Система мониторинга температуры жидкой стали в реальном времени производитель

Когда слышишь про систему мониторинга температуры жидкой стали в реальном времени производитель, многие сразу думают о простых пирометрах. Но это не просто датчик — это целый технологический узел, от которого зависит качество всей плавки.

Почему стандартные решения не работают

Начинал с попыток адаптировать немецкие пирометры для наших условий. Выяснилось — их алгоритмы не учитывают колебания давления пара над ванной. Получали погрешность до 40°C, что для легированных сталей критично.

Особенно проблемной была зона слитка — там, где формируется столб жидкости. Термопары выходили из строя через 2-3 плавки, а инфракрасные датчики забивались дымом. Пришлось разрабатывать собственную систему продувки.

Запомнился случай на Череповце — поставили экспериментальный комплекс, но не учли вибрации конвейера. Датчики разболтались за неделю. Пришлось полностью переделывать крепления с расчётом на резонансные частоты.

Ключевые узлы системы

Сейчас в система мониторинга температуры жидкой стали в реальном времени производитель делаем упор на трёхкомпонентный анализ. Основной ИК-датчик, контрольный термопарный зонд и лазерный корректировщик для моментов интенсивного дымообразования.

Самый капризный элемент — оптические окна. Пробовали сапфировые, но при температуре выше 1650°C начиналось помутнение. Перешли на композитные материалы с кварцевой прослойкой — ресурс увеличился втрое.

Для ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс' важным стало решение по калибровке. Вместо периодических остановок внедрили систему автокалибровки через эталонный излучатель — экономим до 15 минут на каждой плавке.

Программная составляющая

Здесь многие ошибаются, думая, что главное — аппаратура. На самом деле алгоритмы компенсации помех важнее. Наш софт учитывает 12 параметров — от содержания марганца в шлаке до степени окисления поверхности.

Особенно сложно было настроить фильтрацию для моментов раскисления алюминием. Вспышки частиц AL2O3 полностью 'ослепляли' датчики. Решили спектральным анализом — добавили модуль распознавания характерных длин волн.

Сейчас тестируем нейросеть для прогнозирования температурного градиента по ходу разливки. Первые результаты на https://www.tengyidianzi.ru показали сокращение брака на 3.7%.

Монтажные нюансы

При установке на МНЛЗ сталкивались с парадоксом — чем точнее выставляли датчики, тем хуже работали. Оказалось, нужен преднамеренный люфт в 1.5-2 мм для компенсации теплового расширения портала.

Электромагнитные помехи от приводов — отдельная история. Экранирование помогало лишь частично. Пришлось разрабатывать дифференциальную схему измерений с двумя синхронизированными сенсорами.

Для газовых горелок вакуумных печей вообще пришлось создавать специальную версию с водяным охлаждением корпуса. Стандартные модели перегревались за 20 минут непрерывной работы.

Экономика внедрения

Многие цеха отказываются от система мониторинга температуры жидкой стали в реальном времени производитель из-за цены. Но при правильной настройке окупаемость составляет 8-14 месяцев за счёт снижения перегрева металла.

На примере ООО 'Шэньян Тэнъи Электроникс': после установки системы на трёхпозиционной МНЛЗ экономия электродов составила 17%, а выход годного увеличился на 2.3%.

Сейчас разрабатываем модуль для прогноза износа футеровки — это даст дополнительную экономию 5-7% на ремонтах печей. Испытания начнутся в следующем квартале.

Перспективы развития

Следующий шаг — интеграция с системами контроля состава шлака. Если совместить данные по температуре и химическому анализу, можно выйти на принципиально новый уровень управления плавкой.

Интересное направление — беспроводные датчики для труднодоступных зон. Пока мешает высокая температура, но эксперименты с керамическими антеннами показывают обнадёживающие результаты.

Для российских предприятий особенно актуальна адаптация под местные сортаменты. Например, для сталей с повышенным содержанием ванадия нужны особые корректировки — мы как раз ведём такие настройки для одного из уральских заводов.