CC BY
0Научная статья УДК 303.732
DOI:10.26118/2782-4586.2024.63.32.027
Панова Анастасия Анатольевна
Санкт-Петербургский горный университет Панов Кирилл Анатольевич
Санкт-Петербургский горный университет
УЛУЧШЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В СТАЛЕЛИТЕЙНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ С ПРИМЕНЕНИЕМ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА
Аннотация. Данная статья посвящена исследованию оптимизации производственных процессов сталеплавильного производства с использованием системного анализа. Рассматривается роль моделирования и автоматизации в производстве стали.
Актуальность данной темы обусловлена постоянными изменениями требований и стандартов в отрасли, а также стремлением предприятий повысить производительность и качество производимой стали.
Целью данной статьи является изучение возможностей моделирования и автоматизации в сталелитейном производстве и выявление их влияния на оптимизацию процесса.
Для проведения исследования используются различные методы и подходы: обзор литературы, который позволяет получить общее представление о предмете исследования, оценить наличие и качество научных работ и ресур -сов, а также поможет создать теоретическую основу и выявить неисследованные аспекты и вопросы для дальнейшего исследования; анализ данных на основе статистических методов, таких как дисперсионный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ и другие; тематические исследования позволяет изучить конкретные примеры приложений моделирования и автоматизации на реальных сталелитейных предприятиях и др.
Ключевые слова: сталь; выплавка стали; сталеплавильное производство; производство стали; анализ данных; оптимизация; производственные процессы; системный анализ; выплавка стали; эффективность.
Panova Anastasia Anatolyevna
St. Petersburg Mining University Kirill Anatolyevich Panov
St. Petersburg Mining University
IMPROVING PRODUCTION PROCESSES IN THE STEEL INDUSTRY USING A SYSTEMATIC APPROACH
Abstract. This article is devoted to the study of optimization of production processes in steelmaking using system analysis. The role of modeling and automation in steel production is considered.
The relevance of this topic is due to the constant changes in requirements and standards in the industry, as well as the desire of enterprises to improve the productivity and quality of steel produced.
The purpose of this article is to explore the possibilities of modeling and automation in steel production and identify their impact on process optimization.
Various methods and approaches are used to conduct the research: a literature review that allows you to get a general idea of the subject of research, assess the availability and quality of scientific papers and resources, and also help create a theoretical basis and identify unexplored aspects and questions for further research; data analysis based on statistical methods such as analysis of variance, regression analysis, factor analysis and others; Case studies allow you to study specific examples of modeling and automation applications in real steel mills, etc.
Keywords: steel; steelmaking; steelmaking; steel production; data analysis; optimization; production processes; system analysis; steel melting; efficiency.
Введение. В настоящее время методы системного анализа активно применяются для исследования сложных процессов в различных областях [1,3]. Системное исследование показателей функционирования различных объектов, позволяет выявить параметры, оказывающие наиболее сильное влияние на исследуемый процесс [5, 6]. На основе методов системного анализа разрабатываются алгоритмы для программных комплексов [7,8], позволяющих проводить анализ протекания сложно предсказуемых процессов [2,4]. Производства стали является сложным процессом, на который оказывает влияние много факторов. Отклонение от допустимой нормы любого из них сразу оказывает негативное влияние на качество стали. Учесть влияние сразу всех факторов является достаточно проблематично, даже если использовать методы многомерного анализа больших массивов данных [1,3]. Поэтому выявление наиболее значимых факторов, позволивших построить математическую модель процесса производства стали является актуальной задачей.
Процесс выплавки стали является ключевым этапом в металлургической области и представляет собой технологию переработки сырья для производства стали и других металлических материалов. Повышение эффективности сталелитейных заводов за счет оптимизации производственных процессов играет важную роль в их конкурентоспособности на рынке. В наше время активное развитие информационных технологий и автоматизации открывает новые перспекти-
вы для совершенствования и модернизации металлургического производства. Моделирование и автоматизация производственных процессов являются важными инструментами для достижения оптимальной точности и качества в сталелитейной промышленности.
Целью данной статьи является изучение и анализ влияния моделирования и автоматизации на процесс выплавки стали, а также определение возможностей и преимуществ их использования. Рассматриваются различные аспекты, методы и инструменты моделирования и автоматизации, включая обработку сырья, плавку металлов, влияние на процессы литья и механическую обработку стали. Производство стали является ведущей отраслью промышленности, и эффективность ее процессов играет важную роль в повышении конкурентоспособности предприятий на мировом рынке. Систематический анализ является важным инструментом для достижения оптимальной производительности и повышения производительности сталелитейного производства. С помощью системного анализа можно анализировать и оптимизировать все аспекты производства стали, улучшать качество продукции, снижать затраты и повышать эффективность процесса [10].
Методы. Для проведения исследования используются различные методы и подходы. В этой статье применяются следующие основные методы исследования:
1) обзор литературы. Использование литературных источников позволяет получить общее представление о предмете исследо-
вания, оценить наличие и качество научных работ и ресурсов. При анализе литературных источников следует обращать внимание на соответствующие научные статьи, журналы и книги, посвященные использованию системного анализа для оптимизации процесса выплавки стали. Это поможет создать теоретическую основу и выявить неисследованные аспекты и вопросы для дальнейшего исследования;
2) анализ данных. Этот этап исследования важен. В этой статье мы рассмотрим различные показатели производства стали, такие как потребление энергии, затраты, производительность, качество продукции и другие факторы, влияющие на эффективность процесса. Для этого используются статистические методы, такие как дисперсионный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ и другие [11];
3) тематические исследования: применение тематических исследований позволяет изучить конкретные примеры приложений моделирования и автоматизации на реальных сталелитейных предприятиях. Исследователи могут проанализировать полученные результаты и выявить практические проблемы и преимущества внедрения этих методов в конкретной бизнес-среде;
4) построение прогнозных моделей;
5) сравнительный анализ.
Аспекты. В производстве стали систематический анализ часто используется для оптимизации различных производственных процессов. Его практическое применение возможно в следующих аспектах:
1) управление поставками и логистика: систематический анализ позволяет оценить и оптимизировать процессы поставок сырья и материалов, а также их логистику. Это может снизить затраты на доставку и хранение, сократить время доставки и повысить эффективность, что помогает снизить общие производственные затраты;
2) управление энергопотреблением: систематический анализ эффективно управляет потреблением энергии в процессе выплавки стали. Анализируя энергетические потоки и процессы, вы можете определить возможности снижения энергопотребления и оптимизации работы предприятия. Например, путем анализа системы вы можете определить оптимальный режим работы печи или внедрить
энергосберегающие технологии;
3) управление качеством: системный анализ может помочь проанализировать и оптимизировать процессы контроля качества стали. Это позволяет выявить факторы, влияющие на качество продукции, и разработать стратегии их устранения, что в конечном ито -ге приведет к сокращению выбросов и повышению качества продукции;
4) планирование и оптимизация производственных процессов: системный анализ позволяет моделировать и оптимизировать процессы производства стали. Анализируя рабочие циклы, нагрузку на оборудование и материальные потоки, вы можете определить оптимальные решения для сокращения времени цикла, повышения производительности и улучшения качества готовой продукции;
5) моделирование процессов производства стали: Математическое и компьютерное моделирование позволяет исследователям анализировать различные параметры процесса производства стали, искать оптимальные условия и прогнозировать результаты изменений. Это также помогает моделировать и контролировать влияние различных факторов для достижения желаемых свойств стали;
6) экологические аспекты: системный анализ также охватывает экологические аспекты сталелитейной промышленности, такие как выбросы углекислого газа и потребление воды. Это заставляет компании искать способы минимизировать свое воздействие на окружающую среду [12].
Результаты.
1. Применение моделирования и автоматизации в процессе плавки стали значительно повысило ее эффективность и точность. Математические модели и компьютерное моделирование позволяют анализировать и прогнозировать поведение процесса плавки стали, что помогает корректировать параметры и условия для достижения оптимальных производственных характеристик и качества продукции.
2. Внедрение автоматизации в процесс производства стали позволило повысить эффективность использования ресурсов, обеспечить безопасность и качество работы, снизить затраты на рабочую силу. Автоматическое управление и регулирование процес-
сов, роботизированные системы и автоматические установки обеспечивают наиболее эффективную и надежную работу сталелитейных заводов.
3. Использование моделирования и автоматизации в сталелитейной промышленности открывает возможности для применения инновационных технологий. Такие методы, как искусственный интеллект, аналитика больших данных, интернет вещей и другие, внедряются в сталелитейное производство в рамках инициативы Moderna.
4. Активное внедрение моделирования и автоматизации в сталелитейное производство, подкрепленное общими усилиями и культурой инноваций, может значительно повысить конкурентоспособность сталелитейных предприятий и поддержать их успех на рынке.
На сталелитейных заводах часто происходят поломки оборудования, что приводит к простоям и снижению производительности. Системный анализ позволяет детально проанализировать причины сбоев, такие как неправильная эксплуатация или недостаточное техническое обслуживание определенных компонентов. На основе этого анализа могут быть разработаны стратегии для решения этих проблем, такие как увеличение объема технического обслуживания или замена устаревшего оборудования. Это приводит к снижению количества производственных аварий, повышению производительности и сокращению потерь.
Заключение.Систематический анализ является мощным инструментом для оптими-
зации процесса производства стали. Этот метод позволяет провести углубленный системный анализ и выявить области, нуждающиеся в улучшении [13]. Использование систематического анализа в сталелитейном производстве способствует повышению качества продукции, снижению затрат, повышению производительности и повышению конкурентоспособности компаний на рынке. По результатам исследования были сделаны следующие выводы.
1. Моделирование процесса производства стали-это мощный инструмент для анализа и оптимизации производственных операций. Используя различные методы моделирования, исследователи могут прогнозировать поведение системы, изучать влияние различных факторов и оптимизировать параметры производственного процесса.
2. Автоматизация производства стали играет ключевую роль в повышении эффективности и точности процесса. Использование автоматических систем управления, регулирования и робототехники повышает не только производительность, но и безопасность и качество работы.
3. Использование современных технологий и инноваций, таких как искусственный интеллект, аналитика больших данных и Интернет вещей, может значительно повысить эффективность и управляемость производства стали.
Таким образом, использование моделирования и автоматизации в производстве стали может значительно повысить эффективность, точность и качество работы
Список источников
1. Ильюшин Ю. В. Разработка системы управления технологическим процессом добычи высокопарафинистой нефти: специальность 05.13.06 "Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Ильюшин Юрий Валерьевич, 2021. - 275 с.
2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023617323 Российская Федерация. Программа оценки надёжности системы с использованием показателей отказов и восстановления: № 2023616602 : заявл. 07.04.2023 : опубл. 07.04.2023 / О. В. Афанасьева, Л. А. Ведров, А. В. Дагаев, В. Е. Титов ; заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения».
3. Афанасьева, О. В. Вибродиагностирование технического состояния судовых дизелей по критериям подобия: специальность 05.08.05 "Судовые энергетические установки и их элементы (главные и вспомогательные)" : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Афанасьева Ольга Владимировна. - Санкт-Петербург, 2004. - 196 с.
4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022616978
Российская Федерация. Программа расчёта коэффициентов критериального уравнения для оценки виброскорости дизеля, вызванной перекладкой поршня в тепловом зазоре между зеркалом втулки цилиндра и тронком поршня : № 2022614437 : заявл. 24.03.2022 : опубл. 18.04.2022 / О. В. Афанасьева, В. Д. Вихорев ; заявитель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский горный университет». - EDN MIKBLP.
5. Афанасьев, П. М. Анализ компонентного состава судовой энергетической установки буксира-газохода / П. М. Афанасьев // Анализ и прогнозирование систем управления в промышленности, на транспорте и в логистике : Сборник трудов XXII Международной научно-практической конференции молодых ученых, студентов и аспирантов, Санкт-Петербург, 19-21 апреля 2022 года / Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I. - Санкт-Петербург: ООО "Медиапапир", 2022. - С. 67-73. - EDN URTVYL.
6. Afanasev, P. M. Simulation of Liquid Fuel Spills Combustion Dynamics Based on Computational Fluid Dynamics Using Modern Application Programs / P. M. Afanasev // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : International Science and Technology Conference "EarthScience", Russky Island, 10-12 декабря 2019 года. Vol. 459, 2, Chapter 1. - Russky Island: IOP Publishing, 2020. - P. 022034. - DOI 10.1088/1755-1315/459/2/022034.
7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016617723 Российская Федерация. Расчёт механо- и теплонапряжённого состояния, эрозионно-корро-зионного разрушения втулки цилиндра четырёхтактного судового дизеля : № 2016615341 : заявл. 17.05.2016 : опубл. 13.07.2016 / О. К. Безюков, М. П. Афанасьев, М. М. Маад.
8. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016611761 Российская Федерация. Термогазодинамический расчёт проточной части центробежного компрессора : № 2015662977 : заявл. 22.12.2015 : опубл. 10.02.2016 / М. П. Афанасьев, О. К. Безюков.
9. Белов Б. Б., Васильев В. В. Оптимизация сталеплавильного производства: новые подходы. Новосибирск: Наука, 2020. 320 с.
10. Гордеев Г. Г Промышленное производство и системный анализ. // Вестник металлургии. 2018. № 4. С. 56-63.
11. Дмитриев Д. Д. Современные технологии в сталеплавильном производстве. Екатеринбург: УралЛит, 2021. 210 с.
12. Жуков Ж. Ж., Ильин И. И. Системный анализ: методы и приложения в металлургии. // Металлургия и новые технологии. 2017. № 2. С. 24-30.
13. Калинин К. К. Оптимизация производственных процессов на металлургических предприятиях. СПб.: МеталлоПром, 2018. 255 с.
14. Алексеенко К., Соболева О. Н. Системный подход в инновационных процессах на предприятии//Актуальные вопросы современной экономики.- 2021.- №7.- С.157-163
Сведения об авторе
ПАНОВА АНАСТАСИЯ АНАТОЛЬЕВНА, магистрант, Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия
ПАНОВ КИРИЛЛ АНАТОЛЬЕВИЧ, бакалавр, Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия
Information about the author
PANOVA ANASTASIA ANATOLYEVNA, Undergraduate, St. Petersburg Mining University, St. Petersburg, Russia
PANOV KIRILL ANATOLYEVICH, Bachelor's Degree, St. Petersburg Mining University, St. Petersburg, Russia
