铁矿氧化球团链篦机漏风状态的软测量模型

王祎，范晓慧，陈许玲

(中南大学 资源加工与生物工程学院， 湖南 长沙，410083)

摘要：针对链篦机漏风现有测定方法的不足，通过分析链篦机各漏风部位的特点，制定基于气体温差和基于气流平衡的链篦机漏风状态判断方法，建立链篦机温度场模型和链篦机-回转窑-环冷机气流平衡模型为链篦机漏风状态软测量模型提供数据基础，并研发链篦机漏风状态软测量系统软件，将之应用于国内某球团厂，漏风判断命中率达95%以上，每个球团矿抗压强度提高86 N，一级品率提高2.54%，设备作业率提高1.1%，煤粉消耗降低1.2 kg/t。

关键词：链篦机；漏风；温度场；气流平衡；软测量模型

中图分类号：TF046             文献标志码：A         文章编号：1672-7207(2014)03-0671-06

Soft sensing model of air leak status in grate during iron ore oxide pellet production

WANG Yi, FAN Xiaohui, CHEN Xuling

(School of Minerals Processing and Bioengineering, Central South University, Changsha 410083, China)

Abstract: Aiming at improving the existing methods of air leak measurement, soft sensing models based on gas temperature difference and gas balance were established to detect the location of air leak anomaly in grate by characteristic analysis. Models were developed by simulating temperature field and gas balance to provide data for the soft sensing models. Software was developed and put into practice in a certain domestic pellet plant. The results show that the hit rate of air leak diagnosis is over 95%. And compressive strength of each product pellet is 86 N higher. First grade rate increases by 2.54%, operating rate of the device increases by 1.1% while coal consumption is 1.2 kg/t low.

Key words: grate; air leak; temperature field; gas balance; soft sensing model

目前，我国链篦机-回转窑系统漏风率一般为30%~40%^[1-2]，其中链篦机设备结构和气流形式较复杂，是系统漏风状态检测的关键。链篦机漏风异常会导致热量流失，系统燃耗升高；风机负荷加大，电耗增大；气体温度降低，球团矿产质量和余热利用受到影响：因此，在线检测链篦机漏风异常，从而及时处理并降低漏风率，是铁矿氧化球团生产节能降耗、稳定产质量的必要措施^[3-5]。当前，烧结球团生产过程漏风研究主要针对烧结机。烧结机漏风测定方法包括经验公式估算法、密封法、料面风速法、边缘漏风法、废气成分换算法以及量热法等^[6-9]。链篦机与烧结机结构和生产过程相似，借鉴上述方法检测漏风率、及时采取措施降低异常漏风对链篦机铁矿氧化球团生产具有积极意义。但经验公式估算法仅有理论意义，密封法和料面风速法误差较大，边缘漏风法测定位置受限，废气成分换算法和量热法传感器维护费用高，计算结果受原料条件和料层厚度等工艺参数影响大。因此，本文作者针对链篦机漏风异常在线监测方法进行研究，利用软测量模型制定准确性高、成本低、满足连续生产在线检测要求的漏风异常监测新方法。

1  链篦机漏风状态分析

链篦机漏风部位主要包括料层内漏风、篦板漏风、滑道漏风、风箱外部漏风、烟罩外部漏风、风箱内部漏风、烟罩内部漏风7种，如图1所示。

料层内漏风是指球团生产过程中，因布料或生球粒度异常，导致球团料层内形成不均匀空隙，气体通过较大空隙快速穿过料层，而未与球团进行充分传热的链篦机气流现象。料层内漏风异常导致实际与球团发生传热的气体流量降低，根据气固热平衡获得的出料层气体温度降低，气体带走较多的热量。因此，气体出口端(鼓干段烟罩、抽干段和预热段风箱)热电偶气体温度检测值上升。该类漏风是布料引起的，漏风点会随台车移动直至卸料端。而台车结束1个运行周期后重新布料，因此，该类型漏风一般不会延续。

篦板漏风是指因篦板损坏形成不均匀空隙，气体与篦板传热量降低的链篦机气流现象。这类漏风与料层内漏风具有相似性，气体从漏风点迅速通过，导致根据热平衡分析获得的出料层气体温度降低，而热电偶检测值上升，漏风点随台车移动。但不同于料层内漏风，在篦板检修前，篦板漏风会延续到台车的下一个运行周期。

滑道漏风是指因滑道密封性不良导致气体从球团料层与侧板间空隙进入鼓风干燥段烟罩或抽风干燥段、预热Ⅰ段和预热Ⅱ段风箱的链篦机气流现象。这类漏风也具有平衡分析获得出料层气体温度降低而热电偶检测值升高的特点，但漏风点不随台车移动，且台车结束1个运行周期后漏风持续存在。

风箱外部漏风是指气体在压差作用下，通过风箱孔隙从环境进入链篦机风箱内的链篦机气流现象。该类漏风发生异常时，由于环境中冷风的兑入，风箱气体温度检测值下降，且下降幅度大于根据气固平衡分析获得的出料层气体温度。与滑道漏风相似，风箱外部漏风具有漏风位置固定、下一台车运行周期漏风持续存在的特点。

烟罩外部漏风是指气体在压差作用下，通过烟罩孔隙从环境进入链篦机烟罩内的链篦机气流现象。该类漏风最显著的发生位置在预热Ⅱ段，根据气流平衡关系，从回转窑窑尾进入链篦机预热II段气体流量与漏风量之和等于两预热段间隔墙开孔串风量与进入预热Ⅱ段球团料层气体流量之和。

风箱内部漏风是指相邻风箱内气体在压差作用下，通过风箱隔板孔隙，从气压较高风箱进入气压较低风箱的链篦机气流现象。该类漏风最显著的发生位置在鼓风干燥段，鼓干风机出口气体一部分进入鼓干段球团料层，而另一部分则从正压的鼓干段风箱进入抽干段风箱。

烟罩内部漏风是指相邻烟罩内气体在压差作用下，通过烟罩隔墙开孔，从气压较高烟罩进入气压较低烟罩的链篦机气流现象。两预热段间隔墙开孔处存在串风，根据气流平衡关系，进入预热Ⅰ段球团料层气体流量包含串风和环冷Ⅱ段回收热风2部分。

根据7种漏风部位的上述特点分析，分为2种漏风状态判断方法：一种是基于气体温差变化的链篦机漏风异常部位判断方法，另一种是基于气流平衡的链篦机漏风异常部位判断方法。

图1  链篦机漏风部位

Fig. 1  Locations of air leak in grate

2  基于气体温差的链篦机漏风状态判断

2.1  漏风状态判断方法

在链篦机漏风正常的情况下，根据热平衡分析获得的出料层气体温度与热电偶检测值之差△T为定值。对于料层内漏风、篦板漏风、滑道漏风和风箱外部漏风，通过△T的波动情况，结合漏风位置随台车移动的特征和台车循环运行过程中呈现的周期性，可实现链篦机漏风异常位置的判断，具体规则如表1所示。

表1  链篦机漏风异常部位判断

Table 1  Location detection of air leak anomalies in grate

周期性根据台车完成本周期运行后漏风的持续情况判断。周期性判断需要确定周期时长、设定评判周期数和统计各周期漏风情况。周期时长根据最近完成运行周期内链篦机机速历史数据进行计算。评判周期一般取3，若漏风异常持续发生在连续2个周期内，即认为“漏风可能异常”，若第3个周期漏风异常仍然存在，即认为“漏风异常”。动静特性根据漏风位置是否随台车移动判断，若漏风点随台车移动，则为动点漏风，否则为静点。出料层气体温度平衡分析值采用链篦机温度场模型进行计算。

2.2  链篦机温度场模型

对链篦机内气体和球团分别建立热量平衡方程^[10-13]，如式(1)和(2)所示，以生球料量、生球水分、生球磁铁矿含量、链篦机机速、风箱气体温度、烟罩气体温度、风箱气体压力和烟罩气体压力等实时生产检测信息为输入，实现链篦机内球团和气体温度在线计算。

  (1)

    (2)

式中：M_g为气体质量通量，kg/(m²·s)；C_g为气体比热容，J/(kg·K)；T_g为气体温度，K；x为料层高度，m；t为时间，s；h为气体与球团间的传热系数，J/(m²·K·s)；A为单位体积球团料层传热面积，m²/m³；T_p为球团温度，K；q_cd为水分冷凝反应放热速率，J/(m³·s)；为球团密度，kg/m³；为球团料层孔隙率，%；C_p为球团比热容，J/(kg·K)；q_ev为水分蒸发反应吸热速率，J/(m·s)；q_ox为磁铁矿氧化反应放热速率，J/(m³·s)。

利用链篦机温度场模型计算获得的出料层气体温度平衡分析值和热电偶检测值，即可求得△T。

3  基于气流平衡的链篦机漏风状态判断

3.1  漏风状态判断方法

典型的链篦机-回转窑-环冷机气流分布情况如图2所示。

风箱内部漏风(气流24)和烟罩内部漏风(气流15)的状态可通过漏风率波动情况进行判断，当漏风率超过正常波动范围，即＞或＞，则认为发生异常漏风。为当前风箱内部漏风率，；为漏风正常情况下风箱内部漏风率标准值；为风箱内部漏风正常情况下漏风率允许的波动范围；为当前烟罩内部漏风率，；为漏风正常情况下烟罩内部漏风率标准值；为烟罩内部漏风正常情况下漏风率允许的波动范围。

链篦机烟罩外部漏风利用气流14，15和16的流量平衡关系进行判断，若该平衡关系被打破＞(为允许偏差)，即表示烟罩外部漏风发生异常，需及时进行处理。

烟罩外部漏风、风箱内部漏风和烟罩内部漏风状态判断方法中涉及到的气体流量(G₁₄，G₁₅，G₂₄，G₂₇和G₁₆)采用链篦机-回转窑-环冷机气流平衡模型进行计算。

图2  链篦机-回转窑-环冷机气流分布

Fig. 2  Gas distribution of grate-kiln-cooler system

3.2  链篦机-回转窑-环冷机气流平衡模型

将链篦机-回转窑-环冷机系统气流划分为风机出入口气流(G₁，G₄，G₇，G₁₀，G₁₃，G₁₈，G₂₆和G₂₇)、穿过球团料层的气流(G₂₀，G₂₃，G₂₈和G₁₆)以及漏风串风(G₁₅，G₁₇和G₂₄) 3种类型进行气体流量计算。

忽略气固传质，根据质量守恒定律，G₁₄=G₁₃+G₃。设环冷Ⅰ段漏风率为定值，则。气流13为风机出入口气流，根据如下公式进行计算：

              (3)

式中：G_i为风机入口气体流量，t/h；i=1, 4, 7, 10, 13, 18, 26, 27；K_d为风机风门开度，%；K_c为风机耦合器开度，%；G⁰为风机额定风量，t/h。

根据质量守恒定律，G₁₅=G₂₀-G₁₉，其中，G₁₉=G₆。设环冷Ⅱ段漏风率为定值，则，而G₅= G₄，G₄根据式(3)进行计算；气流20为穿过球团料层气流，计算公式如下：

   (4)

式中：G_j为穿过球团料层气体流量，t/h；j=20, 23, 28；A_bed为球团料层面积，m²；p_out为球团料层出气端气体压力，Pa；P _in为球团料层进气端气体压力，Pa；d_p为球团直径，m；h_b为球团料层高度，m；p_atm大气压力，101 325 Pa；R为气体常数，286.68 J/(kg·K)；T_bed为球团料层平均温度，K，取链篦机温度场模型计算值。

根据质量守恒定律，G₂₄=G₂₇-G₂₈。其中，气流27为风机出入口气流，根据式(3)计算；气流28为穿过球团料层气流，根据式(4)计算。

气流16为穿过球团料层气流，但由于预热II段位于链篦机端口，漏风现象较为严重，因此，不同于G₂₀，G₂₃和G₂₈的计算式(4)，为获得更准确的结果，G₁₆通过如下热量平衡关系计算：

G₁₆= G₁₈×(-298)/(-298) (5)

式中：G₁₈根据式(3)计算；为抽风干燥段烟罩气体温度检测值，取抽风干燥段烟罩气体温度检测值作为进入回热风机的气体温度以降低预热Ⅱ段风箱热电偶安装位置对进入回热风机气体温度检测值准确性的影响，K；为预热Ⅱ段出料层气体温度计算值，K，取链篦机温度场模型计算值，K。

4  软件系统开发与应用

采用Visual C++开发链篦机漏风状态软测量软 件^[14-15]，界面如图3所示。

本系统于2011-01在国内某球团厂投入生产应用，以人工判断为标准对系统判断进行评估，漏风判断命中率达95%以上。利用基于气体温差和气流平衡的链篦机漏风状态软测量模型对链篦机异常漏风的产生和发生位置进行实时监测，从而及时采取措施降低漏风率，在提高球团矿产质量指标、降低能耗等方面收到良好的效果。本系统的应用使该厂每个的球团矿抗压强度提高86 N，一级品率提高2.54%，设备作业率提高1.1%，煤粉消耗降低1.2 kg/t，为企业创造了良好的经济效益。

图3  软件界面

Fig. 3  Software interface

5  结论

(1) 对链篦机漏风部位进行分析，针对漏风部位特点，制定基于气体温差和基于气流平衡的链篦机漏风状态判断方法。

(2) 建立链篦机温度场模型和链篦机-回转窑-环冷机气流平衡模型，实现链篦机内气体温度以及链篦机-回转窑-环冷机系统各位置气体流量的在线软测量，为链篦机漏风状态软测量模型提供数据基础。

(3) 采用Visual C++开发链篦机漏风状态软测量软件，系统应用于国内某球团厂，漏风判断命中率达95%以上，每个球团矿抗压强度提高86 N，一级品率提高2.54%，设备作业率提高1.1%，煤粉消耗降低1.2 kg/t。

参考文献：

[1] 张一敏. 球团矿生产知识问答[M]. 北京: 冶金工业出版社, 2005: 139-140.

ZHANG Yimin. Questions and answers of pellet production[M]. Beijing: Metallurgical Industry Press, 2005: 139-140.

[2] Afzal M, Cross M. GASFLO-Airflow distribution evaluation software tool for ducting systems of pellet induration processes[J]. Applied Mathematical Modelling, 1994, 18(7): 408-414.

[3] Thurlby J A. Gas flow and pressure balancing in modeling grate/kiln induration[J]. Metallurgical Transactions B: Process Metallurgy, 1988, 19B(1): 113-121.

[4] 李兴义, 杨玉华, 徐春玲, 等. 莱钢60万t链篦机-回转窑降低工序能耗实践[J]. 山东冶金, 2012, 34 (3): 51-52.

LI Xingyi, YANG Yuhua, XU Chunling, et al. Practice of reducing energy consumption in Laiwu Steel’s 600 000 t Grate-kiln[J]. Shandong Metallurgy, 2012, 34 (3): 51-52.

[5] 叶匡吾. 烧结过程、球团过程的能量流和优化选择[J]. 烧结球团, 2010, 35 (1): 1-6.

YE Kuangwu. Energy flow and optimization of sintering and pelletizing[J]. Sintering and Pelletizing, 2010, 35(1): 1-6.

[6] 黄天正, 姜涛. 带式烧结系统漏风率的测定[J]. 烧结球团, 1986, 11(2): 32-41.

HUANG Tianzheng, JIANG Tao. Air leakage detection of sintering machine[J]. Sintering and Pelletizing, 1986, 11(2): 32-41.

[7] 金永龙, 徐南平, 邬士英, 等. 烧结机漏风率测定新技术的研究和应用[J]. 钢铁研究学报, 1999, 11(3): 67-70.

JIN Yonglong, XU Nanping, WU Shiying, et al. Study and Application of a New Technology for Measuring the Leakage Ratio of Sintering Machine[J]. Journal of Iron and Steel Research, 1999, 11(3): 67-70.

[8] 孙升春. 新日铁降低烧结机漏风的措施[J]. 烧结球团, 1988, 13(3): 40-44.

SUN Shengchun. Measures for reducing air leakage rate of sintering machine in Nippon Steel[J]. Sintering and Pelletizing, 1988, 13(3): 40-44.

[9] 金永龙, 徐南平, 邬士英, 等. 烧结机分区段漏风测试技术研究及应用[J]. 钢铁, 2003, 38(3): 1-3.

JIN Yong-long, XU Nan-ping, WU Shi-ying, et al. Study and application of test technique for air leakage determination on sintering machine[J]. Iron and Steel, 2003, 38(3): 1-3.

[10] Young R W, Cross M, Gibson R D. Mathematical model of grate-kiln-cooler process used for induration of iron ore pellets[J]. Ironmaking and Steelmaking, 1979, 6(1): 1-13.

[11] Barati M. Dynamic simulation of pellet induration process in straight-grate system[J]. International Journal of Mineral Processing, 2008, 89(1/2/3/4): 30-39.

[12] Sadrnezhaad S K, Ferdowsi A, Payab H. Mathematical model for a straight grate iron ore pellet induration process of industrial scale[J]. Computational Materials Science, 2008, 44(2): 296-302.

[13] WANG Yi, FAN Xiao-hui, CHEN Xu-ling. Mathematical models and expert system for grate-kiln process of iron ore oxide pellet production (Part Ⅰ): Mathematical models of grate process[J]. Journal of Central South University, 2012, 19(4): 1092-1097.

[14] Majumder S, Natekar P V, Runkana V. Virtual indurator: A tool for simulation of induration of wet iron ore pellets on a moving grate[J]. Computers & Chemical Engineering, 2009, 33(6): 1141-1152.

[15] Kruglinski D J. Visual C++技术内幕[M]. 潘爱民, 王国印, 译. 北京: 清华大学出版社, 1999: 3-17.

Kruglinski D J. Programming Visual C++[M]. PAN Aimin, WANG Guoyin, transl. Beijing: Tsinghua University Press, 1999: 3-17.

(编辑  邓履翔)

收稿日期：2013-03-28；修回日期：2013-05-26

基金项目：教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET050630)

通信作者：范晓慧(1969-)，女，河北昌黎人，博士，教授，从事钢铁冶金数学模型与人工智能、烧结球团理论与新工艺等研究；电话：0731-88830542；E-mail: csufanxiaohui@126.com