DOI: 10.52150/2522-9117-2023-37-184-200
Кисляков Володимир Геннадійович, к.т.н., с.н.с., зав. відділу, Інститут чорної металургії ім. З. І. Некрасова НАН України, площа Академіка Стародубова, 1, Дніпро, 49107, Україна. ORCID: 0000-0002-1775-5050. E-mail: ovoch-isi@outlook.com
Тогобицька Дар’я Миколаївна, д.т.н., проф., завідувач відділом, Інститут чорної металургії ім. З. І. Некрасова НАН України, площа Академіка Стародубова, 1, Дніпро, 49107, Україна. ORCID: 0000-0001-6413-4823. E-mail: dntog@ukr.net
Молчанов Лавр Сергійович, к.т.н., зав. відділом, Інститут чорної металургії ім. З. І. Некрасова НАН України, площа Академіка Стародубова, 1, Дніпро, 49107, Україна. ORCID: 0000-0001-6139-5956. E-mail: metall729321@gmail.com
Єлісєєв Володимир Іванович, к.ф.-м.н., с.н.с., Інститут чорної металургії ім. З. І. Некрасова НАН України, площа Академіка Стародубова, 1, Дніпро, 49107, Україна. ORCID: 0000-0003-4999-8142. E-mail: ovoch-isi@outlook.com
Ліхачов Юрій Михайлович, н.с., Інститут чорної металургії ім. З. І. Некрасова НАН України, площа Академіка Стародубова, 1, Дніпро, 49107, Україна. ORCID: 0000-0003-3168-7813
АНАЛІЗ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕСІВ ПОЗААГРЕГАТНОГО ОБРОБЛЕННЯ ЧАВУНУ
Анотація. Метою роботи є виконання узагальнюючого аналізу досліджень щодо моделювання процесів позапічної обробки чавуну. Математичні моделі класифіковані відповідно до основних принципів моделювання. Приведено опис різних моделей, які будуються на різних засадах в залежності від їх типу та відмінності між ними. Проведено більш детальний аналіз деяких фундаментальних моделей та виразів, які були отримані при їх побудові. Наведено приклад моделей, що побудовані по експериментальним даним. Моделі нейронних мереж складаються зі штучних нейронів, які з’єднані один з одним за допомогою сполучних ваг, тобто параметрів моделі, у вигляді шарів. Нейрони – це набір математичних функцій, які модифікують вхідні дані для отримання оцінки бажаного результату. Велика кількість мережевих параметрів робить навчання нейронної мережі пов’язана обтяжливим обчислювальним процесом. Велика кількість мережевих зв’язкових ваг, які необхідно оптимізувати, при навчанні таких моделей зазвичай потребує велику кількість вхідних даних. Приведені вітчизняні досягнення в побудові математичних моделей процесу позапічної обробки чавуну. Описані принципи створення інтегрованої бази даних, що узагальнює інформацію про параметри самих різних технологій знесірнення чавуну, яка включає розроблений системний блок інформаційно-пошукової системи; розроблена концепція експертної системи прийняття рішень з управління технологічними процесами та вибір раціональної технології позапічної десульфурації чавуну; описаний варіант розробленого інформаційно-математичного забезпечення експертної системи модулем позапічної обробки чавуну зернистим магнієм та коінжекцією магнію і вапна; приведені отримані емпіричні рівняння для визначення кінцевого вмісту сірки у розплаві чавуну, а також вираз для оцінки питомої витрати металевого магнію в реагенті. Описані моделі, які присвячені чисельному та фізичному моделюванню явищ, які виникають у ковші під час інжектування, а також вивченню закономірностей газопорошкового потоку.
Ключові слова: десульфурація, чавун, модель, класифікація, аналіз.
DOI: https://doi.org/10.52150/2522-9117-2023-37-184-200
Посилання для цитування: Аналіз моделей процесів позаагрегатного оброблення чавуну / В. Г. Кисляков, Д. М. Тогобицька, Л. С. Молчанов, В. І. Єлісєєв, Ю. М. Ліхачов // Фундаментальні та прикладні проблеми чорної металургії. 2023. Вип. 37. С. 184-200. https://doi.org/10.52150/2522-9117-2023-37-184-200
Перелік посилань
1. Oeters F., Strohmenger P., Pluschkell W. Kinetik der Entschwefelung von Roheisenschmelzen mit Kalk und Erdgas. Arch. Eisenhüttenwes. 1973. Vol. 44. P. 727
2. El-Kaddah N., Szekely J. Mathematical model for desulphurization kinetics in argon-stirred ladles Ironmak. Steelmak. 1981. Vol. 8. P. 269–278.
3. Deo B., Grieveson P. Desulfurization of molten pig iron containing aluminium by powder injection. Steel Res. 1988. Vol. 59. P. 263.
4. Deo B., Boom R. Fundamentals of Steelmaking Metallurgy, Hertfordshire, United Kingdom: Prentice Hall International, 1993. 300 p.
5. Zou Z., Zou Y., Zhang L., Wang N. Mathematical Model of Hot Metal Desulphurization by Powder injection. ISIJ International. 2001. Vol. 41. P. 66-69.
6. Visser H.-J. PhD Thesis. The Hampering Effect of Precipitated Carbon on Hot Metal Desulfurization with Magnesium. Delft, the Netherlands: Delft University of Technology, 2016.
7. Ranz W., Marshall W. Evaporation from Drops. Chemical Engineering Progress. 1952. Vol. 48. P. 141-146.
8. Quinn S. L., Vaculik V. Improving the Desulfurization Process Using Adaptive Multivariate Statistical Modeling. AISE Steel Technol. (USA). 2002. Vol. 79 No. 10. P. 37–41.
9. Bhattacharya T., Nag S., Lenka S. N. Analysis of DS Reagent Consumption Using Multivariate Statistical Modeling. Tata Search. 2004. Vol. 1. P. 215–223.
10. Vuolio T., Visuri V.-V., Sorsa A., Ollila S., Fabritius T. Application of a Genetic Algorithm Based Model Selection Algorithm for Identification of Carbide-Based Hot Metal Desulfurization. Appl. Soft Comput. J. 2020. Vol. 92, 106330.
11. Visuri V.-V., Vuolio T., Haas T., Fabritius T. A. Review of Modeling Hot Metal Desulfurization. Steel Res. Int. 2020. Vol. 91. No. 4, 1900454.
12. Информационно-математическое обеспечение технологии десульфурации чугуна / Тогобицкая Д. Н., Молчанов Л. С., Вергун А. С., Кисляков В. Г., Лихачев Ю. М., Ходотова Н. Е. // Фундаментальные и прикладные проблемы черной металлургии. 2020. Вып. 34. С. 62–72.
13. Farias L. R., Irons G. A. A multi-phase model for plumes in powder injection refining processes Metall. Trans. B. 1986. Vol. 17, 77.
14. Farias L. R., Irons G. A. A Unified Approach to Bubbling-Jetting Phenomena in Powder Injection into Iron and Steel. Metall. Trans. B. 1985, Vol. 16, No. 2. P. 211–225.
15. Шевченко С. А., Шевченко А. Ф., Елисеев В. И. Закономерности внедрения частиц магния в расплав чугуна при вдувании через фурму без испарительной камеры на выходе. Фундаментальные и прикладные проблемы черной металлургии. 2008. Вып. 17. С. 111 – 115.
16. Єлісєєв В. І., Маначин І. О., Шевченко А. П., Шевченко С. А. Оцінка параметрів занурення частинок реагенту з газом у розплав при інжекційній позапічній десульфурації чавуну. Фундаментальні та прикладні проблеми чорної металургії. 2022. Вип. 36. С. 172 – 181. https://doi.org/10.52150/2522-9117-2022-36-172-181
