本文在某钢厂90吨复吹转炉的冶炼条件下,对实际冶炼数据进行统计和相关性分析,利用炼钢热力学分析了影响钢水终点氧含量的因素,建立了转炉后搅脱氧数学模型,利用MATLAB软件中BP神经网络工具箱开发了复吹转炉炼钢终点氧含量预报模型。 分析结果表明:影响转炉终点氧含量的因素主要是钢水碳含量,其次是钢水中锰、磷及钢水温度。随着炉渣氧化铁含量的增加终点氧含量也有所增加。冶炼终点钢液平均碳氧积为0.00259大于理论值0.0024。1600℃、1675℃时钢液中[Fe]、[C]选择氧化的平衡点分别为[C]=0.0339%、0.0264%;熔池温度升高,[Fe]、[C]选择氧化的临界碳含量下降。 后搅操作可以使钢、渣间反应更接近平衡,降低钢、渣的氧化性,去除气体和夹杂物,并使熔池的成分和温度更均匀。影响后搅脱氧效果的因素依次是:氩气流量、钢水初始氧含量以及钢水温度。90吨复吹转炉后搅吹氩脱氧效率η为0.63～0.86。 由于转炉炼钢是个非常复杂的多元多相高温物理化学过程,各元素之间存在严重的非线性关系,常规的方法对终点控制比较困难。由于BP神经网络可以实现任意线性或非线性的函数映射,所以可以满足终点氧含量的预报要求。本文基于MATLAB的BP神经网络开发了复吹转炉终点氧含量的三种预报模型。其中以终点[C]、[Mn]、[P]、[S]含量和终点温度T为输入变量时的模型预报效果最好。当终点氧含量误差范围[0]%±0.0100时,离线预报命中率达75%。