Храпко С. А., Старосоцкий А. В., Донецкий национальный технический университет
В современном сталеплавильном производстве широкое распространение получило проведение раскисления и легирования стали при выпуске металла из печи в ковш с последующей десульфурацией на установке доводки металла или установке «печь-ковш». При этом для определенных групп марок сталей часто ставится условие минимизации или полного исключения коррекции химического состава при внепечной обработке. В связи с этим появляется задача точного расчета количества раскислителей и легирующих, необходимых для гарантированного получения заданного состава металла при минимальной стоимости использованных материалов. Минимизация стоимости материалов подразумевает выход на нижние (или заданные) пределы содержания элементов в готовом металле, что приводит к еще более жестким требованиям к системам управления. Особенно актуальной эта задача становится при многокомпонентном составе металла и легирующих и широком наборе регламентированных элементов.
Поставленная задача является задачей условной оптимизации, т.е. поиска таких значений оптимизируемых переменных (масс материалов Xj), при которых достигается минимум целевой функции (суммарная стоимость материалов), при условии выполнения заданных ограничений на оптимизируемые переменные (требования к составу металла, который должен удовлетворять заданным пределам)
Отметим, что зависимость состава металла от масс материалов имеет сложный нелинейный характер, что связано с физико-химическим взаимодействием элементов и их перераспределением между металлом, шлаком и газом, поэтому ограничения являются нелинейными функциями относительно оптимизируемых переменных.
Главный недостаток всех известных систем, реализованных в сталеплавильном производстве к настоящему времени, определяется линейным характером используемых в них моделей и отсутствием учёта зависимости усвоения элементов от текущего физико-химического состояния системы металл-шлак. Такие системы расчёта шихты оптимального состава основаны на модели равномерного смешения жидких веществ с заданными коэффициентами, учитывающими угар отдельных элементов из общей массы ферросплавов. Именно недостоверность коэффициентов усвоения (КУ) различных элементов и определяет низкие точность расчёта и прогнозирующую способность подобных систем, поскольку усвоение сложным образом зависит от многих факторов, главным из которых является физико-химическое состояние ванны (состав и окисленность металла, состав и количество шлака, температура и др.), а также взаимное влияние элементов друг на друга (например, раскислителей).
Принципиальным решением этой задачи является использование матрицы дифференциальных коэффициентов усвоения (ДКУ), представляющих собой изменение массы элемента i в металле при добавлении любого другого элемента j в систему.
ДКУ определяются из текущего распределения элементов между металлом, шлаком и другими фазами на основе термодинамической модели расчета равновесного состава многофазной многокомпонентной системы ОРАКУЛ [2]. Алгоритм расчета ДКУ изложен в предыдущей работе [1].
Наличие численных значений ДКУ позволяет строго вычислить влияние каждого материала на состав металла (а при необходимости, и шлака) с учетом окисленности системы, взаимного влияния элементов и их перераспределения между фазами, например, изменение массы элемента i в металле при добавлении материала j.
ДКУ позволяют проанализировать взаимное влияние элементов; кроме того, можно следить за использованием элементов конкретного материала. Например, 1кг ферросиликохрома содержит всего 0.42кг хрома, но за счёт восстановительного действия кремния даёт увеличение содержания хрома в металле на 0.47кг, почти такое же, как и феррохром (0.55кг), несмотря на существенно большее содержание хрома в последнем (0.67кг). Другими словами, извлечение хрома из феррохрома составляет 82%, а из ферросиликохрома — 112% (т.е. превышает в 1.36 раза!).
В случаях, когда решение указывает на невозможность в заданных условиях гарантированного попадания в требуемый состав, разработанная система предлагает перечень оперативных решений. В автоматическом режиме решения принимаются системой самостоятельно в пределах заранее заданного перечня и приоритетов. По окончании каждой плавки информация о фактически полученном составе металла автоматически используется для адаптации параметров модели (самообучения).
Разработанная система входит в состав пакета «ОРАКУЛ», внедрена на Молдавском металлургическом заводе, где используется для решения следующих задач: оперативное управление процессом плавки в режиме «советчика» (выдает рекомендации персоналу) и в составе АСУ ТП (выдает управляющие сигналы на дозаторы).
Выводы.
Качественно новая информация, содержащаяся в величинах Uij, позволяет принципиально расширить возможности оптимизации легирования, раскисления и рафинирования металла. При этом учитывается не только влияние элементов, содержащихся в металле, но и влияние состава шлака, например, на распределение серы. Становится возможной оптимизация не только легирующих, но и шлакообразующих материалов (например, извести для десульфурации). Эти задачи не решены ни в одной из других существующих систем.
Список литературы
1. Управление сталеплавильными процессами на основе современных физико-химических представлений. Пономаренко А.Г., Окоукони П.И., Храпко С.А., Иноземцева Е.Н. Труды 4-го конгресса сталеплавильщиков.– Москва, 1997. C. 35-40.
2. Храпко С.А. Термодинамическая модель системы металл-шлак для АСУ и машинных экспериментов по оптимизации технологии сталеплавильного процесса / Дисс. канд. техн. наук. - Донецк, 1990.
Другие работы по теме:
Расчет мартеновской плавки
Задание. 1) Расчет ведется на 100 кг металлической шихты. 2) Металлическая шихта состоит из 60% жидкого чугуна и 40% металлолома. 3) Температура заливаемого чугуна: 1320 С, температура металла перед раскислением: 1600 С. 4) Химический состав металлической шихты и готовой стали приведен в таблице №1.
Расчет системы автоматического управления
Расчет и структурная схема передаточных функций разомкнутой и замкнутой системы автоматического управления (САУ) относительно входного воздействия. Формулы для мнимой и вещественной компоненты. Графики логарифмических амплитудной и фазовой характеристик.
Расчет мартеновской плавки
Определение среднего состава металлошихты, состава металла по расплавлении, количества руды в завалку, количества шлака, образующегося в период плавления, состава металла перед раскислением, количества руды в доводку. Расчет материального баланса.
АСУ ТП 5-ти клетевого стана 630 холодной прокатки
Специфика управления на предприятиях черной металлургии с полным циклом производства. Функции и структура автоматизированных систем управления стана 630 холодной прокатки. Устройство и принципы работы локальной системы автоматического управления САРТиН.
Изучение регулятора УРАН-1М
Автоматизация горных комбайнов и комплексов. Функциональная схема регулятора УРАН. Защита двигателя от "опрокидывания" (остановки). Стабилизация значения тока нагрузки путём автоматического изменения скорости подачи. Цепи дистанционного управления.
Инструментальные стали и сплавы
Инструментальные стали и сплавы - литые твердые сплавы Твердые сплавы - материалы с высокой твердостью, прочностью, режущими и другими свойствами, сохраняющимися при нагреве до высоких температур. Различают литые и спеченные (порошковые) твердые сплавы.
«Урал»
Целью дипломного проекта является реконструкция ныне действующей компрессорной станции кс 12 Шалкарского лпумг. Впроекте приведено техническое описание гпа-12М «Урал», как альтернативный вариант нового агрегата, устанавливаемый взамен выработавших свой ресурс агрегатов гпа-ц-6,3, система автоматики безмаслянного центробежного нагнетателя, назначение и технология работы основного и вспомогательного оборудования кс
а по теме динамика управляемых преобразовательных устройств
Введение. Цели регулирования пу. Анализ простейшей системы позиционного регулирования, сравнительная оценка идеального релейного и линейного регуляторов по быстродействию. Непрерывное и импульсное регулирование, их оценка по энергетике
2. 2 Устройство и работа прибора
ДД11 предназначены для работы в системах автоматического контроля, управления и регулирования параметров различных технологических процессов с целью выдачи информации в виде унифицированного пневматического выходного сигнала о перепаде давления, расходе жидкостей и газов, а также уровне жидкости
работа
В данной работе проводится определение коэффициента усиления звена системы управления и анализ устойчивости этой линейной системы. Для этой цели используются
Расчет переходных процессов в дискретных системах управления
Соотношение между входным и выходным сигналом дискретной системы автоматического управления. Дискретное преобразование единичного воздействия, функция веса дискретной системы. Определение связи между переходной и функцией веса дискретной системы.
Анализ качества дискретных систем управления
Реферат Предмет: Теория автоматического управления Тема: Анализ качества дискретных систем управления Методы определения качества дискретных систем автоматического управления аналогичны методам определения качества непрерывных систем с учетом некоторых особенностей.
Управление многомерными автоматическими системами
Характеристика структурной схемы объекта управления, особенности системы автоматического управления второго порядка. Составление уравнения объекта управления в векторной форме, порядок проверки системы на устойчивость, управляемость и наблюдаемость.
Характеристика дискретных систем автоматического управления
Дискретные системы автоматического управления как системы, содержащие элементы, которые преобразуют непрерывный сигнал в дискретный. Импульсный элемент (ИЭ), его математическое описание. Цифровая система автоматического управления, методы ее расчета.
Йелинек, Фредерик
Фредерик Йелинек (Frederick Jelinek, 18 ноября 1932, Кладно — 14 сентября 2010) — учёный в области теории вычислительных систем, один из пионеров обработки естественного языка и автоматического распознавания речи. Родился в городе Кладно (Чехословакия). С 1959 по 1962 год преподавал в своём альма-матер — Массачусетском технологическом институте.
Точность систем автоматического управления
Порядок оценки точности системы автоматического управления по величине установившейся ошибки при типовых воздействиях, механизм ее повышения. Разновидности ошибок и методика их вычисления. Определение ошибок по виду частотных характеристик системы.
Принципы построения систем автоматического управления
Теория автоматического управления как наука, предмет и методика ее изучения. Классификация систем автоматического управления по различным признакам, их математические модели. Дифференциальные уравнения систем автоматического управления, их решения.
Построение структурных схем систем автоматического управления
Предмет: Теория Автоматического Управления Тема: Построение структурных схем систем автоматического управления Введение Структурной схемой системы называется графическое изображение показывающее, из каких элементов состоит система, и каким образом они соединены между собой.
Айзерман Марк Аронович
АЙЗЕРМАН Марк Аронович (1913-92), российский ученый в области теории управления, представитель первого поколения кибернетиков в нашей стране, доктор технических наук.