一、研究的背景与问题
轧钢生产是钢铁业生产过程中的主要环节，加热炉是轧钢生产线关键设备之一，也是主要耗能设备，占据整个轧钢生产环节总能耗的56%以上，每吨钢坯排碳量约为12～24kg（CO2）。随着现代化轧机生产线向大型、连续、高效、高精度和低污染方向的发展，对坯料的加热过程控制提出了更高的要求，要求以尽可能少的燃料消耗，使加热炉内的钢坯加热质量满足工艺要求。
冶金行业加热炉内热物理环境复杂，长期以来，传统的冶金行业加热炉缺乏有效监测手段，无法实时获取炉内钢坯温度和炉气成分，无法实现加热过程的精准控制。加热炉温度控制依赖于炉膛热电偶，控制的是炉气温度而不是炉内钢坯温度，加热炉供给过剩的热量、燃烧供给过剩空气，采取“过热、过氧”工艺来保证钢坯温度满足后续轧制需求及燃料充分燃烧，由此会产生大量能源浪费及钢材的氧化烧损，一家年产量达到千万吨级的钢铁企业，每年因加热炉采用“过热、过氧”工艺造成的损失高达数亿元人民币。全行业内每年因此造成的能源浪费达到数十亿元人民币。
二、技术解决方案
冶金加热炉的优化控制关键在于精确的燃烧控制和稳定的炉温控制。炉内钢坯温度预测和准确的空燃比是控制的关键。2006年起，马钢与安徽大学合作，基于冶金工业炉窑实际生产中的技术需求，开展了包括复杂热环境下的光电检测技术、热能工程、自动化控制、机械设计制造等多学科交叉研究。
马鞍山钢铁股份有限公司与安徽大学合作团队在一系列关键技术和实现方法上取得了突破，研发了在大型工业炉复杂热物理环境下基于光电检测技术的炉内工件表面温度全视场监测及炉膛气分在线分析系统，实现了加热炉内工件温度和炉内CO、O2浓度的实时测量。并在此基础上将所获得的关键物理参量作为控制参量，自主研发了“加热炉燃烧效能在线智能监测与优化控制系统”，该系统以炉内工件温度参数建立温控模型，以炉膛气分检测参数建立空燃比最优控制模型，实现大型工业炉窑燃烧效能的最优化控制。
图1冶金加热炉优化控制流程图
系统在冶金加热炉控制流程如图1所示，加热炉工作参数与过程信息由测温和气体探测系统获得，输送至二级模型及控制系统实现加热炉动态优化闭环控制。
三、主要技术内容与创新
1、基于比色测温技术，自主研发了复杂热物理环境下炉内工件表面温度全视场实时监测系统
国内首次创新性地采用双光路系统结构，系统开展了比色测温机理及其在加热炉复杂热物理环境下的适应性研究。项目组在比色测温双波长的选择及滤光片最小带宽的计算、比色测温误差修正和实际工况环境下温度测量精度提升等方面均取得突破，并利用深度学习技术，智能识别炉内工件类型。实现了炉内工件实时在线的全视场温度测量。为实现本项目目标提供了装备技术支撑。
（1）双光路双CCD的图像测温探头。2006年，项目组研发了基于彩色和近红外双CCD的图像测温探头，创新的双光路的设计将工业电视和比色法红外测温技术结合，实现了技术和结构创新。一套探头即可实现炉膛内部工况监视和对监视区域内的加热工件的温度测量。
2008年，项目组把测温系统的彩色和近红外模式升级为双近红外模式，避免可见与红外双波长切换，系统更加稳定，可应用于动目标监测。2018年项目组依据黑体辐射原理，将采集的红外灰度图像升级为基于温度本征还原的彩色图像。
图2双光路双CCD探头
（2）国内首次提出双波长比色测温的波长选择方法。在双波长比色测温中，波长的选择非常重要。项目组在国内首次提出红外波长的选择依据以及相应的计算方法，提升了测温的灵敏度和线性度，发展与完善了比色测温的理论与技术。
（3）基于机器视觉的炉内待测工件（钢坯、炉管等）识别技术。在红外探测器监测钢坯温度过程中，由于炉内除钢坯外，还有其他背景物体，如炉墙、出料口、火嘴、步进梁等，如图3示。项目组基于机器视觉开发出炉内待测工件识别技术。该技术用炉内无工件状态为匹配模板，采用二维最大类间方差（OTSU）阈值法，能够准确勾勒出了工件所在区域，避免了炉壁背景的干扰，进而得到待测工件的温度。
图3加热炉内环境及炉内钢坯识别结果
（4）针对环境辐射和系统误差的温度校验修正方法。炉膛火焰、气体组分、粉尘及工件表面平滑度，会影响工件的红外辐射特性。项目组通过不同普朗克定律计算不同环境和物体的温度、发射率及辐射波长下的环温比率，进行温度校验，并通过设置光学参数、滤波、插值修正等方法控制系统误差，提升系统稳定性，相对测量精度达到0.5%。
（5）炉内工件温度全视场实时监测技术。项目组利用红外热辐射、CCD检测、比色测温、图像处理等多种技术，开发了炉内工件温度全视场实时监测技术。该技术能自动识别炉内工件，并测出其表面温度分布，具有检测速度快、监测精确度高、检测范围大等特点，可对工件表面温度进行全视场检测，并能对高温炉膛内工况进行实时监视。该技术解决了炉内工件温度全面动态实时检测的技术难题，如图4所示。
图4全视场测温技术
系统可实时测量炉内钢坯温度，同时加热炉内红外热像以温度伪彩模式在工业电视及工控机上显示，温度变化曲线在屏幕图表实时显示。如图5所示。
图5钢坯温度实时检测功能
2、国内首次研发复杂热物理环境下炉内多组分气在线分析系统
项目组基于TDLAS技术，在国内首次研发复杂热物理环境下加热炉多组分气分在线分析系统。该系统实时测量加热炉内CO、O2浓度，评估燃烧状态，为低氧燃烧控制提供控制参量。
（1）可调谐半导体激光吸收光谱技术TDLAS。可调谐半导体激光吸收光谱技术TDLAS（TunableDiode Laser AbsorptionSpectroscopy）：激光穿过气体介质后，其强度变化遵循Lambert-Beer定律，通过测量透射光信号进行对光路经浓度的反演。是一种高灵敏、高分辨、快速响应的痕量气体检测技术。
本系统采用波长调制吸收光谱TDLAS技术，基本组成如图6所示，三角波和正弦波叠加作为激光器的调制驱动信号，激光经过吸收区域之后由光电探测器探测通过锁相放大器，获得二次谐波信号。并进行数据拟合分析，从而计算出被测气体浓度。
图6 系统示意图
（2）创新的角反射式气体检测方法。传统对射式气体测量设备在复杂热物理高温环境下，对射式机械结构变形，光路发生改变，导致气体测量不稳定。项目组创新性地设计了收发同侧的角反射式气体检测方法，利用角反射镜实现了收发同侧的光学机械结构，提升了系统光路的稳定性。角反射镜的光学结构，使得气体吸收光程增加一倍，提升了气体检测极限和检测灵敏度。系统具有非接触、高响应、实时高稳定特点，气体检测系统如图7所示。
图7 基于TDLAS技术的炉内多组分气分在线分析系统
（3）单光路多组分气体同时检测。传统的气体检测如氧化锆、激光气体分析仪都只能测量一种气体。加热炉炉内气体成分复杂，单一气体检测无法满足加热炉燃烧状态的监测和燃烧优化控制。项目组利用分时扫描的波长调制光谱技术和同一光路多种波段激光收发同侧的探测方式，利用单锁相板解调双路探测器的高频信号实现激光路径内多组分气体浓度同时探测。一套装置测量多种气体测量，简化仪器安装，节省了成本。
3、国内首次研发基于炉内工件表面温度实时监测及炉膛气分在线分析的智能燃烧优化控制技术
传统加热炉温度控制以热电偶的点式测量作为参考，结合模型给出控制指令。由于炉膛环境多变、温度不均，热电偶无法获取炉内全视场温度，导致控制不精细。因无法获得高响应的CO、O2信息，传统加热炉燃烧均采用“过氧”工艺，导致高损耗和高排放。项目组利用自主研制的测温和气体分析系统，获取炉内工件温度和炉内CO、O2浓度数据，并与模糊专家控制模型有效融合，开发了加热炉效能监测与燃烧优化控制系统。系统组成如图8。
图8控制系统组成
（1）基于炉内工件表面温度实时监测的加热炉炉温优化控制技术。项目组采用自主研发测温系统获取工件表面温度分布，结合模糊控制或神经网络智能控制技术，建立在线控制模型，实现对加热炉炉温分布的优化控制。该技术可广泛应用于冶金行业加热炉，对降低氧化烧损、提升产品质量、节能降耗等有重要意义。
图9加热炉中 CO、O2和 NOx相互关系和低氧燃烧控制
（2）基于炉膛气分在线分析的空燃比优化控制技术。项目组利用自主研制的多组分气体测量系统实现了低氧优化燃烧控制，运用PID和遗传控制算法，实现空燃比最优控制，将炉中CO浓度控制在50～150ppm，O2控制在0.5%～1%，则炉内燃料可达到化学方程式级别燃烧。从而减少了烟囱带走的热量，提升了燃烧效率，并且降低加热炉氮氧化物的排放。
主要技术指标：
四、应用情况与效果
马钢与安徽大学联合研制的“加热炉燃烧效能在线智能监测与优化控制系统”，研发了复杂热物理环境下“基于比色测温技术的炉内工件表面温度全视场实时监测系统”及“基于TDLAS技术的炉内气分在线分析系统”等两种智能监测产品，并在此两项技术基础上开发出了“大型工业加热炉优化控制方法”，实现大型工业炉窑燃烧效能的最优化控制。项目形成了一系列技术成果：获授权发明专利4项，授权实用新型专利2项、授权软件著作权3项，发表相关学术论文32篇。近年来，该技术已在马钢、宝钢、南钢、邯钢、攀钢、石钢、兴澄特钢、青岛特钢、宝钢湛江、宝钢韶关等十余家钢铁企业数十座加热炉得以推广使用。
在冶金行业，该技术的使用将改变加热炉传统的“过热、过氧”工艺，从而大大降低加热炉的燃气消耗、减少废气排放量、减少钢坯氧化烧损。为冶金行业实现智能加热，提升智能制造水平奠定了基础，对提升产品质量及企业形象起到了积极作用。
