钢铁工业加热炉能效评估系统研究与实现

分类：论文范文 发表时间：2019-05-10 10:53

　　加热炉是钢铁工业的重要能耗设备，該文结合加热炉的热工理论构建了一套包含加热炉能耗、生产、状态和环境四个方面指标体系，并基于层次分析法(AHP)研究了加热炉能效评估模型，该模型包含无量纲化、指标赋权、加权计算和钻取分析这四个过程。基于指标体系和评估模型的研究，开发实现了加热炉能效综合评估系统，该系统应用于上海某钢铁工业炉工程技术有限公司，对该公司步进式加热炉进行能效评估，通过向下钻取找到了造成能效低下的指标，为提高加热炉能效提供了依据。

　　《世界钢铁》(双月刊)创刊于2001年，由宝钢集团有限公司主办。“把《世界钢铁》办成工程技术人员和管理者了解世界钢铁技术的窗口”为办刊宗旨，以全球钢铁冶金行业先进工艺、先进设备、新产品、新技术及其发展动态等为主要报道内容。以国内外钢铁冶金及相关领域技术人员和企业管理人员，以及大专院校师生的等为读者对象。

　　1 背景

　　能效评估技术从上世纪70年代始源于美国，在我国也得到了长足发展，已经广泛应用于钢铁、建筑、电力等各个行业。加热炉是钢铁工业轧钢工序的重点能耗设备，其能耗占整个轧钢工序的60%-70%，加热炉的能源消耗和设备状态都会影响其生产效率，同时其排放的二氧化硫等污染物对环境污染严重[1]。尽管很多钢铁企业已经加强对加热炉的管理，但仍然缺乏一套信息化系统来综合评估加热炉生产中的能效水平。因此，需要研究并实现一套能从多角度综合评估加热炉能效水平的系统。

　　2 系统关键技术研究

　　2.1 加热炉能效评估指标体系

　　构建加热炉能效指标体系需要根据评价目的反映有关加热炉的各方面状况，本文结合炉子热工理论，从能耗、设备状态、生产和排放四个方面研究影响加热炉能效的关键因素[2]，构建如图1所示的能效指标体系结构，该体系为层次化结构，分为三个层次，顶层为目标层：加热炉综合能效指标;中间层为准则层：四种类型的能效指标;底层为指标层：可经统计数据计算的具体指标。

　　下面对体系结构图中的四类指标做详细说明：

　　1)加热炉能耗指标

　　在实际生产过程中，加热炉内的燃烧需要使用混合煤气和助燃空气，余热回收使用净环水，同一型号的炉子在对同一钢种进行加热时使用的工艺是固定的，所使用煤气的成分和比例、助燃空气的消耗系数都是工艺中的固定参数。因此加热炉的能耗指标要包含混合煤气流量、助燃空气流量和净环水流量，这三项指标互不重叠又便于计算，以混合煤气流量的计算为例：

　　[B=LT] (1)

　　其中，B：流量，Nm3/h;L：一段时间内的总消耗量，Nm3;T：时间段，h。

　　2)加热炉生产指标

　　加热炉生产指标研究加热炉在生产过程中的热收入、热支出、板胚的装入装出、氧化烧损、炉体散热等要素之间的关系，生产指标可以包含炉子热效率、炉子平均产量和氧化烧损率等。以炉子热效率计算为例：

　　3)加热炉状态指标研究

　　加热炉设备生产状态会影响生产效率和能源消耗，将设备状态作为评估的一部分，可通过能效评估结果诊断出换热器破损、水梁结垢等设备异常。具体指标有换热器效率、空气过剩系数和烟气含氧量等。以换热器效率为例：

　　4)加热炉排放指标研究

　　加热炉排放指标主要研究二氧化硫、氮氧化物和粉尘等废气排放，废气的排放情况直接反应了加热质量和能源利用率，对废气排放进行评估，可促进加热炉的节能减排。这方面的指标有二氧化硫浓度、氮氧化物浓度和粉尘浓度等。以二氧化硫浓度为例：

　　2.2基于AHP的加热炉能效评估模型

　　结合指标体系的分层次、多指标的特点，基于层次分析法(AHP)构建了如图2所示的加热炉能效评估模型：

　　该模型有如下几个过程：

　　1)加热炉基础数据->统计数据

　　将加热炉能耗、热支出和废气排放等数据，通过计算公式转换为煤气流量、炉子热效率和二氧化硫浓度等数据。

　　2)统计数据->指标

　　统计数据的计算依据指标定义，计算出的数据需要映射到相应的指标上，例如计算出的炉子热效率这一项数据可以映射到生产指标下的炉子热效率这一项指标。但是，不同统计数据的量纲不同，映射到指标上之后需要进行无量纲化处理。将指标分为效益型和成本型，不同类型指标的无量纲化处理方法如下[3]：

　　①效益型指标：评价值随着指标值的增大而增大的指标，它的无量纲处理方法如下：

　　[Z(j)=Xn(j)i=1，2，..，kXi(j)] (5)

　　其中，表示第j项指标在时间n下的统计值，表示第j项指标在评估时间段k内的统计值之和。

　　②成本型指标：评价值随着指标值的增大而减小的指标，它的无量纲处理方法如下：

　　[Z(j)=1-Xn(j)i=1，2，..，kXi(j)] (6)

　　3)指标->加热炉能效综合指数

　　这个过程需要使用层次分析法(AHP)为指标赋权，再将权值和指标无量纲处理后的值进行加权计算，可得出能效综合指数。具体步骤如下[4]：

　　①构造指标层判断矩阵：以准则层中生产指标下的四个二级指标为例，需要构造一个4*4判断矩A[ij]，矩阵中的每一项a[ij]表示指标a[i]相对于a[j]的重要程度，重要度表示方法可参考AHP算法相关资料。

　　②由判斷矩阵计算权值：先使用公式(7)将矩阵的元素按列归一

　　[Aij=aijj=1naij] (7)

　　再用公式(8)将归一化后的元素按行相加

　　[A'i=i=1maij] (8)

　　最后用公式(9)将按行相加后的结果归一化得到权重

　　[Wj=ajj=1naj] (9)

　　③一致性检验：一般认为，当一致性检验的结果小于0.1时判断矩阵是可以接受的，一致性检验的方法可参考AHP算法相关资料。

　　④参照前三步，计算指标层其余指标的权值，再计算准则层指标权值。

　　⑤完成权值计算后，使用公式(10)计算出能效综合指数。

　　[I=i=1mj=1nwijxij] (10)

　　其中，[wij]为指标的权值，[xij]为无量纲处理后的统计值。

　　4)加热炉能效综合指数->低能效指标

　　使用钻取分析中的下钻分析技术从指标维上分析评估结果，寻找造成能效低下的关键指标。

　　3 系统实现与应用

　　3.1系统实现

　　钢铁加热炉能效评估系统将加热炉能耗、生产、状态和排放这四类数据集中管理，系统提供计算模型对基础数据进行统计计算。此外，系统实现了基于指标模板灵活制定指标体系的功能，各项指标可以和统计数据绑定，无量纲化的过程在后台自动进行。用户可以直接调用系统集成的AHP算法进行能效评估，并分析评估结果，找到能效较低的指标。系统实现界面如图3所示。

　　3.2 系统应用

　　本系统在上海某钢铁工业炉工程技术有限公司进行了应用，使用从2015年11月到2016年5月的数据对步进式加热炉进行能效评估，评估结果如图4所示，结果表明：环比这七个月的能效，呈现逐步下降的趋势，其中2015年11月能效最高，2016年4月的能效最低。

　　接着，下钻分析能效最低点，寻找造成能效低下的指标。如图5所示，从2015年4月这个点可以向下钻取到准则层四个指标，其中能效指标的贡献率最低，再向下钻取能效指标下的各个指标，发现混合煤气流量这项指标是造成总体能效低下的关键指标。

　　4 结束语

　　本文研究与实现的加热炉能效评估系统对钢铁工业加热炉的能效进行了定量评估和定性分析，系统成功应用于某钢铁工业炉公司，并可推广到其他相关企业实施。但系统基于AHP建立的评估模型存在主观性强、运算复杂等缺点，后续需要研究并集成其他模型。

　　参考文献：

　　[1] SUN Wen-Qiang， XIE Guo-We. Thermal value theory and its application to energy-saving for continuous heating furnace[J]. Journal of Northeastern University，2009(10)：1454-1457.

　　[2] 陈光，蔡震纲，张红光， 等. 大型加热炉群能效指标评价诊断体系的建立与系统开发[C]. 第八届全国能源与热工学术年会论文集，2015.

　　[3] 田贺平，杜松怀，原东.基于AHP-熵权法的企业电力综合能效评估[J].智能电网，2015(2)：112-118.

　　[4] 张翠珍，杨茉，卢玫，等. 基于混合层次分析法的加热炉余热利用综合评价[J]. 热力发电，2010(11)：22-26.

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