Система мониторинга температуры жидкой стали в реальном времени

Когда слышишь про систему мониторинга температуры жидкой стали, сразу представляешь идеальные графики на экране. Но на практике — это постоянная борьба с пылью, брызгами и сомнениями операторов. Многие до сих пор считают, что пирометры решат все проблемы, хотя без грамотной интеграции в технологический цикл это просто дорогие игрушки.

Почему старые методы не работают

Раньше на нашем КХП использовали периодические замеры термопарами. Между замерами — слепые зоны по 10-15 минут. За это время температура в кристаллизаторе могла уйти на 20-25°C, а мы узнавали об этом постфактум по браку поверхности сляба.

Пытались ставить щуповые системы — ресурс датчиков в агрессивной среде редко превышал две недели. Особенно проблемными были зоны вторичного охлаждения, где пар и окалина выводили из строя электронику за несколько суток.

Коллеги с ВМЗ пробовали термопарные коробки с принудительным охлаждением — работало, но стоимость обслуживания съедала всю экономию. Именно тогда мы начали смотреть в сторону инфракрасных решений.

Инфракрасный мониторинг: теория против практики

Когда ООО Шэньян Тэнъи Электроникс предложили нам тестовый комплект, первое скептическое замечание было про точность. Мол, ИК-датчики не учитывают излучательную способность расплава. Но их инженеры привезли калибровочное устройство с эталонным излучателем — погрешность в рабочем диапазоне °C оказалась не более ±3°C.

На сайте https://www.tengyidianzi.ru я потом изучал их методику калибровки — оказалось, они используют спектральную коррекцию для компенсации влияния паров и пыли. Это важный момент, который многие поставщики упускают.

Самое сложное было убедить технологов, что система не заменит их полностью. Пришлось делать гибридный режим: ИК-мониторинг плюс выборочные проверки термопарами для перекрестной проверки. Через месяц операторы сами отказались от ручных замеров — графики в реальном времени давали больше информации.

Особенности монтажа в условиях цеха

Первые датчики мы поставили по классической схеме — напротив зоны выхода стали из кристаллизатора. Через три дня один из датчиков вышел из строя — вибрация от механизма подачи разрушила оптику. Пришлось разрабатывать амортизирующие кронштейны.

Вторичное охлаждение — отдельная история. Там где другие системы слепнут из-за пара, пришлось использовать purge-системы с двойной фильтрацией воздуха. ООО Шэньян Тэнъи Электроникс доработали стандартные модели — добавили азотную продувку оптических окон.

Интересный момент: оказалось, что для разных марок стали нужно разное положение датчиков. Для низкоуглеродистых сталей лучше мониторить ближе к мениску, для высоколегированных — в зоне вторичного охлаждения. Это стало понятно только после полугода эксплуатации.

Программное обеспечение и интеграция

Изначально мы думали, что главное — аппаратная часть. Но оказалось, что софт для визуализации данных не менее важен. Стандартное ПО от ООО Шэньян Тэнъи Электроникс показывало красивые графики, но не интегрировалось с нашей SCADA.

Пришлось совместно разрабатывать OPC-сервер для обмена данными. Особенно сложно было с настройкой алармов — технологи хотели получать предупреждения не по абсолютным значениям температуры, а по скорости ее изменения.

Сейчас система выдает данные в режиме реального времени прямо в цеховые диспетчерские. Но самый полезный функционал — это исторические тренды для анализа причин брака. Мы научились по форме кривых охлаждения определять проблемы с форсунками вторичного охлаждения.

Экономический эффект и скрытые выгоды

Прямая экономия от снижения брака составила около 12% — в основном за счет стабилизации температуры в кристаллизаторе. Но неожиданной выгодой стало сокращение времени на разбор нештатных ситуаций.

Раньше при проблемах с качеством поверхности собирали комиссию, тратили часы на выяснение причин. Теперь достаточно посмотреть исторические данные по температуре — сразу видно, где был сбой.

Еще один момент — обучение новых операторов. С графиками в реальном времени они быстрее начинают понимать взаимосвязь параметров плавки. Хотя некоторые ветераны до сих пор относятся к системе с недоверием — привыкли 'чувствовать' процесс.

Перспективы развития технологии

Сейчас тестируем систему прогнозирования температуры на основе машинного обучения. ООО Шэньян Тэнъи Электроникс предлагают алгоритм, который по данным с ИК-датчиков предсказывает температурный профиль по длине машины непрерывного литья заготовки.

Если это заработает — сможем оптимизировать скорость разливки в реальном времени. Пока результаты обнадеживающие, но есть проблемы с запаздыванием сигнала при резких изменениях химического состава стали.

Другое направление — мониторинг температуры шлаковой корки. Это пока слабое место, так как ИК-датчики плохо 'видят' через шлак. Возможно, придется комбинировать с контактными методами или использовать лазерные технологии.

Выводы для практиков

Главный урок — не стоит ожидать от системы мгновенного решения всех проблем. Первые месяцы уйдут на настройку и адаптацию под конкретные условия цеха. Лучше начинать с пилотной зоны, а не пытаться сразу охватить всю МНЛЗ.

Важно учитывать не только точность измерений, но и надежность системы в условиях цеха. Вибрация, температура окружающей среды, запыленность — все это влияет на работу значительно сильнее, чем заявленные технические характеристики.

Сейчас, оглядываясь назад, понимаю: успех внедрения системы мониторинга температуры жидкой стали на 70% зависит от правильной интеграции в технологический процесс и только на 30% — от качества оборудования. И это соотношение многие недооценивают.