skip to Main Content

Podrobnosti projekta

Naziv projekta: EAF Profiler

Obdobje: 2016 – 2018

Projektna skupina (vodja *): Vito Logar, Igor Škrjanc*

Tip projekta: industrijski

Financiranje:  (ARRS, EU, industrija itd.): Danieli Automation S.p.A.

Sodelujoči partnerji: Danieli Automation S.p.A., Fakulteta za elektrotehniko (LAK)

Opis projekta

Projekt EAF profiler se osredotoča na optimizacijo procesa elektroobločne peči (EOP) na osnovi obratovalnih podatkov le-te. Cilj projekta je analizirati velike količine obratovalnih podatkov EOP in iz njih poiskati ključne dejavnike, ki vplivajo na učinkovitost procesa. Znano je, da proces reciklaže jekla v EOP izkazuje velika nihanja v ključnih kazalnikih učinkovitosti. Poraba električne energije se tako giblje med 400 in 450 kWh/tono jekla, čas reciklaže med 45 in 90 minut, izplen jekla pa med 90 in 95 %. Na nihanja kazalnikov učinkovitosti ima velik vpliv sestava in teža založenega odpadnega jekla, pomembno pa je tudi vodenje peči, s katerim želimo doseči čim večji vnos energije v jeklo ter s tem posledično zmanjšati izgube. Izbran recept vodenja, ki definira poteke (profile) vseh ključnih vhodov v EOP, je odvisen od sestave založenega jekla. Kljub temu pa se tudi ob uporabi enakih receptov pri zakladanju vložka in vodenju peči med posameznimi šaržami pojavljajo razlike v kazalnikih učinkovitosti. Te so lahko posledica napak pri oceni sestave vložka, nepredvidljivemu premikanju jeklenih kosov med taljenjem, kemijske sestave taline in ostalih lastnosti žlindre, npr. penjenje, ter zakritosti električnih oblokov bodisi s trdnim jeklenim vložkom na začetku taljenja ali žlindro v kasnejših fazah taljenja. Vpliv vseh teh dejavnikov, v povezavi z vhodi v EOP (stopnja transformatorja, količina vpihanega kisika, količina dodanega ogljika, žlindrotvornih dodatkov itd.) je mogoče z ustreznimi metodami obdelave in rudarjenja podatkov identificirati in nadalje uporabiti za izračun primernejših (optimalnejših) vhodov v EOP. Z razvitim orodjem EAF profiler je uporabniku omogočena tudi definicija cilja optimizacije, npr. nižja poraba električne energije, večji izplen jekla ali pa krajši čas reciklaže. Celotna rešitev je podprta z uporabniškim vmesnikom, ki uporabniku omogoča enostavno delo z orodjem.

Področje

  • Research: analiza podatkov, podatkovno rudarjenje, optimizacija
  • Application: elektroobločna peč, ključni kazalniki učinkovitosti
Back To Top