ISSN 2594-5300
40º Seminário de Aciaria — vol. 40, num.40 (2009)
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Resumo
Tenova Goodfellow Inc. expandiu a aplicação do seu Processo de Otimização do Sistema Especialista de Forno (EFSOP®) para fundição de aço BOF. O primeiro sistema EFSOP® para o BOF foi instalado em um conversor de 165 toneladas, com um sistema de combustão aberto com vapores. Um sensor infravermelho passivo, direcionado para medir a emissividade do efluente gasoso através do espaço de combustão do BOF que foi testado. Os resultados iniciais sugerem que o sensor pode ser usado para sinalizar uma transição na taxa de descarbonização, próximo do final da corrida. A transição na taxa de descarbonização foi sinalizada por um pico distinto na emissividade da partícula. Uma metodologia de estatística avançada foi desenvolvida que prevê o desfecho do carbono da composição de efluentes gasosos e parâmetros do processo. A avaliação do Preditor de Desfecho EFSOP® mostrou que o carbono foi detectado dentro de 1,15 pontos de carbono para > 90% das corridas, onde o carbono medido foi entre 3,5 e 5,0 pontos. O Preditor de Desfecho EFSOP® também foi usado para prever níveis mais elevados de carbono e demonstrou ser mais exato, em comparação a outros recipientes na fábrica. Cálculos benéficos confirmam a expectativa de que a previsão exata de carbono fornece ao operário siderúrgico o aumento da produtividade e lucro, custo reduzido e uma redução de gases de estufa. A composição de efluentes gasosos também foi usada para desenvolver um modelo dinâmico em espaço de estado do processo BOF. O resultado do modelo é apresentado por corrida representativa. O modelo dinâmico em espaço de estado fornece a base para o ajuste preciso da temperatura de desfecho e análise do processo de todo a corrida.
Tenova Goodfellow Inc. has expanded the application of their Expert Furnace System Optimization Process (EFSOP®) to BOF steelmaking. The first EFSOP® system for the BOF has been installed on a 165-ton converter, with an open combustion fume system. A passive infrared sensor, sighted to measure the emissivity of the off-gas through the combustion gap of the BOF was tested. Initial results suggest that the sensor could be used to signal a transition in decarburization rate, near the end of the heat. The transition in the decarburization rate was signaled by a distinct peak in the particle emissivity. An advanced statistical methodology has been developed that predicts endpoint carbon from off-gas composition and process parameters. Evaluation of the EFSOP® Endpoint Predictor showed that carbon was detected within 1.15 points of carbon for > 90% of the heats, where the measured carbon was between 3.5 and 5.0 points. The EFSOP® Endpoint Predictor was also used to predict higher levels of carbon and was shown to be more accurate, as compared to other vessels in the shop. Benefit calculations support the expectation that accurate carbon prediction provides the steelmaker with increased productivity & yield, reduced cost, & a reduction in greenhouse gases. The off-gas composition has also been used to develop a dynamic state-space model of the BOF process. Model results for a representative heat are presented. The dynamic state-space model provides the basis for fine tuning of endpoint temperature and process analysis of the entire heat.
Palavras-chave
Análise de gases de exaustão; Aciaria BOF; Processos de combustão; Eficiência energética.
Off-gas analysis; BOF steelmaking; Combustion processes; Energy efficiency; End-point detection; Slag detection
Como citar
Gillgrass, Steven;
Rego-Barcena, Salvador;
Davis, Omar;
Scipolo, Vittorio;
Maiolo, Joseph;
Thomson, Murray J..
MODELAGEM DA PREDIÇÃO DO DESFECHO DE BOF E OS RESULTADOS USANDO TECNOLOGIA EFSOP® E UM MODERNO SENSOR IR
,
p. 195-206.
In: 40º Seminário de Aciaria,
São Paulo,
2009.
ISSN: 2594-5300
, DOI 10.5151/2594-5300-0020
