте https://www.tengyidianzi.ru можно увидеть примеры внедренных решений, но за каждой схемой стоит месячная отладка под конкретный технологический процесс. Универсальных решений в этой области практически нет.

Типовые аномалии и их практическая диагностика

Выделю три наиболее частых типа температурных аномалий, с которыми работаем:

Локальные перегревы в зоне выхода из печи - обычно связаны с неравномерностью газового потока. Обнаруживаются по характерному 'языку' на термограмме.

Зоны переохлаждения в кристаллизаторе - самая опасная аномалия, ведущая к обрыву слитка. Здесь важно поймать момент, когда температура падает ниже 1500°C с одновременным изменением градиента.

Температурные 'провалы' при переходе между технологическими операциями - часто остаются незамеченными при ручном контроле, но хорошо видны при анализе трендов непрерывного мониторинга.

Ошибки внедрения систем обнаружения аномалий

Помню первый проект на Магнитогорском комбинате, где мы перестарались с чувствительностью оборудования. Система выдавала сотни 'аномалий' в сутки, большинство из которых были технологическими артефактами.

Пришлось настраивать алгоритмы фильтрации с учетом конкретных производственных циклов. Например, игнорировать кратковременные всплески температуры при добавлении ферросплавов.

Другая распространенная ошибка - неправильное расположение датчиков относительно технологического оборудования. На одном из уральских заводов смонтировали камеры слишком близко к зоне разливки, и оптику постоянно забивало брызгами шлака.

Алгоритмы анализа данных в реальных условиях

Современные системы вроде тех, что разрабатывает ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс', используют комбинацию методов машинного обучения и эвристических правил. Но на практике простые статистические методы часто работают надежнее сложных нейросетей.

Лично убедился в эффективности контроля по трем параметрам: абсолютное значение температуры, скорость ее изменения и разница между соседними контрольными точками. Когда все три параметра выходят за установленные пределы - это 98% реальной аномалии.

Важный нюанс - настройка порогов срабатывания должна быть гибкой и учитывать марку стали, сезонность и даже износ футеровки печи. Жесткие настройки приводят либо к ложным срабатываниям, либо к пропуску реальных проблем.

Интеграция с системами управления производством

Само по себе обнаружение аномалий бесполезно без связи с АСУ ТП. Мы обычно интегрируем наши системы с существующими SCADA-пакетами на заводах.

Наиболее успешные кейсы - когда данные температурного мониторинга поступают непосредственно в систему управления технологическим процессом. Например, при обнаружении переохлаждения в кристаллизаторе автоматически корректируется скорость разливки.

Но здесь есть организационные сложности - технологи не всегда готовы доверять автоматике критически важные решения. Поэтому часто ограничиваемся системой оповещения оператора с рекомендациями по корректировке режима.

Экономический эффект и дальнейшее развитие

По нашим данным с внедренных объектов, система обнаружения температурных аномалий окупается за 8-14 месяцев за счет снижения брака и увеличения межремонтного периода оборудования.

Наиболее значимый экономический эффект достигается при комбинации обнаружения аномалий с системами предиктивной аналитики. Например, по температурным профилям можно прогнозировать остаточный ресурс футеровки печи.

Сейчас работаем над созданием цифровых двойников технологических процессов, где температурный мониторинг станет основой для моделирования оптимальных режимов работы. Но это уже тема для отдельного разговора.