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Siemens-Forscher haben ein Rechenmodell entwickelt, mit dem die Herstellung von Eisen in Direktreduktionsanlagen erstmals in Echtzeit überwacht und optimiert werden kann. Damit lassen sich bereits während der Reduktionsphase im Schachtofen die zu erwartenden Eigenschaften des Roheisens aus den Prozessparametern online ermitteln und beeinflussen. Simelt Simpax ermöglicht die Korrektur von Prozessschwankungen und verbessert dadurch die Qualität des Roheisens, erhöht die Produktivität bzw. senkt den Energieverbrauch. Darüber hinaus erhöht die Überwachung kritischer Prozessgrößen die Anlagenverfügbarkeit.
In rund sechs Stunden durchwandert das Eisenerz einen Schachtofen von oben nach unten, während heißes, reformiertes Erdgas über den Rohstoff strömt. Erst danach lässt sich die Qualität des Endproduktes analysieren - sein Metallisierungsgrad und der Kohlenstoffgehalt. Bislang ist zur Steuerung eines Schachtofens eine gute Portion Fingerspitzengefühl und die Erfahrung des Anlagenfahrers notwendig, denn aufgrund der hohen Temperaturen von etwa 900 Grad Celsius und den rauen Bedingungen in der langen Schachtofenröhre ist der Einsatz von Sensoren - abgesehen von einigen Temperaturfühlern - kaum möglich. In der Praxis führt dieser schwer kontrollierbare Prozess immer wieder zu Schwankungen der Roheisenqualität.
Forscher aus dem Bereich Corporate Technology von Siemens in München haben ein Prognosemodell entwickelt, mit dem sich der Prozess exakt und ohne Zeitverzögerung steuern lässt. Erstmals kann damit die Qualität des Metalls bereits während der Behandlung im Schachtofen analysiert und der Prozess innerhalb von Minuten, nicht erst nach Stunden, korrigiert werden. Die Forscher verwenden dazu neuronale Netze, Programme, denen in mehreren Wochen der Direktreduktionsprozess angelernt wurde.
Parameter wie die Zusammensetzung der zugeführten Gase, ihr Wasserstoff- und Kohlenmonoxidgehalt, der Eisengehalt des Erzes oder die Durchsatzgeschwindigkeit werden in dem Rechenmodell berücksichtigt. Darüber hinaus gehen analytische Formeln zur Beschreibung der Thermodynamik und von chemischen Reaktionen ein. Die besondere Eigenschaft des Modells besteht darin, dass es aus der Historie lernt und die aktuelle Situation aus der Erfahrung ableitet. Durch den Abgleich von Prognosen mit den Laborwerten konnten die Siemens-Forscher sich den realen Werten immer weiter annähern und den Produktionsprozess optimieren. "Das kann man mit einem Tennisspiel vergleichen", sagt Bernhard Lang von Siemens Corporate Technology. "Das Programm soll voraussagen, an welchem Ort der Ball auftrifft. Nach und nach lernt es, die Bewegungen des Schlägers richtig zu interpretieren und den Punkt richtig abzuschätzen."
Der Siemens Bereich Industrial Solutions and Services (I&S) hat nun dieses Prognosemodell für Direktreduktionsanlagen als eigenes Produkt unter den Namen "Simelt Simpax" in die Produktfamilie Simelt aufgenommen. Eine Evaluierung des trainierten Prognosemodells mit den Daten einer existierenden Anlage, der Saudi Iron & Steel Company Hadeed im saudi-arabischen Al-Jubail, bestätigte das Potenzial. "Es hat sich gezeigt, dass sich mit dem Programm der Durchsatz der Anlage erhöhen und zugleich die Qualität des Stahls verbessern lässt", betont Lang. Die Firma Midrex, u.a. Namensgeber für dieses Direktreduktionsverfahren und Kooperationspartner von Siemens, schätzte den Gesamtgewinn allein aufgrund des höheren Durchsatzes jährlich auf etwa eine Million Dollar für die drei Anlagen von Hadeed. "Darüber hinaus" sagt Lang, "trägt der optimierte Herstellungsprozess zur Energieeinsparung bei". Die bisherigen Entwicklungsergebnisse waren so überzeugend, dass Simelt Simpax generell im Lieferungsumfang von Neuanlagen integriert ist.
Simelt? Simpax ist eine technologische Lösung, die aus online gemessenen Prozessdaten bereits währen ...
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Merkmale dieser Pressemitteilung:
Elektrotechnik, Energie, Informationstechnik, Mathematik, Physik / Astronomie
überregional
Forschungsergebnisse
Deutsch
Simelt? Simpax ist eine technologische Lösung, die aus online gemessenen Prozessdaten bereits währen ...
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