blackmetИзвестия высших учебных заведений. Черная МеталлургияIzvestiya. Ferrous Metallurgy0368-07972410-2091National University of Science and Technology "MISIS"10.17073/0368-0797-2022-6-413-420blackmet-2322Research ArticleПо материалам конференции «Металлургия – 2021»Based on the materials of the conference “Metallurgy – 2021”Анализ шлакового режима доменной плавки с использованием модельных систем поддержки принятия решенийAnalysis of slag mode of blast furnace melting using model decision support systemsПавловА. В.PavlovA. V.

Александр Владимирович Павлов, к.т.н., начальник доменного цеха

Россия, 455000, Челябинская обл., Магнитогорск, ул. Кирова, 93

Aleksandr V. Pavlov, Cand. Sci. (Eng.), Chief of Blast-Furnace Shop

93 Kirova Str., Magnitogorsk, Chelyabinsk Region 455000, Russian Federation

pavlov.av@mmk.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6582-3428СпиринН. А.SpirinN. A.

Николай Александрович Спирин, д.т.н., профессор, заведующий кафедрой теплофизики и информатики в металлургии

Россия, 620002, Екатеринбург, ул. Мира, 28

Nikolai A. Spirin, Dr. Sci. (Eng.), Prof., Head of the Chair “Thermal Phy­sics and Informatics in Metallurgy”

28 Mira Str., Yekaterinburg 620002, Russian Federation

n.a.spirin@urfu.ruБегинюкВ. А.BeginyukV. A.

Виталий Александрович Бегинюк, ведущий специалист доменного цеха

Россия, 455000, Челябинская обл., Магнитогорск, ул. Кирова, 93

Vitalii A. Beginyuk, Leading Specialist of Blast-Furnace Shop

93 Kirova Str., Magnitogorsk, Chelyabinsk Region 455000, Russian Federation

beginyuk.va@mmk.ruhttps://orcid.org/0000-0002-6953-5519ЛавровВ. В.LavrovV. V.

Владислав Васильевич Лавров, д.т.н., профессор кафедры теплофизики и информатики в металлургии

Россия, 620002, Екатеринбург, ул. Мира, 28

Vladislav V. Lavrov, Dr. Sci. (Eng.), Prof. of the Chair “Thermal Physics and Informatics in Metallurgy”

28 Mira Str., Yekaterinburg 620002, Russian Federation

v.v.lavrov@urfu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4989-7029ГуринИ. А.GurinI. A.

Иван Александрович Гурин, к.т.н., доцент кафедры теплофизики и информатики в металлургии

Россия, 620002, Екатеринбург, ул. Мира, 28

Ivan A. Gurin, Cand. Sci. (Eng.), Assist. Prof. of the Chair “Thermophysics and Informatics in Metallurgy”

28 Mira Str., Yekaterinburg 620002, Russian Federation

ivan.gurin@urfu.ruПАО «Магнитогорский металлургический комбинат»РоссияPJSC “Magnitogorsk Iron and Steel Works”Russian FederationУральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. ЕльцинаРоссияUral Federal University named after the First President of Russia B.N. YeltsinRussian Federation202222062022656413420Copyright © Павлов А.В., Спирин Н.А., Бегинюк В.А., Лавров В.В., Гурин И.А., 20222022Павлов А.В., Спирин Н.А., Бегинюк В.А., Лавров В.В., Гурин И.А.Pavlov A.V., Spirin N.A., Beginyuk V.A., Lavrov V.V., Gurin I.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://fermet.misis.ru/jour/article/view/2322

Представлена усовершенствованная сотрудниками УрФУ – ММК («Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина» – ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат) балансовая модель доменного процесса. Модель в общем виде представляет собой систему детерминированных зависимостей, характеризующих тепловой, восстановительный, газодинамический, дутьевой и шлаковый режимы доменной плавки. В основу модели положен принцип натурно-математического моделирования. Предложены показатели, характеризующие свойства конечного шлака для реализации нормального шлакового режима доменной плавки (вязкость шлака в температурном интервале 1350 – 1550 °С, градиенты вязкости шлака). Градиент вязкости наряду с допустимыми при различных температурах шлака диапазонами вязкости шлака используются при моделировании шлакового режима в качестве ограничивающих факторов для диагностики шлакового режима. Выбор предельных значений каждого из диапазонов и градиента вязкости осуществляется методом экспертного оценивания. Представлена структура модели расчета параметров конечного шлака. С использованием математической модели доменного процесса выполнен анализ шлакового режима доменной плавки по фактическим показателям их работы. Установлено, что обессеривающая способность шлака используется недостаточно полно, в результате выплавляется чугун пониженного качества как по содержанию серы, так и по содержанию кремния. Изменение характеристик шлакового режима при прочих равных условиях положительно сказывается на газопроницаемости в зоне шлакообразования, повышается восстановительная способность газа и производительность доменной печи, снижается расход кокса. Представлены результаты проектных расчетов показателей работы печей ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» при изменении состава загружаемых материалов. Даны рекомендации по оптимальной основности шлака. Как показали расчеты, оптимальная основность конечного шлака, обеспечивающая максимальную его жидкоподвижность, для условий работы доменных печей комбината составляет 1,04 – 1,05 для соотношения CaO/SiO2 и 1,30 – 1,32 для соотношения (CaO + MgO)/SiO2 .

The article presents a balance model of the blast furnace process improved by the researchers from UrFU and PJSC “Magnitogorsk Iron and Steel Works” (MMK). It generally represents a system of deterministic dependencies characterizing the thermal, reduction, gas dynamic, blast and slag modes of blast furnace melting. The basic principle underlying the model is full-scale mathematical modeling. Indicators characterizing the properties of the final slag for implementation of normal slag mode of blast furnace melting (slag viscosity in the temperature range of 1350 – 1550 °C, as well as values of the slag viscosity gradients) were proposed. The slag viscosity gradient, along with the acceptable ranges of slag viscosity at different slag temperatures, are used in modeling the slag mode as limiting factors for the diagnosis of slag mode. Selection of the limit values of each of the ranges and the viscosity gradient is carried out by the method of expert evaluation. Structure of the model for calculating the parameters of the final slag is considered. Using a mathematical model of the blast furnace process, analysis of the slag mode of blast furnace melting was performed according to the actual indicators of their operation. It was established that desulfurizing ability of the slag is insufficiently used, as a result of which cast iron of reduced quality is smelted both in terms of content of sulfur and silicon. Change in characteristics of the slag mode, other things being equal, has a positive effect on gas permeability in the slag formation zone, reducing capacity of the gas and productivity of the blast furnace increase, as well as the consumption of coke decreases. The authors describe the results of design calculations of the MMK furnace performance indicators when changing the composition of loaded materials. Recommendations on the slag optimal basicity are given. Calculations showed that the optimal basicity of the final slag, which ensures its maximum liquid mobility, for operating conditions of blast furnaces of the combine is 1.04 – 1.05 for the CaO/SiO2 ratio and 1.30 – 1.32 for the (CaO + MgO)/SiO2 ratio.

доменный процессшлаковый режимматематическое моделированиеанализblast-furnace processslag modemathematical modelinganalysisReferencesPavlov A.V., Polinov A.A., Spirin N.А., Onorin O.P., Lavrov V.V. Use of model systems for solving new technological problems in blast-furnace production // Metallurgist. 2017. Vol. 61. No. 5-6. P. 448–454. https://doi.org/10.1007/s11015-017-0516-7Pavlov A.V., Polinov A.A., Spirin N.А., Onorin O.P., Lavrov V.V. Use of model systems for solving new technological problems in blast-furnace production. Metallurgist. 2017, vol. 61, no. 5-6, pp.  448–454. https://doi.org/10.1007/s11015-017-0516-7Компьютерные методы моделирования доменного процесса / О.П. Онорин, Н.А. Спирин, В.Л. Терентьев, Л.Ю. Гилева, В.Ю. Рыболовлев, И.Е. Косаченко, В.В. Лавров, А.В. Терентьев; под ред. Н.А. Спирина. Екатеринбург: УГТУ–УПИ, 2005. 301 с.Onorin O.P., Spirin N.A., Terent’ev V.L., Gileva L.Yu., Rybolovlev V.Yu., Kosachenko I.E., Lavrov V.V., Terent’ev A.V. Computer Methods of Blast-Furnace Process Modeling. Spirin N.A. ed. Yeka­terinburg: UGTU–UPI, 2005, 301 p. (In Russ.).Модельные системы поддержки принятия решений в АСУ ТП доменной плавки / Н.А. Спирин, В.В. Лавров, В.Ю. Рыболовлев, А.В. Краснобаев, О.П. Онорин, И.Е. Косаченко. Екатеринбург: УрФУ, 2011. 462 с.Spirin N.A., Lavrov V.V., Rybolovlev V.Yu., Krasnobaev A.V., Onorin O.P., Kosachenko I.E. Model Decision Support Systems in APCS of Blast Furnace Melting: Monograph. Yekaterinburg: UrFU, 2011, 462 p. (In Russ.).Математическое моделирование металлургических процессов в АСУ ТП / Н.А. Спирин, В.В. Лавров, В.Ю. Рыболовлев, Л.Ю. Гилева, А.В. Краснобаев, В.С. Швыдкий, О.П. Онорин, К.А. Щипанов, А.А. Бурыкин. Екатеринбург: УрФУ, 2014. 558 с.Spirin N.A., Lavrov V.V., Rybolovlev V.Yu., Gileva L.Yu., Krasnobaev A.V., Shvydkii V.S., Onorin O.P., Shchipanov K.A., Burykin  A.A. Mathematical Modeling of Metallurgical Processes in APCS. Yekaterinburg: UrFU, 2014, 558 p. (In Russ.).Большаков В.И. Технология высокоэффективной энергосберегающей доменной плавки. Киев: Наукова думка, 2007. 411 с.Bol’shakov V.I. Technology of Highly Efficient Energy-Saving Blast Furnace Melting. Kiev: Naukova dumka, 2007, 411 p. (In Russ.).Товаровский И.Г. Доменная плавка. Днепропетровск: Пороги, 2009. 765 с.Tovarovskii I.G. Blast Furnace Melting. Dnepropetrovsk: Porogi, 2009, 765 p. (In Russ.).Гиммельфарб А.А., Котов К.И. Процессы восстановления и шлакообразования в доменных печах. М.: Металлургия, 1982. 328 с.Gimmel’farb A.A., Kotov K.I. Processes of Reduction and Slag Formation in Blast Furnaces. Moscow: Metallurgiya, 1982, 328 p. (In Russ.).Gordon Y., Izumskiy N. Mathematical model and stabilization system for slag mode of blast furnace operation. In: Proceedings of AISTech-2017 Iron and Steel Technology Conf., Nashville, United States. 2017. Vol. 1. P. 797–805.Gordon Y., Izumskiy N. Mathematical model and stabilization system for slag mode of blast furnace operation. In: Proceedings of AISTech-2017 Iron and Steel Technology Conf., Nashville, United States. 2017, vol. 1, pp. 797–805.Jia R., Deng L., Yun F., Li H., Zhang X., Jia X. Effects of SiO2/CaO ratio on viscosity, structure, and mechanical properties of blast furnace slag glass ceramics // Materials Chemistry and Physics. 2019. Vol. 233. P. 155–162. https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2019.05.065Jia R., Deng L., Yun F., Li H., Zhang X., Jia X. Effects of SiO2/CaO ratio on viscosity, structure, and mechanical properties of blast furnace slag glass ceramics. Materials Chemistry and Physics. 2019, vol. 233, pp. 155–162. https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2019.05.065Shen X., Chen M., Wang N., Wang D. Viscosity property and melt structure of CaO–MgO–SiO2–Al2O3–FeO slag system // ISIJ International. 2019. Vol. 59. No. 1. P. 9–15. https://doi.org/10.2355/isijinternational.ISIJINT-2018-479Shen X., Chen M., Wang N., Wang D. Viscosity property and melt structure of CaO–MgO–SiO2–Al2O3–FeO slag system. ISIJ International. 2019, vol. 59, no. 1, pp. 9–15. https://doi.org/10.2355/isijinternational.ISIJINT-2018-479Zheng H., Ding Y., Zhou S., Wen Q., Jiang X., Gao Q., Shen F. Viscosity prediction model for blast furnace slag with high Al2O3 // Steel Research International. 2021. Vol. 92. No. 1. Article 1900635. https://doi.org/10.1002/srin.201900635Zheng H., Ding Y., Zhou S., Wen Q., Jiang X., Gao Q., Shen F. Viscosity prediction model for blast furnace slag with high Al2O3 . Steel Research International. 2021, vol. 92, no. 1, article 1900635. https://doi.org/10.1002/srin.201900635Jiao K., Zhang J., Liu Z., Chen C. Effect of MgO/Al2O3 ratio on viscosity of blast furnace primary slag // High Temperature Materials and Processes. 2019. Vol. 38. P. 354–361. https://doi.org/10.1515/htmp-2018-0019Jiao K., Zhang J., Liu Z., Chen C. Effect of MgO/Al2O3 ratio on viscosity of blast furnace primary slag. High Temperature Materials and Processes. 2019, vol. 38, pp. 354–361. https://doi.org/10.1515/htmp-2018-0019Gan L., Lai C. A general viscosity model for molten blast furnace slag // Metallurgical and Materials Transactions B: Process Me­tallurgy and Materials Processing Science. 2014. Vol. 45. No. 3. P. 875–888. https://doi.org/10.1007/s11663-013-9983-9Gan L., Lai C. A general viscosity model for molten blast furnace slag. Metallurgical and Materials Transactions B: Process Me­tallurgy and Materials Processing Science. 2014, vol. 45, no. 3, pp.  875–888. https://doi.org/10.1007/s11663-013-9983-9Iida T., Sakai H., Kita Y., Shigeno K. An equation for accurate prediction of the viscosities of blast furnace type slags from chemical composition // ISIJ International. 2000. Vol. 40. P. 110–114. https://doi.org/10.2355/isijinternational.40.suppl_s110Iida T., Sakai H., Kita Y., Shigeno K. An equation for accurate prediction of the viscosities of blast furnace type slags from chemical composition. ISIJ International. 2000, vol. 40, pp. 110–114. https://doi.org/10.2355/isijinternational.40.suppl_s110Shu Q. A viscosity estimation model for molten slags in Al2O3–CaO–MgO–SiO2 system // Steel Research International. 2009. Vol. 80. No. 2. P. 107–113. https://doi.org/10.2374/SRI08SP085Shu Q. A viscosity estimation model for molten slags in Al2O3–CaO–MgO–SiO2 system. Steel Research International. 2009, vol.  80, no.  2, pp. 107–113. https://doi.org/10.2374/SRI08SP085Jiang D., Zhang J., Wang Z., Feng C., Jiao K., Xu R. A prediction model of blast furnace slag viscosity based on principal component analysis and k-nearest neighbor regression // JOM. 2020. Vol. 72. No. 11. P. 3908–3916. https://doi.org/10.1007/s11837-020-04360-9Jiang D., Zhang J., Wang Z., Feng C., Jiao K., Xu R. A prediction model of blast furnace slag viscosity based on principal component analysis and k-nearest neighbor regression. JOM. 2020, vol. 72, no.  11, pp. 3908–3916. https://doi.org/10.1007/s11837-020-04360-9Pavlov A.V., Onorin O.P., Spirin N.A., Polinov A.A. MMK blast furnace operation with a high proportion of pellets in a charge. Part 1 // Metallurgist. 2016. Vol. 60. No. 5-6. P. 581–588. https://doi.org/10.1007/s11015-016-0335-2Pavlov A.V., Onorin O.P., Spirin N.A., Polinov A.A. MMK blast furnace operation with a high proportion of pellets in a charge. Part  1. Metallurgist. 2016, vol. 60, no. 5-6, pp. 581–588. https://doi.org/10.1007/s11015-016-0335-2Атлас шлаков / Перевод с немецкого Г.И. Жмойдина; под ред. И.С. Куликова. М.: Металлургия, 1985. 208 с.Schlackenatlas. Verein Deutscher Eisenhüttenleute, Verlag Stahleisen, 1981, 282 p. (Russ. ed.: Atlas shlakov. Sprav. Moscow: Metallurgiya, 1985, 208 p.).Воскобойников В.Г., Дунаев Н.Е., Михалевич А.Г. Свойства жидких доменных шлаков. М.: Металлургия, 1975. 182 с.Voskoboinikov V.G., Dunaev N.E., Mikhalevich A.G. Properties of Liquid Blast Furnace Slags. Moscow: Metallurgiya, 1975, 182 p. (In Russ.).Жило Н.Л. Формирование и свойства доменных шлаков. М.: Металлургия, 1974. 120 с.Zhilo N.L. Formation and Properties of Blast Furnace Slags. Moscow: Metallurgiya, 1974, 120 p. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.