Разработка информационно-моделирующей системы прогнозирования теплового режима верхней конвертерной фурмы

С целью выполнения актуальной и экономически обоснованной задачи определения соответствия входных технологических параметров определенным критериям безопасности ведения конвертерной плавки на основе математического моделирования и объектно-ориентированного программирования разработана компьютерная информационно-моделирующая система прогнозирования (ИМСП) теплового режима ствола верхней фурмы (СВФ) кислородного конвертера. Программа создана в виде Windows-ориентированного приложения путем уточнения ранее разработанной математической модели температурного режима ствола верхней конвертерной фурмы с использованием объектно-ориентированного языка программирования C# в IDE Microsoft Visual Studio 2019. Математическая модель предусматривает решение дифференциального уравнения теплопроводности в цилиндрических координатах (двумерная постановка) с  заданием начальных (распределение температур в расчетной области) и граничных условий II и III рода (соответственно на наружной и внутренней поверхности СВФ). Конечно-разностную аппроксимацию уравнения теплопроводности и граничных условий получали интегро-интерполяционным методом (методом баланса). Для расчета температурного поля использовался численный метод прогонки (модифицированный метод Гаусса) и безусловно устойчивая неявная схема. Теплофизические величины получали аппроксимацией соответствующих табличных значений. Приложение не выдвигает особых требований к компьютерной инфраструктуре, функционирует локально (без необходимости доступа к Internet), не требует специальных навыков для работы с ним, имея интуитивный пользовательский интерфейс: рабочее поле программы состоит из трех окон (разделов), в которых отображаются результаты расчета теплового режима СВФ. Разработанная ИМСП позволяет оценивать конструктивные и технологические параметры работы верхнего дутьевого устройства в  качестве критерия его безопасной эксплуатации. Ее применение в режиме «советчика» создает условия для оптимального проектирования верхних кислородных фурм с рациональной системой водяного охлаждения. Целью является обеспечение надлежащего теплового режима СВФ на протяжении всего времени эксплуатации, а также безаварийной работы продувочного устройства, что особенно актуально для условий конвертерных цехов Украины, оборудованных устаревшими конструкциями верхних фурм с низкой стойкостью.

1. Максимов П. Измерительный зонд для автоматического определения параметров плавки в конвертере // Современные технологии автоматизации. 2007. № 4. С. 36–39.

2. Сайт отдела ОП-06 ЧАО «Тяжпромавтоматика». АСУ электроприводами конвертера. URL: https://chao-tyazhpromavtomatika.uaprom.net/a94154-asu-elektroprivodami-konvertera.html (дата обращения: 08.10.2021).

3. Кривоносов А., Криволапов А., Каплунов Ю., Пироженко А., Гурылев Е. АСУ ТП газоотводящего тракта конвертера // Современные технологии автоматизации. 2013. № 4. С. 42–46.

4. Модели-имитаторы в тренажерно-обучающих системах. URL: https://bookaa.ru/matematicheskoe-modelirovanie/modeli-imitatory-v-trenazherno-obuchayu.html (дата обращения: 08.10.2021).

5. Компьютерный тренажер «Sike. Выплавка стали в конвертере». URL: https://publishernews.ru/PressRelease/PressReleaseShow.asp?id=528210 (дата обращения: 08.10.2021).

6. METAL SPASE. Компьютерные симуляторы и тренажеры. Програмные комплексы. URL: https://metalspace.ru/education-career/education/simulator/512-trenazhernyj-kompleks-kislorodno-konverternyj-protsess.html (дата обращения: 08.10.2021).

7. Литвиненко Е.Ф., Симкин А.И., Сокол С.П. Эксплуатация системы управления конверторной плавкой в информационно-советующем режиме // Автоматизация и компьютерные технологии. Тезисы докладов участников Международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию кафед­ры автоматизации технологических процессов и производств, 25 – 27 сентября 2012 г., Мариуполь. Мариуполь: Издательство ГВУЗ «ПГТУ», 2012. С. 34.

8. Cao L., Wang Ya., Liu Q., Feng X. Physical and mathematical modeling of multiphase flows in a converter // ISIJ International. 2018. Vol. 58. No. 4. P. 573–584. https://doi.org/10.2355/isijinternational.ISIJINT-2017-680

9. Морозов А.А., Шелухин С.А., Храпко С.А. Математическая модель продувки металла кислородом в конвертере // Азовсталь-98: Тезисы докладов научно-технической конференции молодых специалистов 29 мая 1998 г., Мариуполь. Мариуполь, 1998. С. 23–24.

10. Колесников Ю.А., Бигеев В.А., Сергеев Д.С. Моделирование выплавки стали в кислородном конвертере на базе физико-химических и тепловых процессов // Известия вузов. Черная металлургия. 2017. Т. 60. № 9. С. 698–705. https://doi.org/10.17073/0368-0797-2017-9-698-705

11. Dering D., Swartz C., Dogan N. Dynamic modeling and simulation of basic oxygen furnace (BOF) operation // Processes. 2020. Vol. 8. No. 4. P. 1–23. https://doi.org/10.3390/pr8040483

12. Dering D., Swartz C., Dogan N. A dynamic optimization framework for basic oxygen furnace operation // Chemical Engineering Science. 2021. Vol. 241. Article 116653. https://doi.org/10.1016/j.ces.2021.116653

13. Кабулова Е.Г., Косарева И.Н., Карпова В.А., Гриднева Г. Моделирование процесса выплавки стали в металлургическом производстве // Вестник Национального технического университета «ХПИ»: Сборник научных трудов. Тематический выпуск: Актуальные проблемы управления и финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Харьков: Издательство НТУ «ХПИ», 2015. № 53(1162). С. 14–18.

14. Бигеев В.А., Колесников Ю.А. Прогнозирование технологических параметров выплавки стали в конвертере с использованием сидерита // Теория и технология металлургического производства: Сборник научных трудов / Под ред. В.М. Колокольцева. Магнитогорск: Издательство МГТУ им. Г.И. Носова. 2011. Вып. 11. С. 30–36.

15. Feng K., Yang L., Su B., Feng W., Wang L. An integration model for converter molten steel end temperature prediction based on Baye­sian formula // Steel Research International. 2022. Vol. 93. No. 2. Article 2100433. https://doi.org/10.1002/srin.202100433

16. Ruuska J. Special measurements and control models for a basic oxygen furnace (BOF): Academic dissertation. Oulu, Finland, 2012. 113 p. URL: http://cc.oulu.fi/~kamahei/y/casr/vk/ruuska.pdf (дата обращения: 08.10.2021).

17. Díaz J., Fernández F.J., Suárez I. Hot metal temperature prediction at basic-lined oxygen furnace (BOF) converter using IR thermo­metry and forecasting techniques // Energies. 2019. Vol. 12. No. 17. Р. 1–18. https://doi.org/10.3390/en12173235

18. Dogan N. Mathematical Modelling of Oxygen Steelmaking: а Thesis Presented for the Degree of Doctor of Philosophy Mathematics Discipline Faculty of Engineering and Industrial Sciences Swinburne University of Technology: Melbourne, Australia, 2011. 276 p. URL: https://researchbank.swinburne.edu.au/file/89911698-08da-4f42-8caa-363b0a1bc6fc/1/Neslihan%20Dogan%20Thesis.pdf (дата обращения: 08.10.2021).

19. Gao C., Shen M., Liu Х., Wang L., Chu M. End-point static control of basic oxygen furnace (BOF) steelmaking based on wavelet transform weighted twin support vector regression // Complexity. 2019. Vol. 2019. Article 7408725. https://doi.org/10.1155/2019/7408725

20. Hofinger S., Hubmer R., Schütt S. Steel expert takes command – optimized performance on BOF converter // Technical contribution to the 16th Automation and Industrial IT Seminar, September 18 – 21, 2012, Rio de Jabeiro, Brazil. Rio de Jabeiro, 2012. P. 408–420. http://doi.org/10.5151/2594-5335-22654

21. Kumari V. Mathematical modelling of basic oxygen steel making process: a Thesis Submitted in Partial Fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Technology in Mechanical Engineering (Steel Technology). Rourkela, May 2015. 75 p. URL: https://core.ac.uk/download/pdf/80148601.pdf (дата обращения: 01.05.2022).

22. Gherfi S.K., Bendjama H., Bouhouche S., Meradi H. Neural model identification of metallurgical process in oxygen converter // Proceedings of the 12th Int. Multidisciplinary Sci. GeoConference of Modern Management of Mine Producing, Geology and Environmental Protection (SGEM 2012), June 17 – 23, 2012, Albena, Bulgaria. Albena, 2012. Vol. 1. P. 683–690. URL: http://toc.proceedings.com/19962webtoc.pdf (дата обращения: 01.05.2022).

23. Kruskopf A. Multiphysical Modeling Approach for Basic Oxygen Steelmaking Process: a doctoral dissertation: Helsinki, Finland, 2018. 92 p. URL: https://aaltodoc.aalto.fi/bitstream/handle/123456789/29573/isbn9789526077956.pdf?sequence=4&isAllowed=y (дата обращения: 08.10.2021).

24. Jo H., Hwang H.J., Phan D., Lee Yu., Jang H. Endpoint temperature prediction model for LD converters using machine-learning techniques // Proceedings of the 2019 IEEE 6th Int. Conf. on Industrial Engineering and Applications (ICIEA), April 12–15, 2019, Tokyo, Japan. Tokyo, 2019. P. 22–26. http://dx.doi.org/10.1109/IEA.2019.8715073

25. Sarkar R., Gupta P., Basu S., Ballal N.В. Dynamic modeling of LD converter steelmaking: Reaction modeling using Gibbs’ free energy minimization // Metallurgical and Materials Transactions B. 2015. Vol. 46. P. 961–976. https://doi.org/10.1007/s11663-014-0245-2

26. Rout B.K. Modelling of Dephosphorization in Oxygen Steelmaking: a thesis submitted in the fulfillment for the degree of Doctor of Philosophy. Melbourne, Australia, March 2018. 247 p. URL: https://researchbank.swinburne.edu.au/file/28bcd64e-5f32-45c7-8bef-ddf5063d95f5/1/bapin_rout_thesis.pdf (дата обращения: 01.05.2022).

27. Brooks G.A., Dogan N., Alam M., Naser J., Rhamdhani M.A. Developments in the modelling of oxygen steelmaking // University of Wollongong Research Online. January 2011. P. 1–15. URL: https://ro.uow.edu.au/engpapers/1631 (дата обращения: 08.10.2021).

28. Gou H., Irons G.A., Lu W.K. Mathematical modeling of postcombustion in a KOBM converter // Metallurgical Transactions B. February 1993. Vol. 24. P. 179–188. https://doi.org/10.1007/BF02657884

29. Wu L., Yang N., You X., Xing K., Hu Y. A temperature prediction model of converters based on gas analysis // Procedia Earth and Planetary Science. 2011. Vol. 2. P. 14–19. https://doi.org/10.1016/j.proeps.2011.09.003

30. Tang Y., Fabritius T., Härkki J. Mathematical modeling of the argon oxygen decarburization converter exhaust gas system at the reduction stage // Applied Mathematical Modelling. 2005. Vol. 29. No. 5. P. 497–514. https://doi.org/10.1016/j.apm.2004.09.011

31. Odenthal H.-J., Falkenreck U., Schlüter J. CFD-simulation of multiphase melt flows in steelmaking converters // Proceedings of the European Conf. on Computational Fluid Dynamics (ECCOMAS CFD 2006): September 05 – 08, 2006, Delft, Netherlands. URL: https://www.researchgate.net/publication/228686820_CFD_Simulation_of_Multiphase_Melt_Flows_in_Steelmaking_Converters (дата обращения: 01.05.2022).

32. Andersson N., Tilliander A., Jonsson L.T.I., Jönsson P. Fundamental decarburisation model of AOD process // Ironmaking & Steelmaking. 2013. Vol. 40. No. 5. P. 390–397. http://doi.org/10.1179/1743281212Y.0000000060

33. Lytvynyuk Y., Corus D., Schenk J., Leoben M., Hiebler M., Sormann A. Thermodynamic and kinetic model of the converter steelmaking process. Part 1: The description of the BOF model // Steel Research International. 2014. Vol. 85. No. 4. P. 537–543. https://doi.org/10.1002/srin.201300272

34. Penz F.M. Experimental research and mathematical modelling of the melting and dissolution behaviour of scrap in liquid hot metal: Doctoral Thesis. Leoben, Austria, August 2019. 206 p. URL: https://pure.unileoben.ac.at/portal/files/4335151/AC15512656n01.pdf (дата обращения: 01.05.2022).

35. Barron M.A., Medina D.Y., Hilerio I. CFD analysis of influence of slag viscosity on the splashing process in an oxygen steelmaking converter // Modeling and Numerical Simulation of Material Scien­ce. 2013. Vol. 3. No. 3. P. 90–93. http://doi.org/10.4236/mnsms.2013.33012

36. Ярошенко А.В., Синельников В.А., Лавров А.С., Копылов А.Ф. Практика конвертерного производства стали. Липецк: ОАО «НЛМК», 2012. 154 с.

37. Зборщик А.М. Теоретические основы металлургического производства: Конспект лекций. Донецк: ГВУЗ «ДонНТУ», 2008. 189 с.

38. Кольман Т., Яндл Х. Сравнительный анализ кислородных конвертеров. Оценка технического обслуживания и технологичес­кого процесса // Черные металлы. 2014. № 5. С. 43–49.

39. Суворов С.А., Козлов В.В. Эксплуатация футеровок и конст­рукций, выполненных из огнеупорных материалов. Санкт-Петербург: Издательство Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета), 2011. 147 с.

40. Суворов С.А., Козлов В.В. Научные принципы технологии огнеупоров: Учебное пособие. Санкт-Петербург: Издательство Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета), 2009. 177 с.

41. Чистякова Т.Б., Кудлай В.А., Новожилова И.В. Система поддержки принятия решений по эксплуатации огнеупорной футеровки сталеплавильных конвертеров // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета). 2016. № 37(63). С. 60–66.

42. Пантейков С.П. Верхние дутьевые устройства кислородных конвертеров Украины: состояние, проблемы, перспективы разработки // Сборник научных трудов ДГТУ (технические науки). Днепродзержинск: ДГТУ, 2005. С. 22–32.

43. Пантейков С.П. Этапы совершенствования сварных конструкций пятисопловых фурменных головок в конвертерном цехе ПАО «Днепровский металлургический комбинат» // Известия вузов. Черная металлургия. 2020. Т. 63. № 10. С. 815–822. https://doi.org/10.17073/0368-0797-2020-10-815-822

44. De la Cruz S., Barron M.A., Medina D.Y., Reyes J. Lance Design for Argon Bubbling in Molten Steel // World Journal of Engineering and Technology. August 2020. Vol. 8. No. 3. P. 317–328. https://doi.org/10.4236/wjet.2020.83025

45. Жульковский О.А. Численное исследование температурного режима работы ствола верхней конвертерной фурмы // Известия вузов. Черная металлургия. 1998. № 1. С. 16–19.

46. Дульнев Г.Н., Парфенов В.Г., Сигалов А.В. Применение ЭВМ для решения задач теплообмена. Москва: Высшая школа, 1990. 207 с.

47. Самарский А.А. Теория разностных схем. Москва: Наука, 1989. 616 с.

48. Жульковский О.А., Жульковская И.И., Бабенко М.В. Особен­ности математического моделирования процессов комбинированного теплообмена в технологических системах // Математическое моделирование. 2016. № 1(34). С. 7–10.

49. Microsoft. Документация по C#. URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/dotnet/csharp/ (дата обращения: 01.05.2022).