Система мониторинга температуры жидкой стали в реальном времени Основная страна покупателя

Когда слышишь про системы мониторинга температуры жидкой стали, многие сразу думают о графиках и датчиках. Но на деле ключевое — не просто фиксировать данные, а уловить момент, когда сталь начинает 'дышать' в ковше. У нас в ООО Шэньян Тэнъи Электроникс через это прошли — сначала ставили пирометры, а потом осознали, что без инфракрасного анализа и адаптации под локальные условия цеха всё идёт вразнос.

Почему классические методы подводят

Раньше на одном из комбинатов в Кузбассе пытались внедрить немецкую систему. Датчики точные, но... не учитывали, что подогрев ковша идёт неравномерно из-за изношенной футеровки. Получали разброс в 20–30°C, хотя по документам погрешность была ±5°C. Пришлось пересматривать подход: вместо точечных замеров делать сетку из термопар с поправкой на тепловые потери через стенки.

Инфракрасные технологии тут выручили, но не сразу. Первые наши камеры перегревались возле разливочных машин — пришлось разрабатывать кожухи с принудительным охлаждением. Сейчас на сайте https://www.tengyidianzi.ru есть модели с водяным отводом тепла, но тогда мы учились на ошибках: например, забывали, что пар от шлака искажает ИК-излучение.

И вот что важно: основные заказчики из России часто просят не просто отчёт, а интеграцию с их АСУ ТП. Уральский завод, например, требовал вывод данных в SCADA-систему с прогнозом остывания металла. Пришлось дописывать алгоритмы, учитывающие скорость разливки и геометрию ковша.

Как мы настраивали непрерывный контроль

В 2019 году для челябинского комбината делали систему с расчётом теплового баланса. Суть в том, что мониторинг в реальном времени должен учитывать не только температуру, но и массу металла, толщину шлака, даже угол наклона ковша. Казалось бы, мелочи — но без них график превращается в красивую, но бесполезную кривую.

Помню, инженеры жаловались на 'прыгающие' значения. Оказалось, вибрация от крана влияла на оптику. Добавили демпфирование креплений — проблема ушла. Такие нюансы в техдокументации не пишут, только опытным путём.

Сейчас используем модульные решения: базовый блок от ООО Шэньян Тэнъи Электроникс дополняется датчиками под конкретный цех. Например, для предприятий с электропечами ставим фильтры от электромагнитных помех — без них наводки искажают сигнал.

Ошибки, которые дорого обходятся

Однажды наладили систему, где датчики калибровали по эталонному термометру. Через месяц заказчик сообщил о сбоях. Выяснилось, что персонал мыл оптику грубой тканью — появились микроцарапины, искажающие ИК-поток. Теперь в обучении делаем акцент: чистка только спецрастворами и салфетками.

Другая история — с автоматическим прогнозом остывания. Алгоритм не учитывал резкое пажение температуры при добавлении ферросплавов. Получали расхождение с реальностью до 50°C. Исправили, введя поправку на экзотермические реакции.

Кстати, именно для основных стран покупателей типа России важно, чтобы система работала при -40°C. Наши ранние модели отказывали в сибирские морозы — пришлось переходить на морозостойкие кабели и подогрев корпусов.

Интеграция с производственными циклами

Современные МНЛЗ требуют, чтобы данные о температуре поступали напрямую в контроллеры скорости вытягивания слитков. Мы в ООО Шэньян Тэнъи Электроникс разработали протокол, который сокращает задержку до 0.3 секунд. Но это не предел — сейчас экспериментируем с предсказанием тренда на 5–10 минут вперёд, чтобы оператор успевал скорректировать режим.

Интересный кейс был с внедрением на мини-заводе: там не было места для стационарных датчиков. Сделали мобильную тележку с беспроводной передачей данных. Правда, пришлось бороться с помехами от мощных двигателей — помогли экранированные радиомодули.

Важный момент — калибровка. Мы используем эталонные черные тела, но в цехе их показания могут 'уплывать' из-за пыли. Поэтому рекомендуем сверку с погружными термопарами раз в смену, хотя это и увеличивает трудозатраты.

Что ждёт отрасль в ближайшие годы

Судя по запросам покупателей из России, скоро станет стандартом требование к системе не просто фиксировать температуру, а прогнозировать риск кристаллизации в промежуточном ковше. Мы уже тестируем нейросеть, которая анализирует исторические данные по маркам стали и выдаёт рекомендации по подогреву.

Ещё один тренд — удешевление ИК-матриц. Раньше высокоскоростные камеры были доступны только крупным комбинатам, сейчас даже региональные мини-заводы могут позволить себе системы с разрешением 640×480 пикселей.

Но главное — упор на надёжность. Как показала практика, 80% отказов связаны не с электроникой, а с механическими повреждениями или неправильным монтажом. Поэтому в новых разработках ООО Шэньян Тэнъи Электроникс усиливаем крепления и добавляем самодиагностику кабельных соединений.

Вместо заключения: почему это работает

Секрет успешного мониторинга температуры жидкой стали не в идеальных датчиках, а в понимании технологии. Например, знаете ли вы, что при температуре ниже 1520°C в низкоуглеродистой стали начинается выделение альбита? Наши алгоритмы учитывают такие пороги — поэтому система не просто показывает цифры, а предупреждает о рисках.

Последний проект для магнитогорского комбината подтвердил: когда данные температуры связывают с химическим анализом и скоростью разливки, можно снизить брак на 3–4%. Это те самые проценты, ради которых стоит возиться с калибровками и доработками.

Если интересны детали — на https://www.tengyidianzi.ru выложены кейсы по настройке систем под разные типы печей. Там нет рекламных обещаний, только технические нюансы, которые мы вынесли из 12 лет работы с металлургами.