November 24, 2025
Optimale Steuerung des Stahlherstellungsprozesses im Elektrolichtbogenofen
1. Kostenkontrolloptimierungssystem
In den letzten Jahren haben Forscher der University of Science and Technology Beijing die raumzeitliche Multiskalentheorie auf die Untersuchung des Elektrolichtbogenofen (EAF)-Stahlherstellungsprozesses angewendet und festgestellt, dass die Materialumwandlung mehrere Skalen umfasst – von mikroskopischen und mesoskopischen Ebenen bis hin zu Strukturen auf der Ebene der Einheitsoperation und der Station. Aufbauend auf bestehenden Prozesskontrollmodellen, die in Stahlunternehmen weltweit eingesetzt werden, wurde ein Multiskalenmodell entwickelt, das die Kostenkontrolle und die Expertenberatung für die EAF-Stahlherstellung integriert. Dieses Modell ermöglicht die Kostenüberwachung und die Echtzeit-Prozessoptimierung über EAF-Operationen, Pfannenmetallurgie und Stranggießen hinweg.
Das System wurde erfolgreich in mehreren Stahlwerken implementiert, darunter Xinyu Xinliang Special Steel, Hengyang Steel Pipe, Malaysia Anyu Steel, Taiwan Yisheng Steel, Xining Special Steel und Tianjin Steel. Praktische Ergebnisse zeigen durchschnittliche Reduzierungen von 2 Nm³ beim Sauerstoffverbrauch pro Tonne Stahl, 2 kWh beim Stromverbrauch und 10 kg beim Verbrauch metallischer Materialien, was zu einer Kostenersparnis von über 30 Yuan pro Tonne führt. Die wirtschaftlichen und sozialen Vorteile sind erheblich.
2. Endpunktkontrolle in der EAF-Stahlherstellung
Mit den Fortschritten bei intelligenten Algorithmen wurden Techniken wie künstliche neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen und genetische Algorithmen in die EAF-Stahlherstellung eingeführt. Diese datengesteuerten Modelle haben vielversprechende Ergebnisse bei der Endpunktvorhersage erzielt. Reine datenbasierte „Black-Box“-Modelle mangelt es jedoch oft an der Integration mit Prozessmechanismen. Folglich werden hybride Endpunktvorhersagemodelle entwickelt, die Reaktionskinetik mit intelligenten Algorithmen kombinieren.
Mit Blick auf die Zukunft wird die Integration effektiverer Echtzeit-Überwachungstechnologien mit hochzuverlässigen intelligenten Modellen voraussichtlich eine wichtige Forschungsrichtung sein, um die Genauigkeit und Robustheit der Endpunktkontrolle in der EAF-Stahlherstellung zu verbessern.
3. Ganzheitliche intelligente Steuerung des Schmelzprozesses
Fortschritte in der Sensortechnologie und im Computing haben es ermöglicht, die intelligente Steuerung über isolierte Prozesssegmente hinaus auszudehnen. Ein ganzheitlicher Ansatz – die Analyse von Echtzeit-Schmelzdaten in Verbindung mit grundlegenden Prozessmechanismen – ermöglicht eine integrierte Entscheidungsfindung und -steuerung, mit dem Ziel, den EAF-Stahlherstellungsprozess insgesamt zu optimieren.
Echtzeit-integrierte Steuerungssysteme verbessern die Energieeffizienz, die Produktivität und die Betriebssicherheit erheblich. Durch den Einsatz fortschrittlicher Detektionstechnologien und Zustandsüberwachungsstrategien maximieren diese Systeme die Produktionseffizienz, optimieren die Energieumwandlung und minimieren die Gesamtkosten.
Die Entwicklung einer vollständig intelligenten EAF-Prozesssteuerung hängt von der Reife der Steuerungstechnologien auf jeder Unterprozessebene ab. Die Forschung in diesem Bereich befindet sich noch in der Entwicklung, und die kontinuierliche Verfeinerung der Überwachungsmethoden und Steuerungsmodelle wird die Entwicklung hin zu einer umfassenden intelligenten Steuerung in der Elektrolichtbogenofen-Stahlherstellung weiter vorantreiben.
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