Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ существующих методов исследования металлургической плавки с помощью математического моделирования 8
1.1 Роль математического моделирования в технике. 9
1.2 Классификация математических моделей . 15
1.3 Некоторые математические модели в металлургии. 19,
1.3.1 Использование статистических моделей в металлургии. 20
1.3.2 Кинетические модели в металлургии 22
1.3.3 Математические модели с использованием принципов термодинамики необратимых процессов . 26
1.3.4 Равновесная термодинамика и ее применение при моделировании: реальных металлургических процессов (обезуглероживание, десульфурация, дефосфорация и др.) 28
1.4. Описание моделей расчета состояний в фазах 38
1.4.1. Активность компонентов в металлической фазе: 39
1.4.2 Активность компонентов шлаковой фазы 43
1:4.3 Расчет характеристик компонентов газовой фазы 46
1:5 Адаптация моделей к реальным сталеплавильным процессам. 46:
2 Разработка обобщенной термодинамической модели сталеплавильных процессов 51
2.1 Формирование системы уравнений : 52
2.1.1 Описание уравнений системы «металл - шлак- газ» 52
2.1.2 Приведение системы к общему виду. 58;
2.2:. Метод решения системы уравнений 62
2.2.1 Расчет равновесия с использованием метода дихотомии. 66
2.2.2 Расчет равновесия методом пошагового приближения. 70
2.2.3 Расчет равновесия методом экспоненциального приближения; 73
2.2.4 Сравнение алгоритмов расчета равновесия в системе «металл -шлак-газовая фаза» 76
2.3 Разработка метода стабилизации решений. 79
2.4 Создание системы гиббс для технологических расчетов в металлургии : 85
2.4.1 Расчет температуры металла и шлака в ходе плавки 85
2.4.2 Разработка метода адаптации программы ГИББС к реальным условиям плавки: 88
2.4.3. Общая структура модели ГИББС 91
3. Проверка адекватности программы ГИББС . 92
3.1 Расчет кривых раскисления стали: 92
3.2: Примеры моделирования процесса десульфурации стали в различных условиях. ...96
3.3 Моделирование процессов обезуглероживания металла. 101
3.3.1 Лабораторные эксперименты. 103
3.3.2 Обезуглероживание в промышленных условиях. 110"
3.3.3 Моделирование процесса вакуумно-кислородного рафинирования высоколегированного расплава 112
3.3.4 Моделирование процесса аргонокислородного рафинирования: высоколегированного расплава 116
4 Анализ и оптимизация некоторых технологических процессов с использованием программы ГИББС 118
4.1 Оптимизация технологии обезуглероживания высоколегированного полупродукта в ДСП. 118
4.2 Аудит технологии рафинирования стали в печи-ковше в условиях ОАО «НОСТА» 122
4.2.1 Адаптация системы ГИББС к условиям работы агрегата печь-ковш на ОАО «НОСТА» 124
4:2.2 Исследование глубокого рафинирования металла от кислорода и серы с использованием программы ГИББС . 127
4.2.3 Пример использования программы ГИББС для выбора рациональных шлакообразующих материалов при обработке стали в ковше. 132
4.2.4. Рекомендации по оптимизации технологии внепечной обработки' стали на ОАО «НОСТА» 134-
4.3 Моделирование процесса окислительной дефосфорации; 135
4.4 Анализ процессов вторичного окисления в ходе непрерывной разливки : 159
4.5 Выбор оптимальной доли природно-легированного хромоникелевого чугуна в шихте дсп в зависимости от цен на никел 163
Заключение. 171?
Список использованных источников. 173
Список собственных публикаций 186
Приложение. акты внедрения 187
Благодарности 191
- Математические модели с использованием принципов термодинамики необратимых процессов
- Сравнение алгоритмов расчета равновесия в системе «металл -шлак-газовая фаза»
- Моделирование процесса вакуумно-кислородного рафинирования высоколегированного расплава
- Исследование глубокого рафинирования металла от кислорода и серы с использованием программы ГИББС
Введение к работе
В настоящее время в металлургии сложилась такая ситуация, что технолог предприятия фактически лишен специальных вычислительных средств, которые позволяли бы ему оперативно решать производственные технологические задачи. Например, оценить изменение поведения компонентов ванны металла вследствие замены одного материала на другой; или что будет, если изменить режим раскисления стали и как изменится при этом состав и количество неметаллических включений; или определить технологические показатели, позволяющие минимизировать угар элементов. Таких задач в практике сталеплавильного производства возникает множество.
Как правило, решение подобных задач осуществляется с помощью проведения опытных плавок. Технолог отрабатывает всевозможные варианты и выбирает оптимальный. В лучшем случае для решения конкретной задачи прибегают к анализу предыдущего опыта и по аналогии производят расчет по некоторой идеальной схеме. Это не очень удобно и ошибка такого подхода может быть достаточно большой.
С появлением компьютеров были созданы программы FactSage, Outokumpu, АСТРА (ТЕРРА) и др., которые позволяют рассчитывать равновесное распределение компонентов между различными фазами. Однако эти программы были ориентированы на изучение горения топлива; исследование химических процессов, протекающих в энергетических установках, анализ условий формирования атмосфер планет и звезд и т.д. В связи с успешным использованием этого подхода в самых различных отраслях науки и техники возникает потребность применить термодинамическое моделирование и для анализа технологических процессов в металлургии, в частности, в сталеплавильном производстве.
Применение этого подхода позволит исследователю проводить комплексный анализ выплавки стали, определять верные технологические решения, отсеивать ошибочные, а также давать хотя бы простые экономические оценки принимаемых решений. Компьютерную программу созданную на основе термодинамической модели можно назвать «калькулятором технолога». Создание основ такой программы являлось одной из задач данной работы. Такая программа должна опираться на фундаментальные законы сохранения массы и энергии и быть ориентированной на относительно узкую область применения—сталеплавильное производство. Вычислительный комплекс должен содержать всю справочную информацию для расчета равновесного распределения элементов в системе «металл - шлак - газовая фаза». При этом необходимо обеспечить учет неидеальности; металлических и шлаковых растворов; что характерно для расплавов сталеплавильного
производства. Целесообразно, чтобы каждый технологический шаг мог быть оценен с точки зрения изменения температуры в системе. Это облегчит оценку целесообразности и реальности тех или иных технологических решений.
Известно, что в реальных технологических процессах равновесие достигается не всегда. Это может происходить при проведении процесса в кислородном конверторе, ДСП, печи-ковше, ВКР и д.р. Связано это с кинетическим запаздыванием, из-за недостатка технологического времени, недостаточно эффективным перемешиванием ванны, относительно низкой температурой и т.п. Переход от имитационного моделирования равновесного распределения компонентов в системе «металл - шлак- газовая фаза» обычно требует «привязки» программы к реальному объекту. Несмотря на важность этой проблемы, ее освещение в литературе и практике математического моделирования сталеплавильных процессов представляется весьма непоследовательным и неполным. По сути дела, методики такой «привязки» нет. В связи с эти представляется необходимым проанализировать существующие здесь подходы. Выбрать и разработать наиболее удачные методы адаптации вычислительных алгоритмов, основанных на термодинамико-балансовом подходе к моделированию сталеплавильных процессов.
В настоящее время сталеплавильное производство развивается достаточно интенсивно, особенно внепечная обработка стали. Комплексные технологии становятся нормой жизни. Таких технологий - множество. И, несмотря на это, появляются новые и новые. Кроме того, эти технологии очень часто отличаются на разных заводах даже при условии выплавки одной и той же марки стали в зависимости от требований к качеству целевого продукта. Обеспечить оптимальность протекания сталеплавильных процессов в этих условиях можно лишь при условии объективного анализа технологии на различных металлургических предприятиях и сравнения результатов применения технологии с идеальной траекторией проведения технологического процесса, которую подсказывает математическая модель.
В сталеплавильном производстве существует большое количество самых различных проблем. Ценность разрабатываемого компьютерного комплекса может быть удачно проиллюстрирована (обозначена) использованием его для анализа самых разных проблем сталеварения. Например, оптимизация технологии выплавки высоколегированного высокоуглеродистого полупродукта в ДСП для последующего его обезуглероживания в вакуумно-кислородном агрегате; совершенствование технологии внепечного рафинирования с целью получения высококачественной низколегированной стали более чистой по кислороду и сере; определение потоков кислорода, поглощаемого из атмосферы, на всех
стадиях производства стали; уточнение и определение рациональных режимов проведения окислительной дефосфорации стали.
Использование разработанной программы способствует более глубокому пониманию процессов, происходящих в металлургическом агрегате, позволяет разрабатывать оптимальные маршруты, для известных, казалось бы, технологических процессов и существенно сократить время внедрения и отработки новых технологий, и за счет этого повысить эффективность металлургического производства.
Математические модели с использованием принципов термодинамики необратимых процессов
Другой целью построения математических моделей является оперативное управление процессом с применением АСУТП /18, 20, 21/ Сюда входит оперативное прогнозирование в режиме «советчика» /22/, автоматическое регулирование в замкнутом режиме /23, 24/ и оптимальное управление /25, 26/. Математические модели используются не только в системах управления технологическим процессом, но и в автоматизированных информационных и управляющих системах /27/. На основе таких моделей прогнозируется ход работы отдельных агрегатов, а системы, реализующие эти модели, располагаются на нижней ступени иерархии /28, 29/.
Важной областью использования математического моделирования является проектирование новых процессов и агрегатов. Такие задачи, как определение емкости агрегатов и многие конструктивные вопросы могут быть решены на базе моделирования, которое является составной частью САПР /6/. Однако, существует еще очень важная область прогнозирования состава и свойств металла в режиме «что... -если... » /30/. Данная задача является необходимой при закупке материалов на заводы. В условиях, когда рынок лома и легирующих материалов огромен; выбрать, какой материал выгодно, сточки зрения технологии брать, а какой нет, становится главной задачей для работников заводских ЦЗЛ.
По функциям математические модели можно разделить на контролирующие и прогнозирующие /21/. Первые позволяют получить апостериорную информацию об основных управляемых величинах процесса на основе непрерывного измерения некоторых косвенных параметров. На базе прогнозирующих моделей получают априорную информацию, которая может быть использована для целей исследования и управления /2/. Сюда же относятся имитационные модели, использующие принцип «черного ящика» /6/, которые по существу являются прогнозирующими и позволяют ограниченно моделировать различные состояния системы.
По свойствам модели в сталеплавильном производстве подразделяются на статические и динамические. Первые в качестве исходной информации включают начальные параметры (состав, температура и насыпная масса шихтовых материалов, продолжительность простоя и др.), заданные (температура и химсостав металла и шлака) и параметры технологического режима /31/. Анализ результатов эксплуатации статических систем управления показывает, что обеспечить надежное управление плавкой не удается. Это связано с невыполнением требований по усреднению металла и шлака.
В отличие от статических моделей динамические модели применяются в режиме непрерывного управления плавкой. В качестве исходных параметров, имеющих тесную связь с температурой и массовой долей компонентов ванны, наибольшее распространение получили параметры отходящего газа (химсостав, расход, давление, температура, акустический эффект, амплитудно-частотные характеристики пульсаций, электрофизические свойства/32, 33/), водоохлаждаемого оборудования (температурное расширение, температура воды в холодильниках, вибрации 718, 34/).
В качестве прямой обратной связи используются зонды для контроля массовой доли углерода, температурные зонды, зонды для измерения уровня, разовые термопары погружения, устройства для непрерывного измерения температуры и другие. Непрямая обратная связь может быть представлена контролем прохождения реакций (индикация по интенсивности шума, составу и температуре отходящего газа, его электропроводности, интенсивности излучения факела и др.), а также реакций оборудования на процесс (вибрация агрегата, колебания фурмы, действующая на нее выталкивающая сила, температурное линейное расширение ОКГ).
Динамические модели могут быть с сосредоточенными и распределенными параметрами; т.е. выражаться соответственно обыкновенными дифференциальными уравнениями и уравнениями в частных производных.
По способу построения различают аналитические, экспериментально-статистические и комбинированные модели. Первые строятся на основе классических законов сохранения и переноса массы, энергии, импульса; вторые требуют для своего построения информации, получаемой путем постановки предварительного эксперимента. На основе статистического анализа этой информации можно построить модель, обладающую теми или иными свойствами. В экспериментально-статистических часто выделяют эвристические модели, использующие для определения необходимых зависимостей и построения алгоритмов управления обобщенное мнение и формализацию действий квалифицированных специалистов /35, 36/.
Аналитические модели характеризуются прогнозирующими свойствами, т.е. ведут себя адекватно при изменении начальных и граничных условий /37/. Модели, разработанные этим методом, отличаются возможностью применения при исследовании на агрегатах различной вместимости, однако точность их существенно зависит правомерности допущений, принятых при составлении модели.
Статистические модели по сравнению с аналитическими гарантируют быстрое достижение успешных результатов. С использованием современных методов статистики и моделирования технологических зависимостей можно обойти такие трудности, как отсутствие нормального распределения в реальных данных, необходимость получения большого объема исходной информации /38/. Однако при больших колебаниях условий работы агрегатов конечные результаты применения статистических моделей оказываются хуже. На практике при проектировании агрегатов, освоении технологий предпочтение следует отдавать аналитическим моделям, управление же металлургическим агрегатом целесообразно осуществлять с использованием комбинированных моделей.
При математическом моделировании достаточно сложного объекта, каким является металлургическая плавка, описать его поведение одной математической моделью, как правило, не удается, а если такая модель и была бы построена, то она оказалась бы слишком сложной для количественного анализа; Поэтому к таким объектам применяют принцип декомпозиции /6, 39/. Он состоит в условном разбиении объекта на отдельные более простые блоки и элементы, допускающие их независимое исследование с последующим учетом взаимного влияния блоков и элементов друг на друга. В свою очередь, принцип декомпозиции можно применить и к каждому выделенному блоку вплоть до уровня достаточно простых элементов.
В любом металлургическом сталеплавильном агрегате всегда присутствуют три фазы: металл, шлак и газовая фаза. При этом агрегаты отличаются только по способу ввода тепла и интенсивности ввода различных материалов и интенсивности перемешивания. Это обстоятельство позволяет процесс выплавки стали представить последовательностью однородных циклов, например расплавление, обезуглероживание, раскисление, доводка и др. В начале каждого цикла в агрегате находятся некоторые исходные материалы, в конце - продукты их взаимодействия.
Сравнение алгоритмов расчета равновесия в системе «металл -шлак-газовая фаза»
Наиболее развитым подходом в моделировании процессов, проходящих в металлургическом агрегате, является подход с использованием элементов равновесной термодинамики. В течение многих лет методы равновесной термодинамики успешно используются для исследования процессов, связанных с химическими превращениями. Без: преувеличения следует констатировать, что термодинамическое моделирование возникло в связи с нуждами специалистов, занимающихся горением различных топлив для летательных аппаратов; Требования этой отрасли до сих пор во многом определяют динамику развития термодинамического моделирования /80; 81/. Однако в настоящее время-наиболее выраженную перспективу развития термодинамического моделирования представляют технологические процессы в металлургии, химии и производстве неорганиче- ских материалов /82/. Здесь можно отметить работы Карпова, Китаина, Самуйлова, Глушко, Синярева, Смита, Трусова, Белова, Эрикссона и других. Широкое распространение персональных компьютеров и внедрение методов математического моделирования в практику научных и инженерных исследований обусловили интенсивное развитие многих отраслей науки и техники. В настоящее время термодинамическое моделирование химически реагирующих систем в течение многих лет успешно применяется в таких областях, как разработка новых высокотемпературных процессов; оптимизация химических процессов получения жаростойких материалов и материалов для микроэлектроники; анализ стабильности материалов в области высоких температур и в агрессивных средах; исследование химических процессов, протекающих в энергетических установках; оптимизация использования сырья и переработки отходов; разработка процессов, предотвращающих загрязнение окружающей среды; анализ процессов образования минералов, условий формирования атмо сфер планет и звезд и т.д. Теоретические основы термодинамического анализа сложных химически реагирующих систем были заложены Гиббсом в работе «О равновесии гетерогенных веществ» /67, 83/. Другая известная работа Люьиса и Рэндалла /84/ дала возможность использовать на практике основные идеи Гиббса. Однако только появление компьютеров позволило создать действительно надежные и эффективные средства термодинамического моделирования. Один из первых алгоритмов расчета равновесного состава термодинамических систем был разработан Кандинером и Бринкли/85, 86/. В основу указанного алгоритма был положен метод констант равновесия. Позже появился алгоритма Уайта, Джонсона и Данцига, в котором для расчета равновесного состава предлагалось определять координаты условного минимума энергии Гиббса /87/. Задача моделирования термодинамического равновесия заключается в определении фазового и химического состава, а также интересующих исследователя значений термодинамических параметров исследуемого объекта. Проблематика, химического равновесия имеет свою обоснованную позицию. Оценка и анализ явлений опираются главным образом на статику явлений. При изучении кинетики и динамики реакций их равновесное состояние всегда можно рассматривать как состояние сравнения: Термодинамическое равновесие - предельное состояние, к которому стремится термодинамическая система, изолированная от внешних воздействий, /88/, т.е. в каждой точке системы устанавливается термическое, механическое и химическое равновесие (происходит выравнивание температуры и давления, и все возможные химические реакции протекают до конца). На практике условие изолированности означает, что процессы установления равновесия протекают гораздо быстрее, чем происходят изменения на границах системы (т.е. изменения внешних по отношению к системе условий) и обмен системы с окружением веществом и энергией. Первая программа, предназначенная для массовых расчетов равновесного состава термодинамических систем, которая была снабжена базой данных по термодинамическим свойствам веществ, разработана в 1962 году в США, авторы - Зелезник, Гордон и Мак-Брайд /89/. Позже программа аналогичного класса была создана в СССР под руководством Алемасова, Дрегалина и Тишина /90/. В настоящее время разработано несколько десятков мощных вычислительных комплексов для расчета термодинамического равновесия. Ниже, приведено описание некоторых из них. Компания «Кинтех» организованная учеными и инженерами Московского государственного университета и РНЦ Курчатовский институт атомной энергии /91/. Основной; продукт компании - Chemical WorkBench (Химический верстак) - программный комплекс для моделирования, оптимизации и проектирования широкого класса процессов, реакторов и технологий; обусловленных возможностью протекания химических реакций. Chemical WorkBench дает возможность представить реальный процесс в виде цепочки реакторов, каждые из которых моделирует отдельную часть процесса (горение, охлаждение, плазменная обработка и т.д.). Фирма Reaction Design была основана в 1995 году в San Diego, California, USA/92/. Цель фирмы - разработка программного обеспечения и средств моделирования для того, чтобы помочь инженерам-технологам создавать более эффективные и экологичные производственные процессы. В 1997 году Sandia National Laboratories выбрали Reaction Design в качестве исключительного лицензиата (exclusive worldwide licensee) своей коллекции программ CHEMKIN и другого программного обеспечения, которое создано в целях упрощения разработки и анализа процессов с химическими превращениями. Фирма концентрирует свои усилия на следующих направлениях: анализ процессов горения в энергетических установках; анализ химико-технологических процессов (производство лекарств, нефтепереработка, производство бумаги, создание новых материалов и т.д.); анализ процессов микроэлектронной промышленности (производство интегральных микросхем, оборудование для изготовления полупроводников); защита окружающей среды. Kintecus - программное обеспечение для моделирования процессов в ядерных установках, в биологических системах, в атмосфере, процессов горения и многих других процессов, сопровождающихся химическими превращениями /93/. Отличительной чертой программного обеспечения является возможность использования моделей Chemkin/SENKIN П/ІІІ, не требующая суперкомпьютера и перекомпиляции программы. В расчетах могут быть использованы термодинамические базы данных различных форматов. Kintecus позволяет исследовать изотермические и неизотермические процессы, а также адиабатические процессы при постоянном давлении или объеме, В расчетах можно использовать программируемые законы изменения объема (движение поршня в цилиндре), температуры, концентрации веществ, при этом не требуется вносить изменения в текст программы.
Моделирование процесса вакуумно-кислородного рафинирования высоколегированного расплава
Из сравнения результатов расчета дефосфорации в печах постоянного и переменного тока можно сделать вывод, что, в принципе, нет оптимальных условии удаления фосфора справедливых для любого металлургического агрегата. Для каждого конкретного агрегата, марки стали и типа технологии должны быть свои конкретные оптимальные условия удаления фосфора. Представляется вполне реальной ситуация, что даже на двух печах одинакового класса и стоящих рядом на одной рабочей площадке, оптимальные условия для ведения плавки, в том числе удаления фосфора, будут различными, так как для этих печей могут быть различными уровни потоки кислорода, поглощаемого из воздуха. Различие потоков кислорода может быть вызвано даже небольшим различием в конструкции печи, износом футеровки, расположением относительно дымососов, величиной зазоров на газоотсосе, герметизация рабочего окна и частотой его открывания, типом шихты и ее размером и т.д.. Отметим, что общение с производственниками подтверждает это предположение - каждая печь индивидуальна.
Сравнивая между собой влияние извести и кислорода на процесс дефосфорации следует признать, что влияние извести превалирует и имеет «термодинамический» характер. Влияние кислорода (окатышей) носит скорее «балансовый» характер.
Предыдущие расчеты (рисунки 69-72) проводились при условии, что содержание фосфора в шихте - 0,035%. Однако, на практике содержание фосфора в шихте может изменяться в широком интервале от 0,020 до 0,2 % и выше в зависимости от типа используемых шихтовых материалов.
На рисунке 73 показано влияние расхода извести на содержание фосфора по расплавлению при различном начальном содержании фосфора в шихте (Р]Шихт. В расчете-принимали; что окисленные окатыши в завалке отсутствуют. Количество кислорода, поглощенного из воздуха; Рисунок 73 - Зависимость содержания фосфора по расплавлению от расхода извести при различных начальных концентрациях фосфора в шихте [Р]Шихт без подачи окатышей
Из рисунка 73 видно, что экспериментальные данные, полученные на разных заводах, достаточно хорошо отвечают результатам моделирования процесса дефосфорации при различном начальном содержании фосфора. Нестабильность концентраций фосфора в металле после периода расплавления объясняется тем, что колеблется его содержанием в шихте и тем,- что фактические расходы извести на большинстве металлургических1 предприятий недостаточны. Расходы извести отвечают переходной области степени дефосфорации от 30 % до 70 % (рисунок 74). На рисунке приведены результаты расчета: степени дефосфорации от расхода шлакообразующей смеси при различных начальных: содержаниях фосфора в шихте - от0,020 до 0,200 %.
Из рисунка 74 видно, что большинство экспериментальных точек действительно лежит в переходной зоне, именно поэтому разброс степени дефосфорации колеблется от 10 до 80 % для стали ШХ15 и от 65 до 85 % для стали 09Г2С.
При этом можно сказать, что технологические параметры выплавки стали (расход извести и доля окатышей) на различных заводах оптимизированы для случаев, когда содержание фосфора в шихте ниже 0,05 %. При работе на высокофосфористой шихте явно необходимо существенно увеличивать расход шлакообразующих материалов выше 70 кг/т (рисунок 75). Кроме этого необходимо увеличить количество вводимого кислорода в систему.
Выше было показано позитивное влияние увеличения количества кислорода введенного в систему на процесс дефосфорации.- В связи с этим, для стали 09Г2С и ШХ15 был проведен расчет процесса плавления с повышенным количеством кислорода в системе, дополнительно введенного в виде окатышей. Результаты расчета представлены на рисунке 75. Показано влияние расхода шлакообразующей смеси, состоящей из 70% извести и 30 % окатышей, на содержание фосфора по расплаву при различном начальном . содержании фосфора в шихте [Р]Шихт.
1 Из рисунка 75 видно, что увеличение количества кислорода вводимого в систему (окатыши, газообразный кислород и т.п.) позволит получить более низкие концентрации: фосфора по расплавлению даже при высоких начальных содержаниях фосфора в шихте. Расчетные линии перемещаются в этом случае вниз;
В то же время следует отметить, что условия проведения процесса, атакже его результаты, не всегда являются оптимальными. Видно, что в данном случае процесс де-фосфорации проводят с недостатком вводимого кислорода (режим «кислородного голодания»).
В связи с этим применительно к условиям ООО «Уральская сталь» и ОАО ММЗ «Серп и Молот» было предложено увеличить количество извести до 50-70 кг/т и более и; окисленных окатышей до 15-20 кг/т в завалку; Кроме этого, предлагается подавать в печь газообразный кислород по расплавлению 60-70 % шихты с расходом 5-10 м3/(т ч).
Предложенные рекомендации были опробованы при выплавке сталей типа 10ГС, 40Х и ШХ15 на ОАО ММЗ «Серп и Молот». На рисунке 76 приведена зависимость степени дефосфорации от доли окатышей в завалке при различном расходе шлакообразующей; смеси.
Данные опытных плавок, приведенные на рисунке 76 подтвердили предложенные рекомендации. В настоящее время они введены в технологическую инструкцию ТИ 130-СТ.ЭД-21-2002. «Выплавка полупродукта углеродистых и низколегированных сталей в электродуговых печах для последующей обработки на УВОС».
В ходе анализа процесса выплавки стали в ДСП было установлено, что в период плавления при производстве низкоуглеродистой и высокоуглеродистой стали шлаковая фаза сильно переокислена по отношению к металлу. При содержании углерода по расплавлению в стали 0,8 % и выше, содержание FeO в шлаке составляет 12-20 %; при этом равновесное содержание FeO равно 1-2 %. Такое состояние фаз положительно сказывается на развитии процесса дефосфорации.
Анализ действующей технологии различных заводов с учетом литературных данных показывает, что присадка одной извести в завалку является не достаточно эффективной. Присадка извести и окатышей повышает эффективность удаления фосфора. Но наиболее эффективным вариантом представляется использование высокоосновных высокожелезистых шлаковых флюсов предварительно сплавленных. Естественно, что предварительное сплавление шлакообразующих материалов требует организации дополнительного производства и может привести к увеличению себестоимости продукции: В этом плане весьма эффективным представляется такое развитие сталеплавильной технологии, при котором будут предприниматься специальные меры по перемешиванию отдельно шлака и металла со шлаком. В ряду таких,технологических решений можно упомянуть вспенивание шлаков и донную продувку ванны инертным газом в ДСП,
Исследование глубокого рафинирования металла от кислорода и серы с использованием программы ГИББС
В связи с дефицитом железных руд, высокой стоимостью ферросплавов и легирующих большое значение приобретает разработка комплексных железных руд, содержащих железо и легирующие элементы - ванадий, никель, хром, марганец и т.д. Например, из руд Качканарского месторождения выплавляют ванадиевый чугун на Нижнетагильском металлургическом комбинате (НТМК), а на Орско-Халиловском металлургическом комбинате ОАО "НОСТА" на базе местных руд выплавляют природнолегиро-ванные хромоникелевые чугуны. Значительный опыт переработки природнолегированных чугунов накоплен также за рубежом (высокомарганцовистых - в Болгарии, ванадиевых - в ЮАР и т. д.). Необходимо подчеркнуть, что переработка природнолегированных чугунов является сложной задачей. Как правило, высокие технико-экономические показатели переработки таких чугунов достигаются в случае, если удается осуществить комплексное использование всех основных компонентов.
Сложную задачу представляет собой передел природнолегированного хромонике-левого чугуна получаемого на ОХМК, который содержит 4,0-4,3% С; 2,0-4,5% Si; 0,5-1,2% Ni; 0,7 - 1,5% Cr; 0,5 - 0,7% Mn; 0,02 - 0,03% S и 0,2 - 0,3% P. Необходимость удаления значительного количества фосфора в присутствии вязкого шлака с повышенным содержанием оксидов хрома существенно затрудняет проведение процесса. Переработка чугунов такого состава ранее осуществлялась на ОХМК дуплекс-процессом «конвертер-мартеновская печь». Однако процесс оказался нерентабельным/177/, поэтому дальнейшие исследования были направлены на получение непосредственно в конвертере при-роднолегированной хромоникелевой стали типа 10ХСНД, содержащей 0,06 - 0,12% С; 0,07 - 0,15% Р; 0,3 - 0,8% Ni; 0,5-1,5% Сг. Шихта для получения стали состояла из 50 % обычного и 50 % природнолегированного хромоникелевого чугуна. В конвертер вместимостью 25 т заливали чугун обычного состава и продували технически чистым кислородом с интенсивностью 2 мЗ/(тмин). При достижении 0,5 — 0,6% С и 0,03 - 0,04 % Р продувку прекращали, сливали из конвертера шлак, доливали в конвертер природнолегированный чугун и продолжали продувку для обезуглероживания. При достижении заданной концентрации углерода -0,10 % металл содержал 0,40 - 0,45% Сг; 0,30 - 0,35% Ni и 0,10 - 0,12% Р. Затем шлак раскисляли смесью кокса и ферросилиция для частичного восстановления хрома. Содержание фосфора в металле возрастало на 0,01 - 0,02 %. После раскисления металла ферромарганцем и ферросилицием, присадки меди, алюминия и титана получали природно-легированную сталь 10ХСНД. При этом никель почти полностью, а хром - в значительной степени - переходили в сталь из природноле-гированного чугуна. Такая технология предусматривает смешение природнолегированно-го чугуна с передельным чугуном обычного состава, что требует организации на заводе производства чугунов двух марок. Кроме того, по этой схеме возможна выплавка сталей лишь с повышенным содержанием фосфора; Указанные трудности привели к тому, что со временем от этой технологии отказались, а конвертер демонтировали.
Большой проблемой является также выплавка самого хромо никелевого чугуна в доменной печи. Кампания по выплавке природно-легированного чугуна в доменном цехе ОАО «НОСТА» длится максимум 20-21 день. После этого необходимо делать промывку горна печи от карбидных масс, в частности от карбидов хрома и карбидов титана /185/. Расход кокса при выплавке хромоникелевого чугуна примерно в два раза выше обычного и составляет - 900-1100 кг/т чугуна. Вследствие этого себестоимость хромоникелевого чугуна увеличивается на 65-70% по сравнению с передельным чугуном.
В настоящее время на ОХМК хромоникелевый чугун используют в составе шихты при выплавке стали типа .10-15 ХСНДА в мартеновских и дуговых сталеплавильных печах; В мартеновскую печь заливают жидкий чугун. В ДСП заваливают легированный чугун в виде чушек в количестве 8..20 %,
В связи с этим проблема технико-экономической оценки технологии использования природнолегированного хромоникелевого чугуна в шихте дуговых сталеплавильных печей является весьма актуальной. Технология использования чугуна должна обеспечивать, в первую очередь, экономию никеля, цена которого колеблется в очень широких пределах от 4500 до 16000 $/т. В данной статье рассматривается.технико-экономическая оценка целесообразности использования хромоникелевого чугуна в шихте ДСП в условиях нестабильных цен на шихтовые материалы.
Чтобы равновесные расчеты отвечали реальным условиям плавки для каждого элемента периодической системы были введены адаптационные коэффициенты /186/, характеризующие отклонение системы от равновесия; 1 Проверку адекватности модели осуществляли по трем реальным плавкам стали 15ХСНДА, которые проводили в ДСП в режиме балансовых с определением состава и массы металла и шлака. Пример изменения состава стали по ходу окислительного пе 165 риода в ДСП представлен на рисунке 88. Видно, что модель описывает данные плавки удовл етворител ьн о. В дальнейшем при моделировании технологии плавки стали с использованием жидкого природно-легированного чугуна с помощью настроенной (адаптированной) таким образом модели ГИББС проводили при следующий допущениях 1; Для всех моделируемых плавок принят единый температурный режим. 2. Расчеты проводили при условии постоянства производительности печи. 3. Принято, что полупродукт после окислительного рафинирования должен иметь следующее содержание углерода; серы и фосфора: 0,10% С; S 0,020%; Р 0,020%. 4. Для того чтобы оценить экономическую эффективность использования хромоникелевого чугуна; учтём, что конечное содержание никеля в готовой стали составляет 0,6%. Недостающий никель будем вносить чистым никелем. 5. Расход электроэнергии при плавке стали в ДСП с различной долей жидкого хромоникелевого чугуна в шихте принят равным от 600 кВт-ч/т при 100 % лома до 200 кВтч/т при 100 % жидкого чугуна в шихте. Для определения расхода электроэнергии при промежуточных значениях доли чугуна в шихте используется линейная интерполяция. 6. Удельные постоянные затраты для всех вариантов расчётов приняты неизменными и в расчете себестоимости полупродукта не учитывались. 7. Принято, что себестоимость полупродукта с 0,6 % никеля достаточно точно отображает зависимость себестоимости готовой стали от доли чугуна в шихте. Для оценки влияния количества хромоникелевого чугуна в шихте ДСП на себе-стоимостьдолю хромоникелевого чугуна в шихте варьировали от 0 до 100%, Расчетные параметры технологии представлены в таблице 18.
