
Если честно, до сих пор встречаю заблуждение, что погружные пирометры — это просто 'кинул в сталь и снял показания'. На деле же каждый раз приходится учитывать десяток факторов: от скорости опускания зонда до того, как поведёт себя защитная кварцевая трубка при контакте с шлаком.
В прошлом месяце на КМК наблюдал классическую ситуацию: оператор слишком медленно опускал зонд, из-за чего термопара успела прогреться неравномерно. Показания плавали в пределах 20°C, хотя по факту температура в ковше была стабильной. Именно поэтому мы в Тэнъи всегда настаиваем на тренировках персонала — никакая автоматика не заменит уверенных движений.
Заметил интересную деталь при работе с погружными преобразователями от ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс': их кварцевые колбы выдерживают до 5 погружений без замены, если шлаковый слой не превышает 15 мм. Но это в идеальных условиях, а на практике... В ноябре на 'Северстали' пришлось менять колбы после каждого второго измерения из-за агрессивного шлака.
Кстати, о калибровке. Многие пренебрегают поверкой после 50 циклов работы, а потом удивляются расхождениям с оптическими пирометрами. Лично видел, как на заводе в Череповце нарастающая погрешность привела к перегреву стали в УНРС на 35°C — итогом стал брак партии рельсовой стали.
Когда в 2021 году внедряли систему непрерывного контроля на ЭСПЦ, столкнулись с неочевидной проблемой: вибрации от крана вызывали микротрещины в сигнальном кабеле. Решение нашли через кооперацию с инженерами из Тэнъи — заменили стандартный кабель на гибкий вариант с тефлоновой изоляцией.
Самое сложное — не само измерение, а интерпретация данных. Например, резкий скачок температуры на 2-3 секунды часто является не реальным нагревом, а артефактом от разрушения защитной колбы. Обучаем операторов анализировать не просто цифры, а форму кривой на графике.
На сайте https://www.tengyidianzi.ru есть хорошие методички по диагностике неисправностей, но живые консультации их технологов ценнее — в прошлом квартале помогли настроить систему с поправкой на особенности футеровки конкретного сталеплавильного агрегата.
До сих пор встречаю споры между сторонниками погружных и оптических методов. Личный опыт показывает: инфракрасные пирометры хороши для оперативного контроля, но для точного определения температуры перед разливкой без погружного зонда не обойтись.
Особенно критична разница при работе с легированными сталями — здесь излучательная способность меняется непредсказуемо. Как-то раз на заводе 'Электросталь' из-за reliance только на ИК-измерения недогрели нержавейку на 25°C, что вызвало проблемы с прокаткой.
Комбинированные системы — идеальный вариант. Кстати, ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс' как раз предлагает такие решения, где данные от погружного датчика автоматически корректируют настройки ИК-пирометра.
Многие директора экономят на расходниках, покупая дешёвые кварцевые трубки. На короткой дистанции — выгода, но если посчитать потери от ложных срабатываний... На НЛМК подсчитали, что один ложный сигнал о перегреве стоит в среднем 40000 рублей из-за остановки процесса.
Современные системы типа Тэнъи Т-184 позволяют снизить расходы на 15-20% за счёт интеллектуального прогнозиния остаточного ресурса колб. Но внедрять такие решения нужно комплексно — отдельные модули не дают синергии.
Интересный кейс был на ММК: после перехода на автоматизированную систему погружного контроля удалось сократить отклонения по температуре выплавки с ±12°C до ±4°C. В пересчёте на годовой объём — экономия порядка 15 млн рублей только на снижении брака.
Сейчас тестируем прототип системы от Тэнъи с беспроводной передачей данных — выглядит перспективно, но пока есть проблемы с помехозащищённостью в условиях цеха. Если удастся решить этот вопрос, это сократит время измерения на 30-40%.
Заметная тенденция — интеграция данных измерений в MES-системы. Но здесь важно не просто передавать числа, а привязывать их к конкретной плавке, ковшу, марке стали. Без этого вся аналитика бесполезна.
Лично считаю, что будущее за гибридными решениями, где погружные измерения будут использоваться для калибровки бесконтактных методов в реальном времени. Первые такие системы уже показывают точность до ±2°C при правильной настройке.
Кстати, недавно обсуждали с коллегами из Тэнъи возможность создания самоадаптирующихся алгоритмов — чтобы система сама училась учитывать особенности конкретного производства. Пока это на стадии НИОКР, но первые тесты на экспериментальной установке выглядят обнадёживающе.