Особенности процесса транспортировки жидкого чугуна металлургического предприятия

Features of the process of transporting liquid iron of a metallurgical plant

Konstantin Vinogradov

Post-graduate student, Cherepovets State University, Russia, Cherepovets

Аннотация. В статье рассматривается задача транспортировки жидкого чугуна в чугуновозных ковшах и миксерах-чугуновозах на металлургических предприятиях. В результате анализа было выявлено, что наибольшее влияние на качественную транспортировку жидкого чугуна оказывает ручное управление движением и вводом данных о количестве перевозок каждого ковша или миксера.

Abstract. The article deals with the problem of transporting molten iron in iron-sculpted ladles and mixer-chugunovoz at metallurgical enterprises. As a result of the analysis, it was found that manual control of the movement and input of data on the number of shipments of each bucket or mixer has the greatest impact on the quality transport of liquid iron.

Ключевые слова: жидкий чугун; миксер; логистика; методы оптимизации.

Keywords: molten iron; mixer; logistics; optimization methods.

Конвертерный цех любого металлургического завода самым тесным образом связан с цехами, которые поставляют ему шихтовые, добавочные и вспомогательные материалы, окислительные, восстановительные и нейтральные (инертные) газы, материалы не прямого назначения. Тесно связан он и с прокатными цехами, которые получают непрерывным потоком стальные полосы (в частности – слябы). Но особое внимание обращено на доменный цех [2, с.32].

Не смотря на множественные исследования по созданию автоматизированных систем контроля положения миксеров, на практике отслеживание введётся операторами визуально, с последующим ручным управлением движения и вводом данных о количестве перевозок каждого ковша или миксера. Таким образом, актуальна задача разработки нового алгоритма процесса движения миксеров, с целью сокращения межоперационных простоев технологического процесса транспортирования для обеспечения нормального ритма основного производства.

Цикличность плавок и выпусков доменных печей не совпадают, это несовпадение сглаживается оперативным запасом чугуна в миксере, и чугуном который находится в процессе транспортирования. Характерной особенностью материального потока жидкого чугуна является отсутствие фазы промежуточного складирования на стадии его зарождения (непосредственный слив чугуна из доменной печи в транспортное средство) и весьма ограниченные возможности «складирования» на стадии его погашения (миксер конвертерного цеха).       

Количество локомотивов и миксеров зависящие от длительности операций и особенно межоперационных простоев технологического процесса транспортирования чугуна не всегда обеспечивают нормальный ритм основного производства. Это приводит к значительным производственным потерям и свидетельствует о необходимости повышения качества принимаемых управленческих решений и использования для этого имитационных моделей рассматриваемого процесса, более точно отражающих существующее положение с учетом интересов всех участников потокового процесса.

В настоящее время существует большое количество методов оптимизации движения миксеров и их различных модификаций. В этой статье не ставится цель детально исследовать эти методы и привести их очередную классификацию, а предлагается кратко рассмотреть лишь примеры их реализации, которые применяются для решения логистической задачи транспортировки чугуна на современных металлургических предприятиях

В статье «Информационная технология процесса контроля перевозки жидкого чугуна» Н.Ю. Емельянова в качестве метода решения  предлагают использование  информационной технологии контроля перевозки жидкого чугуна, которая  осуществляется с помощью инструментального средства информационной технологии – программного обеспечения. Инструментальное средство разработано по типу клиент-серверной архитектуры, с помощью среды C++ Builder. Специализированное программное обеспечение осуществляет обработку полученных данных и на их основании осуществляет вычисления точной массы жидкого чугуна, а также рекомендации по выбору оптимального режима эксплуатации миксера (режим ремонта, обслуживания, дополнительного осмотра и т.д.). Вычисленные данные поступают в базу данных для хранения и дальнейшего накопления опыта для экспертной системы. После операций обработки и вычисления полученная информация направляется в цеха для ее визуализации, на компьютеры операторов [2].

В статье «An Improved Artificial Bee Colony Algorithm for Solving Hybrid Flexible Flowshop With Dynamic Operation Skipping» Jun-qing Li, рассматривает задачу планирования и транспортировки жидкого чугуна на металлургический комплекс «Baosteel» (Шанхай). В качестве решения предлагается усовершенствованный алгоритм дискретной искусственной пчелиной колонии. Решение представлено на основе двух векторов, а также разработан механизм динамического кодирования.

Su L. «Integrated batch planning optimization based on fuzzy genetic and constraint satisfaction for steel production».  В статье автор рассматривает проблему эффективности планирования сталеплавильного производства. В качестве решения разработан улучшенных алгоритм, основанный на методах нечёткой логики. Затем проведён численный анализ полученных результатов до и после использования разработанного алгоритма. В качестве среды моделирования использовался пакет Matlab. Результаты численного исследования показывают, что предлагаемый улучшенный нечеткий генетический алгоритм может  значительно улучшить производительность предприятия.

Гусев Ю.В., Гусев Д.Ю. «Математическая модель процесса транспортирования чугуна в конвертерный цех». В статье автор поднимает проблему не совпадения  цикличность плавок конвертерного цеха и выпусков доменных печей, несовпадение сглаживается оперативным запасом чугуна в миксере, и чугуном который находится в процессе транспортирования [1].

Для решения проблемы перебоев поставок чугуна автор проводит исследование с целью разработать принципы построения модели, учитывающей технологические параметры производственного и транспортного процессов, характеристики и количество оборудования и подвижного состава. Результатом исследования автора является математическая модель транспортирования чугуна, представленная в общем виде.

Bin Ge, Kai Wang, Yue Han  « A design for simulation model and algorithm of rail transport of molten iron in steel enterprise». В качестве решения задачи транспортировки жидкого чугуна автор предлагает использовать алгоритм «оптимизации подражанием муравьиной колонии» (ant colony optimization, ACO). Суть подхода заключается в анализе и использовании модели поведения муравьёв, ищущих пути от колонии к источнику питания и представляет собой мета эвристическую оптимизацию. В статье авторы выводят собственный алгоритм, основанный на методе ACO. Основными характеристиками являются: численность колонии, состоящей из N муравьёв (миксеры), пространство S (железнодорожные пути) и точки x_i (местоположение i-го муравья в пространстве S). Полученный алгоритм компилируется в среде MatLab 7.0, в качестве исходных данных взяты характеристики реально существующего предприятия (какого именно не уточняется).  Согласно выводам авторов статьи результаты свидетельствуют о полном исключении вероятности столкновения локомотивов и существенном уменьшении простоев.

Проблема оптимизации транспортировки жидкого чугуна из доменного цеха в конвертерный актуальна для многих металлургических предприятий. Наиболее популярными методами решения рассмотренной задачи являются алгоритмы, основанные на нечёткой логике, математическое моделирование, имитационное моделирование. Решение данной задачи позволит: уменьшить риски, связанные с возможностью возникновения аварийных ситуаций во время транспортировки жидкого чугуна, уменьшить время простоев сталеразливочного оборудования; увеличить срок полезного использования оборудования.