САМОНАВЧАННЯ ПІДСИСТЕМИ ОПЕРАТОРА КОНВЕРТЕРА В ПРОЦЕСІ РАФІНАЦІЇ СТАЛІ В СКЛАДІ СППР КЕРУВАННЯ МЕТАЛУРГІЙНИМ ВИРОБНИЦТВОМ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32782/IT/2022-2-4

Ключові слова:

металургія, інформаційна система, самонавчання, керування, технологія, оператор, сценарій

Анотація

Інформаційна система підтримки прийняття рішень, яка в реальному режимі часу може забезпечувати операторів конвертерного цеху металургійного підприємства рекомендаціями щодо ведення технологічного процесу, може значно допомогти знизити виробничі витрати і підвищити рентабельність виробництва. Актуальною вбачається розробка такої інформаційної системи на основі самонавчання – з використанням досвіду попередніх вдалих плавок. Метою роботи є розробка алгоритму навчання підсистеми керування плавкою інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень у контурі управління кисневим конвертером. Дана підсистема автоматизує дії оператора, оптимізує процес за економічним критерієм, а також зменшує вплив на результат людського фактору, що призводить до покращення економічних показників виробництва. Методологія забезпечення рішення полягає у формуванні рекомендацій підсистеми оператора конвертера на основі вибору і усереднення кращих з прецедентів з пам’яті, найближчих за нормалізованою метрикою. Остання включає як бажані характеристики готової сталі, так і контрольовані збурення, до яких віднесені початкові умови ведення плавки. Вектори збурень і керованих змінних розділені на ті, що визначають відстань до прецедентів, і ті що є критеріями оптимальності рішення. Наукова новизна отриманих у роботі результатів полягає в запропонованому алгоритмі самонавчання, який на відміну від відомих раніше підходів використовує не всю сукупність навчальних прикладів з бази даних попередніх плавок, а лише «найкращі» за зведеним зовнішнім критерієм серед обмеженої підмножини найближчих до поточної плавки за нормалізованою метрикою умов ведення плавки. Запропоновані вигляд зовнішнього критерію та метрика порівняння плавок у нормалізованому просторі. Висновки. Застосування запропонованого алгоритму самонавчання підсистеми оператора конвертера інтегрованої СППР металургійного виробництва дозволяє за умови наявності достатньої кількості прикладів у базі даних попередніх плавок, що охоплюють поточне замовлення, зменшити собівартість виплавленої сталі на 2,5–3,8 %.

Посилання

World Steel Association. Fact Sheet: Steel and Raw Materials. 2016. URL: https://www.worldsteel.org/publications/fact-sheets.html (accessed on 27/03/2019).

Демидов В.А. Производство конвертерной стали. Технологическая инструкция. ТИ-233-СТ. КК-02-2014. Днепропетровск: ПАО «Евраз – ДМЗ им. Петровского», 2014. 95 с.

Чернятевич А. Г. Выплавка конвертерной стали. Технологическая инструкция. ТИ-230-С320-12. Днепродзержинск: ПАО «Днепровский металлургический комбинат им. Дзержинского», 2012. – 53 с.

Чернега, Д.Ф. Основы металлургического производства металлов и сплавов / Д.Ф. Чернега, В.С. Богушевский, Ю.Я. Готвянский и др. Под ред. Д.Ф. Чернеги, Ю.Я. Готвянского. К:.Висшая школа., 2006 503 с.

Богушевський В.С. Виробництво низькосірчанистих марок сталі в конвертерах / В.С. Богушевський, Л.О. Бредун // Спеціальна металургія: вчора, сьогодні, завтра: Збірник праць «Фізико-хімічні основи технології металів». К.: ІВЦ „Видавництво «Політехніка»”. 2008. с. 84–91.

Васильев Д.Б. Исследование эффективности замены стального лома железорудными брикетами при выплавке / Д.Б. Васильев, С.В. Куберский, В.М. Кравченко. Сборник научных трудов Донбасского государственного технического университета. 2009. Вып. 28. С. 269–275.

Графов А. В. Металлоемкость продукции металлургического производства и оценка эффективности инновационных технологий переработки лома и отходов черных металлов: Монография. Воронеж: Изд-во «Наука–Юнипресс». 2011. 306 с.

Желдак Т.А. Математична модель матеріально-теплового балансу плавки в кисневому конвертері та критерій її оптимізації / Т.А. Желдак, Д.О. Воловенко. Інформаційні технології в освіті, науці й техніці (ІТОНТ-2012): матеріали міжнар. наук.-практ. конф.: Черкаси, 25-27 квітня 2012 р. Черкаси: ЧДТУ, 2012. т.1. С. 23–24.

Мокринский А.В Гидродинамические режимы взаимодействия кислородных струй с конвертерной ванной / А.В. Мокринский, Е.В. Протопов, А.Г. Чернятевич. К: Черная металлургия. 2005. №4. С. 11–17

Jalkanen, H. Experiences in physicochemical modelling of oxygen converter process (BOF). Adv. Process. Met. Mater. 2006, 2, 541–554.

Kattenbelt, C., Roffel, B. Dynamic Modeling of the Main Blow in Basic Oxygen Steelmaking Using Measured Step Responses. Metall Mater Trans B 39, 764–769 (2008). https://doi.org/10.1007/s11663-008-9184-0

Dogan, N.; Brooks, G.A.; Rhamdhani, M.A. Comprehensive model of oxygen steelmaking part 1: Model development and validation. ISIJ Int. 2011, 51, 1086–1092. https://doi.org/10.2355/isijinternational.51.1086

Lytvynyuk, Y.; Schenk, J.; Hiebler, M.; Sormann, A. Thermodynamic and Kinetic Model of the Converter Steelmaking Process. Part 1: The Description of the BOF Model. Steel Res. Int. 2014, 85, 537–543. https://doi.org/10.1002/srin.201300272

Sarkar, R., Gupta, P., Basu, S. et al. Dynamic Modeling of LD Converter Steelmaking: Reaction Modeling Using Gibbs’ Free Energy Minimization. Metall Mater Trans B 46, 961–976 (2015). https://doi.org/10.1007/s11663-014-0245-2

Rout, B.K., Brooks, G., Rhamdhani, M.A. et al. Dynamic Model of Basic Oxygen Steelmaking Process Based on Multi-zone Reaction Kinetics: Model Derivation and Validation. Metall Mater Trans B 49, 537–557 (2018). https://doi.org/10.1007/s11663-017-1166-7

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

Желдак Т.А. Подходы к построению интеллектуальной системы, управляющей кислородным конвертером / Т.А. Желдак, Д.А. Воловенко. Науковий вісник Національного гірничого університету. 2011. № 5. С. 133–136.

Богушевський В.С. Керування киснево-конвертерною плавкою в замкненому режимі / В.С. Богушевський, С.В. Жук, Є.К. Бондаренко, О.О.Капусняк. Наукові вісті НТУУ «КПІ». 2014. № 5. С. 76–83.

Бойко В.С. Оптимизация раскисления стали с использованием данных об активности растворенного кислорода / В.С. Бойко, М.Н. Якин, С.А. Коваль, А.В. Стефанец, И.Н. Фентисов, А.А. Годынский, Е.А. Чичкарев // Металл и литье Украины. 2012. № 2–3. С. 12–15.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-12-29