鋼鐵工業(yè)智能化里程碑:拉曼光譜助力轉(zhuǎn)爐煙氣多組分在線分析
在鋼鐵冶煉過(guò)程中,,轉(zhuǎn)爐煙氣的成分變化是評(píng)估爐內(nèi)反應(yīng),、優(yōu)化工藝流程,、保障安全生產(chǎn)的重要依據(jù),。然而,,傳統(tǒng)的在線分析技術(shù)存在諸多弊端:系統(tǒng)復(fù)雜,、成本高昂、響應(yīng)速度慢,、維護(hù)繁瑣,,且難以對(duì)氮?dú)獾冉M分進(jìn)行直接分析。
突破性進(jìn)展:拉曼光譜技術(shù)帶領(lǐng)革新
為解決上述難題,,鑒知技術(shù)聯(lián)合鞍鋼集團(tuán)等相關(guān)機(jī)構(gòu)集中攻關(guān),,研發(fā)了一種基于拉曼光譜技術(shù)的轉(zhuǎn)爐煙氣多組分在線分析方法,并成功研制了轉(zhuǎn)爐煙氣專(zhuān)用分析系統(tǒng),。相關(guān)研究成果已經(jīng)在《光譜學(xué)與光譜分析》期刊發(fā)表,。
圖 轉(zhuǎn)爐煙氣分析系統(tǒng)中的拉曼光譜分析模塊(RS2600MG)
核心優(yōu)勢(shì):快速、精準(zhǔn),、高效
相比于傳統(tǒng)技術(shù),,鑒知技術(shù)轉(zhuǎn)爐煙氣分析系統(tǒng)創(chuàng)新之處在于:
· 多組分同時(shí)分析: 一次檢測(cè)即可獲得CO、CO2,、N2,、O2、H2 五種主要組分的定量結(jié)果,,無(wú)需多傳感器組合,,簡(jiǎn)化系統(tǒng),降低成本,。
· 快速響應(yīng): 單次檢測(cè)時(shí)間僅需1-2秒,,遠(yuǎn)快于傳統(tǒng)技術(shù)的10秒以上,,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),及時(shí)調(diào)整工藝參數(shù),。
· 精準(zhǔn)度高: 檢測(cè)范圍0.1%-100%,,檢測(cè)精密度RSD值均≤0.1%,準(zhǔn)確度滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用需求,。
· 不受壓力影響: 多元標(biāo)準(zhǔn)曲線模型克服了傳統(tǒng)單組分分析對(duì)測(cè)試條件的依賴(lài),,保證結(jié)果穩(wěn)定可靠。
· 維護(hù)簡(jiǎn)單: 模型校正僅需使用混合標(biāo)準(zhǔn)氣體一次檢測(cè)即可完成,,無(wú)需各組份逐一校正,,降低維護(hù)工作量。
圖 轉(zhuǎn)爐煙氣分析系統(tǒng)監(jiān)測(cè)界面
技術(shù)細(xì)節(jié)
該系統(tǒng)采用耐高溫探頭和大功率抽氣泵,,快速,、有效去除樣氣中水分和灰塵,保證測(cè)試條件穩(wěn)定,。分析模塊采用窄線寬532 nm 激光器和透射式光譜儀,,并通過(guò)空間光路設(shè)計(jì)以提高檢測(cè)靈敏度。
應(yīng)用前景:鋼鐵行業(yè)及其他領(lǐng)域
目前,,該分析系統(tǒng)已在鞍鋼集團(tuán)等地落地應(yīng)用,,并獲得良好反饋。未來(lái),,隨著模型的擴(kuò)展,,拉曼光譜技術(shù)有望應(yīng)用于更多氣體種類(lèi)的檢測(cè)分析,為鋼鐵行業(yè)的智能化升級(jí)提供有力支持,。
拉曼光譜技術(shù)為轉(zhuǎn)爐煙氣多組分在線分析帶來(lái)了革命性的突破,,其快速、精準(zhǔn),、高效的優(yōu)勢(shì)將推動(dòng)鋼鐵工業(yè)邁向智能化,、綠色化發(fā)展。相信在未來(lái),,這項(xiàng)技術(shù)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用,,助力產(chǎn)業(yè)升級(jí)和科技進(jìn)步,。
原文鏈接:
鄭傳新,,劉曉萌,李 泉,,孟 征,,王恩寧,司星宇,,王健年,,李振林,,王紅球. 基于拉曼光譜的轉(zhuǎn)爐煙氣中多組分氣體在線分析方法研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2025, 45(01): 146-151.
ZHENG Chuan-xin, LIU Xiao-meng, LI Quan, MENG Zheng, WANG En-ning, SI Xing-yu, WANG Jian-nian, LI Zhen-lin, WANG Hong-qiu. Online and Multi-Component Analysis of Converter Flue Gas by Raman Spectroscopy. SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2025, 45(01): 146-151.
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