Оперативный мониторинг жидкого чугуна в доменной печи

Вот тема, где многие заблуждаются, думая, что достаточно поставить пару термопар и записывать данные раз в смену. На деле же оперативный мониторинг жидкого чугуна — это постоянная борьба с шлаком, перепадами давления и тем, как быстро техника выходит из строя в таких условиях. Я сам лет десять назад думал, что автоматизация всё решит, но практика показала: без понимания, что именно происходит в горне, даже лучшие системы будут давать сбои.

Почему стандартные методы не всегда работают

Начну с того, что в нашей отрасли часто полагаются на термопары типа S или B, установленные в фурменные устройства. В теории — надёжно, но на практике из-за колебаний уровня чугуна и шлака показания искажаются. Помню, на одном из заводов в Липецке мы неделями не могли выйти на стабильные 1450–1500°C, хотя по графикам всё выглядело идеально. Оказалось, термопары просто не успевали реагировать на локальные перегревы в зоне распара.

Ещё проблема — это зависимость от химического состава шихты. Если руда с высоким содержанием серы или колебания в размере кокса, то температурный профиль по сечению печи начинает ?плыть?. И здесь уже никакие ручные замеры не помогут — нужно что-то, что работает в реальном времени и учитывает эти нюансы.

Кстати, многие до сих пор используют выборочный отбор проб с последующим анализом в лаборатории. Метод проверенный, но для оперативного контроля он бесполезен — пока результат придёт, печь уже может уйти в пережог или недогрев. Именно поэтому мы стали экспериментировать с инфракрасными технологиями, хотя поначалу скептически относились к их точности.

Инфракрасные системы: от сомнений к практическому применению

Когда впервые услышал про непрерывное измерение температуры через ИК-излучение, думал — очередная маркетинговая уловка. Но на том же заводе, где были проблемы с термопарами, мы установили пирометр от ООО ?Шэньян Тэнъи Электроникс? — кажется, модель TGY-3000. Важно было не просто измерить температуру, а сделать это без контакта с расплавом, чтобы избежать коррозии и погрешностей из-за шлаковых плёнок.

Первые дни были нервными: показания скакали, и мы грешили на оборудование. Потом разобрались — дело было в паре мелочей: неправильном угле установки датчика и влиянии пыли из газоотводов. После корректировки система стала выдавать стабильные данные, причём с точностью до ±5°C, что для доменки более чем приемлемо.

Сейчас уже понимаю, что ключ не в самом приборе, а в том, как его интегрировать в существующую АСУ ТП. Мы, например, подключили его к системе сбора данных Siemens и настроили оповещения на смену режима, если температура выходит за заданные рамки. Это позволило сократить количество аварийных остановок почти на 15% — цифра, которую я сначала не поверил, пока не проверил по журналам.

Реальные кейсы: где мониторинг спас ситуацию

Расскажу про случай на Череповецком ММК. Там внедряли комплексный мониторинг с акцентом на жидкий чугун в доменной печи, используя разработки от упомянутой ООО ?Шэньян Тэнъи Электроникс?. Основной задачей было не допустить переохлаждения чугуна при переходе на новую партию окатышей. Система вовремя зафиксировала падение температуры в зоне распара, и операторы успели скорректировать дутьё — избежали образования ?козлов?.

Другой пример — когда ИК-датчик помог выявить неравномерный прогос по сечению печи. Раньше такие вещи обнаруживались только по повышенному расходу топлива или анализу шлака постфактум. Здесь же мы видели динамику в реальном времени и могли точечно регулировать подачу дутья по ярусам.

Были и провалы: однажды попытались использовать камеры видимого диапазона для оценки состояния фурм параллельно с ИК-контролем. Не сработало — запылённость и блики от расплава сделали картинку бесполезной. Пришлось вернуться к комбинации пирометрии и датчиков давления.

Технические нюансы, которые часто упускают

Важный момент — калибровка. Многие забывают, что ИК-датчики нужно периодически проверять по эталонным источникам, особенно после плановых ремонтов печи. Мы раз в квартал проводим сверку с помощью переносных калибраторов, иначе постепенно накапливается погрешность, которая может достигать 20–30°C.

Ещё стоит учитывать спектральный диапазон измерений. Для чугуна оптимален диапазон 0,8–1,1 мкм, где влияние CO/CO2 в газовой фазе минимально. Если брать шире — появляются помехи от факела и пылевых частиц. Это как раз то, что в ООО ?Шэньян Тэнъи Электроникс? учли в своих последних моделях, добавив фильтрацию помех на аппаратном уровне.

Нельзя игнорировать и вопросы охлаждения датчиков. В зоне горна температуры под 200°C, и без принудительного воздушного или водяного охлаждения электроника долго не проживёт. Мы начинали с простых кожухов, но перешли на кастомные решения с теплоотводами — удорожание на 10–15%, но зато оборудование работает годами без замены.

Интеграция с системами управления и экономика вопроса

Сам по себе мониторинг — это лишь половина дела. Чтобы он приносил пользу, данные должны в реальном времени поступать в систему управления технологическим процессом. Мы используем протокол OPC UA для интеграции с ПЛК — это позволяет автоматически корректировать, например, расход природного газа или подачу кислорода.

С экономической точки зрения многие спрашивают: а оно того стоит? По нашим подсчётам, внедрение системы непрерывного ИК-мониторинга окупается за 8–12 месяцев за счёт снижения расхода кокса на 3–5% и уменьшения простоев. Это без учёта косвенных benefits вроде продления срока службы футеровки.

Кстати, про футеровку — оперативный контроль температуры помог нам вовремя обнаруживать зоны перегрева в заплечиках, что раньше было невозможно без остановки печи. Теперь планируем ремонты более обоснованно, а не по графику ?на всякий случай?.

Перспективы и что ещё можно улучшить

Смотрю на нынешние разработки — например, те же мультиспектральные системы от ООО ?Шэньян Тэнъи Электроникс? — и вижу потенциал в совмещении температурного контроля с анализом состава шлака по ИК-спектрам. Пока это на стадии экспериментов, но если удастся, это будет прорыв: один датчик вместо кучи разрозненных измерений.

Ещё перспективное направление — прогнозное моделирование на основе данных мониторинга. Мы уже пробуем простые алгоритмы машинного обучения для предсказания тенденций изменения температуры на 2–3 часа вперёд. Пока точность около 80%, но даже это позволяет операторам заранее готовиться к изменениям режима.

В итоге скажу так: оперативный мониторинг жидкого чугуна — это не про красивые графики, а про ежедневную работу с сотней мелочей. И те, кто относится к нему как к ?просто ещё одному датчику?, никогда не получат от системы максимум. Нужно постоянно анализировать, подстраивать и иногда отказываться от казалось бы рабочих решений — только тогда появляется та самая стабильность, ради которой всё и затевалось.