摘要：針對燒結礦生產控制過程的大滯后難題，本文采用中子活化在線元素分析做為實時在線檢測手段，提前預測燒結礦的堿度指標，采用比例控制算法，自動控制熔劑倉實時下料量，實現燒結礦堿度的閉環自動控制，提升燒結礦的堿度穩定率。該技術在國內兩個燒結廠得到了成功應用，應用堿度自動控制之后兩個燒結廠的堿度合格率分別提升了6.79%和8.73%，證明該技術具有理想的實用效果。
關鍵詞：燒結；堿度；自動控制；
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doi： Abstract:Aiming at the problem of large lag in the production control process of sinter, this paper uses neutron activation online element analysis as a real-time online detection means to predict the basicity index of sinter, and adopts proportional control algorithm to automatically control the real-time blanking amount of flux bin, so as to realize the closed-loop automatic control of sinter basicity and improve the basicity stability rate of sinter.The technology has been successfully applied in two domestic sintering plants. After the application of automatic basicity control, the basicity qualification rate of the two sintering plants has been increased by 6.79% and 8.73% respectively, which proves that the technology has ideal practical effect.
Key words: sintering; basicity; automatic control;
我國是鋼鐵生產大國，每年鋼鐵總產量超過10億噸，占世界產能的50%以上。燒結礦是高爐的主要原料，而堿度(R)作為燒結工藝中的重要控制指標，其穩定率提高10%，則高爐燃料比可降低1%，高爐產量可提高1.5%^[1-2]。目前燒結生產仍采用化驗室指導配料的控制方式，取樣點位于成品礦工藝點，此工藝點距離配料工藝點滯后約2小時，化驗周期為2-4小時，配料工程師得到的燒結礦成分數據滯后大于4.5小時，由于控制方式的大滯后特性，很容易造成燒結礦品質波動，進而影響高爐順行^[3]。多數煉鐵廠采用穩定原料的方式穩定燒結礦的品質，也取得了非常理想的成效，燒結礦一級品率相對較高。目前也存在部分煉鐵廠無法做到原料穩定，熔劑品位波動大、沒有鐵質原料均化堆廠，造成燒結配料難度極大，燒結礦品質不穩定。針對原料波動較大的燒結廠，提升燒結礦品質最有效的辦法是采用燒結礦自動配料系統，在配料皮帶上安裝在線元素分析儀實時檢測燒結混合料中的Tfe、CaO、SiO₂含量，根據檢測結果自動調整原料配比。
1  PGNAA技術原理
瞬發伽馬中子活化(PGNAA)技術是一種元素分析技術，其不受物料粒度以及環境粉塵、蒸汽等因素影響，非常適合對皮帶輸運的散裝物料進行實時在線檢測^[4-5]。如圖1所示，熱中子照射物料的原子核，原子核俘獲熱中子形成一個質量數+1的新的原子核，新核處于能量激發態，激發態原子核會通過釋放伽馬射線的形式自動退激到能量穩定態，不同的原子核會釋放特定能量的伽馬射線，收集并統計這些特征伽馬射線形成伽馬能譜，對能譜進行解譜運算，即可得到各元素的含量。Fe、Si、Ca三種元素的俘獲反應公式見公式（1）。
 

圖 1  PGNAA技術原理示意
Fig.1  Schematic diagram of PGNAA Technology
.........................................................(1)
瞬發γ中子活化分析（PGNAA）技術從上世紀80年代中后期開始研究，到90年代中期開始形成工業化產品，發展到現在，歷經了30年的研究與發展，伴隨著探測器技術、高速電子電路技術、譜分析技術等關鍵技術的發展，PGNAA技術本身已經臻于成熟和完善。
2  PGNAA技術的優劣勢
PGNAA技術對各元素的測量靈敏度取決于中子與被測元素的原子核之間反應截面的大小，反應截面越大，測量靈敏度越高。表1列出了PGNAA技術用于跨輸送帶在線分析時對一些常見元素的檢測靈敏度^[6]。從表中可以看出，PGNAA技術對燒結混合料中的Si、Fe、Ca元素具有較高的檢測靈敏度，非常適合對燒結混合料中的TFe、和堿度進行在線檢測。  
表1 PGNAA技術對某些元素進行分析的檢測靈敏度
Table 1 detection sensitivity of some elements analyzed by PGNAA Technology

檢測靈敏度/%	對應元素
＜0.01	Cl, Sc, Ti,Ni,Cd,Hg,Sm,Gd,Dy,Ho
0.01～0.1	S,V,Cr,Mn,Fe,Co,Cu,Rh,Ag,In,Hf,Ir,Au,Nd,Eu,Er,Yb
0.1～0.3	N,Na,Al,Si,K,Ca,Ga,Se,Y,Cs,La,W,Re,Os,Pt,Pr,Tm

由于PGNAA技術直接檢測元素含量，其特征伽馬射線來自于原子核內部的能量躍遷，因此這種技術無法區分Fe²⁺與Fe³⁺，也就無法檢測FeO含量；同樣原理，PGNAA技術無法區分燃料中的C與碳酸根中的C元素，由于PGNAA設備內部大量使用C、H、O元素材料，因此PGNAA技術無法對燒結混合料中的燃料熱值進行準確的檢測，因此無法指導C的配料。
燒結配料具有兩道混合工藝，物料沒有分層現象，且二混后水分含量相對比較穩定，為PGNAA技術創造了理想的檢測條件，因此PGNAA技術在燒結配料環節的最佳安裝工藝點是二混之后，且距離混合機距離較近位置。鞍鋼集團安裝了兩套PGNAA分析儀用于指導兩個燒結車間的燒結堿度配料，應用分析儀之后這兩個燒結車間的燒結礦堿度穩定率分別提升了3.98%和3.96%^[7-9]。
3  堿度自動控制
PGNAA分析儀可以精準的檢測燒結混合料中的TFe和堿度指標，可以實現燒結配料過程中的鐵料和熔劑的自動閉環控制，但是由于燒結配料的鐵質原料配比計算相對復雜，修改配比需要較高的權限，因此配料方案暫時跳過了鐵料的控制模塊，首先完成了堿度指標的自動控制模塊。

圖 2  堿度自動控制模塊組成圖
Fig.2  Composition diagram of basicity automatic control module
堿度控制模塊被嵌套在工廠原有配料系統內，這樣一方面控制模塊不需要對底層下料秤進行控制，減少了模塊的工作量，另一方面有利于工廠對程序的日常維護。PGNAA分析儀通過OPC通訊協議將堿度檢測結果發送給堿度控制模塊，模塊實時讀取現場配料系統的各個料倉的下料量設定值、各個下料倉的下料反饋值、系統的總流量設定值、系統啟停信號、系統切換信號。模塊對外輸出可調整溶劑配比P_CaO和其它配比P_other，并且滿足：
...........................................................................(2)
模塊采用比例控制算法，熔劑倉新配比在前一次配比的基礎上進行增減運算。設置堿度控制目標值R_D、堿度控制偏差ΔR，可調整熔劑配比上下限P_CaO-HL、P_CaO-LL，分析儀檢測堿度值記為R_A。當時，混合料堿度偏高，此時需要降低可調熔劑配比P_CaO，同時提升其它配比P_other，計算公式見公式(3)。
..............................................(3)
式中K為預設比例系數。
當
時，混合料堿度偏低，此時需要提升可調熔劑配比P_CaO，同時降低其它配比P_other，計算公式見公式(4)。
............................................(4)
為了保證控制系統的穩定，堿度自動控制模塊選擇一個熔劑倉進行優化配比控制，其余熔劑倉執行固定配比。根據各個下料倉的下料反饋值、系統的總流量設定值計算反饋配比，當反饋配比與設定配比出現較大偏差時，說明下料倉出現故障，模塊會給出報警提示。
4  現場實際應用
堿度自動控制系統在酒鋼集團榆中鋼鐵燒結廠和鑌鑫鋼鐵得到了應用，并取得了理想的應用效果。應用堿度自動控制系統后，堿度合格率分別提升了6.71%和8.73%。

圖 3  鑌鑫現場堿度自動控制軟件界面
Fig.3  Binxin site basicity automatic control software interface
酒鋼集團榆中鋼鐵燒結廠受原料條件限制且沒有有效的混勻工藝設施，原料波動較大，影響了燒結礦的指標，燒結礦堿度波動較大，熔劑浪費現象嚴重，對高爐爐況順行以及指標的優化帶來諸多不利影響。PGNAA分析儀測量裝置安裝于二混-1皮帶廊中部，距離一次混合機下料口30米處，從配料室到二混-1皮帶（一次混合機后）只需要8分鐘，配料8分鐘后即可得到燒結料成分，有效縮短控制滯后時間。分析儀于2020年7月安裝完成，同年11月開始調試，優化配料系統鑲嵌在原DCS系統內，原DCS系統為羅克韋爾1756系列。應用堿度自動控制系統前后對比數據見表2，從表2中可以看到，應用堿度自動控制系統后該燒結廠的堿度合格率提升了6.71%。
表2 榆中鋼鐵使用堿度控制系統前后對比數據
Table 2 comparison data before and after using basicity control system in Yuzhong iron and steel

	使用前 2020年1-11月	使用后 2020年12月-2022年3月	提升
堿度合格率（±0.1）	89.67%	96.38%	6.71%

鑌鑫鋼鐵燒結廠鐵質原料來源相對復雜，雖然鐵質原料具有均化堆場，每次料頭或料尾都存在成分波動；熔劑全部是外購，成分也存在波動；水分較大造成下料不連續，致使燒結礦質量波動比較大。PGNAA分析儀安裝在燒結廠二車間（4#燒結機）一次混合機后H-2b皮帶頭部，在線實時檢測混合料成分，通過光纖將信號傳送到燒結中控室，供配料人員隨時查閱當前燒結混合料成分和燒結礦數據，自動配料模塊鑲嵌在原DCS系統內（西門子S7-300）。應用堿度自動控制系統前后對比數據見表3，從表3中可以看到，應用堿度自動控制系統后該燒結廠的堿度合格率提升了8.73%。
表3 鑌鑫鋼鐵使用堿度控制系統前后對比數據
Table 3 Comparison data before and after using basicity control system in Binxin iron and steel

	使用前 2021年6-8月	使用后 2021年9月-2022年3月	提升
堿度合格率（±0.1）	81.9%	90.63%	8.73%

整個堿度自動控制系統能耗較小，功率小于5kw；整個系統無人值守運行，且維護工作量較小，不需要專職維護人員；系統的損耗部件為放射源和壓輥，放射源建議增添周期為2.6年，壓輥建議更換周期為0.5~1年；整個系統能耗小、故障率低、維護工作量少，持續穩定燒結礦堿度指標。
5  結論與展望
目前燒結配料控制過程存在大滯后的問題，原料的波動會導致燒結礦品質發生波動，采用PGNAA分析儀可以有效的解決控制大滯后的難題。將PGNAA的堿度檢測結果與熔劑下料配比結合，形成閉環控制，組成堿度自動控制系統，對堿度指標進行實時調整，從而提升燒結礦的堿度指標，該控制系統在酒鋼集團和鑌鑫鋼鐵得到成功應用，應用堿度自動控制系統后，燒結廠的堿度合格率（±0.1）分別提升了6.71%和8.73%，且系統工作能耗較低、維護工作量少，保證工廠燒結礦堿度指標持續穩定。
目前配料系統僅僅完成了堿度自動控制模塊，下一步將研究全鐵的自動調整模塊，實現堿度、全鐵雙指標自動控制，穩定燒結礦的品質。
 
 
 
 
參考文獻：
[1] 郭曉影. 提高燒結礦堿度穩定率的研究[D]. 沈陽:東北大學, 2009.
Guo Xiaoying. Research on improving the basicity stability rate of sinter [D]. Northeastern University, 2009.
[2] 閆利娥. 提高太鋼燒結礦堿度穩定性的研究與實踐[J]. 燒結球團, 2009,34(4):51-54.
Yan Li'e. Research and Practice on Improving the Basicity Stability of sinter in Taigang [J]. Sintering and pelletizing, 2009(04):51-54.
[3] 趙龍, 宋青鋒. 中子活化技術提升燒結礦堿度穩定率的應用[J]. 燒結球團, 2021, 46(5):5.
Long Zhao, Qing-feng Song, Application of Neutron Activation Technology to Improve the Basicity Stability Rate of Sintered[J].Sintering and pelletizing,2021, 46(5):5.
[4] 張蘭芝, 倪邦發, 田偉之,等. 瞬發γ射線中子活化分析的現狀與發展[J]. 原子能科學技術, 2005,39(3):282-288.
Zhang Lanzhi, Ni Bangfa, Tian Weizhi, et al. Status and development of prompt γ-ray neutron activation analysis[J]. Atomic Energy Science and Technology, 2005,39(3):282-288.
[5] 趙龍. 應用PGNAA技術對燒結混合料成分的檢測試驗[J]. 現代礦業,2018(7):229-231.
Zhao Long. Application of PGNAA technology to detection test of sintering mixture composition[J]. Modern Mining, 2018(7): 229-231.
[6] Proctor R J ,  Hurwitz M J . On-Line Prompt Gamma Neutron Activation Analyzers[J]. American Nuclear Society Incorporated La Grange Park IL, 2000.
[7] 楊伯利, 王力東, 張偉,等. DF-5704中子活化燒結元素在線分析儀在鞍鋼煉鐵廠的應用[J]. 山東工業技術, 2019(12):2.
Yang Boli, Wang Lidong, Zhang Wei, et al. Application of DF-5704 Neutron Activated Sintering Element Online Analyzer in Anshan Iron and Steel Works [J]. Shandong Industrial Technology, 2019(12):2.
[8] 王力東, 茍強源, 張偉,等. DF-5704A中子活化燒結元素在線分析儀在鞍鋼礦業公司的應用[J]. 科技資訊, 2019, 17(7):2.
Wang Lidong, Gou Qiangyuan, Zhang Wei, et al. Application of DF-5704A Neutron Activated Sintering Element Online Analyzer in Anshan Iron and Steel Mining Company [J]. Science and Technology Information, 2019, 17(7):2.
[9] 王力東, 張偉, 尹兆余. DF-5704中子活化燒結元素在線分析儀[J]. 科技風, 2019(13):2.
Wang Lidong, Zhang Wei, Yin Zhaoyu. DF-5704 neutron activated sintering element online analyzer [J]. Science and Technology Wind, 2019(13):2.