Цифровизация сталеплавильного процесса

Когда слышишь 'цифровизация сталеплавильного процесса', первое, что приходит в голову — это красивые графики на экране и 'умные' системы. Но на практике часто оказывается, что за этими графиками скрываются те же старые проблемы: дрейф показаний термопар, слепые зоны контроля и вечное 'а датчики-то не те'. Мы в своё время потратили полгода, пытаясь интегрировать систему предиктивной аналитики от западного вендора, а в итоге вернулись к доработке собственных алгоритмов под конкретные условия кислородно-конвертерного цеха.

Инфракрасные пирометры: не просто замена термопарам

В 2018 году мы тестировали инфракрасный пирометр от ООО Шэньян Тэнъи Электроникс на разливке стали. Ожидали, что просто получим более точные данные, но выяснилась интересная деталь: их пирометры с функцией непрерывного измерения показывали не просто температуру, а динамику остывания металла в промежуточном ковше. Это позволило корректировать скорость разливки не по усреднённым нормативам, а в реальном времени.

Кстати, их разработки в области непрерывного измерения температуры — это не просто 'ещё один прибор'. Когда мы устанавливали систему на электропечь, обнаружили, что стандартные пирометры давали погрешность до 25°C при скачках напряжения. А их модель с компенсацией электромагнитных помех снизила разброс до 3-4°C. Мелочь? На партии легированной стали это дало снижение брака на 7%.

Самое сложное было не в установке оборудования, а в том, чтобы убедить технологов доверять новым данным. Помню, старший плавильщик показывал на график и говорил: 'По моему опыту, металл сейчас холоднее'. Оказалось, он чувствовал изменение звука дутья. Пришлось делать гибридную систему: данные с пирометров + эмпирические корректировки.

Цифровые двойники: где мы переоценили возможности

Пытались построить цифровой двойник плавильной установки. Закупили кучу датчиков, наняли программистов... И через полгода упёрлись в тупик: модель идеально работала на исторических данных, но не предсказывала аномалии. Например, при изменении влажности шихты прогноз температуры начинал 'плыть'.

Тут важно отметить: многие поставщики говорят о 'готовых решениях', но в сталиплавильном процессе универсальных решений нет. Мы сотрудничали с ООО Шэньян Тэнъи Электроникс именно потому, что они не пытались впарить нам 'коробочный продукт'. Их инженеры приезжали в цех, смотрели на условия работы — где-то приходилось дорабатывать систему охлаждения датчиков, где-то менять углы обзора.

Сейчас наш цифровой двойник учитывает 23 параметра вместо изначальных 12. И самое ценное — мы научились определять, когда модель 'не уверена' в прогнозе. В такие моменты система переключается на консервативный режим и выдаёт предупреждение оператору. Это спасло нас от нескольких аварийных ситуаций при перегреве футеровки.

Данные с ковша: неочевидные зависимости

Когда начали собирать данные по всему технологическому циклу, обнаружили странную корреляцию: температура в сталеразливочном ковше зависела не только от параметров плавки, но и от времени простоя ковша перед заливкой. Оказалось, при длительном простое нижние слои футеровки остывали сильнее, и это давало дополнительную теплопотерю в 15-20°C.

Для контроля этого параметра пришлось устанавливать дополнительные пирометры на ковшах. Использовали как раз разработки https://www.tengyidianzi.ru — их беспроводные датчики с передачей данных по цеховой сети. Кстати, первоначально пробовали радиоканал, но помехи от кранового оборудования оказались слишком сильными.

Сейчас у нас каждый ковш имеет свой 'тепловой паспорт'. Система учитывает его текущее состояние, историю нагрева и даже степень износа футеровки. Это дало возможность оптимизировать график подготовки ковшей — снизили расход газа на подогрев на 18%.

Проблемы внедрения: люди против алгоритмов

Самое сложное в цифровизации — не технологии, а люди. Операторы со стажем часто игнорируют рекомендации системы, если они противоречат их опыту. Пришлось вводить систему 'обучающихся подсказок': когда алгоритм замечает, что оператор consistently отклоняется от рекомендаций, но получает лучший результат — система анализирует эти случаи и корректирует свою модель.

Интересный случай был с определением момента раскисления. Алгоритм предлагал делать это при 1610°C, а мастер — при 1605°C. Долгое время спорили, пока не выяснили, что алгоритм не учитывал тонкость — при нашей схеме подачи ферросплавов они успевали прогреться за эти 5 градусов. После доработки модели расхождение исчезло.

Сейчас мы используем гибридный подход: система даёт рекомендации, но окончательное решение остаётся за оператором. При этом все отклонения фиксируются и анализируются. За последний год в 68% случаев решение оператора оказывалось оптимальнее — значит, системе ещё есть куда расти.

Экономика цифровизации: окупаемость не там, где ждали

Когда начинали проект, рассчитывали на экономию за счёт снижения брака. Оказалось, главный эффект — в увеличении стойкости футеровки. Более точный контроль температуры позволил уменьшить термические удары, и кампания печи выросла с 280 до 320 плавок.

Ещё один неочевидный эффект — снижение variation качества стали. Раньше разброс содержания углерода в конце продувки составлял ±0.02%, сейчас — ±0.008%. Для рядовых марок это не критично, но для ответственных заказов — существенно.

Сейчас рассматриваем возможность интеграции систем от ООО Шэньян Тэнъи Электроникс в другие цехи. Их подход к непрерывному измерению температуры действительно показал свою эффективность, особенно в условиях наших производственных реалий. Хотя, конечно, идеальных решений не бывает — до сих пор бьёмся с засорением оптики в особо пыльных зонах.