Acélgyártási adatfeldolgozó alkalmazás egy ívkemence szimulációjának támogatására
Steelworks data processing application for supporting an electric arc furace simulation
Kulcsszavak:
steel production, electric arc furnace, material balance, data integration, template-based processing, /, acélgyártás, ívkemence, anyagmérleg, adat-integráció, sablonalapú, feldolgozásAbsztrakt
In electric arc furnace (EAF) operation, the complex interactions of heat and mass flows make reliable balance calculations essential for process modelling and optimisation. This paper presents a data-processing application that integrates diverse operational and laboratory data sources to produce heat-specific material balances. The modular system standardises and filters the input data and subsequently aligns the main input and output mass streams through a template-based procedure. Following the initial simplified balances, iterative corrections can be applied to improve accuracy and reduce closure errors. The developed framework thus provides a robust foundation for subsequent thermal and thermodynamic simulations.
Kivonat
A villamos ívkemence működésében a hő- és anyagáramok összetett kölcsönhatásai miatt a megbízható mérlegszámítások alapvetőek a folyamat modellezéséhez és optimalizálásához. A cikk egy olyan adatfeldolgozó alkalmazást mutat be, amely a különböző üzemi és laboratóriumi adatforrásokat integrálva adagszintű anyagmérleget állít elő. A moduláris felépítésű rendszer egységesíti és szűri az adatokat, majd sablonalapú módszerrel összerendezi a fő bemeneti és kimeneti anyagáramokat. Az első, egyszerűsített mérlegek után iteratív helyesbítésekkel javítható az eredmények pontossága és a zárási hibák csökkenthetők. A fejlesztett keretrendszer alapot nyújt a későbbi hőtani és termodinamikai szimulációkhoz.
Hivatkozások
Lopez G., Galimova T., Fasihi M., Bogdanov D., Breyer C. Towards defossilised steel: Supply chain options for a green European steel industry, Energy, 2023, 273, 127236., doi: 10.1016/j.energy.2023.127236.
Makki Abadi M., Tang H., Rashidi M. M. A review of simulation and numerical modeling of electric arc furnace (EAF) and its processes, Heliyon, 2024, 10(11), e32157., doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e32157.
Natschläger S., Stohl K. Metallurgical simulation of the EAF-process, IFAC Proceedings Volumes, 2007, 40(11), 207-211., doi: 10.3182/20070821-3-CA-2919.00030.
Elkoumy M. M., El-Anwar M., Fathy A. M., Megahed G. M., El-Mahallawi I., Ahmed H. Simulation of EAF refining stage, Ain Shams Engineering Journal, 2018, 9(4), 2781-2793., doi: 10.1016/j.asej.2017.10.002.
Karalis K. T., Karkalos N., Cheimarios N., Antipas G. S. E., Xenidis A., Boudouvis A. G. A CFD analysis of slag properties, electrode shape and immersion depth effects on electric submerged arc furnace heating in ferronickel processing, Applied Mathematical Modelling, 2016, 40(21–22), 9052-9066., doi: 10.1016/j.apm.2016.05.045.
Yigit C., Coskun G., Buyukkaya E., Durmaz U., Güven H. R. CFD modeling of carbon combustion and electrode radiation in an electric arc furnace, Applied Thermal Engineering, 2015, 90, 831-837., doi: 10.1016/j.applthermaleng.2015.07.066.
