新炼钢技术的传播_炼钢新技术

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新炼钢技术的传播 Paul Crompton

西澳大利亚大学经济学系

摘要

当前世界上粗钢生产领域电弧炉炼钢技术的占有量已经从1970年的15%上升到1997年的34%。自从电弧炉首次使用碎钢作为进料，区别于更传统的以铁矿和炼焦煤为进料的碱性炼钢法，此种趋势已经永久的改变了炼钢过程中的进料金属成分。此种趋势的继续推进将会在较长时间内对铁矿和炼焦煤的需求产生重要的影响。

本文就技术采用问题用传播曲线方法建立模型并预测在美国和日本两国用该种电弧炉法炼制粗钢的占有量的增长量。在传播模式体系里包含的整个时期内动态（新技术采用）最大值在这个领域是一个很大的优势。这些模型适用于美国和日本这两个全球最大的钢铁出产国。采用电弧炉技术进行钢生产的市场份额在日本预计在2010年将由1997年的32.8%上升到36.5%，而同样时期内在美国则将从43.8%上升至50.1%。2001 Elsevier科技有限公司保持所有权利。关键词：钢；传播曲线；炼钢技术 正文

在过去的几十年，已得到广泛应用的EAF炼钢技术对整个世界钢市场来说是一个重要的发展。1970年，世界粗钢产量是574百万吨，这其中的15%是使用EAF炼钢工序生产的。到1997年，世界粗钢产量已经增至730百万吨，同时其中EAT的生产占有量也已上升至34%。此种趋势对诸如澳大利亚这样的铁矿出产国有很重要的影响。不同于传统的以铁矿石和炼焦煤为进料的碱性吹氧炼钢法，EAF炼钢法首次使用了碎钢作为进料。因此，此种趋势的继续推进将在较长时间内对铁矿石和炼焦煤的消耗量产生重要影响。

炼钢技术采用率的决定因素得到了几位科学家的关注。Meyer和Herregat（1974）调查了19世纪60年代11种在工业经济结构下碱性吹氧炼钢法最大生产量改变的决定因素。Oster(1982)调查了在微观经济水平上美国钢生产商之间碱性吹氧炼钢法技术的传播情况。Kwasnicki和Kwasnicka(1996)用一种演化模型解释了自1860年以来美国的5种炼钢技术的传播。Labson和Gooday（1994）利用传播曲线去模仿在日本、美国以及西欧EAF技术的采用率。在这项工作的外延领域，Labson et al.(1994)用Chow(1967)的方法——S型传播曲线法去预测EAF的采用率。

本文用传播曲线方法去模仿并预测在美日两国用EAF法炼制的总粗钢产量的增长。Labson et al.的作品通过使用更具灵活性的模型而得到拓展，允许当EAF工艺得到持续改进时，新技术潜在采用者数量或者说采用者最大值和钢的质量能够在预测期的任何时候改变。动态的（新技术）采用者人数最大值基于过去EAF占有量的发展趋势，提供了更合理的预测。在日本，EAF的钢产量占有量预计从1997年的32.8%上升至2010年的36.5%。美国同时期内则由43.8%上升至50.1% 炼钢技术

从19世纪60年代以来，采用铁矿石以及炼焦煤为进料的碱性吹氧炼钢法就已因为EAF使用者的增加而被逐渐减少使用。这种新工艺比碱性吹氧炼钢法更简单，它避开了使用鼓风炉将铁矿石熔铸成钢铁的这一过程。在EAF工艺中，直接用碎钢生产新钢。电弧炉的容量从1T到400T不等，大部分采用的是70-120T的容量。它的直径从1.5米至8米不等。碎钢和少量的弱钢从熔炉顶部投入，被削弱电极的电弧使炉内温度升至1600摄氏度以融化进料。熔解的钢接着用铸勺从炉内转移至钢水包中，在这个过程中，会加入其他物质以获得满足专门需求的钢产品。熔化的钢接下来要通过一个持续铸造机，产生的钢胚被切割成合适的长度，以利于在碾磨机中进行进一步加工。

为进一步提高EAF工艺的生产力，科学家们做出了很大努力。这些努力主要集中在发展交流电源以抵消电力的高消耗。改进方法包括使用更廉价的能源如氧气和煤之类，然而此举收效甚微。在能源使用的过程中，节省下来的费用被增加的设备费用所抵消了。

一些重要的改变伴随着氧气和氧化炉膛使用的增加而出现，熔炉顶部和周围的水冷板的发展使熔炉可承受更高的炉内温度，以及用废气对持续进料的碎钢进行了预热。结合这些改进，EAF技术在过去的三十年使生产时间减少至原来的1/3。此外，能源消耗也从过去的约650Kwh/t减至350Kwh/t.电弧炉炼钢技术的采用

电弧炉炼钢技术最多被用于小钢铁厂，基本设施包括一至两个电弧炉，一个持续切割机和一个滚动碾磨机。如今，这个技术主要用于生产低质量的长钢，比如那些用于工业建造的钢。小钢铁厂大部分不能生产高质量的平钢，部分是出于技术水平限制，部分是因为缺乏足够可用的低残留杂质的碎钢。然而，最近铸造技术的提高和低残留杂质的钢的获取，使得一些小钢铁厂将它们的产品扩大至生产高质量的钢产品。被大量用作碎钢代替物的原钢包括弱钢和非纯钢。这些进料的使用，比仅使用碎钢需要更多的电力，这影响了这种技术在高质量市场终端的竞争力。尽管近几年得到了发展，平钢生产市场仍然大部分采用碱性吹氧炼钢法。小钢铁厂相对大型碱性吹氧炼钢厂规模较小，且更不受环境影响，这使得小炼钢厂在轻量消费和个人使用领域更接近具体的直接用户。小钢铁厂处于更易取得廉价电力和大量碎钢供应的理想位置。如果这些都被考虑，小钢铁厂极具低成本竞争力。根据McManus（1999）合并的钢厂可以以US$1000/t的成本年产2百万碳钢板。而小钢铁厂，虽然年产1百万，成本却在约US$500/t。在小钢铁厂也已经实现了长钢产品的大量生产，如铁棒，电线杆和强力杆。虽然碎钢以低价有一个可靠的供应，但却作为最重要的因素占了总成本的75%。电力作为次要因素，进站了总成本的10%。

如前所述，小钢铁厂的两个主要优势是高水平的生产力和小规模的有效生产能力。它们同样可以被设计用来制作有特殊用途的特殊形状的钢产品。可以便捷的依据需求量改变生产力，并且可享受大量低交通费带来的好处。相反，碱性吹氧炼钢厂通常位于远离终端市场使用者，接近大港口或者铁路设施的位置，它们有大量的原钢需求。此外，小炼钢厂的资金成本可以低至碱性吹氧炼钢厂的一半。一个年产量为3MT的现代碱性炼钢厂，需要高至US$50亿的投资。BHP的悉尼小炼钢厂，年产15万吨，1992年需要的资金费用大约US$22千万。本文集中论述了从1970年起EAT技术在日本和美国的采用情况。选择这两个国家有两个原因。首先，他们是世界上最大的粗钢生产者。其次，由于已有大量的碱性吹氧炼钢厂，EAT技术在这两个国家的发展过程是渐进的成体系的。相反，在东南亚，大量的钢铁生产基本上是作为一个新行业出现。因此，该技术的传播模型是不适用于这些国家的。

在1970-97年间，日本和美国大多数新钢制造都是采用的EAF技术，这同时反映了该技术的低资金消耗和在产品质量上及生产过程中的不断改进。EAF产品占有量和总钢产量的历史发展趋势见表1。这两个国家的EAF占有量最初在1970年仅为15%，然而，在美国，它的采用率增长很快。19世纪70和80年代，采用率达到了最大值。最大的EAF占有量将有赖于于EAF生产产品的范围扩大以及消费者终端需求类型。目前，EAF技术局限于小额的市场，反过来，这也限制了它的市场份额。表示采用过程的上部渐近线只有在EAF和碱性吹氧炼钢法被很好的替代时才能达到100%。目前在美国EAF占有量较大的原因是它有更广的碎钢供应来源和更低的耗电量。

基本传播模型

尽管新技术有着极具竞争力的又是，新工艺仍然很难在短时间内被采用。实际上，根据Mansfield1987年提出的，在一个行业里，需要5到10年才有约一半的公司采用某个重要的发明。大量依据实际经验进行的研究（比如说，Griliches,1957;Blackman,1972）发现在采用者数量增长之前的传播过程早期新技术的采用率很低。Mansfield1961年针对此现象提出了一些解释。当更多的公司采用新发明时，其他公司考虑到在进行新技术投资时风险相应较小。竞争压力同样有可能促使采用率提高。此外，当投资额减小并且新技术增值有望时，新技术被采用的速度将会反向变更。用S型传播曲线成功的制作出了此种传播过程的模型，传播率可用以下微分方程式表示：

（1）（赖昕没有给我电子稿，打不出方程式来。以下的方程式都空着，还有有些字母也打不出来，你最好用英文版的对照一下，给你带来不便，很抱歉。）此处At是在时间t内表示采用者数量的增量，A*是表示潜在采用者（或者说最大值）的总数，gt是传播系数。方程式1表示出在时间t内新技术的传播率是一个关于采用者的最大值和当前值的差分函数，用【A*-At】表示。这种方法用简单的数学函数再现了从新技术被引用开始的过去的一段时间内的传播率。

需要对这个模型进行说明的一个重要特征是，当（增量）采用者数量增加到最大值时，传播率是逐渐减小的。传播的大体路线源于最初新技术的采用率是受限于各时期总体不确定的水平以及采用的风险的。当接受新技术的潜在采用者不断增加时，传播过程也在增加直到随着这数值渐渐达到新技术采用最大值，传播曲线的常角轨道开始变得平稳。值得注意的是，虽然传播曲线的常规形状不断的得到改善，需依据个别具体情况实施的更精确的模型可能仍需要更为审慎的修改。

常用对数传播曲线可通过在方程式（1）设gt=Bat获得：（2）

这个模型同样是对固有影响曲线的模仿，采用者数量At与潜在采用者数量做差[A*-At]得出传播路线。恒值B计量出传播速度，实用性最广的几个对数曲线有Mansfield(1961)调查几种工业发明的传播得出的，比如，内燃机车，连续采矿机和活塞装弹机，以及Griliches（1957）研究混合玉米在美国31个州的传播过程。最具代表性的一个对数曲线如图1所示。对数模型中增量采用水平的时间路线如下所示：（3）

P是一个恒值，其他的变量如前所述。从方程式（3）中可以清楚的看出，当t上升时，分母趋近于1并且At趋近于最大值A*。大致的形状反应了在新技术采用过程中的行为间隔。垂直轴线表示新技术采用的增量At,水平线表示从新技术引进开始的这段时间。对竖曲线在采用增量达到50%时，以此为回折点对称。内部、外部以及其他的混合影响传播模型的伸延集与传播系数的时间变差及新技术采用最大值A*的时间变差有关。这些伸延集的第一部分要求传播系数与可观察的、可变的、以及易使用且有感染力。在EAF技术传播案例中，早先Labsonhe 和Gooday(1994)曾试图对此进行研究，但未取得成功。第二个伸延集将在随后的动力传播模型的框架中进行调研。灵活传播模型

虽然基本传播模型被运用于大量文本中，它作为预测工具的实用性却越来越多的被质疑。Bernhardt和Mackenzie(1972)报告说，在很多实例中，基本传播模型提供了不理想的结果，使人联想到这种模型的成功依靠的是可供使用的特殊操作法。而佐证此种说法的是，在这些模型中，预先确定的回折点和对称次数对很多具体情况来说及具有约束性。

Labson et al.(1994)用基本对数传播模型预测了1991-2000年在日本和美国EAF技术在炼钢总产量中的占有量。表2将Labson的预测和从国际炼钢机构取得的EAF在此期间的实际占有量进行了比较。

在对美国进行的预测上，这个模型的表现令人失望。持续到1997之前，Labson et al.一直对EAF的实际占有量预计过低。对此做出的一个可能的解释是这个传播模型一直采用一个固定的（新技术采用）最大值，甚至在实际的最大值上升超过样本预测时期时。在这种情况下，当增量超出预测水平范围时，采用基本传播模型将低估实际的EAF占有量。

在日本，高出实际EAF占有量的预测表明固定的最大值，至少在被Labson et al.采用的样本期，是被质疑的。这两个国家总钢产量的走势，在某种程度上可被用来解释预测错误，见表2。在日本的案例中，钢产量在1997年上升之前，从1991年的109.6MT下降到1996年的98.8MT。在这个时期，EAF的占有量低于Labson et al.的预期。假设在小钢铁厂降低产量比在碱性吹氧炼钢厂更廉价，这种情况就不足以令人过于惊讶。因此，钢产量的下降很可能和现存的EAF短期关闭或EAF新的生产力出现的延迟同时发生。

在美国，情况恰恰相反。粗钢产量从1991年的79.7MT急剧上升至1997年的98.5MT，而伴随着EAF占有量的上升的是Labson并未通过基本传播模型预测出这一结果。与此同时，伴随的是90年代在美国EAF新的生产力的大量发展。从这个角度来看，钢产量的变化影响这EAF的占有量，并且，对未来产量的有关信息能改进预测水平。虽然对钢产量缺乏精确的预报，但是，对EAF占有量的预测大部分还是可从传播模型中获得的。

在大体情况下，基本传播模式因使用固定回折点和对称次数来过度限制实际可运用情景和在试图复制实际传播过程时不允许一定程度的灵活性而被指责。灵活传播模型在处理这些相关问题上同时照顾到对称的和非对称的传播情景，允许回折点在传播过程中的任何时候出现。最近被提出的一个灵活传播模型是Easingwood et al.的NSKL模型。该模型的微分形式是：

（4）

方程4中包含的参数8使复制比前文介绍的基本传播模型更广范围的传播过程成为可能。灵活传播模型将作为更优先的工具提供改进的拟合传播曲线，并且增强预测能力。表3对比了用基本传播模型得出的方程式2和用灵活传播模型得出的方程式3作出的对1970-97年期间的日本和美国的预测情况。灵活传播模型用非线性最小二乘法做预测。几种初始参数值的集合经测试确保通过叠代预计程序汇集得出一个唯一的全面的解法。据R2和SBC，灵活传播模型对这两个国家来说都是更可取的预测预测模型。基于剩余数值的二次幂（表3未列出），在两个案例中的改进都相对较小，这是由预先设定的特定树枝造成的。低的R2值是将隶属可变性作为增量采用率基准的首次差分造成的。

对比基本传播模型和灵活传播模型中的新技术采用最大值也很有意义。基本传播模型中，日本的预计最大值是35.1%，而灵活传播模型中是32.6%。而1997年日本实际的EAF占有量是32.8%，略高于灵活传播模型做出的预计。而在美国，基本传播模型和灵活传播模型做出的预计分别是47.5%和45.2%。美国1997年的实际EAF占有量是43.8%，并且在近几年得到了快速的增长，这再一次表明灵活传播模型将新技术采用最大值低估了。这些结果表明灵活传播模型不适合对实际情况进行预测。动态传播模型

这个模型提出一个假定，到目前为止存在一个潜在采用者数量的最大值A*，并且这个最大值被设定为超出整个传播过程中的值。从理论角度看，存在这么一个固定采用者人数是不合逻辑的，相反，这个数值应该时时变动，实际上，一个共有的目的是新发明的潜在采用者的“集”的持续增加。

如果带有固定新技术采用最大值的传播模型被应用到一个使用动态最大值的传播过程，结果将会形成有偏向的预测参数或者对未来采用路线持续过低的预测。动态传播模型，首次被Mahajan和Peterson(1978)提出，允许新技术采用最大值在整个传播过程中的任何时候改变。实际上，这个最大值适用于任何时候，根据以下对此做出的常规说明：

（5）

此处Ct是一个受外源向量和内源向量以及各种可变因素影响的新技术采用最大值。在这种情况下，动态传播模型可依靠这些变量的有效性和可识别性解释传播过程。如果动态调整最大值的基本原因需要被识别，这一点就至关重要。

Labson和Gooday(1994)为识别在研究框架内有可能造成EAF占有量最大值改变的因素做出了最好的努力。可给出的影响因素有与铁矿石相比的碎钢的相对价格和电力价格以及生产合成函数。然而令人惊讶的是，结果显示出作者给出的市场因素并未对EAF的市场占有量最大值造成长期影响，在随后的研究中，Labson et al(1994)(见表2)用固定最大值的基本传播模型预测了1991-2000年在日本和美国的EAF市场占有量。一个二选一的方法是模型中易变的时间趋势改变了新技术采用最大值。这个方法适用于复制时而非解释时。预测的时候这个方法具有优先权。在这个部分，我们把基本传播模式方程式（2）与动态新技术采用最大值结合起来。被用于此部分的动态最大值用时间方程式的方式写出：

（6）

此处t表示时间趋势，A0，a和人是需被预测的系数。为便于理解A0被解释为初始最大值，a是采用最大值调节装置的速度，人则是决定动态最大值曲率的灵活参数。方程式（6）被代入方程式（2）中，这个模型用OLS评估。带有动态新技术采用最大值的基本传播模式的结果见表4。针对日本和美国的案例，动态最大值的引入提高了R2值，据SBC介绍这是较好的模型。表5表明动态模型进行产量预测时比那些基本模型的使用速率增加得更快。美国的EAF占有量被预计将由1997年的43.8%持续增长至2010年的50.1%。EAF的增长在19世纪80年代晚期和90年代早期一直广泛存在。在日本，预计EAF增长缓慢，从1997年的32.8%至2010年的36.5%。这个增长速率再一次地域19世纪70年代和80年代再起EAF的增长速率。表5的预测假定采用者人数在预测期持续增长，这暗示着EAF需要更加深入市场中那些传统上由碱性吹氧炼钢法提供钢铁的部门。反过来，EAF技术也需要在产品的延伸和质量的改进上作出努力。在短中期，可以通过增加碎钢替代物获得含少量剩余杂质的原料，例如弱钢和非纯钢矿石。此外，持续改进电力能源和化学能源的效能将减少能源消耗。当然，很难精确的决定最终EAF技术在长期内讲占有多大比例的市场。如此，本文中使用的动态模型最适合短中期预测。图2和图3分别给出了用动态模型做出的到2010年日本和美国的EAF产出占有量的预测的95%的可靠范围。要解释这些可靠范围的获得，我们首先讲（6）代入（2）得到方程式（7）：

（7）

此处方程式7中的均由OLS预测得出。随机选取带有均值零和不等同 的正常分布的值，然后和从方程式（7）中预测出的向量系数一起用于建立一个新的样本。接着再通过方程式（7）用新得出的值和新的被预测出的EAF占有量重新预测。将这个过程重复1000次，获得1000个分开的钢消耗预测的集。在1998-2010的各个时期，将这1000个预测结果按升位排序，去除各时期最高和最低的2.5%的值。保留下的最高和最低的值代表了95%可靠范围的高低边界。在日本，用带有动态最大值的基本传播模式预测其EAF占有量在2010年将升至36.5%。预测结果的可靠变动范围是32.4%至40.0%。在美国，预计其2010年EAF占有量将达到50.1%，它的可靠变动范围是44.0%至54.0%。总结

过去的三十年电弧炉炼钢技术在粗钢产量里占领了相当多的市场份额。这是由此种工艺的低单位消耗和炼钢质量的不断改进共同造就的。在本文中，用几种不同的传播模型以电弧炉炼钢技术在日本和美国的传播为例来使新技术的采用过程中的重要间隔的概念更为具体化。新技术采用最大值不断增长的基本传播模式缜密的复制了电弧炉炼钢技术的采用的真实路线。利用这些模型，EAF在日本的钢产量中的占有量被预计将从1997年的32.8%上升至2010年的36.5%。在美国，EAF同时期的占有量将由43.8%上升至50.1%。这些预测都是建立在新技术潜在采用者人数在观测器内保持持续增长的假定基础上的。本文通过调查EAF工艺在总钢产量的占有量，集中论述采用EAF工艺的长期熔铸趋势。值得注意的是被用于本文的传播曲线技术在预测过程中没有加入具体的市场信息。相反，这些技术采用EAF占有量的历史变动趋势为依据，这个结果在采用定性的市场信息时可能会得到改善，但是无疑的，在这个领域采用这种定性研究的技术是不可能的。本领域的主题是，进一步拓展经改进的对短期内EAF时常占有量的决定因素的认识。在这个较短的时期内存在大量的未能被解释的EAF占有量对铁矿石供应商来说有着千丝万缕联系的非常重要波动。

因为我在家没有联网，所以把U盘给我表哥让他发给你，赖昕说你最晚六月要，五月底我就赶出了了，但是一直在家没有网都发不了，耽误你的时间真的很抱歉。

另外，英语水平有限，有翻译不当之处还请见谅。祝一切顺利。2011-6-6