基于数值模拟的热风炉燃烧模型

DOL:10.13374/h.issn1001-053x.2011.05.020 第33卷第5期 北京科技大学学报 Vol.33 No.5 2011年5月 Journal of University of Science and Technology Beijing May 2011 基于数值模拟的热风炉燃烧模型 陈杉杉区 国宏伟张建良 杨天钧 北京科技大学治金与生态工程学院，北京10O083 ☒通信作者，E-mail:chsh7605@mail.com 摘要以首钢迁安2号高炉热风炉为研究对象，采用数值模拟的方法求出不同操作条件下拱顶温度以及燃烧效率，并求得 正确表达空气预热温度、煤气流量、空燃比以及煤气成分与拱顶温度和燃烧效率关系的数学模型.该模型在满足拱顶温度约 束的条件下，以热风炉燃烧效率为优化目标，得到热风炉的最佳操作模式。 关键词高炉：热风炉：燃烧：数值模拟：数学模型 分类号TF544.2 Combustion model of a hot blast stove based on numerical simulation CHEN Shan-shan,GUO Hong-ei,ZHANG Jian-liang,YANG Tianjun School of Metallurgical and Ecological Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China Corresponding author,E-mail:chsh7605@gmail.com ABSTRACT With the hot blast stove in Shougang Qianan No.2 blast furnace as an object of study,the vault temperature and com- bustion efficiency under different operating conditions were solved by a numerical simulation method.Two mathematical models were constructed for the relations of vault temperature and combustion efficiency to air preheat temperature,gas flow,air-fuel ratio and gas composition.Considered the combustion efficiency of the hot blast stove as an optimization objective,the best operation mode for the hot blast stove could be obtained under the constraint condition of vault temperature by the mathematical models. KEY WORDS blast furnaces:hot blast stoves;combustion:numerical simulation;mathematical models 热风炉燃烧控制是指通过调节煤气流量、助燃 度的变化。例如，利用模糊控制燃烧5，采用模 空气流量等操作参数，实现煤气的合理燃烧，并达到 糊神经网络控制拱顶温度可，利用案例与规则推 合适的拱顶温度.由于高炉炉况等原因，煤气压力 理控制热风炉燃烧圆.智能控制系统能够比较准 不稳定，煤气热值也往往存在波动，因而燃烧控制是 确地推测热风炉温度变化趋势，但很难得到最佳 热风炉最困难的控制环节口 的燃烧条件. 燃烧控制主要有以下几种方法：(1)比例极 综上所述，造成以上缺陷的主要原因是目前的 值调节法、烟气氧含量串级比例控制法.由于热风 燃烧控制大多采用经验公式回来反映拱顶温度与 炉的燃烧过程是一个连续的动态变化过程，控制 控制参数的关系，而缺乏合理准确的燃烧模型.理 时难以得到及时准确的反馈信息，存在控制的滞 想的燃烧模型0可通过较少的燃烧监控参数，一 后性以及控制作用强度过大等问题回.(2)数学 方面实施温度的跟踪计算，另一方面决策，即实时地 模型控制法回。该方法选择合理的热工参数，能够 确定最佳煤气流量与空气流量 及时调整控制变量，达到节约能源的目的0；但其 本文针对热风炉燃烧控制中缺乏理想的燃烧模 需要监控的热工参数较多，投资大，这限制了数模 型问题，根据首钢迁安2号高炉热风炉，采用数值模 法在国内的应用.(3)智能控制法.智能控制的 拟的方法建立合理、准确的燃烧模型，以获得热风炉 最主要特点是利用较少的检测点测量反映拱顶温 的最佳操作模式 收稿日期：201006-17

第 33 卷 第 5 期 2011 年 5 月 北京科技大学学报 Journal of University of Science and Technology Beijing Vol． 33 No． 5 May 2011 基于数值模拟的热风炉燃烧模型 陈杉杉 国宏伟 张建良 杨天钧 北京科技大学冶金与生态工程学院，北京 100083 通信作者，E-mail: chsh7605@ gmail． com 摘 要 以首钢迁安 2 号高炉热风炉为研究对象，采用数值模拟的方法求出不同操作条件下拱顶温度以及燃烧效率，并求得 正确表达空气预热温度、煤气流量、空燃比以及煤气成分与拱顶温度和燃烧效率关系的数学模型． 该模型在满足拱顶温度约 束的条件下，以热风炉燃烧效率为优化目标，得到热风炉的最佳操作模式． 关键词 高炉; 热风炉; 燃烧; 数值模拟; 数学模型 分类号 TF544. 2 Combustion model of a hot blast stove based on numerical simulation CHEN Shan-shan ，GUO Hong-wei，ZHANG Jian-liang，YANG Tian-jun School of Metallurgical and Ecological Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijing 100083，China Corresponding author，E-mail: chsh7605@ gmail． com ABSTRACT With the hot blast stove in Shougang Qianan No． 2 blast furnace as an object of study，the vault temperature and com￾bustion efficiency under different operating conditions were solved by a numerical simulation method． Two mathematical models were constructed for the relations of vault temperature and combustion efficiency to air preheat temperature，gas flow，air-fuel ratio and gas composition． Considered the combustion efficiency of the hot blast stove as an optimization objective，the best operation mode for the hot blast stove could be obtained under the constraint condition of vault temperature by the mathematical models． KEY WORDS blast furnaces; hot blast stoves; combustion; numerical simulation; mathematical models 收稿日期: 2010--06--17 热风炉燃烧控制是指通过调节煤气流量、助燃 空气流量等操作参数，实现煤气的合理燃烧，并达到 合适的拱顶温度． 由于高炉炉况等原因，煤气压力 不稳定，煤气热值也往往存在波动，因而燃烧控制是 热风炉最困难的控制环节［1］． 燃烧控制主要有以下几种方法: ( 1) 比例极 值调节法、烟气氧含量串级比例控制法． 由于热风 炉的燃烧过程是一个连续的动态变化过程，控制 时难以得到及时准确的反馈信息，存在控制的滞 后性以及控制作用强度过大等问题［2］． ( 2) 数学 模型控制法［3］． 该方法选择合理的热工参数，能够 及时调整控制变量，达到节约能源的目的［4］; 但其 需要监控的热工参数较多，投资大，这限制了数模 法在国内的应用． ( 3) 智能控制法． 智能控制的 最主要特点是利用较少的检测点测量反映拱顶温 度的变化． 例如，利用模糊控制燃烧［5--6］，采用模 糊神经网络控制拱顶温度［7］，利用案例与规则推 理控制热风炉燃烧［8］． 智能控制系统能够比较准 确地推测热风炉温度变化趋势，但很难得到最佳 的燃烧条件． 综上所述，造成以上缺陷的主要原因是目前的 燃烧控制大多采用经验公式［9］来反映拱顶温度与 控制参数的关系，而缺乏合理准确的燃烧模型． 理 想的燃烧模型［10--11］可通过较少的燃烧监控参数，一 方面实施温度的跟踪计算，另一方面决策，即实时地 确定最佳煤气流量与空气流量． 本文针对热风炉燃烧控制中缺乏理想的燃烧模 型问题，根据首钢迁安 2 号高炉热风炉，采用数值模 拟的方法建立合理、准确的燃烧模型，以获得热风炉 的最佳操作模式． DOI:10.13374/j.issn1001-053x.2011.05.020

·628· 北京科技大学学报 第33卷 顶温度的操作参数主要有空气预热温度、煤气流量、 1热风炉数值模拟 空燃比以及煤气成分，如表1所示. 1.1仿真模型构建 表1热风炉操作参数假设 (1)控制方程采用k一ε双方程模型 Table 1 Assumptions for operating parameters of the hot blast stove a(pk)(pku= 假设 空气预热 煤气流量/ 空燃比 煤气中C0 at ax. 条件 温度K (m3.h-l) 质量分数 673 60000 0.56 0.17 +G-ps (1) 2 773 66000 0.60 0.19 a(ps)(peu) 873 74000 0.64 0.21 at 0x: 4 973 80000 0.68 0.23 品Iu+台)]+c6-6p (2) 5 88000 0.72 0.25 注：黑体表示求解某一操作参数回归方程时，其他参数的假 式中，G为平均速度梯度引起的湍动能k的产生 设值 项，方程常数采用文献02-13]推荐值C=1.45, C2=1.92,0k=1.0,0。=1.3. 2数值模拟结果及分析 (2)采用Eddy Dissipation燃烧模型，该模型适 2.1操作参数对拱顶温度的影响 用于快速反应，反应速度取决于反应物的混合速度， 根据模拟输出结果，将计算所得的拱顶温度绘 假设热风炉炉内氧气、氢气与一氧化碳混合即反应. 制成折线图如图1所示 (3)采用P一1辐射模型，假设所有面为漫 从图1中可以看出热风炉操作参数对拱顶温 反射 度影响规律有各自的特点：(1)拱顶温度随空气 (4)壁面假设为微导热状态 预热温度以及煤气热值（即煤气中C0质量分 1.2热风炉操作参数 数)的增加而升高，但升高的幅度逐渐减小：(2) 热风炉内的燃烧温度受多种因素影响，根据迁 煤气流量在74000m3·h1左右时拱顶温度最高， 安首钢2号高炉热风炉现场实际条件，假设影响拱 当煤气流量超过80000m3·h1时拱顶温度略有 1760 a 1760r ◆一折线…回归线 ◆一折线…回归线 1730 1730 兰1700 兰1700 当 #16405 叶 1610 1610 1580 1580 673 773 873 973 60000 66000740008000088000 空气预热温度K 煤气流量/(m3.h) 1760 1760 c +一折线一回归线 ◆一折线一回归线 1730 1730 兰1700 兰1700 抖 1670 据1640 都1640 1610 1610 158956 1580 0.60 0.640.68 0.72 0.17 0.190.210.23 0.25 空燃比 煤气中C0质量分数 图1拱顶温度与操作参数的关系.(a)空气预热温度：(b)煤气流量：()空燃比：()煤气中C0质量分数 Fig.1 Relationships between vault temperature and operating parameters:(a)preheated air temperature:(b)BF gas flow:(c)air-fuel ratio:(d) mass fraction of CO in BF gas

北 京 科 技 大 学 学 报 第 33 卷 1 热风炉数值模拟 1. 1 仿真模型构建 ( 1) 控制方程采用 k--ε 双方程模型 ( ρk) t + ( ρkui ) xi =  x [ ( j μ + μt σ ) k k x ]j + Gk － ρε ( 1) ( ρε) t + ( ρεui ) xi =  x [ ( j μ + μt σ ) ε k x ]j + C1ε ε k Gk － C2ε ρ ε2 k ( 2) 式中，Gk 为平均速度梯度引起的湍动能 k 的产生 项，方程常数采用文献［12--13］推荐值 C1ε = 1. 45， C2ε = 1. 92，σk = 1. 0，σε = 1. 3． ( 2) 采用 Eddy Dissipation 燃烧模型，该模型适 用于快速反应，反应速度取决于反应物的混合速度， 假设热风炉炉内氧气、氢气与一氧化碳混合即反应． ( 3) 采 用 P--1 辐 射 模 型，假设所有面为漫 反射． ( 4) 壁面假设为微导热状态． 图 1 拱顶温度与操作参数的关系． ( a) 空气预热温度; ( b) 煤气流量; ( c) 空燃比; ( d) 煤气中 CO 质量分数 Fig． 1 Relationships between vault temperature and operating parameters: ( a) preheated air temperature; ( b) BF gas flow; ( c) air-fuel ratio; ( d) mass fraction of CO in BF gas 1. 2 热风炉操作参数 热风炉内的燃烧温度受多种因素影响，根据迁 安首钢 2 号高炉热风炉现场实际条件，假设影响拱 顶温度的操作参数主要有空气预热温度、煤气流量、 空燃比以及煤气成分，如表 1 所示． 表 1 热风炉操作参数假设 Table 1 Assumptions for operating parameters of the hot blast stove 假设 条件 空气预热 温度/K 煤气流量/ ( m3 ·h － 1 ) 空燃比 煤气中 CO 质量分数 1 673 60 000 0. 56 0. 17 2 773 66 000 0. 60 0. 19 3 873 74 000 0. 64 0. 21 4 973 80 000 0. 68 0. 23 5 — 88 000 0. 72 0. 25 注: 黑体表示求解某一操作参数回归方程时，其 他 参 数 的 假 设值． 2 数值模拟结果及分析 2. 1 操作参数对拱顶温度的影响 根据模拟输出结果，将计算所得的拱顶温度绘 制成折线图如图 1 所示． 从图 1 中可以看出热风炉操作参数对拱顶温 度影响规律有各自的特点: ( 1 ) 拱顶温度随空气 预热温度以及煤气热值 ( 即 煤 气 中 CO 质 量 分 数) 的增加而升高，但升高的幅度逐渐减小; ( 2 ) 煤气流量在74 000 m3 ·h － 1 左右时拱顶温度最高， 当煤气流量超过 80 000 m3 ·h － 1 时拱顶温度略有 ·628·

第5期 陈杉杉等：基于数值模拟的热风炉燃烧模型 ·629· 降低：(3)当空燃比在0.56~0.60时拱顶温度急 2.2操作参数对燃烧效率的影响 剧上升，当空燃比超过0.60时拱顶温度基本保 根据模拟输出结果，将计算烟气中C0质量分 持不变 数绘制成折线图如图2所示 0.045 0.045 a 刻0.040 一折线…回归线 0.040 一折线…回归线 $0.035 .00 $0.035 营090 80.025 80.025 a0m0 .020 0.015 章0015 0.01 0.010 673 773 873 973 60000 66000740008000088000 空气预热温度K 煤气流量/(m.h) 0.045r 0.045 (c) d -折线…回归线 者6 +一折线回归线 响 0.030 0.030 80.025 8 0.025 0.020 0.015 0.015 0.010 0.010t 0.56 0.60 0.64 0.68 0.72 0.17 0.190.210.23 0.25 空燃比 煤气中C0质量分数 图2烟气中C0质量分数与操作参数的关系.(a)空气预热温度：(b)煤气流量：(c)空燃比：(d)煤气中C0质量分数 Fig.2 Relationships between the mass fraction of CO in flue gas and operating parameters:(a)preheated air temperature:(b)BF gas flow:(c) air-fuel ratio:(d)mass fraction of CO in BF gas 烟气中C0质量分数反映热风炉的燃烧效率， 3.1拱顶温度回归方程 质量分数越小，燃烧效率越高.归纳总结热风炉操 根据仿真结果的分析，由于四个自变量与拱顶 作参数对燃烧效率的影响规律如下：(1)空气预热 温度的关系比较复杂，需要根据其变化趋势的特点 温度对燃烧效率没有影响：(2)煤气流量和燃烧效 分别作非线性回归，其回归曲线如图1中虚线所示， 率呈二次曲线关系，并在74000m3·h1左右时燃烧 求得拱顶温度方程为 效率最高：(3)空燃比和煤气热值与燃烧效率呈线 性关系，燃烧效率随空燃比的增加而减小，随煤气的 =(ay)+(a+ 增加而增加 3拱顶温度及燃烧效率回归模型 ()+(以)+B (4) 热风炉拱顶温度以及燃烧效率作为因变量Φ， 3.2燃烧效率回归方程 四个自变量分别为空气预热温度、煤气流量、空燃比 由于空气预热温度对燃烧效率没有影响，因此 和煤气成分，表示为x,则燃烧模型控制方程为 在燃烧效率方程中将该自变量去除，其回归曲线如 图2中虚线所示，公式表达为 =(a)+(言)+ +a3x3+ax+B (5) (三aw)+(三d)+B (3) 4燃烧模型验证及分析 式中：a为系数；x:中i=1,2,3,4,分别为空气预热 4.1 经验公式、拱顶温度模型以及实际值对比 温度、煤气流量、空然比以及煤气成分根据回归方 迁安首钢2号高炉热风炉一个燃烧期的操作参 程确定；B为常数项 数如表2所示

第 5 期 陈杉杉等: 基于数值模拟的热风炉燃烧模型 降低; ( 3) 当空燃比在 0. 56 ～ 0. 60 时拱顶温度急 剧上升，当 空 燃 比 超 过 0. 60 时 拱 顶 温 度 基 本 保 持不变． 2. 2 操作参数对燃烧效率的影响 根据模拟输出结果，将计算烟气中 CO 质量分 数绘制成折线图如图 2 所示． 图 2 烟气中 CO 质量分数与操作参数的关系． ( a) 空气预热温度; ( b) 煤气流量; ( c) 空燃比; ( d) 煤气中 CO 质量分数 Fig． 2 Relationships between the mass fraction of CO in flue gas and operating parameters: ( a) preheated air temperature; ( b) BF gas flow; ( c) air-fuel ratio; ( d) mass fraction of CO in BF gas 烟气中 CO 质量分数反映热风炉的燃烧效率， 质量分数越小，燃烧效率越高． 归纳总结热风炉操 作参数对燃烧效率的影响规律如下: ( 1) 空气预热 温度对燃烧效率没有影响; ( 2) 煤气流量和燃烧效 率呈二次曲线关系，并在 74 000 m3 ·h － 1 左右时燃烧 效率最高; ( 3) 空燃比和煤气热值与燃烧效率呈线 性关系，燃烧效率随空燃比的增加而减小，随煤气的 增加而增加． 3 拱顶温度及燃烧效率回归模型 热风炉拱顶温度以及燃烧效率作为因变量 Ф， 四个自变量分别为空气预热温度、煤气流量、空燃比 和煤气成分，表示为 xi，则燃烧模型控制方程为 Φ = ( ∑ n1 j = 1 a1j xj 1 ) + ( ∑ n2 j = 1 a2j xj 2 ) ( + ∑ n3 j = 1 a3j xj 3 ) + ( ∑ n4 j = 1 a4j xj 4 ) + B ( 3) 式中: aij为系数; xi 中 i = 1，2，3，4，分别为空气预热 温度、煤气流量、空然比以及煤气成分; j 根据回归方 程确定; B 为常数项． 3. 1 拱顶温度回归方程 根据仿真结果的分析，由于四个自变量与拱顶 温度的关系比较复杂，需要根据其变化趋势的特点 分别作非线性回归，其回归曲线如图 1 中虚线所示， 求得拱顶温度方程为 T = ( ∑ 3 j = 1 a1j xj 1 ) + ( ∑ 2 j = 1 a2j xj 2 ) ( + ∑ 4 j = 1 a3j xj 3 ) + ( ∑ 3 j = 1 a4j xj 4 ) + B ( 4) 3. 2 燃烧效率回归方程 由于空气预热温度对燃烧效率没有影响，因此 在燃烧效率方程中将该自变量去除，其回归曲线如 图 2 中虚线所示，公式表达为 η = ( ∑ 2 j = 1 a2j xj 2 ) + a3 x3 + a4 x4 + B ( 5) 4 燃烧模型验证及分析 4. 1 经验公式、拱顶温度模型以及实际值对比 迁安首钢 2 号高炉热风炉一个燃烧期的操作参 数如表 2 所示． ·629·

·630· 北京科技大学学报 第33卷 表2高炉热风炉实际操作参数 Table 2 Actual operating parameters of the hot blast stove 空气流量/ 煤气流量/ 煤气预热 拱顶 时刻 空气预热 煤气中C0 (m3.h-1) 温度/K (m3h) 温度/K 温度K 质量分数 2009/9/27 4:56:00 46230.21 855 72982.24 425 1612.21 0.21 2009/9/27 4:57:00 48790.39 876 69378.41 430 1629.19 0.21 200909-27T06:26:00 47895.38 921 77884.30 427 1669.93 0.20 2009/9/27 6:27:00 48669.36 921 77226.30 427 1669.93 0.20 热风炉理论燃烧温度经验公式如下： 在煤气流量、煤气热值等因素波动较大时，不能够维 T.=OntcTteT 持拱顶温度的稳定性. (6) Vacs 从图3中可知：最初10min内实际值与模型计 式中：T。为理论燃烧温度；Q:为煤气热值，kJ·m3: 算值不符，其原因是烧炉初期热风炉处在热量积累 cc:和c分别为助燃空气、煤气和烟气平均热容， 期，为了达到拱顶温度约束值，通常采用的方法是强 k小m-3℃-1；V为单位燃料的烟气量，即烟气与煤 化燃烧，而模型所计算的值可以认为就是拱顶温度 气的体积比. 的约束值：而l0min后模型计算值准确地反映拱项 将经验公式温度计算值、模型温度计算以及实 温度的波动，这说明模型准确反映拱顶温度的变化 际拱顶温度测量值对比，如图3所示 通过拱顶温度模型误差分析，计算值与实际测量值 1850 偏差为6.74K 1800 +测量值·模型计算值·经验公式值 4.2热风炉燃烧优化 1750 兰1700 图4为使用燃烧效率模型计算出的残余C0量 1650 随时间的变化关系，计算时间的间隔为1min.在该 1600 周期内热风炉的燃烧效率很不稳定，根据计算可知 1550 150 残余C0质量分数在0.020左右时，燃烧状态良好， 171319253137434955616773798591 时间min 但由于空气预热温度以及煤气热值的波动，需要通 图3经验公式值、模型计算值与测量值对比 过改变煤气流量、助燃空气流量才能维持拱顶温度 Fig.3 Comparison of temperatures calculated by the empirical for- 约束值的稳定.通常遇到此类炉况，一般采用加大 mula,the model and measurement 或减少煤气流量的措施解决，但由于缺乏热风炉操 从图中可以看出，根据模型计算值比经验公 作参数对拱顶温度影响的认识，操作容易造成以下 式更加符合实际拱顶温度的变化：(1)经验公式是 负面影响：(1)由于检测设备的滞后性，拱顶温度不 关于烟气热值与温度关系的方程，随着煤气成分、 稳定；(2)引起燃烧效率下降，浪费资源 流量波动，拱顶温度值变化很大：(2)经验公式中 0.026 没有考虑燃烧效率以及空燃比对拱顶温度的影 0.024 响，因此反映实际拱顶温度的变化效果并不理想； 0.022 (3)根据拱顶温度回归方程建立的数学模型，综合 考虑空气预热温度、煤气流量、空燃比以及煤气成 岳0018 分对拱顶温度的影响，计算拱顶温度更加符合实 章0.016 际状况. 0.014 71319253137434955616773798591 此外，图中第34、73和80分钟出现拱顶温度急 时间min 剧下降的状况.从图中可以看出，由于经验公式计 图4模型计算烟气中C0质量分数 算拱顶温度波动范围为1680~1780K,而实际拱顶 Fig.4 Mass fraction of CO in flue gas calculated the model 温度下降最大值仅为30K,因此经验公式无法准确 表3为该周期内1min的实际操作参数以及优 地预计拱顶温度波动.这种状况发生的原因是缺乏 化后的操作参数.从表中可以看出，根据模型计算 热风炉操作参数对拱顶温度影响的准确认识，因此 出该时间的实际燃烧状态并不理想，为了达到拱顶

北 京 科 技 大 学 学 报 第 33 卷 表 2 高炉热风炉实际操作参数 Table 2 Actual operating parameters of the hot blast stove 时刻 空气流量/ ( m3 ·h － 1 ) 空气预热 温度/K 煤气流量/ ( m3 ·h － 1 ) 煤气预热 温度/K 拱顶 温度/K 煤气中 CO 质量分数 2009--09--27T04: 56: 00 46 230. 21 855 72 982. 24 425 1 612. 21 0. 21 2009--09--27T04: 57: 00 48 790. 39 876 69 378. 41 430 1 629. 19 0. 21        2009--09--27T06: 26: 00 47 895. 38 921 77 884. 30 427 1 669. 93 0. 20 2009--09--27T06: 27: 00 48 669. 36 921 77 226. 30 427 1 669. 93 0. 20 热风炉理论燃烧温度经验公式如下: Tg = QH + caTa + cfTf Vn cg ( 6) 式中: Tg 为理论燃烧温度; QH 为煤气热值，kJ·m － 3 ; ca、cf 和 cg 分别为助燃空气、煤气和烟气平均热容， kJ·m － 3 ·℃ － 1 ; Vn为单位燃料的烟气量，即烟气与煤 气的体积比． 将经验公式温度计算值、模型温度计算以及实 际拱顶温度测量值对比，如图 3 所示． 图 3 经验公式值、模型计算值与测量值对比 Fig． 3 Comparison of temperatures calculated by the empirical for￾mula，the model and measurement 从图中可以看出，根据模型计算值比经验公 式更加符合实际拱顶温度的变化: ( 1) 经验公式是 关于烟气热值与温度关系的方程，随着煤气成分、 流量波动，拱顶温度值变化很大; ( 2) 经验公式中 没有考虑燃烧效率以及空燃比对拱顶温度的影 响，因此反映实际拱顶温度的变化效果并不理想; ( 3) 根据拱顶温度回归方程建立的数学模型，综合 考虑空气预热温度、煤气流量、空燃比以及煤气成 分对拱顶温度的影响，计算拱顶温度更加符合实 际状况． 此外，图中第 34、73 和 80 分钟出现拱顶温度急 剧下降的状况． 从图中可以看出，由于经验公式计 算拱顶温度波动范围为 1 680 ～ 1 780 K，而实际拱顶 温度下降最大值仅为 30 K，因此经验公式无法准确 地预计拱顶温度波动． 这种状况发生的原因是缺乏 热风炉操作参数对拱顶温度影响的准确认识，因此 在煤气流量、煤气热值等因素波动较大时，不能够维 持拱顶温度的稳定性． 从图 3 中可知: 最初 10 min 内实际值与模型计 算值不符，其原因是烧炉初期热风炉处在热量积累 期，为了达到拱顶温度约束值，通常采用的方法是强 化燃烧，而模型所计算的值可以认为就是拱顶温度 的约束值; 而 10 min 后模型计算值准确地反映拱顶 温度的波动，这说明模型准确反映拱顶温度的变化． 通过拱顶温度模型误差分析，计算值与实际测量值 偏差为 6. 74 K． 4. 2 热风炉燃烧优化 图 4 为使用燃烧效率模型计算出的残余 CO 量 随时间的变化关系，计算时间的间隔为 1 min． 在该 周期内热风炉的燃烧效率很不稳定，根据计算可知 残余 CO 质量分数在 0. 020 左右时，燃烧状态良好， 但由于空气预热温度以及煤气热值的波动，需要通 过改变煤气流量、助燃空气流量才能维持拱顶温度 约束值的稳定． 通常遇到此类炉况，一般采用加大 或减少煤气流量的措施解决，但由于缺乏热风炉操 作参数对拱顶温度影响的认识，操作容易造成以下 负面影响: ( 1) 由于检测设备的滞后性，拱顶温度不 稳定; ( 2) 引起燃烧效率下降，浪费资源． 图 4 模型计算烟气中 CO 质量分数 Fig． 4 Mass fraction of CO in flue gas calculated the model 表 3 为该周期内 1 min 的实际操作参数以及优 化后的操作参数． 从表中可以看出，根据模型计算 出该时间的实际燃烧状态并不理想，为了达到拱顶 ·630·

第5期 陈杉杉等：基于数值模拟的热风炉燃烧模型 ·631· 温度约束值1669K,其优化结果为增加空燃比，即 节约煤气用量2.2%，拱顶温度还仍然保持在约束 适当的减少煤气流量以及增加空气流量，优化后可 值的范围内 表3热风炉操作参数优化 Table 3 Optimization of operating parameters for the hot blast stove 空气流量/ 空气预热 拱顶 煤气中C0 拱顶温度 烟气中C0 煤气流量/ 数据类型 (m2h-) 温度/K 温度K 质量分数 计算值/℃ 质量分数 (m3.h-) 实际数据 44400.32 908 1669.98 0.21 1660.89 0.021 74701.88 优化数据 47000.00 908 1669.98 0.21 1668.39 0.019 73000.00 1 5 结论 (湛腾西，张国云，胡文静.基于模糊满意度的热风炉空燃比优 化方法.治金自动化，2008,32(6)：1) (1)采用数值模拟的方法求解出不同操作条件 [6] Wang G Y,Wang Z Y,Zhang L,et al.Fuzzy controller used in 下拱顶温度以及燃烧效率，通过分析归纳空气预热 combustion system of hot-blast stove.J Iron Steel Res,2004,16 温度、煤气流量、空燃比及煤气成分与拱顶温度、燃 (5):71 烧效率之间的关系，建立了热风炉燃烧模型，即拱顶 (汪光阳，王志英，张雷，等.用于热风炉燃烧系统的模糊控制 温度模型和燃烧效率模型 器.钢铁研究学报，2004,16(5)：71) (2)拱顶温度模型与经验公式相比，能够更加 [] Cui Y X,Sun T,Sun J K.Research of hotblast stove system based on fuzzy neural network control.Electr Drive Autom,1996, 准确地反映实际拱顶温度的变化，计算值与实际值 18(2):49 偏差为6.74K (崔益煊，孙铁，孙家昆.基于模糊神经网络的热风炉控制系统 (3)通过燃烧效率模型优化热风炉操作参数， 研究.电气传动自动化，1996,18(2)：49) 在确定拱顶温度约束值条件下，能够求解出最佳煤 ⑧] Xu Y H,Wu M,Cao W H,et al.Burning control method of hot 气流量和空燃比，优化后可节约煤气用量2.2%. blast stove based on case and rule reasoning and its application. Comput Meas Control,2008,16(1):62 参考文献 (许永华，吴敏，曹卫华，等.基于案例与规则推理的热风炉燃 [1]Muske K R,Howse J W,Hansen G A,et al.Hot blast stove 烧控制方法与应用.计算机测量与控制，2008,16(1)：62) process model and model-based controller.fron Steel Eng,1999, 9] Ma Z W,Bai F S,Zhuang B,et al.Flow set and control expert 76(6):56 system of hot stoves for blast furnace.Metall Ind Autom,2002 1 Nose K,Takemura M,Morita T.Systems engineering approach to (5):11 the optimization of hot blast stoves//IFAC Proceedings Series.Ox- (马竹梧，白风双，庄斌，等.高炉热风炉流量设定及控制专家 ford,1984:47 系统.治金自动化，2002(5)：11) B] Matoba Y,Otsuka K,Ueno Y.Mathematical model and automatic [o] Derycke J,Bekaert R,Cousein P,et al.Automation of hot blast control system of a hot-blast stove//Automation in Mining Mineral stove operation at Sidmar:control and optimisation of energy con- and Metal Processing.Oxford,1986:42 sumption.Ironmaking Steelmaking,1990,17(2):135 4 Guan Z G,Jin Y L.Li J.Calculation and analysis of exergy bal- 1] Boonacker R,Van Den Bemt J.Pulsations in hot blast stove ance of hot blast stove in Baosteel.Iron Steel,2009,44(9):90 bumners.EC0S,2000,4:2079 (关志刚，金永龙，李军.宝钢高炉热风炉平衡计算与分析.钢 [12]Lauder B E,Spalding D B.The numerical computations of turbu- 铁，2009,44(9)：90) lent flow.Comput Methods Appl Mech Eng,1973.3:269 [5]Zhan T X.Zhang G Y,Hu W J.Air-fuel ratio optimization for [03] Veynante D,Vervisch L.Turbulent combustion modeling.Prog blast stove based on fuzzy SSP.Metall Ind Autom,2008,32(6): Energy Combust Sci,2002,28:193

第 5 期 陈杉杉等: 基于数值模拟的热风炉燃烧模型 温度约束值 1 669 K，其优化结果为增加空燃比，即 适当的减少煤气流量以及增加空气流量，优化后可 节约煤气用量 2. 2% ，拱顶温度还仍然保持在约束 值的范围内． 表 3 热风炉操作参数优化 Table 3 Optimization of operating parameters for the hot blast stove 数据类型 空气流量/ ( m3 ·h － 1 ) 空气预热 温度/K 拱顶 温度/K 煤气中 CO 质量分数 拱顶温度 计算值/℃ 烟气中 CO 质量分数 煤气流量/ ( m3 ·h － 1 ) 实际数据 44 400. 32 908 1 669. 98 0. 21 1 660. 89 0. 021 74 701. 88 优化数据 47 000. 00 908 1 669. 98 0. 21 1 668. 39 0. 019 73 000. 00 5 结论 ( 1) 采用数值模拟的方法求解出不同操作条件 下拱顶温度以及燃烧效率，通过分析归纳空气预热 温度、煤气流量、空燃比及煤气成分与拱顶温度、燃 烧效率之间的关系，建立了热风炉燃烧模型，即拱顶 温度模型和燃烧效率模型． ( 2) 拱顶温度模型与经验公式相比，能够更加 准确地反映实际拱顶温度的变化，计算值与实际值 偏差为 6. 74 K． ( 3) 通过燃烧效率模型优化热风炉操作参数， 在确定拱顶温度约束值条件下，能够求解出最佳煤 气流量和空燃比，优化后可节约煤气用量 2. 2% ． 参 考 文 献 ［1］ Muske K R，Howse J W，Hansen G A，et al． Hot blast stove process model and model-based controller． Iron Steel Eng，1999 ， 76( 6) : 56 ［2］ Nose K，Takemura M，Morita T． Systems engineering approach to the optimization of hot blast stoves/ /IFAC Proceedings Series． Ox￾ford，1984: 47 ［3］ Matoba Y，Otsuka K，Ueno Y． Mathematical model and automatic control system of a hot-blast stove / /Automation in Mining Mineral and Metal Processing． Oxford，1986: 42 ［4］ Guan Z G，Jin Y L，Li J． Calculation and analysis of exergy bal￾ance of hot blast stove in Baosteel． Iron Steel，2009，44( 9) : 90 ( 关志刚，金永龙，李军． 宝钢高炉热风炉平衡计算与分析． 钢 铁，2009，44( 9) : 90) ［5］ Zhan T X，Zhang G Y，Hu W J． Air-fuel ratio optimization for blast stove based on fuzzy SSP． Metall Ind Autom，2008，32( 6) : 1 ( 湛腾西，张国云，胡文静． 基于模糊满意度的热风炉空燃比优 化方法． 冶金自动化，2008，32( 6) : 1) ［6］ Wang G Y，Wang Z Y，Zhang L，et al． Fuzzy controller used in combustion system of hot-blast stove． J Iron Steel Res，2004，16 ( 5) : 71 ( 汪光阳，王志英，张雷，等． 用于热风炉燃烧系统的模糊控制 器． 钢铁研究学报，2004，16( 5) : 71) ［7］ Cui Y X，Sun T，Sun J K． Research of hot-blast stove system based on fuzzy neural network control． Electr Drive Autom，1996， 18( 2) : 49 ( 崔益煊，孙铁，孙家昆． 基于模糊神经网络的热风炉控制系统 研究． 电气传动自动化，1996，18( 2) : 49) ［8］ Xu Y H，Wu M，Cao W H，et al． Burning control method of hot blast stove based on case and rule reasoning and its application． Comput Meas Control，2008，16( 1) : 62 ( 许永华，吴敏，曹卫华，等． 基于案例与规则推理的热风炉燃 烧控制方法与应用． 计算机测量与控制，2008，16( 1) : 62) ［9］ Ma Z W，Bai F S，Zhuang B，et al． Flow set and control expert system of hot stoves for blast furnace． Metall Ind Autom，2002 ( 5) : 11 ( 马竹梧，白凤双，庄斌，等． 高炉热风炉流量设定及控制专家 系统． 冶金自动化，2002( 5) : 11) ［10］ Derycke J，Bekaert R，Cousein P，et al． Automation of hot blast stove operation at Sidmar: control and optimisation of energy con￾sumption． Ironmaking Steelmaking，1990，17( 2) : 135 ［11］ Boonacker R，Van Den Bemt J． Pulsations in hot blast stove burners． ECOS，2000，4: 2079 ［12］ Lauder B E，Spalding D B． The numerical computations of turbu￾lent flow． Comput Methods Appl Mech Eng，1973，3: 269 ［13］ Veynante D，Vervisch L． Turbulent combustion modeling． Prog Energy Combust Sci，2002，28: 193 ·631·