Ladle nozzle opening and genetic programming

• Autorzy: Kovacic M. , Jurjovec B. , Krajnc L.

Warianty tytułu

PL

Programowanie genetyczne w sterowaniu otwieraniem dyszy kadzi

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Štore Steel Ltd. faces a huge problem with ladle nozzle opening during the production of a wide variety of steel grades. After the ladle treatment the steel melt is poured from the ladle through the sliding gate and the nozzle into the tundish on the continuous casting machine. Due to often cloggings the ladle nozzle must be opened with the oxygen which can cause melt pollution. The purpose of this paper is to present the attempt for reducing ladle nozzle openings. In this attempt genetic programming method was used. The experimental data on 115 consequently cast heats was used. The steelmaking technology number, batch sequence number, time spent for secondary metallurgy, sustainability of upper nozzle brick, sustainability of nozzle seating block, sustainability of lower nozzle brick, ladle number, sustainability of the ladle, foreman of the secondary metallurgy and melt chemical composition (Al, C, Mn and Si) were taken into account for the prediction of ladle nozzle opening. The best genetically developed model for ladle nozzle opening prediction correctly predicts 107 out of 115 situations of opening the ladle. The results of the genetic programming based modeling have been used in practice for the changing of several steelmaking technologies.

PL

Firma Štore Steel Ltd. napotkała na poważne problemy związane z otwieraniem wylotu kadzi podczas produkcji szerokiej gamy gatunków stali. W procesie ciągłego odlewania, po stopieniu stali w kadzi otwierana jest przesuwna zasuwa i stal przepływa przez dyszę do kadzi pośredniej. Z powodu częstego zatykania się dyszy kadzi jest ona otwierana przy pomocy tlenu, co powoduje zanieczyszczenie wytopu. Celem niniejszej pracy jest opracowanie technologii eliminującej problem z otwieraniem dyszy kadzi. Do jego realizacji wykorzystano metodę programowania genetycznego. Model oparto na zbiorze danych z różnych wytopów liczącym 115 przypadków. Pojedynczy przypadek zawierał informacje o numerze technologii produkcji stali, numerze partii wytopu, czasie rafinacji pozapiecowej, trwałości górnych cegieł wylotu, trwałości bloków osadzania wylotu, trwałości dolnych cegieł wylotu, numerze kadzi, trwałości kadzi, technologu nadzorującym rafinację pozapiecową oraz składzie chemicznym stopu (Al, C, Mn and Si). Najlepiej dopasowany w oparciu o programowanie genetyczne model otwierania dyszy kadzi przewidywał prawidłowo 107 na 115 przypadków. Wyniki modelowania zastosowano w praktyce usprawniając kilka technologii produkcji stali.

Słowa kluczowe

EN

secondary metallurgy; ladle nozzle opening; modeling

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Computer Methods in Materials Science
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 13, No. 1
• Strony: 147--152
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Kovacic M.

• ŠTORE STEEL d.o.o., Železarska cesta 3, SI-3220 Štore, Laboratory for Multiphase Processes, University of Nova Gorica, Vipavska 13, SI-5000, Slovenia

autor

Jurjovec B.

• ŠTORE STEEL d.o.o., Železarska cesta 3, SI-3220 Štore, Slovenia

autor

Krajnc L.

• ŠTORE STEEL d.o.o., Železarska cesta 3, SI-3220 Štore, Slovenia

Bibliografia

• Fangming, Y, Xinghua, W., Jiongming, Z., Li, Z, 2006, Online forecasting model of tundish nozzle clogging, J. of Univ. of Sci. and Tech. Beijing, 13, 21-24.
• Fruehan, J.R., 1998, The Making, Shaping and Treating of Steel, The AISE Steel Foundation, Pittsburgh.
• Ghosh, A., 2001, Secondary Steelmaking: Principles and Applications, CRC Press, Florida.
• Kovačič, M., Šarler, B., 2009, Application of the genetic programming for increasing the soft annealing productivity in steel industry. Mater. manuf. process., 24, 369-374.
• Kovačič, M., Senčič, S., 2012, Modeling of PM10 emission with genetic programming, Mater. tehnol., 46, 453-457.
• Kovačič, M., Uratnik, P., Brezočnik, M., Turk, R., 2007, Prediction of the bending capability of rolled metal sheet by genetic programming, Mater. manuf. process., 22, 634-640.
• Koza, J.R., 1999, Genetic programming III, Morgan Kaufmann, San Francisco.
• Su-zhou, W., Jiong-ming, Z., Zhi-zheng, L., 2010, Mathematic Model of SEN Clogging During Continuous Casting of Steel, J. of Iron and Steel Res., 17, 6-9.