一种吹氩-喂丝时序耦合精准夹杂物改性方法与流程

本发明属于炼钢精炼工艺，涉及一种适配钢水吹氩喂丝站、lf炉精炼、rh炉精炼多工位的夹杂物改性与钢水净化方法，适用于普碳钢、低合金钢、洁净结构钢及超低洁净钢多钢种批量生产。

背景技术：

1、吹氩喂丝是炼钢过程中吹氩喂丝站、lf精炼、rh精炼各工位通用的重要净化工序，通过底吹氩均匀温度场与成分场，喂入钙线或硅钙线实现夹杂物改性，是控制钢材夹杂缺陷、提升洁净度的核心环节。

2、在此基础上，现有相关专利方案各有其适用场景，但仍存在进一步优化的空间：

3、对比文件 cn108660285a 公开了喂线前后两段固定吹氩流量、一次性连续喂线的技术方案，该方案未设置工况分级调控逻辑，工艺参数为预设固定值，当钢水温度、钢水溶解氧活度当量、夹杂含量发生波动时，工艺条件难以动态匹配，容易出现局部钙富集、夹杂改性效果不均匀的现象。

4、对比文件 cn114774794b 采用软吹喂线关停底吹静置的固定时序流程，该方案主要适配帘线钢钢种，依靠碱金属线开展夹杂改性，工艺适配场景有限；喂丝阶段停止底吹氩气，会降低钢水流动能力，不利于夹杂上浮去除，难以满足普碳钢、低合金钢以及多类高端洁净钢的生产要求。

5、综合来看，目前现场实际生产及现有常规工艺普遍存在以下共性问题：

6、1) 现场大多采用固定时序、固定吹氩流量、固定喂丝参数的粗放式作业模式，未根据钢水进站温度、钢水溶解氧活度当量、初始大颗粒夹杂物含量的炉次波动进行差异化调控，来料工况波动时易出现搅拌不足或过搅拌，夹杂物改性效果稳定性差。

7、2) 常规工艺多采用一次性连续匀速喂丝模式，丝线熔化集中、钙元素局部富集，难以在钢水中均匀扩散，易造成氧化铝硬质夹杂物改性不充分、球化不均匀，大颗粒夹杂物残留偏高。

8、3) 部分生产工艺在喂丝过程中关停底吹氩或底吹氩气量控制不合理，底吹氩气量过小，钢水流动弱、动力学条件不足，不利于夹杂物聚合、上浮排除，底吹氩气量过大易引发钢水液面裸露，增大二次氧化风险。

9、4) 传统工艺缺少系统化智能化的工况分级判定方法，无法量化评估钢水夹杂水平，多依赖事后金相取样检测，滞后性强，不能实现工艺自适应调整；且通用工艺适配钢种单一，难以同时满足普碳钢、低合金钢、洁净钢及超低洁净钢的差异化生产要求。

10、5) 现有常规吹氩喂丝参数未考虑钢水罐装入量波动，固定参数无法适配不同装入量搅拌动力学需求，工艺通用性受限。

11、综上所述，现有技术存在：无多维度工况分级、工艺参数固定、采用连续一次性喂丝、喂丝阶段停氩、钢种适配单一、缺乏后置保氩与补救机制等问题。且传统工况判定无法低成本量化钢水夹杂水平，多依赖事后金相取样，滞后性强，无法实现工艺自适应调整和满足精细化洁净钢生产需求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种吹氩-喂丝时序耦合精准夹杂物改性方法，以解决现有技术存在的问题。

2、本发明提出构建温度—氧活度—初始大颗粒夹杂物占比三维联合分级体系，依托钢厂现有测温定氧设备和历史数据为基础的大数据模型实现夹杂工况在线判定，匹配差异化分段吹氩、全程不停氩、间歇分批喂丝、后置保氩及分级补救策略，可适配吹氩喂丝站、lf炉、rh炉多精炼工位，指导工人操作，在不改动设备前提下提升夹杂改性效果与工艺通用性。

3、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

4、一种吹氩-喂丝时序耦合精准夹杂物改性方法，该方法包括：

5、1、三维参数联合采集与工况分级判定。

6、前工序预脱氧钢水到达吹氩喂丝工位后，在吹氩喂丝工位检测获取或利用前工序钢水出站温度、钢水溶解氧活度当量，基于预先建立的对应钢种氧活度-大颗粒夹杂物占比数理关联模型，预测当前炉次钢水初始大颗粒夹杂物占比；根据钢水温度、钢水溶解氧活度当量和初始大颗粒夹杂物占比划分钢水工况。

7、然后，以钢水温度、钢水溶解氧活度当量、初始大颗粒夹杂物占比三项指标联合阈值，将钢水划分为普通工况、夹杂超标工况、低温敏感工况三类。具体地，钢水温度≥1580℃、钢水溶解氧活度当量为≤40 ppm、初始大颗粒夹杂物占比≤8%时，划分为普通工况；钢水溶解氧活度当量＞40 ppm或初始大颗粒夹杂物占比＞8%时，划分为夹杂超标工况；钢水温度＜1580℃、钢水溶解氧活度当量为≤40 ppm、初始大颗粒夹杂物占比≤8%时，划分为低温敏感工况。

8、其中，钢种氧活度-大颗粒夹杂物占比数理关联机理为：钢水溶解氧活度直接反应了脱氧产物生成潜力，氧活度越高，越易于生成氧化铝类脱氧产物并形成大颗粒内生夹杂物。钢种氧活度-大颗粒夹杂物占比数理关联模型，基于预脱氧后钢水历史炉次的溶解氧活度当量与金相统计得到的大颗粒夹杂物占比样本拟合构建；受卷渣、耐材侵蚀等外来夹杂因素干扰，二者为统计相关关系，并非确定的一一对应关系。该模型训练阶段需要金相检测样本，在线应用阶段无需每炉开展金相检测，无需新增硬件设备，可间接预估当前炉次初始大颗粒夹杂物占比，实现炉次工况量化分级。

9、根据划分的钢水工况，通过预训练大数据模型推荐吹氩-喂丝时序中各工序的操作参数；其中，吹氩-喂丝时序依次包括前置吹氩、分段间歇喂丝和喂丝后微量软吹氩，操作参数包括不同阶段吹氩流量及时长、喂丝分段次数、喂丝过程中的底吹氩流量、每段喂丝速度、每段喂丝时长和每段喂丝后的静置反应间隔时长。

10、2、差异化前置稳流微吹氩。

11、大数据模型根据划分的钢水工况推荐前置吹氩流量与作业时长，进行微吹氩稳流，均匀钢水温度场与成分场，消除钢水静止流动死区。

12、其中，设置夹杂超标工况、普通工况及低温敏感工况对应的前置吹氩流量梯度依次降低的约束，模型推荐的前置吹氩时长限制在50 ~120 s之间。

13、此外，实际工序中，为适配钢水罐装入量的波动，根据钢水罐装入量调节前置吹氩流量。

14、3、全程不间断底吹氩+分段间歇喂丝时序耦合改性。

15、前置吹氩结束后，喂丝全过程维持底吹氩连续通入、不关闭、不中断。同时，摒弃现有技术采用的一次性连续匀速喂线方式，而是根据工况等级分别采用两段式、三段式或四段式间歇分批喂丝工艺；每完成一段喂丝后设置静置反应间隔，依靠恒定底吹氩搅拌钢水实现钙合金分步熔化、均匀扩散，促使氧化铝硬质夹杂物逐级球化改性为低熔点钙铝酸盐夹杂，搅拌强度跟随工况夹杂等级正相关匹配。根据划分的钢水工况预设对应的分段喂丝段数，其中，对于普通工况采用三段式间歇喂丝，夹杂超标工况采用四段式间歇喂丝，低温敏感工况采用两段式低速间歇喂丝。在预设的段数基础上，大数据模型根据钢水工况推荐喂丝过程中的底吹氩流量、每段喂丝速度、时长和每段喂丝后的静置反应间隔时长。

16、其中，推荐的底吹氩流量根据钢水工况等级匹配（即夹杂超标工况、普通工况及低温敏感工况对应的底吹氩流量依次降低），且实际工序中根据钢水罐的不同装入量调节底吹流量，保证钙合金平稳熔化、均匀扩散，实现夹杂物逐级改性。

17、4、工况差异化后置恒流保氩上浮净化。

18、大数据模型推荐微量软吹氩流量时，设置夹杂超标工况软吹氩流量高于普通工况、低温敏感工况的约束。同时，在实际工序中，结合钢水罐装入量调节软吹氩流量，在保证改性细小夹杂物高效上浮的同时，避免钢水液面裸露出钢水表面的浮渣外而产生二次氧化。模型推荐的软吹氩时长限制在120 ～300 s之间，适配钢水罐夹杂上浮动力学需求。

19、5、工况模型预判 + 炉前抽检复核与分级自适应工艺补救。

20、吹氩喂丝工序完成后，结合本炉钢水温度、钢水溶解氧活度当量、工况等级、实际吹氩及喂丝操作参数，依托预训练大数据模型预判本炉夹杂物改性与控制水平。

21、针对不同不合格倾向分类调控：仅夹杂物尺寸偏大或改性充分但上浮不足时，匹配中等强度补吹氩搅拌，持续60 ～90 s，强化夹杂物上浮，不补喂丝；夹杂物改性不充分或钙含量匹配不足时，采用微量补喂丝并同步维持底吹氩搅拌30 ～90 s，完成二次改性。

22、经调控复核满足钢水洁净度要求后，钢水送入后续工序。

23、6、将全炉次工况、人工实际操作执行参数及抽检质量数据实时上传 mes 构建工况参数洁净度关联数据库，训练大数据模型，提升模型精度。

24、进一步的，该方法还包括，生产超低洁净钢时，在前置吹氩之前增设预吹氩工序，预吹氩时长30 s～60 s，并根据钢水工况及钢水罐装入量匹配预吹氩流量，提前破碎钢液面原生氧化膜、推移边缘浮渣，抑制外源夹杂生成。

25、进一步的，该方法还包括，从当前批次钢水中选取抽检炉次，对抽检炉次钢水开展理化金相检测，得到抽检炉次的钢水洁净度；将所述抽检炉次对应的钢水工况、实际吹氩喂丝操作参数、预判洁净度以及抽检洁净度作为新增样本，扩充至已有样本集，用于优化大数据模型，提升大数据模型推荐的操作参数的适配度，以及对于夹杂物改性与控制水平的预判准确性。

26、本发明的有益效果在于：

27、1) 低成本三维在线工况分级体系：区别于现有技术固定参数、无工况判断的作业模式，本发明依托钢厂标配测温定氧设备+数理模型反推夹杂物占比，无需新增检测设备，即可实现工况实时分级预判，解决钢水来料波动下工艺参数一刀切、改性效果不稳定的行业痛点。

28、2) 多工位通用适配，适用场景极广：突破传统工艺仅适配转炉后单一吹氩工位的局限，本发明工艺可兼容独立吹氩喂丝站、lf炉精炼、rh炉精炼全炼钢精炼工位，适配钢厂全流程钢水净化生产。

29、3) 采用全程不间断底吹氩+间歇分批喂丝：改进传统一次性连续喂丝、喂丝过程关停底吹氩的作业模式，本发明依靠持续稳定底吹氩搅拌流场实现钙合金分步熔化、均匀扩散，避免局部钙富集，促使氧化铝硬质夹杂物充分球化改性，提升钢水内在洁净度。

30、4) 多钢种通用适配：突破现有技术仅单一钢种改性局限，本发明可适配普碳钢、低合金钢、洁净钢、超低洁净钢全品类钢种，工业化通用性较好。

31、5) 零设备改造成本，经济性优异：本发明仅为纯工艺方法优化，依托现有检测设备与各精炼工位产线设备，无需硬件改造；同时通过分级微量吹氩、精准间歇喂丝的作业模式，可使氩气消耗量降低15%~20%，钙线耗材损耗降低10%以上。

32、6) 建立模型预判 + 钢水抽检 + 分级自适应补救闭环调控模式：本发明突破了无法在线实时检测夹杂形貌尺寸的局限，通过工艺参数模型预判结合钢水理化金相抽检，综合评判夹杂物改性水平；对不同不合格倾向分别采用补吹氩强化上浮或补喂丝耦合吹氩二次改性，适配精炼工位连续生产节奏，工艺落地性强。

33、7) 智能化数据闭环自学习优化：全炉次工况参数、工艺参数、抽检质量数据实时归集存储，扩充工况-参数-洁净度关联数据库；通过大数据自学习迭代优化工况参数、钢水装入量波动修正系数及时序匹配规则，持续提升不同炉次、不同钢水装入量工艺适配精准度，适配智能炼钢迭代升级需求。

34、8) 节能降耗提质增效：通过精准分级吹氩、间歇精准喂丝，减少无效过搅拌与丝线过量喂入，可有效降低氩气消耗量及丝线损耗，同时稳定控制夹杂物等级，减少后续质量异议与改坯降级，可提升经济及质量效益。

35、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。