Filtri
cris logo
-
Novo iskanje Filtri
Izberi iz seznama
Prikazano od Prikaži več
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Za izvedeno iskanje ni na voljo rezultatov
Prikazano od
Dosegli ste najvišje možno število prikazanih rezultatov iskanja.
Prikazani so vsi rezultati
Nalaganje rezultatov
Pridobivanje statističnih podatkov

Projekti / Programi vir: ARIS

Razvoj metod za podporo odločanju na osnovi pametnih senzorjev za proces reciklaže jekla v električni obločni peči

Uredi
Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
7.00.00  Interdisciplinarne raziskave     

Koda Veda Področje
T125  Tehnološke vede  Avtomatizacija, robotika, nadzorno inženirstvo 

Koda Veda Področje
2.02  Tehniške in tehnološke vede  Elektrotehnika, elektronika in informacijski inženiring 
Ključne besede
električna obločna peč, elektrojeklarstvo, optimizacija procesov, pametni senzorji, podpora odločanju, vodenje sistemov
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Vrednotenje bibliografskih kazalcev raziskovalne uspešnosti po metodologiji ARIS
Citiranost Citiranost bibliografskih zapisov v COBIB.SI, ki so povezani z zapisi citatnih baz
vir: WoS vir: Scopus vir: COBISS
Raziskovalci (14)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacij
1.  31982  dr. Matevž Bošnak  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016 - 2018  50 
2.  30681  dr. Dejan Dovžan  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016 - 2018  68 
3.  37412  dr. Vanja Hatić  Procesno strojništvo  Mladi raziskovalec  2016 - 2018  43 
4.  21381  dr. Miha Kovačič  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2016 - 2018  245 
5.  33584  dr. Qingguo Liu  Procesno strojništvo  Raziskovalec  2017 - 2018  33 
6.  27517  dr. Vito Logar  Sistemi in kibernetika  Vodja  2016 - 2018  210 
7.  38849  Marjan Maček  Materiali  Raziskovalec  2016 - 2017  0 
8.  36364  dr. Boštjan Mavrič  Procesno strojništvo  Raziskovalec  2016 - 2018  104 
9.  05075  dr. Drago Resnik  Elektronske komponente in tehnologije  Raziskovalec  2017 - 2018  261 
10.  04101  dr. Božidar Šarler  Procesno strojništvo  Raziskovalec  2016 - 2018  1.101 
11.  10742  dr. Igor Škrjanc  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016 - 2018  734 
12.  35420  dr. Simon Tomažič  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016 - 2018  39 
13.  23018  dr. Robert Vertnik  Proizvodne tehnologije in sistemi  Raziskovalec  2016 - 2018  221 
14.  33167  dr. Andrej Zdešar  Sistemi in kibernetika  Raziskovalec  2016 - 2018  56 
Organizacije (2)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacij
1.  0206  Inštitut za kovinske materiale in tehnologije  Ljubljana  5051622000  5.974 
2.  1538  Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko  Ljubljana  1626965  27.752 
Povzetek
Reciklaža jekla v električnih obločnih pečeh (EOP) predstavlja približno eno tretjino svetovne, eno polovico evropske in celotno slovensko proizvodnjo jekla. Povečane zahteve glede kakovosti jekla, ekonomski, ekološki in tehnološki vidiki ter velika konkurenčnost na trgu narekujejo izboljšane, optimizirane ter programsko podprte proizvodne procese. Zaradi narave procesa reciklaže v EOP (visoke temperature in tokovi), je izvajanje meritev ključnih procesnih vrednosti otežkočeno ali nemogoče. Posledično se spremljanje in vodenje procesa taljenja večinoma izvaja po izkušnjah operaterja na osnovi posrednih meritev dogajanja (npr. čas od začetka topljenja, poraba energije, stabilnost električnih oblokov itd.) in ne na osnovi dejanskega stanja v EOP (npr. stopnje raztopljenosti, sestave taline ter temperature jekla), kar vodi do neoptimalnega obratovanja, t.j. manjšega izkoristka surovin in energije, povišanih izpustov dimnih plinov in CO2, manjše kvalitete jekla ter posledično višjih obratovalnih stroškov. Poleg tega na optimalnost delovanja vpliva tudi variabilnost v sestavi vhodnih surovin (jekleni odpadek, nekovinski materiali). Težavo je mogoče odpraviti z uporabo kombinacije naprednih metod modeliranja procesov, pametnih senzorjev (ang. Smart Sensors), optimizacije in metod za podporo odločanju (ang. Decision Support System). Omenjene metode izkoriščajo razpoložljive procesne meritve, optimizacijske metode ter algoritme za podporo odločanju, njihova integracija v enovito programsko rešitev pa tvori t.i. pametni vgrajeni sistem (ang. Embedded System) za obratovanje EOP, ki na eni strani zajema meritve, na drugi pa operaterju omogoča boljši vpogled v trenutno dogajanje in mu predlaga najoptimalnejšo akcijo v danem trenutku za doseganje optimalnega delovanja EOP. Z uporabo pametnih senzorjev na osnovi matematičnih modelov, ki upoštevajo fizikalne zakonitosti in za vhode uporabljajo razpoložljive procesne meritve, lahko z veliko natančnostjo ocenjujemo vrednosti pomembnejših procesnih spremenljivk, ki na samem procesu niso merljive, in sicer paralelno s procesom topljenja. Ker imamo pri takšnem sistemu opravka s kompleksnimi, nelinearnimi in časovno spremenljivimi procesi, je razvoj optimizacijskih metod in podpore odločanja zahtevno opravilo, ki zahteva implementacijo in razvoj najučinkovitejših metod za ta namen, t.j. evolucijskih in genetskih algoritmov, mehkih inferenčnih sistemov ter rojev delcev. V projektu bodo uporabljeni nekateri že razviti modeli EOP (toplotni, kemijski, masno-bilančni in električni), prilagojeni za namen pametnega zaznavanja in realnočasovne optimizacije. Zaradi kompleksnosti obnašanja taline, prenosa toplote med trdnim in tekočim vložkom ter poteka kemijskih reakcij, bodo nekateri od obstoječih modelov ponovno ovrednoteni in dopolnjeni ter parametrizirani s kompleksnejšim pristopom računske dinamike fluidov (ang. CFD – Computational Fluid Dynamics) ter podatkov snovnih lastnosti. Končni rezultat raziskave bo simulacijsko okolje, ki zajema modele EOP, pametne senzorje, kompleksne metode optimizacije in algoritme odločanja. Okolje bo testirano na podlagi simulacijskih primerjav med dejanskim (izmerjenim) ter optimalnim (vodenje ob upoštevanju predlaganih akcij) obratovanjem EOP, s čimer bo predstavljena razlika med trenutnim ter možnim delovanjem ter vpliv izboljšanega vodenja EOP na ekonomske bilance. Kombinacije realnega procesa ter podpore odločanju na osnovi računalniške simulacije in procesnih modelov pri obratovanju EOP še ni zaslediti. Gre torej za izviren pristop k izboljšanju procesa reciklaže jekla (večji izplen jekla, manjša poraba surovin, energije ali dodatkov, krajši čas reciklaže, višja kakovost jekla itd.). Z vpeljavo izboljšanega vodenja EOP, na osnovi sprotne optimizacije in orodij za podporo odločanju, ki je predvidena po uspešno zaključeni pričujoči predkonurenčni prijavi, se bodo izboljšali ekonomski, ekološki in tehnološki vidiki obratovanja jeklarn v katere bo sistem vgrajen.
Pomen za razvoj znanosti
Razvoj in raziskave na področju modeliranja, optimizacije in vodenja, kamor se v znanstvenem smislu uvršča prijavljeni projekt, že nekaj desetletij karakterizira razhajanje med teoretičnimi dognanji in njihovim prenosom v praktično uporabo. Podobno pa drži ugotovitev, da se vse redkeje pojavljajo nove strategije modeliranja, simulacije, vodenja in optimizacije procesov. Zato bo v našem primeru, ko gre za povezavo zelo različnih raziskav in aplikacij, glavni doprinos kombiniranje obstoječih teoretičnih principov in pristopov v smislu njihove praktične uporabnosti in dodane vrednosti (implementacijske tehnologije). Mednarodno relevanco predlaganih raziskav potrjujejo področja, ki so definirana kot prednostna v programu EU Horizon 2020 (embedded systems, new production technologies, sustainable industry) in pri evropskih tehnoloških platformah (manufuture, embedded systems), kakor tudi programi nekaterih primerljivih evropskih skupin. Doprinos k razvoju znanosti pričakujemo na področjih: pametnih senzorjev, ki z uporabo procesnih matematičnih modelov in realnočasovnih procesnih meritev omogočajo ocenjevanje procesnih veličin, ki zaradi narave procesa niso merljive, in sicer paralelno s procesom taljenja jekla, optimizacije procesa EOP, ki z uporabo ocenjenih procesnih veličin pametnih senzorjev določa scenarije procesa taljenja, ki vodijo do optimalnega delovanja EOP, podpore odločanju pri obratovanju EOP, ki z uporabo kompleksnih odločitvenih algoritmov omogoča realnočasovno preverjanje različnih scenarijev taljenja ter določevanje optimalnih časov za izvajanje ustreznih akcij ter s tem najprimernejše ukrepanje operaterja v danem trenutku, vgrajenih sistemov, ki z uporabo vseh prejšnjih pristopov tvorijo pametni sistem za optimalno obratovanje EOP. Na področjih modeliranja, optimizacije in vodenja procesov v elektrojeklarstvu imata raziskovalni skupini ter vodja projekta odmevne rezultate (uspešno zaključeni domači in tuji projekti, izjemni znanstveni dosežek za leto 2011, ki opisuje zasnovo in izgradnjo modelov in simulatorja električne obločne peči, podeljen s strani Javne agencije za raziskovalno dejavnost (ARRS) v letu 2013) ter objave (več kot 20 člankov v revijah s faktorjem vpliva, poglavja v knjigah, mednarodni patent izdan v Združenem kraljestvu).
Pomen za razvoj Slovenije
Pomen tehnologije modeliranja, vodenja in optimizacije za Slovenijo je razviden iz različnih pomembnih slovenskih dokumentov, ki to področje uvrščajo med prednostna. Gre za tehnologijo z multiplikativnimi učinki, kateri odločilno vplivajo na aktualne dejavnike kot so zmanjšanje porabe energije, surovin in onesnaževanja okolja, kvaliteta proizvodov, dodana vrednost, aspekti trajnostnega razvoja itd. V konkretnem primeru bodo rezultati raziskav prispevali k dvigu konkurenčne sposobnosti jeklarske industrije, saj gre za tehnološki preskok pri vodenju procesa taljenja v EOP, in sicer iz trenutnega – neoptimalnega, v optimalno vodenje, ki bo v končni fazi rezultiralo v bodisi večjem izplenu jekla, višji kakovosti, manjši porabi energije, večji produktivnosti ali večji konkurenčnosti proizvodnje. Razvoju tako imenovanih vgrajenih sistemov, kamor se uvršča tudi tematika projekta, se v tujini daje velik poudarek, tudi s strani Evropske komisije (EC – European commision), saj sodobna industrija vse bolj stremi ne zgolj k fizično izpopolnjenim sestavom, temveč tudi k ustrezni programsko napredni (pametni) podpori le-teh. Veliko tovrstnih sistemov je namreč prekompleksnih, da bi jih lahko optimalno nadzirali oz. vodili zgolj z uporabo enostavnih fizičnih in računalniških komponent. Razvite metode in rezultati projekta niso uporabni zgolj na področju elektrojeklarstva, temveč tudi pri ostalih podobnih visokotemperaturnih procesih s pomanjkljivimi meritvami, kjer je vpogled v delovanje le-teh ter njihovo vodenje otežkočeno (npr. reciklaža aluminija). Potencial predlagane raziskave je velik, saj je zastavljen koncept prilagodljiv na različne EOP, trenutno stanje na tem področju pa kaže na možnost 10 – 15 % znižanja obratovalnih stroškov. Ob predpostavki letne pridelave manjše EOP (400.000 ton/leto) to pomeni znižanje stroškov zgolj pri električni energiji za več kot 1 milijon EUR na leto. V Sloveniji se poleg jeklarstva z izdelavo različnih zlitin ukvarja približno 100 podjetji, ki nudijo približno deset tisoč delovnih mest. Njihovi letni prihodki dosegajo 1,5 milijarde EUR. Tehnologija razvita v okviru tega projekta se lahko uporabi tudi pri ostalih visokotemperaturnih procesih poleg elektrojeklarstva. Glede na trenutne trende na področju pridelave jekla, ki kažejo na porast uporabe EOP v prihodnosti ter enostavnosti predlagane rešitve za implementacijo na bodisi nove bodisi obstoječe obrate, lahko zaključimo, da bo doprinos predlaganega projekta na področju gospodarstva in družbe zelo velik.
Najpomembnejši znanstveni rezultati Vmesno poročilo, zaključno poročilo
Najpomembnejši družbeno–ekonomsko in kulturno relevantni rezultati Vmesno poročilo, zaključno poročilo
Zahtevana je potrditev
Zgodovina ogledov
Priljubljeno