CC BY
33II. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ. АВТОМАТИЗАЦИЯ И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
УДК 004.832.28:666.76-4
Tamara B. Chistyakova, Viktor A. Kudlay, Inna V. Novozhilova, Stanislav A. Suvorov, Vladimir V. Kozlov
DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SERVICE OF REFRACTORY LINING OF STEELMAKING CONVERTER
St. Petersburg State Institute of Technology (Technical University), Moskovsky Pr., 26, St Petersburg, 190013, Russia e-mail: [email protected]
The article presents a functional structure of a decision support system that allows determination of the conformity of the input technological parameters to safety criteria of the steel converter process on the basis of a mathematical model. The computer system is designed to monitor and control the processes of hot repairs of the refractory lining of the oxygen converter in the regime of an advisor of metallurgical production operator. To develop the system, methods of mathematical modeling, database design tools, and also technologies of development of automated information systems according to software types were used. The use of the computer system at metallurgical enterprises can contribute to a failure-free operation of linings and units of thermal steel facilities (converters) made from refractory materials and products.
Keywords: decision support system, neural network modeling, intelligent analysis, industrial safety, steelmaking, converter, refractory lining.
Т.Б. Чистякова1, В.А. Кудлай2, И.В. Новожилова3, С.А. Суворов4, В.В. Козлов5
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ
ОГНЕУПОРНОЙ
ФУТЕРОВКИ
СТАЛЕПЛАВИЛЬНЫХ
КОНВЕРТЕРОВ
Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет), Московский пр., д. 26, Санкт-Петербург, 190013,Россия e-mail: [email protected]
Представлена функциональная структура системы поддержки принятия решений, позволяющей на базе математической модели определять соответствие входных технологических параметров процесса критериям безопасности ведения конвертерной плавки стали. Компьютерная система предназначена для контроля и управления процессами горячих ремонтов огнеупорной футеровки кислородного конвертера в режиме советчика оператора металлургического производства. При разработке системы использованы методы математического моделирования, средства проектирования баз данных и знаний, а также технологии создания автоматизированных информационных систем по видам обеспечения. Применение компьютерной системы на металлургических предприятиях позволяет повысить ресурс безаварийной эксплуатации футеровок и узлов тепловых сталеплавильных агрегатов (конвертеров), выполненных из огнеупорных материалов и изделий.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений, нейронная сеть, моделирование, интеллектуальный анализ, промышленная безопасность, сталеплавильное производство, конвертер, огнеупорная футеровка
Введение
Безопасность современных сталеплавильных производств во многом определяется техническим ресурсом тепловых агрегатов, для надлежащей работы которых необходим непрерывный контроль состояния футеровки и своевременное осуществление ремонтных и восстановительных работ по обеспечению их длительной безава-
рийной эксплуатации [1-5]. В настоящее время ведущую промышленную группу сталеплавильных тепловых агрегатов составляют кислородные конвертеры [3]. Это связано с высокой производительностью агрегатов, высоким уровнем автоматизации процессов и гибкостью технологии конвертерной плавки, позволяющей в сочетании с внеагрегатной обработкой и непрерывной разливкой по-
1 Чистякова Тамара Балабековна, д-р техн. наук, профессор, зав. каф. систем автоматизированного проектирования и управления, e-mail: nov@ technolog.edu.ru
Tamara B. Chistyakova, Dr. Sci. (Eng.), Professor, Head of Computer design and control Department, e-mail: [email protected]
2 Кудлай Виктор Александрович, аспирант кафедры систем автоматизированного проектирования и управления, e-mail: [email protected] Viktor A. Kudlay, graduate student, Computer design and control Department
3 Новожилова Инна Васильевна, канд. техн. наук, доцент, каф. систем автоматизированного проектирования и управления, e-mail: CAD_dept@ technolog.edu.ru
Inna V. Novozhilova, Ph D. (Eng.), Associate Professor, Computer design and control Department
4 Суворов Станислав Алексеевич, д-р техн. наук, профессор, каф. химической технологии тугоплавких неметаллических и силикатных материалов, e-mail: [email protected]
Stanislav A. Suvorov, Dr Sci. (Eng.), Professor, Department of Chemical Technology of refractory nonmetallic silicate materials
5 Козлов Владимир Вадимович, канд. техн. наук, доцент, каф. химической технологии тугоплавких неметаллических и силикатных материалов, e-mail: [email protected]
Vladimir V. Kozlov, Ph.D (Eng.), Associate Professor, Department of Chemical Technology of refractory nonmetallic silicate materials Дата поступления 26 декабря 2016 года
лучать сталь высокого качества и широкого ассортимента [2, 6]. Ресурс безаварийной эксплуатации рабочего слоя футеровки конвертера зависит от технологических параметров процесса плавки, свойств используемых пери-клазоуглеродистых огнеупоров, а также результатов регулярного измерения остаточной толщины огнеупорной футеровки с помощью лазерных интерферометров. Для замедления скорости износа и защиты футеровки конвертера от разрушений осуществляется отвод тепла от огнеупорной кладки, восстановление изношенной части огнеупоров методом торкретирования, нанесение на изнашиваемую футеровку защитного слоя из модифицированного шлака, снижение активности шлака за счет введения оксидных ключевых компонентов, содержащихся в огнеупоре, нормирование температурных режимов работы огнеупоров в тепловом агрегате [7-9]. Решение задачи безаварийной эксплуатации сталеплавильных конвертеров приводит к необходимости проведения прогнозных и оперативных расчетов, позволяющих наиболее полно исследовать причинно-следственные связи основных технологических параметров конвертерного процесса, а также проводить анализ состояния огнеупорной футеровки конвертера с целью оценки соответствия критериям безопасности [6, 10-12].
Таким образом, разработка системы поддержки принятия решений, позволяющей на базе математической модели процесса определять соответствие входных технологических параметров критериям безопасности ведения конвертерной плавки стали, является актуальной и экономически обоснованной задачей.
Целью работы является создание компьютерной системы, позволяющей определять технологические параметры сталеплавильного процесса с условием минимизации износа рабочего слоя огнеупорной футеровки конвертера, рассчитывать предельную растворимость огнеупорной фазы в конвертерном шлаке, определять количественную характеристику шлаковой коррозии, рассчитывать количество шлакообразующих материалов для эффективной нейтрализации шлака, оценивать соотношение толщин остаточного слоя огнеупора и ремонтных слоев, как критерия безопасной эксплуатации футеровки конвертера.
Описание объекта исследования
Кислородно-конвертерный процесс плавки стали представляет собой сложный комплекс физико-химических и тепловых процессов, отличающихся многообразием материалов, постоянным изменением их состава и температуры, недостаточной текущей информацией о параметрах сталеплавильного процесса.
Процесс конвертерной плавки начинается с осмотра поверхности футеровки конвертера и принятия решения о проведении горячего ремонта в случае необходимости [6]. Локализация мест повышенного износа огнеупорной футеровки заключается в поиске участков рабочего слоя, остаточная толщина которых меньше полученного усредненного значения. Оценка площади и объёма выявленных мест повышенного локального износа футеровки производится с помощью анализа скано-грамм, представляющих собой развернутое изображение рабочего слоя футеровки, остаточная толщина которого кодируется в виде цветовой гаммы. Как правило, холодные оттенки, начиная от синего, означают неизменённую стартовую толщину огнеупора, тёплыми оттенками (до красного) обозначаются участки с предельным износом рабочего слоя футеровки до нулевой остаточной толщины рабочего периклазоуглеродистого слоя. Полученные результаты пиксельного интегрирования сканограмм с учетом реального масштаба к футеровке конвертера позволяют определить необходимый расход ремонтных материалов при проведении горячих ремонтов огнеупорной футеровки методами полусухого или факельного торкретирования, а также подварки [4, 7-9].
После принятия решения о начале конвертерной плавки осуществляется планирование процесса, то есть определение допустимого количества чугуна, лома, шлакообразующих материалов и кислорода, обеспечивающего по окончании продувки получение металла с заданной массой, температурой и концентрацией углерода, а также основности конечного шлака.
Таким образом, процесс конвертерной плавки стали как объект управления характеризуется совокупностью параметров Y = f(X, U, F), где Y = {Lcp, R, S, тР, G^ V^ Gm, G<t,p, t/и, Suigo, Хмдо, m^,} - вектор выходных переменных, Lср - средневзвешенная остаточная толщина рабочего слоя, мм; R - вид ремонта; S - площадь поврежденного участка футеровки, м2; тР - количество ремонтной массы, кг; - расход кислородного дутья, кг; VД - объем дутья, м3/т; GM - выход жидкого металла, т; G^ - расход ферросплавов, т; tM - температура полученного металла, °C; Suigo - предельная растворимость огнеупорной фазы (MgO) в конвертерном шлаке; XMgO - содержание MgO в шлаке, %; тФ - потеря массы футеровки, кг; X = {Sector, c, L,j, ХЛ, ХЧ, ХС, МЧ, МЛ, t4} - вектор входных переменных, Sector - название сектора; с - цветовая характеристика; Li,j - толщина слоя футеровки в каждом пикселе, из которых состоит сканограмма футеровки кислородного конвертера, мм, ХЛ - химический состав лома; ХЧ - химический состав чугуна; ХС - химический состав целевой стали; Мч - масса чугуна, т; Мл - масса лома, т; t4- температура чугуна, °C; U={Gфл, Хфл} - вектор управляющих воздействий, Gm - расход шлакообразующих материалов (флюсов), т; ХФЛ - химический состав флюсов; F = {Б, ХЛРе2о3, ХЛЗ} - вектор возмущающих воздействий, В - основность шлака; Хлре2о3 - загрязнение лома ржавчиной, %; Хлз - загрязнение лома посторонними материалами, %.
На основании формализованного описания технологического процесса плавки стали в конвертере как объекта управления следует сформулировать следующие задачи ресурсосберегающего управления процессом:
Для заданных входных параметров {Sector, c, Lj необходимо определить процентное соотношение цветов на сканограмме футеровки кислородного конвертера, степень ее износа, состояние слоя футеровки, вид ремонтных работ (в случае необходимости) {Lcp, R}, рассчитать количественные характеристики поврежденных участков футеровки кислородного конвертера {S, тР} и выдать рекомендации RC о начале проведения процесса.
Полученные оценки усреднённой остаточной толщины рабочего слоя футеровки конвертера, площади, объёма и дислокации мест повышенного локального износа футеровки в течение кампании (нескольких кампаний) позволяют определить закономерности разрушения и проанализировать качество огнеупорной футеровки конвертера.
На основании входных данных о составе и параметрах шихты {ХЛ, ХЧ, МЧ, МЛ, t4}, требуемом составе {Хс} и температуре металла {tM} необходимо определить допустимые значения управляющих воздействий иДОП = {G<wi, ХФЛ}, обеспечивающие технологические параметры процесса плавки {G^ VR, Gm, G®p, SMgo, ХМдо} с условием минимизации расхода периклазоуглеродисто-го огнеупора {шф} рабочего слоя футеровки кислородного конвертера.
Ключевым моментом при решении сформулированной задачи управления является возможность оценки количественной характеристики шлаковой коррозии [4, 5], т.е. массы огнеупорного материала, переходящего в шлаковый расплав. Существенное влияние на качество стали, выход годного металла, а также шлаковый износ огнеупорной футеровки конвертера оказывают количество, химический состав, вязкость и скорость формирования шлака.
Отрицательное влияние конвертерного шлака заключается, главным образом, в коррозионном разру-
шающем действии на огнеупорную футеровку конвертера. При этом химический состав и количество формирующегося шлака определяется, главным образом, составом металлической шихты {Хл, Хч}, расходом шла-кообразующих материалов {Сфл}, целевыми показателями металла в конце продувки ^д, УД, Gм, Gфp, tм}, а также требуемой основностью шлака В.
Таким образом, определение допустимого состава конвертерного шлака для снижения износа огнеупорной футеровки основано на принципе повышения насыщенности шлака огнеупорной фазой за счет повышения текущей концентрации (МдО) и снижения концентрации насыщения (МдО) при повышении основности шлака (СаО^Ю2).
Структура системы поддержки принятия решении
Для решения сформулированной задачи ресурсосберегающего управления процессом конвертерной плавки стали в режиме советчика оператора предложена функциональная структура системы поддержки принятия решений [13, 14], представленная на рисунке 1.
Структура системы включает информационное обеспечение (базу данных (БД) технологических параметров процесса, базу знаний критериев безопасности ведения конвертерного процесса, базу правил вывода информации о шлаковой коррозии рабочего слоя огнеупорной футеровки, БД результатов лазерного сканирования, базу правил вывода типа ремонта, базу правил вывода информации о результатах анализа сканограмм); математическое обеспечение (модуль расчета материального и теплового балансов, модуль расчета предельной растворимости огнеупорной фазы в конвертерном шлаке заданного состава и температуры, модуль расчета количества шлакообразующих материалов, необходимых для эффективной нейтрализации шлака конвертерной плавки, модуль расчета количественных характеристик поврежденных участков футеровки); интерфейсы пользователей (оператора процесса, инженера-технолога по эксплуатации огнеупоров, администратора, инженера по знаниям).
Информационное обеспечение системы настраивается на различные режимы функционирования объекта управления путем изменения диапазонов соответствующих параметров [15, 16]. Это обеспечивает адаптацию системы на различные модификации объекта управления, что позволяет интегрировать ее в автоматизированные системы проектирования и управления технологическими процессами и производствами.
При создании баз знаний и правил вывода информации использована продукционно-фреймовая модель представления знаний, а также нейронная сеть для распознавания образов (цветовых отклонений на изображении рабочего слоя футеровки) [15]. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять закономерности разрушения огнеупорной футеровки конвертера и прогнозировать динамику ее износа. Для разработки информационного обеспечения использована кроссплатформенная система управления базами данных SQLite [16].
Ядром системы поддержки принятия решений является математическое обеспечение [6, 10, 17], обобщенное описание которого представлено в виде совокупности векторов У = ^Х, и, А}, где А - вектор коэффициентов математической модели. Математическое моделирование процесса конвертерной плавки стали представляет собой решение систем уравнений материального и теплового балансов, участвующих в процессе химических элементов, эмпирических зависимостей и соотношений. Критерием оценки качества расчета служит получение химического состава, температуры и массы стали с заданной точностью [6].
Рисунок 1. Функциональная структура системы поддержки принятия решений
Для определения средней остаточной толщины рабочего слоя футеровки конвертера, локализации мест повышенного износа, определения их площади и объёма, а также расчета расхода ремонтных материалов используется алгоритм, представленный на рисунке 2.
Основные места повышенного локального износа огнеупорной футеровки конвертера - зоны загрузки шихты и слива металла вблизи лётки (сталевыпускного отверстия), а также цапфенные зоны [4, 5, 7].
Укрупненная блок-схема алгоритма решения системы уравнений математической модели процесса конвертерной плавки стали приведена на рисунке 3.
Решение системы уравнений осуществляется в несколько этапов:
расчет массовых долей химических компонентов металлошихты {Хл, Хч} с учетом степени ее окисления и загрязненности;
расчета количества и химического состава шлака {Хшл}, формирующегося в процессе конвертерной плавки стали;
расчет материального баланса процесса; расчет теплового баланса конвертерной плавки и определение температуры металла ^м} в конце продувки;
определение предельной растворимости огнеупорной фазы (МдО) {Бмдо} в конвертерном шлаке заданного состава и температуры;
определение количественной характеристики шлаковой коррозии {тФ} (массы огнеупорного материала, переходящего в шлаковый расплав);
расчет количества шлакообразующих материалов ^фл}, необходимого для эффективной нейтрализации конвертерного шлака.
ii. информационные системы. автоматизация и системы управления
Известия СПбГТИ(ТУ) № 37 2016
Программное обеспечение системы разработано на базе интегрированной среды разработки QtCreator, предоставляющей широкий спектр технологий для создания кроссплатформенных приложений с использованием фреймворка Qt [18, 19]. Разработанное программное обеспечение имеет адаптивную гибкую архитектуру, благодаря которой поддерживается расширение функциональности за счет разработки и подключения дополнительных программных модулей.
Рисунок 2. Блок-схема алгоритма анализа сканограмм огнеупорной футеровки
Рисунок 3. Блок-схема алгоритма решения системы уравнений математической модели процесса конвертерной плавки стали
Результаты тестирования и практическом реализации системы
Проведенное тестирование работы системы на примере исследования процесса кислородно-конвертерной плавки стали по данным ЧерМК (ПАО «Северсталь») подтвердило ее работоспособность и возможность использования в режиме советчика оператора на металлургических предприятиях для комплексного исследования и изучения способов управления технологическим процессом, а также принятия решений по эксплуатации огнеупорной футеровки сталеплавильных конвертеров [20, 21].
В таблице 1 приведены рекомендации системы по выбору метода ремонта на примере анализа изображения сканограммы футеровки кислородного конвертера после 3622 плавок. Средняя остаточная толщина рабочего слоя Lср составила 505 мм. Толщина остаточного слоя в местах повышенного износа футеровки свидетельствует о сильном износе конструкции и опасности её дальнейшей эксплуатации.
Таблица 1. Результаты анализа изображения сканограммы после 3622 плавок
Зона ремонта Метод ремонта Количество ремонтной массы, кг
Загрузка Подварка 1285
Северная цапфа Факельное торкретирование 2561
Шлаковый пояс Нанесение гарнисажа 4434
Примеры исходных данных для определения допустимых значений управляющих воздействий иДОП = (вфл, Хфл} при тестировании системы приведены в таблице 2 и таблице 3 соответственно.
Таблица 2. Исходные данные по химическому составу чугуна и лома
Наименование компонента Химический состав, % Масса, т Температура, °С
С Si Mn P S
Чугун 4,0 0,6 0,7 0,15 0,025 290 1440
Лом 0,1 0,2 0,05 0,4 0,04 110 -
Таблица 3. Исходные данные по химическому составу флюсов (шлакообразующих материалов)
Химический состав флюсов
Наименование флюса О to U О Si MgO О ф ll O 0 ll MnO о < О U to U О U g M Масса, т
Известь 95 3 1 0 0 0 0 1 0 15
Боксит 5 10 5 0 10 0 70 0 0 0,5
Доломит 32 3 22 0 0 0 0 26 17 2
ФОМ 11 2 78 0 7 0 0 2 0 5
Результаты расчета материального и теплового балансов процесса конвертерной плавки стали при заданных исходных данных приведены на рисунке 4 и рисунке 5 соответственно.
Прлмздная часть
Кол-во железа, восстановленного из неметаллических натеризлов [t]l
0,654
Выход жидкого металла перед раскислением [т]: 360.327
Наименование кг
i Чугун жидкий 290000.000
2 Лон петаллич... 1100001000
3 Ьоксит 5000.000
4 Доломит 3000.000
5 Известь 25000.000
6 ФОМ 500.000
7 Дли 36401.000
3 Итого 459901.000
>
Наименование 1 Металл жидкий кг 3603 2 7,000
г Шлак 5197S.OOC
3 Газ 20156.361
4 Избыток дутья 2112.000
5 Быносыи выб... 8000.000
6 Потери железа. 3025.000
7 Итого 455559.381
< >
Расдздная часть
Масса окислившийся примесей [т]: Масса оксидов железа, переходящих б шлак [ ]: Потери иеталпа с выкосами и выбросами [т]: 8.000 Потери железа с пылью [tJ: 3 025
СО С02 Всего
Окисление улерода 23.880 4.168 28.048
Разлоя^ние сэсоз 0477 ВАЛ
Дожигание части СО -2,38В 3.753 1.365
Разложение МдСОЗ 0.267 0.267
Итого, кг 21.492 8.664 30.156
Итого, 17.191 4411 21.605
Состав газа, % 0.713 0L2B7 100.С00
О
©
Перейти к расчёт/ тегпобого балансе
Рисунок 4. Результаты расчета материального баланса
Приходные статьи
Физическое тепло жидкого чугуна [кДж]: Тепловой эффект реакции окисления [кДж]: Химическое тепло от образования оксидов [кДж]: Тепловой эффект реакций шлакообразования [кДж]: Тепло от дожигания СО [кДж]: Обший приход тепла [кДж]:
375231000.000
270471080.000
62952165.000
730513601.000
Кол-во. кДгк Кол-во, %
Физ, тепж> жидкого чугуна 375231000.000 51355
Тепл. эффект реакдои оксиленин 270471080,000 37.025
Хим. тепло обр. сксидое железа шлака 62952165.000 8.613
тепл. эффект реакции шлакообразования 17035596Ш) 2-332
Тепло от дожигания СО 4323760.000 ю
Итого 730513601.000 100.000
Температура жидкого металла в конце продувки ["С]: Температура перегрева [=С]:
0
♦1-1 X =1
Расходные статьи Фшичесхое тепло жидкого металла [кДжЬ с^зическое тепло штага [кДж]: Физическое тепло отходящих газов [кДж]: Затраты тепла на разгюжение оксидов железа [кДж]: Потеря тепла с еыносани и выбросами [<Дж]: Затраты тепла на пылеобразованне [кДж]: Тепло ма разложен« карбонатов [кДж]: Тепловые потери [кДж]: С^ший расход тепла [кДж]:
533113725.163
М430ЭС6.30?
7346+ад.соо
5220013.200
21915408.030
Кол-во, кДж Кол-во, %
Физ. тепло жидкого металла 5гзшл5лбз 71.609
Фи;, тепло шлака 93430806.307 12.790
Затраты тепла на разл. оксидов железа 1371590.000 0138
Физ. тепло отходящих газов 72464480.000 9320
Потери "тепла с нл««ии у еыбросагад 10854400.000 1.486
Затраты тепла на гыгеобиазоваше 5220013 -290 0.715
Тепло на разложение карбонатов 2144178.000 0294
Тепловые потери 21915403.050 3.000
Итого 730513601.000 100.000
Перейти к расчёту раскислена стали
Рисунок 5. Результаты расчета теплового баланса
Результаты анализа состава конвертерного шлака с учетом минимизации расхода огнеупора ра-
бочего слоя футеровки конвертера приведены на рисунке 6.
Приблизительная растворимость МдО в ишаке
Основность шлака СаО / 5Ю2 Температура плавки -1750 Температура плавки -1700 Температура плавки -1650
1 25 38 32 25
2 2.7 30 26 18
3 30 21 19 12
4 32 18 16 9
Основность шлака СаО / &Ю2 16752« 16552« 16352«
1 2.935 20193 17393 15.793
2 3.285 12.780 10.580 8380
3 3385 5367 3167 0967
Оокжнастьшлм: 3.23$
Раствортость 10.530
Разница между растворимостью МдО и реальной концентрацией МдО в шлаке: 0.199
^ ьлпеЦ|пд_саки[а1юп
Используется допустимый расход флюсов
I ОК |
Рисунок 6. Результаты анализа состава конветерного шлака
В случае изменения в исходных данных, приведенных в таблице 3, количества ФОМа с 5 т до 7,5 т, значение ДС = 4,3 %, что свидетельствует о коррозии футеровки конвертера. Результаты расчет математической модели и рекомендации по управлению процессом приведены в таблице 4.
На рисунке 7 представлена зависимость приблизительной растворимости МдО от основности и температуры конвертерного шлака (при постоянной окисленности FeO = 25 % мас.).
Исследование влияния основности конвертерного шлака и температуры на предельную растворимость в нём МдО показало, что с ростом температуры и снижением основности конвертерного шлака происходит существенное возрастание концентрации насыщения МдО, что приводит к значительному усилению шлаковой коррозии. Динамика шлаковой коррозии определяется концентрацией насыщения МдО в конвертерном шлаке, которая зависит от его химического состава и температуры.
Таблица 4. Результаты тестирования программного комплекса при заданном количестве ФОМа 7,5 т
Обозначение параметра Значение параметра Единица измерения Результат
CaO/SiO2 3,3 %
tм 1650 °С Необходимо увеличить количество
MgO 9,3 %
MgOi 13,7 % магнезиального флюса на 50 кг
ДС 4,3 %
Рисунок 7. Зависимость растворимости MgO в конвертерном шлаке от его основности и температуры (при постоянной окисленности шлака FeO = 25 мас %)
Заключение
Достижение повышенных ресурсов безаварийной работы футеровок и узлов тепловых агрегатов (конвертеров), выполненных из огнеупорных материалов и изделий, может быть обеспечено и достигнуто системным комплексным подходом, основанным на регулярном анализе состояния огнеупорной футеровки и своевременном обслуживании агрегатов в период эксплуатации.
Новизна работы заключается в разработке функциональной структуры автоматизированной системы по видам обеспечения, предназначенной анализа состояния огнеупорной футеровки конвертера и решения задачи ресурсосберегающего управления сталеплавильным процессом с условием минимизации расхода огнеупора рабочего слоя футеровки конвертера.
Применение системы поддержки принятия решений на металлургических предприятиях позволяет повысить ресурс безаварийной работы тепловых агрегатов (конвертеров), а также улучшить качество продукции сталеплавильного производства по химическому составу и внутренней структуре.
Работа выполнена в рамках договора №30(1252)14 от 26.05.2014 между СПбГТИ(ТУ) и НИТУ «МИСиС» на тему: «Разработка образовательной программы повышения квалификации и учебно-методического комплекса в области технологий производства и эксплуатации наноструктурных огнеупорных материалов и изделий для металлургических процессов» по заказу ФИОП РОСНАНО [21, 22].
Литература
1. Ярошенко А.В., Синельников В.А., Лавров А.С., Копылов А.Ф. Практика конвертерного производства стали. Липецк: НЛМК, 2012. 154 с.
2. Зборщик А.М. Теоретические основы металлургического производства: Конспект лекций. Донецк : ГВУЗ «ДонНТУ», 2008. 189 с.
3. Кольман Т., Яндл Х. Сравнительный анализ кислородных конвертеров. Оценка технического обслу-
живания и технологического процесса // Черные металлы.
2014. № 5(989). С. 43-49.
4. Суворов С.А., Козлов В.В. Эксплуатация футеровок и конструкций, выполненных из огнеупорных материалов. Санкт-Петербург: СПбГТИ(ТУ), 2011. 147 с.
5. Суворов С.А., Козлов В.В. Научные принципы технологии огнеупоров. Санкт-Петербург: СПбГТИ(ТУ), 2009. 177 с.
6. Шаповалов А.Н. Технология и расчет плавки стали в кислородных конвертерах. Новотроицк: НФ МИСиС, 2011. 40 с.
7. Суворов С.А., Тарабанов В.Н., Козлов В.В. Эволюция износа футеровки конвертера для плавки стали // Известия СПбТИ(ТУ). 2013. № 19(45). С. 22-26.
8. Серова Л.В., Чудинова Е.В., Хороших М.А. Разработка критериев оценки качества периклазоуглеро-дистых огнеупоров и их влияние на повышение стойкости футеровок конвертеров // Черные металлы. 2015. № 5(1001). С. 21-23.
9. Кузин В.И. Способы повышения энергоэффективности футеровки тепловых агрегатов // Новые огнеупоры. 2014. № 11. С. 5-10.
10. Колесников Ю.А., Бигеев В.А., Сергеев Д.С. Метод моделирования процесса выплавки стали в конвертере с использованием производственных данных // Теория и технология металлургического производства.
2015. № 1. С. 53-56.
11. Kumar D.S., Prasad G., Vishwanath S.C., Ghorui P.K., Mazumdar D., Ranjan M., Lal P.N. Converter life enhancement through optimization of operating practices // Iron and Steelmaker. 2007. № 6. Р. 521-528.
12. Shao Yan-ming, Chen Yan-ru, Zhao Qi, Zhou Mu-chun, Dou Xiao-yu Endpoint Temperature Prediction of the Basic Oxygen Furnace Based on the Flame Temperature Measurement at the Converter Mouth // Spectroscopy and Spectral Analysis. 2015. vol. 35, is. 11. P. 3023-3027.
13. Норенков И.П. Автоматизированные информационные системы. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. 342 с.
14. Рудинский И.Д. Технология проектирования автоматизированных систем обработки информации и управления. М.: Горячая линия Телеком, 2011. 303 с.
15. Советов Б.Я., Цехановский В.В., Чертовской В.Д. Представление знаний в информационных системах. 2-е изд. М.: Академия, 2012. 141 с.
16. Allen G., Owens M. The Definitive Guide to SQLite. Apress, 2010. 368 p.
17. Гартман Т.Н., Клушин Д.В. Основы компьютерного моделирования химико-технологических процессов. М.: Академкнига, 2006. 416 с.
18. Чистякова Т.Б., Новожилова И.В., Антипин Р.В. Программирование на языке высокого уровня на примере объектов химической технологии. Санкт-Петербург: СПбГТИ(ТУ), 2012. 232 с.
19. Алексеев Е.Р., Злобин Г.Г., Костюк Д.А., Чес-нокова О.В., Чмыхало А.С. Программирование на языке С++ в среде Qt Creator. М.: ALT Linux, 2015. 448 с.
20. Чистякова Т.Б., Новожилова И.В., Козлов В.В., Трофимов Н.А., Синяков И.В., ЕлизароваЕ.Г. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ 2016662528 РФ. Программный комплекс для управления процессом конвертерной плавки стали. № 2016660093; заявл. 28.09.2016; зарег. 14.11.2016.
21. Чистякова Т.Б., Суворов С.А., Козлов В.В., Новожилова И.В., Кузнецов Д.В., Костицын М.А. Электронная информационно-образовательная среда для подготовки и повышения квалификации специалистов металлургических предприятий в области технологий производства и эксплуатации инновационных огнеупорных материалов // Новые огнеупоры. 2016. № 3. С. 17.
22. Chistyakova T.B., Novozhilova I.V. Intelligence computer simulators for elearning of specialists of innovative industrial enterprises // Proceedings of the XIX IEEE International Conference SCM'2016. SPb: SPb Electrotechn. Univ., 2016. P. 329-332.
