Оперативный мониторинг жидкого чугуна в доменной печи заводы

Когда говорят про оперативный мониторинг жидкого чугуна, многие представляют себе графики на экране и идеальные кривые температур. На практике же это больше похоже на борьбу с шлаком, внезапными простоями и вечными сомнениями в точности замеров. Вот о чём редко пишут в учебниках.

Почему стандартные методы подводят

Начну с того, что термопары в желобе — это классика, но их данные запаздывают на минуты, а за это время чугун успевает остыть на десятки градусов. Особенно заметно на печах с интенсивной продувкой. Помню, на одном из заводов в Липецке пытались компенсировать это расчётными методами, но погрешность в 3-4% для химического состава была неприемлема.

Инфракрасные пирометры казались спасением, но первые модели от западных производителей постоянно 'слепли' из-за паров металла. Приходилось ставить дополнительные системы продувки, что удорожало эксплуатацию. К тому же калибровка требовала остановки подачи чугуна — абсурд для доменной печи.

Самое сложное — поймать момент, когда температура начинает 'плыть' из-за изменения состава шихты. Здесь никакие штатные средства не помогут, нужен опыт и постоянное визуальное наблюдение за струёй. Да-да, старомодно, но без этого никак.

Как мы пришли к инфракрасным технологиям

В 2019 году наткнулся на разработки ООО Шэньян Тэнъи Электроникс — их пирометры серии TY-RD изначально создавались для агрессивных сред. Первые тесты показали, что прибор держит погрешность в 0.5% даже при плотной завесе из шлаковой пыли. Это было почти невероятно после наших предыдущих экспериментов.

Ключевым оказался алгоритм компенсации помех. В отличие от конкурентов, китайские инженеры не пытались фильтровать весь спектр, а работали с узким диапазоном 1.2-1.7 мкм, где влияние паров минимально. Кстати, подробности их методики можно найти на https://www.tengyidianzi.ru — там есть технические отчёты, которые мы использовали для адаптации системы.

Монтаж занял почти месяц: пришлось переделывать крепления, чтобы избежать вибраций от желоба. Зато теперь данные обновляются каждые 2 секунды, а не раз в минуту, как раньше.

Реальные кейсы внедрения

На Череповецком комбинате система мониторинга от ООО Шэньян Тэнъи Электроникс помогла выявить неравномерность прогрева лещади. Оказалось, при температуре ниже 1420°C в отдельных зонах начиналось преждевременное выделение графита. Раньше это замечали только по увеличению брака в отливках.

Интересный момент: при переходе на обогащённую руду из Карелии пришлось перенастраивать пороги сигнализации. Химики говорили, что разница в 15°C некритична, но на практике именно этот перепад вызывал увеличение содержания серы на 0.03%.

Самое ценное — система научилась предсказывать 'шлаковые атаки' за 10-12 минут до критического состояния. Это даёт время на корректировку дутья или добавление флюсов. Хотя, честно говоря, алгоритм до сих пор иногда даёт ложные срабатывания при смене марки кокса.

Ошибки, которых можно было избежать

Поначалу пытались интегрировать данные мониторинга прямо в систему управления печью. Это была ошибка — автоматика не справлялась с нелинейными процессами. Пришлось оставить решение за оператором, оставив только тревожные уведомления.

Ещё один провал — попытка экономии на охлаждении оптики. Ставили стандартные воздушные системы, но летом при +45°C в цехе они не справлялись. Вернулись к жидкостному охлаждению от производителя, хотя это удорожало проект на 18%.

Самое обидное — когда не учли влияние электромагнитных помех от нового оборудования разливки. Три недели ушло на поиск причины скачков в показаниях. Теперь всегда ставим экранированные кабели, даже если проектом не предусмотрено.

Что изменилось в подходе к контролю

Раньше оперативный мониторинг воспринимался как дополнительная функция. Теперь это основа для принятия решений по шихтовке — данные по температуре стали учитывать наравне с химическим анализом.

Неожиданно полезным оказался архив данных за 2 года. Стали видеть сезонные закономерности: например, как влияет влажность кокса в дождливый период. Это помогло пересмотреть логистику хранения сырья.

Сейчас экспериментируем с прогнозированием износа футеровки по динамике температурных градиентов. Пока рано говорить о результатах, но первые признаки корреляции есть. Если получится, это сэкономит миллионы на внеплановых ремонтах.

Перспективы и ограничения технологии

Главный недостаток современных систем — невозможность точно измерить температуру в зоне распара. Все существующие методы дают усреднённые значения. В ООО Шэньян Тэнъи Электроникс обещают решить эту проблему к 2025 году за счёт многоточечного сканирования, но пока это только лабораторные образцы.

Зато в планах — интеграция с системами контроля газов. Если совместить данные по температуре чугуна с анализом колошникового газа, можно точнее прогнозировать ход печи. Мы уже начали пилотный проект на одной из печей, но пока мешают разные протоколы передачи данных.

Интересно, что сама технология инфракрасного измерения почти достигла физического предела точности. Дальнейший прогресс возможен только за счёт улучшения алгоритмов обработки. И здесь у российских заводов есть шанс — наши программисты лучше понимают специфику доменного процесса, чем западные.