D01:10.13374/i.issnl00103x.2010.11.24 第32卷第11期 北京科技大学学报 Vol 32 N911 2010年11月 Journal ofUniversity of Science and Technobgy Bejjing Noy 2010 钢铁企业基于能耗指标分解模型的情景分析 ⑤ 皓》马扬)王刚2)苍大强) 张鑫13) 1)北京科技大学治金与生态工程学院，北京1000832)中治赛迪工程技术股份有限公司炼铁事业部，重庆400013 3)中国国际工程咨询公司.北京100048 摘要在钢铁厂能耗指标分解模型的基础上运用情景分析法，对钢铁厂的主工序吨钢能耗情况进行分析和预测.为评价国 内某钢铁厂2009年和2012年的能耗水平，构建了先进工序能耗、近期可行及远期可能余热回收情景，其中近期可行余热回收 情景只涉及烧结烟气、热轧烟气和冷轧高温烟气的余热回收，远期可能余热回收情景则包括各工序排放的高温烟气和固体废 弃物的余热回收.通过对各情景的比较，得出节能效果最好的是先进工序能耗情景，近期可行余热回收节能效果并不显著，远 期可能余热回收可较大幅降低能耗，最后提出了应用先进电炉预热技术、发展高温固体余热回收技术及提高轧钢工序余热回 收等进一步节能的建议. 关键词钢铁工业：能耗：节能：情景分析 分类号F40m.3TK01+8 Scenario ana lysis based on the decam positionm odel of energy consumption index in a steel p lant BAI Hao)MA Yang)WANG Gang)CANG Daqane)ZHANGX n 3 1)SchoolofMeta llugcal and Ecobgical Engneering University of Science and Technokgy Beijing Beijng 100083 China 2)Iron Making Deparment CISDIEngneering Co Ld.Chongqing 400013 Chha 3)China Inemational Engneering Consultng Corpon tin Beijng100048 China ABSTRACT On the basis of he decamposition malel of energy consump tian ndex the energy consmption per on steel n main Processes was forecasted and analyzed by using scenario anaysis In order p evalate the energy casumption of a domestic steel plant in 2009 and 2012 scenarpswhich respective ly consdered feasbl pwest process energy consumption(FPEC).feasbe and possible waste heat reusing technologieswere built In he feasible scenaro only he waste heat ofh gh-temperature fue gas in si terng hot and cool olling processeswas recoverable while the heat recovery of flue gas and solid n every processwas considered in the possible scenarip Through comparng hese scenarios it is concluded that the energy saving effectof he FIPEC scenarp is the best and the feas ble technopgies have little effect while the possible technologies can reduce energy consump tion sgnifican tly Finally some sug gestpns for frther energy saving work are proposed such as app ying advanced preheating technopgies n electric ar fumaces devel oping h gh-tmperature sold heat recovery technopges and mproving the wase heat recovery in rolling process KEY WORDS iron and steel ndustry eergy consmptpn energy savng scenarp analysis 钢铁工业是资源、能源密集型产业，面临资源、 钢综合能耗来评价钢铁厂能耗水平.科学计算和分 能源和环境对其进一步发展的制约.据估计，我国 析吨钢综合能耗，对提高钢铁厂用能效率，进一步降 的重点钢铁企业吨钢可比能耗比世界先进水平高 低能耗具有重要意义.能耗指标分解的方法是一种 15%,因此必须对治金企业可能的节能空间进行正 将某个行业能耗的变化分解为能耗强度因子和产品 确的评估和计算，给企业提供节能的目标和方 结构因子的方法，在纺织、食品、制造和化工等行业 向！.在评价钢铁厂的能耗方面，国内外主要以吨 己有广泛应用.根据能耗指标分解模型的原理，将 收稿日期：2010-04一07 作者简介：白皓(1969-)，男，副教授，博士，Ema时bah@metall usth edu c
第 32卷 第 11期 2010年 11月 北 京 科 技 大 学 学 报 JournalofUniversityofScienceandTechnologyBeijing Vol.32 No.11 Nov.2010 钢铁企业基于能耗指标分解模型的情景分析 白 皓 1) 马 扬 1) 王 刚 2 ) 苍大强 1) 张 鑫 1, 3 ) 1) 北京科技大学冶金与生态工程学院, 北京 100083 2) 中冶赛迪工程技术股份有限公司炼铁事业部, 重庆 400013 3) 中国国际工程咨询公司, 北京 100048 摘 要 在钢铁厂能耗指标分解模型的基础上运用情景分析法, 对钢铁厂的主工序吨钢能耗情况进行分析和预测.为评价国 内某钢铁厂 2009年和 2012年的能耗水平, 构建了先进工序能耗、近期可行及远期可能余热回收情景, 其中近期可行余热回收 情景只涉及烧结烟气 、热轧烟气和冷轧高温烟气的余热回收, 远期可能余热回收情景则包括各工序排放的高温烟气和固体废 弃物的余热回收.通过对各情景的比较, 得出节能效果最好的是先进工序能耗情景, 近期可行余热回收节能效果并不显著, 远 期可能余热回收可较大幅降低能耗, 最后提出了应用先进电炉预热技术、发展高温固体余热回收技术及提高轧钢工序余热回 收等进一步节能的建议. 关键词 钢铁工业;能耗;节能;情景分析 分类号 F407.3;TK01 + 8 Scenarioanalysisbasedonthedecompositionmodelofenergyconsumptionindex inasteelplant BAIHao1) , MAYang1) , WANGGang2) , CANGDa-qiang1) , ZHANGXin1, 3) 1) SchoolofMetallurgicalandEcologicalEngineering, UniversityofScienceandTechnologyBeijing, Beijing100083, China 2) IronMakingDepartment, CISDIEngineeringCo.Ltd., Chongqing400013, China 3) ChinaInternationalEngineeringConsultingCorporation, Beijing100048, China ABSTRACT Onthebasisofthedecompositionmodelofenergyconsumptionindex, theenergyconsumptionpertonsteelinmain processeswasforecastedandanalyzedbyusingscenarioanalysis.Inordertoevaluatetheenergyconsumptionofadomesticsteelplant in2009 and2012, scenarioswhichrespectivelyconsideredfeasiblelowestprocessenergyconsumption( FLPEC), feasibleandpossible wasteheatreusingtechnologieswerebuilt.Inthefeasiblescenario, onlythewasteheatofhigh-temperaturefluegasinsintering, hot andcool-rollingprocesseswasrecoverable, whiletheheatrecoveryoffluegasandsolidineveryprocesswasconsideredinthepossible scenario.Throughcomparingthesescenarios, itisconcludedthattheenergysavingeffectoftheFLPECscenarioisthebest, andthe feasibletechnologieshavelittleeffectwhilethepossibletechnologiescanreduceenergyconsumptionsignificantly.Finally, somesuggestionsforfurtherenergysavingworkareproposed, suchasapplyingadvancedpreheatingtechnologiesinelectricarcfurnaces, developinghigh-temperaturesolidheatrecoverytechnologiesandimprovingthewasteheatrecoveryinrollingprocess. KEYWORDS ironandsteelindustry;energyconsumption;energysaving;scenarioanalysis 收稿日期:2010-04-07 作者简介:白 皓 ( 1969— ), 男, 副教授, 博士, E-mail:baihao@metall.ustb.edu.cn 钢铁工业是资源、能源密集型产业, 面临资源 、 能源和环境对其进一步发展的制约 .据估计, 我国 的重点钢铁企业吨钢可比能耗比世界先进水平高 15%, 因此必须对冶金企业可能的节能空间进行正 确的评估和计算, 给企业提供节能的目标和方 向 [ 1] .在评价钢铁厂的能耗方面, 国内外主要以吨 钢综合能耗来评价钢铁厂能耗水平.科学计算和分 析吨钢综合能耗, 对提高钢铁厂用能效率, 进一步降 低能耗具有重要意义.能耗指标分解的方法是一种 将某个行业能耗的变化分解为能耗强度因子和产品 结构因子的方法, 在纺织、食品、制造和化工等行业 已有广泛应用 .根据能耗指标分解模型的原理, 将 DOI :10.13374/j .issn1001 -053x.2010.11.024
。1514 北京科技大学学报 第32卷 吨钢综合能耗分解为钢比系数和工序能耗两个方 式中，Toa为能耗指标的变化，反映的是目标情景 面，可以在物质流和能量流两个角度上分析它们对 与基准情景之间主工序吨钢能耗的比值：S王为产品 钢铁厂能耗水平的影响情况 结构因子；E为能耗强度因子 目前，企业节能潜力的分析多采用对比分析方 这样，就把TOa纷解为SE和两项.只要求 法，即与同行业先进企业进行比较.这种方法的局 出S和E也就能算出TOl从而得到能耗指标的 限性在于它只能分析与特定企业之间的差距，而无 分解结果 法对未来的发展趋势做出预测.情景分析法是近几 1.2模型的特点 十年来逐渐兴起的分析预测方法，该方法最早用在 钢铁生产过程可以分为三级结构向，钢铁生产 军事上.目前，许多世界著名的跨国公司，如美国壳 总流程称为第一级结构：主工序中炼铁、炼钢和轧钢 牌石油公司、德国BASF公司、戴母勒一奔驰公司和 三个工序段，称为第二级结构：每个工序段包括相应 美国波音公司等在制定战略规划时都使用该方法、 的工序，称为第三级结构.其中，炼铁工序段包括烧 在国内外的很多大型企业中，情景分析法己被应用 结、炼焦和高炉工序.因A厂高炉工序主要使用烧 到包括战略决策、成本、销量、产量和能耗等各方面. 结矿生产，只消耗少量球团矿和块矿，故将烧结与炼 尤其是在评价CO等温室气体排放)、交通工具 焦工序列为炼铁段铁前工序，而不考虑造球工序. 替代燃料的环境影响及以政府环境政策等方 炼钢工序段包括焙烧、一炼钢、二炼钢和电炉工序. 面，情景分析法已被广泛运用.运用该方法可以 焙烧工序主要生产活性石灰和轻烧白云石，块石灰 对一个经济体的决策、成本、销量、产量和能耗等 和块轻烧白云石供给转炉炼钢和电炉炼钢，粉石灰 进行前瞻性的分析.但是，情景分析法在钢铁厂的 供给烧结使用.转炉炼钢和电炉工序之间为并联关 运用还仅仅是停留在总煤炭消耗一个层面，而且 系.轧钢工序段包括初轧、高线、热轧、冷轧、钢管和 往往构建的情景不够丰富.本研究设定国内某 厚板六部分，在模型中列为六道工序.从物流角度 综合钢铁企业（以下简称A厂）2007年的能耗状 上看，炼铁、炼钢和轧钢工序段之间是串联关系，而 况和产量为基础情景，在2009年和2012年的产 各工序段包含的工序之间关系比较复杂，但并不影 量基础上，结合钢铁冶金行业先进工序能耗(as: 响模型的应用. ble lowest process energy consumption FIPEC和余 事实上，前文所述的S产品结构因子)、E 热的回收，构建了多种情景，并利用能量指标分解 (能耗强度因子)和TO{能耗指标变化)，可以针 方法，从主流程、工序段和工序三个层次对该钢铁 对钢铁生产的三级结构，计算相应级的S王E和 厂的能耗情况进行情景分析，从而全面地发掘其 Tl而且，从总流程到工序段的SE都满足乘积的 节能潜力，为未来的节能工作提供可靠的方向和 关系，即 思路。 S王卷流程=S平练铁工序段义S王际锅工序段XS王乳钢工序段， 1能耗指标分解模型的原理与方法 (2) 同理，从工序段到工序间的关系也满足乘积规律，以 1.1模型的建立 炼铁工序段为例： 对于钢铁生产这样的复杂流程，通过物质流和 S蛛铁工序段=S结XS蛛焦义S王练铁· (3) 能量流的分解建立工序之间的关系，可用数学模型 炼钢和轧钢工序段的S王分别等于其工序段内 来描述其能耗情况，包括各个工序的能耗对吨钢综 各工序的S王之乘积.E和TOa类同.这样的乘积 合能耗的影响以及各个工序能耗之间的关系. 规律为将模型应用到前面提到的三级结构中提供了 能耗指标分解模型的核心是把能耗指标进行分 可能性 解，分解后包含能耗强度因子和产品结构因子两部 2A厂生产规模及能耗现状 分，为了结合钢铁厂习惯用钢比系数的实际情况， 用工序能耗来衡量能耗强度因子，用钢比系数来衡 Ay厂是我国重点大型钢铁企业，也是全球最大 量的产品结构因子.工序能耗是指某工序生产单位 的钢铁联合企业之一，从炼焦到冷轧、镀锌和彩涂， 产品消耗的能量，钢比系数是指某工序的产品产量 生产工艺配备齐全m.A厂以长流程生产为主， 与钢产量的比值.经过一系列的加和积分以及离散 2007年转炉钢产量为1500万电炉钢产量为128 化等数学方法处理后： 万t To怕=SExE (1) A厂的节能水平在国内处于领先地位，在国际
北 京 科 技 大 学 学 报 第 32卷 吨钢综合能耗分解为钢比系数和工序能耗两个方 面, 可以在物质流和能量流两个角度上分析它们对 钢铁厂能耗水平的影响情况 [ 2] . 目前, 企业节能潜力的分析多采用对比分析方 法, 即与同行业先进企业进行比较.这种方法的局 限性在于它只能分析与特定企业之间的差距, 而无 法对未来的发展趋势做出预测 .情景分析法是近几 十年来逐渐兴起的分析预测方法, 该方法最早用在 军事上 .目前, 许多世界著名的跨国公司, 如美国壳 牌石油公司 、德国 BASF公司、戴母勒 -奔驰公司和 美国波音公司等在制定战略规划时都使用该方法 . 在国内外的很多大型企业中, 情景分析法已被应用 到包括战略决策 、成本 、销量、产量和能耗等各方面 . 尤其是在评价 CO2等温室气体排放 [ 3] 、交通工具 替代燃料 的环境 影响及以 政府环 境政策 等方 面 [ 4] , 情景分析法已被广泛运用 .运用该方法可以 对一个经济体的决策 、成本、销量 、产量和能耗等 进行前瞻性的分析.但是, 情景分析法在钢铁厂的 运用还仅仅是停留在总煤炭消耗一个层面, 而且 往往构建的情景不够丰富 [ 5] .本研究设定国内某 综合钢铁企业 (以下简称 A厂 ) 2007 年的能耗状 况和产量为基础情景, 在 2009年和 2012 年的产 量基础上, 结合钢铁冶金行业先进工序能耗 ( feasiblelowestprocessenergyconsumption, FLPEC) 和余 热的回收, 构建了多种情景, 并利用能量指标分解 方法, 从主流程、工序段和工序三个层次对该钢铁 厂的能耗情况进行情景分析, 从而全面地发掘其 节能潜力, 为未来的节能工作提供可靠的方向和 思路 . 1 能耗指标分解模型的原理与方法 1.1 模型的建立 对于钢铁生产这样的复杂流程, 通过物质流和 能量流的分解建立工序之间的关系, 可用数学模型 来描述其能耗情况, 包括各个工序的能耗对吨钢综 合能耗的影响以及各个工序能耗之间的关系. 能耗指标分解模型的核心是把能耗指标进行分 解, 分解后包含能耗强度因子和产品结构因子两部 分 .为了结合钢铁厂习惯用钢比系数的实际情况, 用工序能耗来衡量能耗强度因子, 用钢比系数来衡 量的产品结构因子.工序能耗是指某工序生产单位 产品消耗的能量, 钢比系数是指某工序的产品产量 与钢产量的比值 .经过一系列的加和积分以及离散 化等数学方法处理后 : Total=SE×IE. ( 1) 式中, Total为能耗指标的变化, 反映的是目标情景 与基准情景之间主工序吨钢能耗的比值 ;SE为产品 结构因子 ;IE为能耗强度因子 . 这样, 就把 Total分解为 SE和 IE两项 .只要求 出 SE和 IE, 也就能算出 Total, 从而得到能耗指标的 分解结果 [ 4] . 1.2 模型的特点 钢铁生产过程可以分为三级结构 [ 6] , 钢铁生产 总流程称为第一级结构 ;主工序中炼铁 、炼钢和轧钢 三个工序段, 称为第二级结构 ;每个工序段包括相应 的工序, 称为第三级结构 .其中, 炼铁工序段包括烧 结、炼焦和高炉工序.因 A厂高炉工序主要使用烧 结矿生产, 只消耗少量球团矿和块矿, 故将烧结与炼 焦工序列为炼铁段铁前工序, 而不考虑造球工序. 炼钢工序段包括焙烧 、一炼钢 、二炼钢和电炉工序. 焙烧工序主要生产活性石灰和轻烧白云石, 块石灰 和块轻烧白云石供给转炉炼钢和电炉炼钢, 粉石灰 供给烧结使用 .转炉炼钢和电炉工序之间为并联关 系.轧钢工序段包括初轧 、高线、热轧 、冷轧、钢管和 厚板六部分, 在模型中列为六道工序 .从物流角度 上看, 炼铁 、炼钢和轧钢工序段之间是串联关系, 而 各工序段包含的工序之间关系比较复杂, 但并不影 响模型的应用 . 事实上, 前文所述的 SE( 产品结构因子 ) 、IE (能耗强度因子 )和 Total(能耗指标变化 ), 可以针 对钢铁生产的三级结构, 计算相应级的 SE、IE和 Total, 而且, 从总流程到工序段的 SE都满足乘积的 关系, 即 SE总流程 =SE炼铁工序段 ×SE炼钢工序段 ×SE轧钢工序段 , ( 2) 同理, 从工序段到工序间的关系也满足乘积规律, 以 炼铁工序段为例: SE炼铁工序段 =SE烧结 ×SE炼焦 ×SE炼铁 . ( 3) 炼钢和轧钢工序段的 SE分别等于其工序段内 各工序的 SE之乘积.IE和 Total类同 .这样的乘积 规律为将模型应用到前面提到的三级结构中提供了 可能性. 2 A厂生产规模及能耗现状 A厂是我国重点大型钢铁企业, 也是全球最大 的钢铁联合企业之一, 从炼焦到冷轧、镀锌和彩涂, 生产工艺配备齐全 [ 7] .A厂以长流程生产为主, 2007年转炉钢产量为 1 500万 t, 电炉钢产量为 128 万 t. A厂的节能水平在国内处于领先地位, 在国际 · 1514·
第11期 白皓等：钢铁企业基于能耗指标分解模型的情景分析 1515 上也接近世界先进水平1.从图1可以看出，在国 价值在于它能使企业对某些预期的事件做好准备， 内，该厂的能耗是相当低的：2004年，在吨钢可比能 并采取积极行动，将负面因素最小化、正面因素最大 耗方面，其已达到了领先世界先进企业的水平9. 化.情景分析法也提供了思想上的模拟，能促进企 但是面对“十一五”规划要求2010年单位产值能 业按希望的方向发展0以. 耗比2005年下降20%和国内大中企业同A厂的能 A厂2007年的钢产量约为1630万，t总能耗约 耗差距越来越小的压力，有必要进一步挖掘节能的 3X10M)主工序吨钢能耗约为18581M}.在 潜力. 2007年的基础情景上，共设计了九种情景.从工序 能耗的角度把九种情景概括为三种类型 25000 图中国重点企业平均四A厂 (1)以2007年工序能耗为基础的情景（设为情 景0)设定，包括“2009年产量十2007年工序能耗” 000 (设为情景1)和“2012年预测产量十2007年工序能 10000 耗”（设为情景2）.设置此类情景的目的是为了了 5000 解如果不采取进一步的节能手段，目标年该厂能耗 44 2000 2001 2002 2003 2004 2005 将达到怎样的水平 年份 (2)以先进工序能耗(FPEC为基础的情景设 图1国内重点钢铁企业与A厂吨钢综合能耗比较 定，这里的先进工序能耗指的是国内外当前己实 F 1 Comparison of compehensive enegy consumption per on of steel be ween dom estic key steel ente prises and PlantA 现的工序能耗最小值，如表1所示.设置此情景的 目的是横向比较A厂与国内外先进水平之间的差 3基于能耗指标分解方法的情景分析 距，并探索在先进能耗水平下A厂的节能潜力.包 括“2007年产量十先进工序能耗”（设为情景3）、 3.1情景设定及依据 “2009年产量十先进工序能耗”（设为情景4）和 情景分析法的出发点是，通过设置对未来的假 “2012年预测产量十先进工序能耗”（设为情 设条件，来达到对未来预测的目的.情景分析法的 景5). 表1先进工序能耗数据来源以及与A厂的比较 Table 1 Da ta source of FIPEC and comparison with PlantA 先进工序能耗/ A厂2D07年实绩/ 工序 数据来源 数据年份 与2007年A厂的比较 (M] (M}r) 烧结 蒂森克虏伯 2003 1585.51 163826 一 炼焦 蒂森克虏伯 2003 2057.35 279032 高炉 韩国光阳 2005 1102676 1168382 RT发电量高于A 培烧 韩国光阳 2005 397696 4561.93 蒸汽使用量多于A厂，电力使用量少于厂 一炼钢 A厂 2001 18170 47419 A厂历史最好水平 二炼钢 A厂 2001 181.70 497.34 A历史最好水平 电炉 韩国光阳 2005 389431 5091.51 蒸汽消耗量少于A厂（附加手指竖炉技术） 初轧 2005 179066 216022 A厂历史最好水平 高线 A 2007 266371 2663.71 A厂历史最好水平 热轧 韩国光阳 2005 195448 241490 燃料消耗少于A厂，余热回收水平高于厂 冷轧 韩国光阳 2005 269624 294242 钢管 r 2007 488665 488665 A厂历史最好水平 厚板 A厂 2007 381050 381050 厂历史最好水平 注：RT为高炉煤气余压透平发电装置(blast fumace o仰recove urbne uni). (3)以余热回收利用工序能耗为基础，构建近 这里的近期可行余热回收技术是指烧结烟气、热 期可行余热回收情景和远期可能余热回收情景， 轧烟气和冷轧高温烟气降温到150℃所节约的能
第 11期 白 皓等:钢铁企业基于能耗指标分解模型的情景分析 上也接近世界先进水平 [ 8] .从图 1可以看出, 在国 内, 该厂的能耗是相当低的;2004年, 在吨钢可比能 耗方面, 其已达到了领先世界先进企业的水平 [ 9] . 但是, 面对“十一五 ”规划要求 2010年单位产值能 耗比 2005年下降 20%和国内大中企业同 A厂的能 耗差距越来越小的压力, 有必要进一步挖掘节能的 潜力. 图 1 国内重点钢铁企业与 A厂吨钢综合能耗比较 Fig.1 Comparisonofcomprehensiveenergyconsumptionpertonof steelbetweendomestickeysteelenterprisesandPlantA 3 基于能耗指标分解方法的情景分析 3.1 情景设定及依据 情景分析法的出发点是, 通过设置对未来的假 设条件, 来达到对未来预测的目的.情景分析法的 价值在于它能使企业对某些预期的事件做好准备, 并采取积极行动, 将负面因素最小化、正面因素最大 化.情景分析法也提供了思想上的模拟, 能促进企 业按希望的方向发展 [ 10 -12] . A厂 2007年的钢产量约为 1 630万 t, 总能耗约 3 ×10 11 MJ, 主工序吨钢能耗约为 18 581 MJ·t -1 .在 2007年的基础情景上, 共设计了九种情景 .从工序 能耗的角度把九种情景概括为三种类型 . ( 1) 以 2007年工序能耗为基础的情景 (设为情 景 0)设定, 包括 “ 2009年产量 +2007年工序能耗 ” (设为情景 1)和“ 2012年预测产量 +2007年工序能 耗” (设为情景 2) .设置此类情景的目的是为了了 解如果不采取进一步的节能手段, 目标年该厂能耗 将达到怎样的水平 . ( 2) 以先进工序能耗 ( FLPEC)为基础的情景设 定, 这里的先进工序能耗指的是国内外当前已实 现的工序能耗最小值, 如表 1所示 .设置此情景的 目的是横向比较 A厂与国内外先进水平之间的差 距, 并探索在先进能耗水平下 A厂的节能潜力 .包 括 “2007年产量 +先进工序能耗 ” (设为情景 3) 、 “2009年产量 +先进工序能耗 ” ( 设为情景 4) 和 “2012 年预测 产量 +先进工 序能 耗 ” ( 设为 情 景 5) . 表 1 先进工序能耗数据来源以及与 A厂的比较 Table1 DatasourceofFLPECandcomparisonwithPlantA 工序 数据来源 数据年份 先进工序能耗 / (MJ·t-1 ) A厂 2007年实绩 / ( MJ·t-1 ) 与 2007年 A厂的比较 烧结 蒂森克虏伯 2003 1 585.51 1 638.26 — 炼焦 蒂森克虏伯 2003 2 057.35 2 790.32 — 高炉 韩国光阳 2005 11 026.76 11 683.82 TRT发电量高于 A厂 焙烧 韩国光阳 2005 3 976.96 4 561.93 蒸汽使用量多于 A厂, 电力使用量少于 A厂 一炼钢 A厂 2001 181.70 474.19 A厂历史最好水平 二炼钢 A厂 2001 181.70 497.34 A厂历史最好水平 电炉 韩国光阳 2005 3 894.31 5 091.51 蒸汽消耗量少于 A厂 (附加手指竖炉技术 ) 初轧 A厂 2005 1 790.66 2 160.22 A厂历史最好水平 高线 A厂 2007 2 663.71 2 663.71 A厂历史最好水平 热轧 韩国光阳 2005 1 954.48 2 414.90 燃料消耗少于 A厂,余热回收水平高于 A厂 冷轧 韩国光阳 2005 2 696.24 2 942.42 — 钢管 A厂 2007 4 886.65 4 886.65 A厂历史最好水平 厚板 A厂 2007 3 810.50 3 810.50 A厂历史最好水平 注:TRT为高炉煤气余压透平发电装置 ( blastfurnacetoprecoveryturbineunit) . ( 3) 以余热回收利用工序能耗为基础, 构建近 期可行余热回收情景和远期可能余热回收情景. 这里的近期可行余热回收技术是指烧结烟气、热 轧烟气和冷轧高温烟气降温到 150 ℃所节约的能 · 1515·
1516 北京科技大学学报 第32卷 量，远期可能余热回收则包括各工序的高温烟气 平上减去相应的余热回收所节约的能耗值而得到 以及高炉渣和钢渣降温到150℃所节约的能量. 的.各工序余热回收后降低的工序能耗量如表2 这类情景的工序能耗数据都是在2007年已有水 所示. 表2A厂各工序余热可回收值 Tab 2 Recoverabl waste heat of each Process in P antA 降低工序能耗/ 降低工序能耗/ 工序 烟气 T/K 工序 烟气 T/K (M3 (M3 烧结 烧结烟气 481 205 热轧 加热炉烟气 625 159.72 焦炉烟气 483 一冷轧连续退火炉烟气 523 炼焦 15298 荒煤气 1018 一冷轧热镀锌炉烟气 923 热风炉烟气 467 冷轧 二冷轧连续退火炉烟气 443 1290 高炉 38334 高炉渣 1833 三冷轧连续退火炉烟气 623 焙烧 焙烧旋转窑炉烟气 553 2110 三冷轧热镀锌炉烟气 443 转炉煤气 1073 环形加热炉烟气 623 炼钢 21951 钢渣 1323 再加热炉烟气 623 钢管 17438 初轧 均热炉烟气 924 9642 淬火炉烟气 1053 高线 烟气 613 029 回火炉烟气 923 在此设定四种情景，包括“2009年产量+2007 (附加远期可能余热回收技术)”（设为情景9） 年工序能耗（附加近期可行余热回收技术）”（设为 3.2各情景数据处理方法 情景6)、“2012年预测产量+2007年工序能耗（附 表3以烧结工序为例统计了A厂两个情景： 加近期可行余热回收技术)”（设为情景7）、“2009年产 “2007年基础情景”和“2009年产量十先进工序能 量十2007年工序能耗（附加远期可能余热回收技术）” 耗”的相关能耗数据，所有工序都按照表1中的项 (设为情景8)和“2012年预测产量十2007年工序能耗 目要求进行能耗数据的整理. 表3A厂烧结工序数据 Table 3 Date of siner process n PlntA 工序产量/ 工序能耗/ 工序总 钢比 能 钢产量/ 总能耗/ 年份 万t (M3 能耗/(M 系数 耗比% 万t (MJ 2007 1795 1641.19 294X100 1.1021 972 162887 303X10 2009(先进) 1765 158258 2.80X100 1.1031 1016 1600.00 275X10H 表中2007年各项数据为A厂实绩.2009年： 3.3情景分析结果 钢产量和工序产量为A厂的产量：吨钢工序能耗采 下面分别以情景4情景6和情景8为例，针对 用的是蒂森克虏伯2003年的烧结工序能耗.将相 工序段对各情景的能耗指标进行分析. 关数据代入模型进行计算，即可得到这两个情景烧 3.3.1情景4(“2009年产量十先进工序能耗”) 结工序SE和E计算出TOl其他情景的各工序 图2反映的是A厂一级到二级结构的分解情 的相关数据统计方式与表3类同.其他各工序的先 况.该情景的总流程吨钢综合能耗为17210.54 进能耗数据来源如表1所示. MJ,相比情景1(“2009年产量+2007年工序能 通过能耗指标分解模型的计算方法，将表3中 耗”)的总流程吨钢综合能耗(1908472Mt)下 数据带入模型运算，分别得出情景4烧结工序的产 降9.82%.这说明该钢铁厂的节能工作仍有很大 品结构因子、能耗强度因子和总能耗水平相对2007 潜力. 年的变化： 从图2可以看出：在正和TO指标方面，炼铁 S=1.0001E=0.9967Toa=0.9968 工序段对总流程的贡献最大：轧钢工序段则在S王 Toa上SEXE符合模型的乘积性规律. 方面对总流程的影响较大，虽然炼钢、轧钢工序段 其他各情景的各工序数据处理方法与此类同. 的钢比系数有大幅度的上升，但在先进的工序能耗
北 京 科 技 大 学 学 报 第 32卷 量, 远期可能余热回收则包括各工序的高温烟气 以及高炉渣和钢渣降温到 150 ℃所节约的能量. 这类情景的工序能耗数据都是在 2007 年已有水 平上减去相应的余热回收所节约的能耗值而得到 的 .各工序余热回收后降低的工序能耗量如表 2 所示. 表 2 A厂各工序余热可回收值 Table2 RecoverablewasteheatofeachprocessinPlantA 工序 烟气 T/K 降低工序能耗 / ( MJ·t-1 ) 烧结 烧结烟气 481 2.05 炼焦 焦炉烟气 483 152.98 荒煤气 1 018 高炉 热风炉烟气 467 383.34 高炉渣 1 833 焙烧 焙烧旋转窑炉烟气 553 21.10 炼钢 转炉煤气 1 073 219.51 钢渣 1 323 初轧 均热炉烟气 924 96.42 高线 烟气 613 0.29 工序 烟气 T/K 降低工序能耗 / ( MJ·t-1 ) 热轧 加热炉烟气 625 159.72 一冷轧连续退火炉烟气 523 一冷轧热镀锌炉烟气 923 冷轧 二冷轧连续退火炉烟气 443 12.90 三冷轧连续退火炉烟气 623 三冷轧热镀锌炉烟气 443 环形加热炉烟气 623 钢管 再加热炉烟气 623 174.38 淬火炉烟气 1 053 回火炉烟气 923 在此设定四种情景, 包括 “ 2009 年产量 +2007 年工序能耗 (附加近期可行余热回收技术 ) ” (设为 情景 6) 、“2012 年预测产量 +2007年工序能耗 (附 加近期可行余热回收技术 ) ”(设为情景 7) 、“2009年产 量 +2007年工序能耗 (附加远期可能余热回收技术 ) ” (设为情景 8)和“2012年预测产量 +2007年工序能耗 (附加远期可能余热回收技术 ) ”(设为情景 9) . 3.2 各情景数据处理方法 表 3 以烧结工序为例统计了 A厂两个情景: “2007年基础情景 ”和 “2009年产量 +先进工序能 耗”的相关能耗数据, 所有工序都按照表 1 中的项 目要求进行能耗数据的整理 . 表 3 A厂烧结工序数据 Table3 DateofsinterprocessinPlantA 年份 工序产量 / 万 t 工序能耗 / ( MJ·t-1 ) 工序总 能耗 /( MJ) 钢比 系数 能 耗比 /% 钢产量 / 万 t 总能耗 / ( MJ) 2007 1 795 1 641.19 2.94×10 10 1.102 1 9.72 1 628.87 3.03×10 11 2009(先进 ) 1 765 1 582.58 2.80×10 10 1.103 1 10.16 1 600.00 2.75×10 11 表中 2007 年各项数据为 A厂实绩 .2009年 : 钢产量和工序产量为 A厂的产量;吨钢工序能耗采 用的是蒂森克虏伯 2003年的烧结工序能耗 .将相 关数据代入模型进行计算, 即可得到这两个情景烧 结工序 SE和 IE, 计算出 Total.其他情景的各工序 的相关数据统计方式与表 3类同.其他各工序的先 进能耗数据来源如表 1所示 . 通过能耗指标分解模型的计算方法, 将表 3中 数据带入模型运算, 分别得出情景 4烧结工序的产 品结构因子 、能耗强度因子和总能耗水平相对 2007 年的变化: SE=1.000 1, IE=0.996 7, Total=0.996 8. Total=SE×IE, 符合模型的乘积性规律 . 其他各情景的各工序数据处理方法与此类同. 3.3 情景分析结果 下面分别以情景 4、情景 6和情景 8为例, 针对 工序段对各情景的能耗指标进行分析. 3.3.1 情景 4( “2009年产量 +先进工序能耗” ) 图 2反映的是 A厂一级到二级结构的分解情 况.该情景的总流程吨钢综合能耗为 17 210.54 MJ·t -1 , 相比情景 1( “ 2009年产量 +2007年工序能 耗” )的总流程吨钢综合能耗 ( 19 084.72 MJ·t -1 )下 降 9.82%.这说明该钢铁厂的节能工作仍有很大 潜力 . 从图 2可以看出 :在 IE和 Total指标方面, 炼铁 工序段对总流程的贡献最大 ;轧钢工序段则在 SE 方面对总流程的影响较大 .虽然炼钢、轧钢工序段 的钢比系数有大幅度的上升, 但在先进的工序能耗 · 1516·
第11期 白皓等：钢铁企业基于能耗指标分解模型的情景分析 1517 1.05m 1.02 1.0341 1.0243 1.0001 1.0010 0.9752 0.9763 10146 1.00 %64 0.9763 0.9256 0.9968 1.00 0.9967 0.98 0.9871 0.9908 0.9861 0.9765 0.9732 0.96 ☒sE 0.96748 0.95 ☒$E 图E 0.9508☒ 四E BTotal 0.94 Total 0.9508 0.9434 0.9282 0.9036N 0.9282 0.90 0.92 炼铁 炼钢 轧锅 总流程 炼铁 炼钢 轧钢 总流程 图2“2009年产量十先进工序能耗”总流程分解图 图3“2009年产量+先进工序能耗”炼铁工序分解图 Fg 2 Decomposition digrm of themainprocess stream of"P Fg3 Decomposition digrm of the ironmaking process of"pro duction i2009+feasible lvest prooess energy consumptiom duction in 2009++feasible bwest process energy consum pt jor 的影响下，总流程的能耗指标大幅下降，Ta为 2005年的数据，再减去手指竖炉（手指竖炉式电炉 0.9256通过对比发现，导致目前A厂能耗水平与 利用竖炉内废钢流与废气间的连续逆向流动，回收 先进值的差距的主要原因之一就是对余热的回收. 废气和二次燃烧产生的热量，实现了废钢高温预热， 由于该厂的高炉煤气回收水平已经很高，可见提高 同时废钢料柱可对含尘烟气进行初级过滤，减少了 余热的回收率和利用率是该钢铁厂当前降低工序能 粉尘排放量11)的节能量.2005年，韩国浦项钢铁公司 耗的有效手段. 电炉工序能耗为492885MJt,使用手指竖炉可节约 ()炼铁工序段.图3反映的是A厂从二级到 103454M1,所以工序能耗为389431M. 三级结构的分解情况.可以看出，在指标S王正和 1.02 1.0139 1.0146 To上方面，高炉工序对炼铁工序段的贡献最大， 1.01- 1.0069 也是A厂炼铁工序段未来节能工作的瓶颈.该工序 1.0016 1.0004 0.9987 1.00 .9946 的产品结构因子(S王=0.9752)和能耗强度因素 (=0.9674)都明显下降.钢比系数的变化是由于 985 0.9969 0.99L 0.9942 0.993 0.9909 2009年该钢铁厂高炉产量较2007年下降.本情景 0.9921 图SE 的高炉工序能耗采用韩国浦项钢铁公司2005年的 0.98 图E Total 数据，其工序能耗比A厂低是由于RT发电量比该 0.97 钢铁厂大.虽然该钢铁厂高炉的能耗水平已经达到 焙烧 一炼钢 二炼钢 电炉 炼钢 世界一流，高炉煤气放散率接近零，且采用了热风炉 图4“2009年产量十先进工序能耗”炼钢工序段分解图 Fg4 Deconposition diagrm of the steelmak ing process of pro 双预热等节能技术，余热利用的空间已经不大，但该 duction in 2009+feasible bwest process enegy consumPtor 钢铁厂对高炉烟气采用湿法除尘，造成了烟气的压 力损失，因此如果采用干法除尘将提高其RT发 (3)轧钢工序段.如图5所示，轧钢工序段产 电量 品结构因子S1.0341)大幅上升，但由于能耗强 (2)炼钢工序段.从图4可见，在工序能耗方 度因子09732)下降，最终反映在总能耗指标 面，各工序对炼钢工序段的影响比较平均.2009年 Ta10064)上变化幅度较小.2009年轧钢工序 预测电炉产量的大幅增加，是该工序段产品结构因 段产量2556万t比2007年2230万t上升了 子上升(S=1.0146)的主要原因.焙烧工序能耗 14.62%,而轧钢段能耗627×10°M厢比2007年 (E=0.9969)选取的是韩国光阳2005年的数据 的620X10”M只上升了1.18%.由图5可见，除 (389431MJT),其蒸汽使用量多于A厂，用电量 高线产量维持不变外，轧钢工序段各工序的产量均 较少，所以相比2007年该厂的电炉工序能耗 有所上升，导致本工序段钢比系数大幅上升.在工 (509L51M仍)下降很多.一炼钢、二炼钢这两 序能耗方面，热轧和冷轧的工序能耗下降最明显. 个工序的先进工序能耗值来源于A厂2001年的一 热轧的先进工序能耗值来源于2005年韩国浦项钢 炼钢工序，由于该钢铁厂在政策管理方面不力，自 铁公司的数据，冷轧的先进工序能耗值来源于2005 2001年以来，一炼钢、二炼钢的工序能耗持续上升. 年韩国光阳钢铁厂的数据（表1）.热轧工序燃料消 电炉工序的先进工序能耗采用韩国浦项钢铁公司 耗和余热回收率是该钢厂与先进水平的主要差距
第 11期 白 皓等:钢铁企业基于能耗指标分解模型的情景分析 图 2 “ 2009年产量 +先进工序能耗”总流程分解图 Fig.2 Decompositiondiagramofthemain-processstreamof“productionin2009 +feasiblelowestprocessenergyconsumption” 的影响下, 总流程的能耗指标大幅下降, Total为 0.925 6.通过对比发现, 导致目前 A厂能耗水平与 先进值的差距的主要原因之一就是对余热的回收 . 由于该厂的高炉煤气回收水平已经很高, 可见提高 余热的回收率和利用率是该钢铁厂当前降低工序能 耗的有效手段. ( 1) 炼铁工序段 .图 3反映的是 A厂从二级到 三级结构的分解情况.可以看出, 在指标 SE、IE和 Total三方面, 高炉工序对炼铁工序段的贡献最大, 也是 A厂炼铁工序段未来节能工作的瓶颈 .该工序 的产品结构因子 ( SE=0.975 2 )和能耗强度因素 ( IE=0.9674)都明显下降 .钢比系数的变化是由于 2009年该钢铁厂高炉产量较 2007年下降 .本情景 的高炉工序能耗采用韩国浦项钢铁公司 2005 年的 数据, 其工序能耗比 A厂低是由于 TRT发电量比该 钢铁厂大.虽然该钢铁厂高炉的能耗水平已经达到 世界一流, 高炉煤气放散率接近零, 且采用了热风炉 双预热等节能技术, 余热利用的空间已经不大, 但该 钢铁厂对高炉烟气采用湿法除尘, 造成了烟气的压 力损失, 因此如果采用干法除尘将提高其 TRT发 电量. ( 2) 炼钢工序段 .从图 4可见, 在工序能耗方 面, 各工序对炼钢工序段的影响比较平均.2009年 预测电炉产量的大幅增加, 是该工序段产品结构因 子上升 ( SE=1.014 6)的主要原因 .焙烧工序能耗 ( IE=0.996 9)选取的是韩国光阳 2005年的数据 ( 3894.31 MJ·t -1 ), 其蒸汽使用量多于 A厂, 用电量 较少, 所 以相比 2007 年该 厂的 电炉 工序 能耗 ( 5091.51 MJ·t -1 )下降很多 .一炼钢、二炼钢这两 个工序的先进工序能耗值来源于 A厂 2001年的一 炼钢工序, 由于该钢铁厂在政策管理方面不力, 自 2001年以来, 一炼钢 、二炼钢的工序能耗持续上升 . 电炉工序的先进工序能耗采用韩国浦项钢铁公司 图 3 “ 2009年产量 +先进工序能耗”炼铁工序分解图 Fig.3 Decompositiondiagramoftheiron-makingprocessof“productionin2009 +feasiblelowestprocessenergyconsumption” 2005年的数据, 再减去手指竖炉 (手指竖炉式电炉 利用竖炉内废钢流与废气间的连续逆向流动, 回收 废气和二次燃烧产生的热量, 实现了废钢高温预热, 同时废钢料柱可对含尘烟气进行初级过滤, 减少了 粉尘排放量 [ 13] )的节能量.2005年, 韩国浦项钢铁公司 电炉工序能耗为 4928.85MJ·t -1 ,使用手指竖炉可节约 1034.54MJ·t -1 ,所以工序能耗为 3 894.31 MJ·t -1. 图 4 “ 2009年产量 +先进工序能耗”炼钢工序段分解图 Fig.4 Decompositiondiagramofthesteel-makingprocessof“productionin2009 +feasiblelowestprocessenergyconsumption” ( 3) 轧钢工序段.如图 5所示, 轧钢工序段产 品结构因子 SE( 1.034 1)大幅上升, 但由于能耗强 度因子 IE( 0.973 2) 下降, 最终反映在总能耗指标 Total( 1.006 4)上变化幅度较小.2009 年轧钢工序 段产量 2 556 万 t比 2007 年 2 230 万 t上升了 14.62%, 而轧钢段能耗 6.27 ×10 10 MJ相比 2007年 的 6.20 ×10 10 MJ只上升了 1.18%.由图 5可见, 除 高线产量维持不变外, 轧钢工序段各工序的产量均 有所上升, 导致本工序段钢比系数大幅上升 .在工 序能耗方面, 热轧和冷轧的工序能耗下降最明显. 热轧的先进工序能耗值来源于 2005年韩国浦项钢 铁公司的数据, 冷轧的先进工序能耗值来源于 2005 年韩国光阳钢铁厂的数据 (表 1) .热轧工序燃料消 耗和余热回收率是该钢厂与先进水平的主要差距 · 1517·