Analysis of the EAF operation by process modelling

• Autorzy: Wendelstorf J.

Warianty tytułu

PL

Analiza pracy elektrycznego pieca łukowego przez modelowanie

• Konferencja: European Electric Steelmaking Conference (9; 19-21.05.2008; Krakow, Poland)
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Process modelling is often used for the observation and control of the EAF process. Online process models allow the calculation of values incapable of measurement like the actual liquid and solid steel mass in the furnace or the permanent monitoring of the actual mean temperature of the liquid steel. An additional benefit comes from offline process simulations allowing an affordable scientific investigation of the EAF operation. The process model can be regarded as a software replacement of the real furnace. Since a specific process model may predict not all relevant information and not all model parameters are known with a sufficient accuracy, the process models need to be validated. For studying the fundamental behaviour of the process and its optimization options, the model has to be as simple as possible – but not simpler. By using a multi-zone meltdown model [1], the EAF operation is analysed on a theoretical basis. An exemplary model analysis is provided. The process modelling tools are used to demonstrate how to determine optimum DRI feeding or scrap charging procedures. The model predictive control (MPC) approach for continuous DRI feeding is found to be as efficient as global process optimizations (in theory).

PL

Modelowanie procesu jest często wykorzystywane do obserwacji i sterowania piecem łukowym (EAF). Modele procesu on-line pozwalają na obliczenie wartości niemożliwych do zmierzenia, jak aktualna masa stali w postaci ciekłej i stałej w piecu lub stały monitoring bieżącej temperatury ciekłej stali. Dodatkową korzyścią pochodzącą z symulacji off-line procesu jest możliwość badań naukowych, dotyczących sterowania EAF. Model procesu może być traktowany jak komputerowe zastąpienie rzeczywistego pieca. Ponieważ określony model procesu nie może przewidywać wszystkich istotnych informacji i nie wszystkie parametry modelu są znane z dostateczną dokładnością, modele procesu muszą być weryfikowane. Aby zbadać właściwe zachowanie procesu i parametry jego optymalizacji, model musi być jak prostszy. Używając kilkustrefowego modelu topienia, praca pieca łukowego jest analizowana w oparciu o teorię. W artykule przeprowadzono przykładową analizę modelu. Narzędzia procesu modelowania są wykorzystane do przedstawienia możliwości uzyskania optimum dozowania DRI lub ładowania złomu. Ujęcie sterowania modelem przewidywania (MPC) dla ciągłego dozowania DRI jest tak skuteczne, jak całościowa optymalizacja procesu (teoretycznie).

Słowa kluczowe

EN

modelling; electric steelmaking; melting; electric arc furnace; process models; model predictive control; optimization; automation; charging

PL

modelowanie; model procesu; optymalizacja; automatyzacja; wytapianie stali; EAF; piec łukowy; model przewidywania; ładowanie

• Wydawca: Institute of Metallurgy and Materials Science of Polish Academy of Sciences ; Committee of Materials Engineering and Metallurgy of Polish Academy of Sciences
• Czasopismo: Archives of Metallurgy and Materials
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 53, iss. 2
• Strony: 385--390
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys.

Twórcy

autor

Wendelstorf J.

• CLAUSTHAL UNIVERSITY OF TECHNOLOGY, INSTITUTE OF METALLURGY, CLAUSTHAL-ZELLERFELD, GERMANY

Bibliografia

• [1] J. Wendelstorf, K.H. Spitzer,Aprocessmodel for EAF steelmaking. Proceedings, AISTech 2006, Cleveland 435-443 (2006).
• [2] R. D. Morales, H. Rodriguez-Hernandez, A. N. Conejo, A Mathematical Simulator for the EAF Steelmaking Process Using Direct Reduced Iron. ISIJ International 41, 436-435 (2001).
• [3] P. Nyssen, R. Cohn, S. Knoops, J. L. Jungue, On-line EAF control with a dynamic metallurgical model. Proceedings, 7th European Electric Steelmaking Conference, Venice 293-304 (2002).
• [4] S. Arnout, F. Verhaeghe, B. Blanpain, P. Wollants, R. Hendrickx, G. Heylen, A Thermodynamic Model of the EAF Process for Stainless Steel. Steel Research International 77, 317-323 (2006).
• [5] B. Kleimt, S. KOhle, R. Kuhn, R. Zisser, Application of models for electrical energy consumption to improve EAF operation and dynamic control. Proceedings, 8th European Electric Steelmaking Conference, Birmingham 183-197 (2005).
• [6] J. Wendelstorf, Process Reactor Model Collaboration, http://www.prmc.de
• [7] R. I. L. Guthrie, L. Gourtsoyannis Melting rates of furnace or ladle additions in steelmaking. Canadian Metallurgical Quarterly 10, 37-46 (1971).
• [8] J. J. Eksteen, S. J. Frank, M. A. Reuter, Dynamic structures in variance based data reconciliation adjustments for a chromite smelting furnace. Minerals Engineering 15, 931-943 (2002).
• [9] E. Sandberg, Energy and Scrap Optimisation of Electric Arc Furnaces by Statistical Analysis of Process Data. PhD Thesis, Lulea University of Technology, Sweden (2005).
• [10] B. G. Thomas, J.K. Brimacombe, Process Modeling. In: N Sano, W.K. Lu, P.V. Riboud and M. Maeda, Advanced physical chemistry for process metallurgy, Chapter 8, 1997, 253-279, Academic Press, San Diego
• [11] J. Wendelstorf, Metallurgical Process Modelling. Proceedings, SteelSim 2007, Graz/Seggau, Austria 92007), 433-438.