Це дозволяє не тільки підвищити ефективність виробництва, але і зробити процес більш стійким і передбачуваним.
Щоб отримати точну кількість чавуну необхідної якості при мінімальних паливно-енергетичних витратах, важливо розрахувати склад шихти і знати, і знати коли і в якому співвідношенні вона потрапить в піч. Основна складність в тому, що хімічний склад сировини постійно змінюється, а його поведінка на ділянках шихтоподачі в бункерах невизначено.
Раніше завантаження конкретного матеріалу в піч визначалася за приблизними часовими рамками. Це заважало точно передбачити склад вихідного потоку. Щоб вирішити цю проблему на НЛМК впровадили цифровий сервіс, який в режимі реального часу відстежує рух сировини і його хімічний склад по всьому тракту – від вивантаження до завантаження в доменну піч.
При створенні сервісу використовували dem-моделювання, яке дозволило відтворити процес перемішування і передбачити, як буде змінюватися склад на виході. Цю модель поєднали з ще однією-континуальною. В її основі лежать математичні формули, що описують фізику поведінки частинок.
Для підтвердження коректності даних, що генеруються математичними моделями, на НЛМК створили зменшений фізичний прототип стаціонарного бункера з прозорими стінками. Саме він дозволив відкрити один з "чорних ящиків" в результаті фахівці отримали можливість спостерігати як поводиться матеріал всередині бункера.
Далі почалися
Експерименти на реальному обладнанні за допомогою технології RFID - коли об'єкт ідентифікується за допомогою радіосигналу. Сировина з RFID-мітками завантажувалася разом з основним потоком, мітки зчитувалися як на вході, так і на виході. Додатково використовували лідар-він сканував поверхню сировини в бункері.
Дослідження показало, що фактичний рух сировини відповідає цифровим моделям.
