BRPI0206891B1

BRPI0206891B1 - aod process for producing a metal fusion of stainless alloy steel or thin alloy steel

Info

Publication number: BRPI0206891B1
Application number: BRPI0206891A
Authority: BR
Inventors: Johannes Mueller; Johannes Steins; Norbert Ramaseder; Stefan Dimitrov; Yuyou Zhai
Original assignee: Voest Alpine Ind Anlagen
Priority date: 2001-11-13
Filing date: 2002-11-13
Publication date: 2016-07-05
Also published as: EP1310573B1; AT411068B; KR20030040135A; ES2396053T3; BR0206891A; ATA17842001A; EP1310573A3; EP1310573A2; KR100904006B1

Abstract

"processo para produção de uma fusão metálica em uma indústria siderúrgica". em um processo para produção de uma fusão metálica em uma indústria siderúrgica, particularmente para refinação de uma fusão metálica, em uma técnica de cálculo, que se desenvolve de acordo com um modelo de processo e que controla a indústria siderúrgica, sendo que o modelo de processo descreve o comportamento de pelo menos um parâmetro de processo variável entre um valor de processo efetivo, um valor de regulagem e um valor final de processo, são realizadas as seguintes etapas: - com o modelo de processo é determinado, com dados de um valor de processo efetivo, tal como a temperatura da fusão e/ou a composição química da fusão, levantados em um momento determinado (ti), por simulação com técnica de cálculo, imediatamente no momento do levantamento do valor de processo efetivo, um valor de processo para o momento posterior (t~ i~ + dt) e - no caso de desvios do valor de processo simulado de um valor teórico desejado, são calculados por meio do modelo de processo, com técnica de cálculo, medidas corretivas para alteração do valor de processo efetivo e o valor de processo efetivo é alterado de modo correspondente, - após o que, em um momento posterior (t~ i~ + dt), o processo é repetido com outros dados levantados do valor de processo efetivo."process for producing a metal fusion in a steel industry". in a process for producing a metal fusion in a steel industry, particularly for refining a metal fusion, in a calculation technique that develops according to a process model and that controls the steel industry, with the The process describes the behavior of at least one process parameter that is variable between an effective process value, a setpoint and a final process value. The following steps are performed: - With the process model is determined, with data of one value process temperature, such as the melt temperature and / or the chemical composition of the melt, raised at a given time (ti) by simulation with calculation technique, immediately at the time of the actual process value survey, a process value at a later time (t ~ i ~ + dt) and - in the case of deviations from the simulated process value from a desired theoretical value, are calculated using the pro model process, with calculation technique, corrective measures to change the effective process value and the effective process value is changed accordingly, - after which, at a later time (t ~ i ~ + dt), the process is repeated with other data taken from the effective process value.

Description

Relatório Descritivo da Patente de Invenção para "PROCESSO AOD PARA PRODUÇÃO DE UMA FUSÃO METÁLICA DE AÇO DE LIGA INOXIDÁVEL OU AÇO FINO DE LIGA".Report of the Invention Patent for "AOD PROCESS FOR PRODUCTION OF A METAL FUSION OF STAINLESS ALLOY STEEL OR ALLOY FINISH STEEL".

[001] A invenção refere-se a um processo para produção de uma fusão metálica em uma indústria siderúrgica, particularmente para refinação de uma fusão metálica, preferivelmente para produção de aço, tal como, por exemplo, de aço ou aço fino de liga, inoxidável, processo esse que se baseia em uma técnica de cálculo, que se desenvolve de acordo com um modelo de processo e que controla a indústria siderúrgica.[001] The invention relates to a process for producing a metal melt in a steel industry, particularly for refining a metal melt, preferably for steel production, such as, for example, alloy steel or thin steel. stainless steel, which is based on a calculation technique, which is developed according to a process model and which controls the steel industry.

[002] Para a produção industrial de aço existe há muito tempo uma necessidade por um processo, que possibilite uma condução de processo ótima e também econômica. A invenção refere-se, portanto, particularmente, a um processo para produção de aço por refinação de uma quantidade de ferro bruto fundido, predeterminada, que, além dos elementos usuais, contém elementos de liga, opcionalmente necessários para a produção de diferentes qualidades, tal como, por exemplo, cromo e níquel.[002] For industrial steel production there has long been a need for a process that enables optimum as well as economical process handling. The invention therefore relates particularly to a process for producing steel by refining a predetermined quantity of cast iron which, in addition to the usual elements, contains alloying elements, optionally necessary for the production of different grades, such as, for example, chrome and nickel.

[003] Na descarbonização de uma fusão metálica, tal como uma fusão de ferro bruto com oxigênio, cuida-se para que haja um equilíbrio entre metal, carbono e oxigênio, a uma determinada temperatura e a uma determinada pressão. Esse equilíbrio determina a medida do conteúdo de carbono que pode ser removida da fusão, sem que, simultaneamente, sejam oxidados componentes metálicos, tal como, por exemplo, cromo como também ferro. Nesse processo de refinação, a atividade termodinâmica dentro do banho de fusão metálica, bem como o equilíbrio que se forma entre os elementos contidos no banho de fusão e a atmosfera de gás que se desenvolve podem ser influenciados pela mistura de oxigênio com gás inerte (como gás diluente).In the decarbonization of a metal fusion, such as a fusion of crude iron with oxygen, care is taken to have a balance between metal, carbon and oxygen at a given temperature and pressure. This equilibrium determines the measure of the carbon content that can be removed from the fusion without simultaneously oxidizing metal components such as, for example, chromium as well as iron. In this refining process, the thermodynamic activity within the metal melt bath as well as the equilibrium that forms between the elements contained in the melt bath and the developing gas atmosphere can be influenced by mixing oxygen with inert gas (such as diluent gas).

[004] Do documento AT 339 938 B é conhecido um programa pa- ra a otimização da descarbonização de uma massa de metal fundido, que se baseia no conhecimento da temperatura inicial, composição química inicial da fusão preliminar e do peso, sendo que podem ser obtidos valores teóricos sob condições economicamente favoráveis. Como diluente é escolhido, nesse caso, qualquer gás desejado, que se mantenha inerte na descarbonização. Com o uso das informações iniciais, são calculados com o programa vários coeficientes, que definem as atividades termodinâmicas de cada elemento existente no banho de fusão, como função da composição do banho. Com o uso desses coeficientes, o programa calcula a pressão parcial de monóxido de carbono em equilíbrio com carbono e os diversos elementos a óxidos metálicos. Desvantajoso, nesse caso, é que valores da temperatura, da composição química etc., que se apresentam durante a descarbonização, não são levados em consideração, de modo que valores efetivos, que se alteram continuamente, não podem ter nenhuma influência sobre o produto final.[004] From AT 339 938 B a program is known for optimizing the decarbonization of a molten metal mass, which is based on the knowledge of the initial temperature, initial chemical composition of the preliminary melt and the weight, which can be theoretical values were obtained under economically favorable conditions. In this case, any desired gas which remains inert in the decarbonization is chosen as diluent. Using the initial information, various coefficients are calculated using the program, which define the thermodynamic activities of each element in the melt bath as a function of the bath composition. Using these coefficients, the program calculates the carbon monoxide partial pressure in equilibrium with carbon and the various elements to metal oxides. The disadvantage, in this case, is that temperature, chemical composition, etc., which are present during decarbonisation are not taken into account, so that continuously changing effective values cannot have any influence on the final product. .

[005] Na patente EP 0 545 379 B1 é descrito um processo para refinação de aço por controle da descarbonização de um banho de fusão metálica predeterminado, com composição química e temperatura conhecida. O processo apresenta, nesse caso, as seguintes etapas de processo: - uma primeira rede neural, para analisar dados de entrada e saída, de dados aos quais pertencem a composição, o peso e a temperatura do banho no início de cada período de processo, a relação de gás a ser usada, de oxigênio para gás diluente, durante cada período de processo, e a temperatura final atingida no final de cada período de processo, até que a rede neural esteja em condições de fornecer um valor inicial essencialmente preciso, que representa valores de contagem de oxigênio, que precisam ser insuflados no banho, para fazer com que a temperatura do banho suba para um determinado valor de temperatura teórico, - uma segunda rede neural, para analisar dados de entrada e saída, de dados aos quais pertencem a composição, o peso e a temperatura do banho no início de cada período de processo e a temperatura final atingida no final de cada período de processo, até que a rede neural esteja em condições de fornecer um valor inicial essencialmente preciso de valores de contagem de oxigênio, para baixar o nível de carbono de acordo com uma disposição previamente escolhida de relações de oxigênio para gás diluente para o nível teórico previamente escolhido, - materiais adicionais são levados em consideração em três outras redes neuronais, para calcular o conteúdo de carbono, a temperatura e a composição final do banho, no término da insuflação de oxigênio.EP 0 545 379 B1 describes a process for refining steel by controlling the decarbonization of a predetermined metal melt bath of known chemical composition and temperature. In this case, the process has the following process steps: - a first neural network for analyzing input and output data to which the composition, weight and temperature of the bath belong at the beginning of each process period; the gas to use ratio of oxygen to diluent gas during each process period and the final temperature reached at the end of each process period until the neural network is in a position to provide an essentially accurate initial value that represents oxygen count values, which need to be inflated in the bath, to cause the bath temperature to rise to a certain theoretical temperature value, - a second neural network for analyzing input and output data to which they belong. the composition, weight and temperature of the bath at the beginning of each process period and the final temperature reached at the end of each process period until the neural network is in good condition. tions of providing an essentially accurate starting value of oxygen count values for lowering the carbon level according to a previously chosen arrangement of oxygen to diluent gas ratios to the previously chosen theoretical level, - additional materials are taken into account in three other neural networks to calculate the carbon content, temperature and final bath composition at the end of oxygen insufflation.

[006] Nesse caso, é desvantajoso que ao longo de todo o tempo de tratamento, não há uma detecção contínua e teste de plausibilidade dos valores de temperatura e análise calculados. A otimização de processos é difícil desse modo, se de todo exequível, especialmente quando também se leva em consideração as relações no agregado de fusão (alteração da temperatura à prova de fogo, alteração da intensidade à prova de fogo, alteração do volume de reação,...).In this case, it is disadvantageous that throughout the treatment time there is no continuous detection and plausibility test of the calculated temperature values and analysis. Process optimization is difficult in this way, if at all feasible, especially when also considering melt aggregate ratios (fireproof temperature change, fireproof intensity change, reaction volume change, ...).

[007] A invenção de acordo com o documento EP 0 857 222 B1 refere-se a um processo para descarbonização de uma fusão de aço, para produção de aços com alto conteúdo de cromo, no qual a velocidade de descarbonização é medida continuamente e a quantidade de oxigênio a ser insuflada é ajustada na dependência dos valores medidos, sendo que a velocidade de descarbonização é determinada do conteúdo de CO e CO2 no gás de escapamento e da passagem de gás de escapamento. A medição das composições de gás de escapamento descritas acima, na verdade, é possível, porém relativamente impreci- sa. A posição da sonda de medição na corrente de gás de escapamen-to precisa ser posicionada na proximidade da boca do cadinho, para, por um lado, obter a informação do gás de escapamento de modo relativamente rápido e, por outro lado, minimizar/evitar a falsificação da composição do gás de escapamento, por introdução de ar fresco na região da boca do cadinho. Para produção de aços de liga esse processo é menos apropriado, uma vez que não é levada em consideração uma oxidação metálica e que também não pode ser constatada com esse processo.[007] The invention according to EP 0 857 222 B1 relates to a process for decarbonising a steel melt for producing high chromium content steels in which the decarbonization rate is continuously measured and the The amount of oxygen to be inflated is adjusted depending on the measured values, and the decarbonization rate is determined from the CO and CO2 content in the exhaust gas and the exhaust gas passage. Measurement of the exhaust gas compositions described above is actually possible, but relatively inaccurate. The position of the measuring probe in the exhaust gas stream needs to be positioned close to the crucible mouth in order to obtain exhaust gas information relatively quickly and to minimize / avoid on the other hand. the falsification of the exhaust gas composition by introducing fresh air into the crucible mouth region. For the production of alloy steels this process is less appropriate since no metallic oxidation is taken into account and cannot be verified with this process either.

[008] De acordo com o documento DE 33 11 232 C2, dá-se uma refinação controlada por computador de fusões metálicas, com oxigênio e um gás diluente, sendo que as quantidades de passagem de gás são estabelecidas por cálculo da extensão da oxidação metálica, sob uso de valores calculados.According to DE 33 11 232 C2, computer controlled refining of metal fusions with oxygen and a diluent gas is given, and the amounts of gas passage are established by calculating the extent of metal oxidation. , using calculated values.

[009] O processo descrito no documento DE 33 11 232 C2, embora seja apropriado para descarbonização de fusões metálicas, no entanto, devido ao modelo utilizado, esse processo não é apropriado para determinar exatamente o momento em que é atingido o ponto de transição da reação de descarbonização para a oxidação metálica. A consequência é uma perda de cromo mais alta e, desse modo, quantidades adicionalmente necessárias de agentes de redução (ferrossilí-cio, cal), bem como uma durabilidade menor do conversor.The process described in DE 33 11 232 C2, although suitable for decarbonization of metal fusions, however, due to the model used, this process is not appropriate to determine exactly when the transition point of the melt is reached. decarbonization reaction for metal oxidation. The consequence is a higher chromium loss and thus additionally required amounts of reducing agents (ferrossilium, lime) as well as a shorter converter life.

[0010] A prática corrente no processo de produção de aço de AOD (“argon oxygen decarburization” ou descarbonização a argônio e oxigênio) é a seguinte: durante a carga (principalmente na produção de aço inoxidável) são realizadas medições (temperatura, retirada de amostra para análise química). - No uso de uma sublança, o processo não precisa ser interrompido na medição (indicações de temperatura estão presentes imediatamente depois da imersão da sonda de medição na fusão de aço; na retirada de amostra, é preciso aguardar os resultados da análise pelo laboratório (aproximadamente 3-6 minutos)). - Se não for usada uma sublança, o processo de AOD precisa ser interrompido para uma medição. No caso de uma medição manual, o valor de temperatura também está presente imediatamente após a imersão da sonda na fusão de aço. Na retirada de uma amostra, também é preciso esperar pelos resultados da análise, tal como descrito acima, por aprox. 3 a 6 minutos.The current practice in the argon oxygen decarburization (AOD) steel production process is as follows: during loading (mainly in stainless steel production) measurements are taken (temperature, removal of sample for chemical analysis). - When using a sublance, the process does not need to be interrupted in the measurement (temperature indications are present immediately after immersion of the measuring probe in the steel melt; for sample withdrawal, the results of the analysis must be awaited by the laboratory (approximately 3-6 minutes)). - If a sublance is not used, the ODA process must be stopped for a measurement. In the case of a manual measurement, the temperature value is also present immediately after immersion of the probe in the steel melt. When taking a sample, you should also wait for the results of the analysis as described above for approx. 3 to 6 minutes.

[0011] A desvantagem desses dois métodos de medição é que as informações sobre a fusão de aço (temperatura, análise química) só se dão pontualmente. No caso da medição manual, ocorre, além disso, em cada medição, uma interrupção do processo (o conversor precisa ser mudado para a medição). Isto determina um aumento do tempo entre corridas, estando associados a isso, um desgaste da resistência a fogo, uma redução da temperatura da fusão de aço (provocada pela mudança do conversor) etc.The disadvantage of these two measurement methods is that information on steel melting (temperature, chemical analysis) is only timely. In the case of manual measurement, there is also a process interruption in each measurement (the converter must be switched to measurement). This leads to an increase in the time between runs, which is associated with fire resistance wear, a reduction in the steel melting temperature (caused by changing the converter).

[0012] Uma intervenção de correção no caso de temperatura alta ou baixa demais, só pode dar-se depois da medição realizada.A correction intervention in the case of too high or too low a temperature can only take place after the measurement has been performed.

[0013] É tarefa da presente invenção é indicar um processo, particularmente para processos de produção, que convencionalmente são difíceis de ser regulados, tal como, por exemplo, no processo de AOD, com o qual podem ser obtidos um aumento de produção, economia de energia, encurtamento do tempo de entre corridas (tempo de ttt), otimização de aditivos e uma durabilidade mais alta dos materiais refratá-rios, que são usados no processo de produção. Particularmente, a invenção também deve ser usada na produção de aços de liga, tal como, por exemplo, aços inoxidáveis com liga de Cr-Nr.It is the task of the present invention to indicate a process, particularly for production processes, which are conventionally difficult to regulate, such as, for example, in the ODA process, with which an increase in production, economy can be obtained. energy, shortening inter-race time (ttt time), optimizing additives and higher durability of refractory materials that are used in the production process. In particular, the invention should also be used in the production of alloy steels, such as, for example, Cr-Nr alloy stainless steels.

[0014] Essa tarefa é solucionada de acordo com a invenção pelas seguintes etapas de processo: - com o modelo de processo é determinado, com dados de um valor de processo efetivo, tal como a temperatura da fusão e/ou a composição química da fusão, levantados em um momento determinado (ti), por simulação com técnica de cálculo, imediatamente no momento do levantamento do valor de processo efetivo, um valor de processo para o momento posterior (t, + dt), preferivelmente, um valor de processo final, e - no caso de desvios do valor de processo simulado de um valor teórico desejado, são calculados por meio do modelo de processo, com técnica de cálculo, medidas corretivas para alteração do valor de processo efetivo e o valor de processo efetivo é alterado de modo correspondente, - após o que, em um momento posterior (t, + dt), o processo é repetido com outros dados levantados do valor de processo efetivo.This task is solved according to the invention by the following process steps: - With the process model is determined, with data of an effective process value, such as the melt temperature and / or the chemical composition of the melt. , raised at a given time (t1) by simulation with calculation technique, immediately at the time of the actual process value survey, a process value for the later moment (t, + dt), preferably a final process value , and - in the case of deviations from the simulated process value of a desired theoretical value, the process model, with the calculation technique, corrective measures for changing the effective process value are calculated and the effective process value is changed from corresponding mode, - after which, at a later time (t, + dt), the process is repeated with other data taken from the actual process value.

[0015] De acordo com a invenção, desse modo, em um determinado momento é realizada uma medição na fusão, pelo menos da temperatura ou pelo menos da composição química, após o que, por meio de um modelo de processo, é calculado com o valor medido um valor para um momento posterior (preferivelmente, no momento final), e, no caso de um desvio do valor calculado desse modo do valor de medição de um valor predeterminado, desejado, é tomada uma medida corretiva para o valor de processo, o que, naturalmente, pode ser realizado imediatamente ou também em um momento posterior. Se, por exemplo, constatar-se que a temperatura no final de uma carga está alta demais, pode-se intervir de modo corretivo pela adição de sucata de refrigeração, o que tanto pode dar-se imediatamente, no momento da medição, ou caso seja mais vantajoso para o processo, por razões metalúrgicas, também um pouco depois.Accordingly, according to the invention, at a given moment a melt measurement is performed at least of the temperature or at least of the chemical composition, after which, by means of a process model, it is calculated with the measured value a value for a later time (preferably at the final moment), and in the case of a deviation from the calculated value of the desired measured value of a predetermined value, a corrective measure to the process value is taken, which of course can be done immediately or also at a later time. If, for example, it is found that the temperature at the end of a load is too high, corrective action can be taken by the addition of cooling scrap, which can occur immediately at the time of measurement or if be more advantageous for the process, for metallurgical reasons, a little later.

[0016] A realização do processo de acordo com a invenção pode ser concretizada de modo tanto melhor quanto mais rapidamente estiverem disponíveis os dados de medição, depois da realização da me- dição. Tanto para a medição de temperatura como também para a análise química, são conhecidos processos de medição (WO 97/22859 e WO 02/48661), com os quais os dados medidos estão disponíveis praticamente imediatamente depois da medição. Desse modo, os valores de temperatura da fusão estão disponíveis depois de milissegundo e um valor de temperatura calculado da média de várias medições, depois de aproximadamente um segundo. Valores da análise química estão disponíveis, por exemplo, depois de 0,05 a 0,1 s e um valor calculado através da média de aproximadamente 100 medições, depois de 5 a 10 s.The carrying out of the process according to the invention may be carried out the better the faster the measurement data becomes available after the measurement has been made. For both temperature measurement and chemical analysis, measurement methods are known (WO 97/22859 and WO 02/48661), with which measured data are available almost immediately after measurement. Thus, melt temperature values are available after milliseconds and a temperature value averaged over several measurements after approximately one second. Chemical analysis values are available, for example, after 0.05 to 0.1 s and a value calculated by averaging approximately 100 measurements after 5 to 10 s.

[0017] Convenientemente, por meio do modelo de processo, os dados levantados em um determinado momento (t,) de um valor de processo efetivo são examinados com relação à plausibilidade e exclusivamente dados plausíveis são postos à disposição para simulação do valor de processo e os dados não plausíveis são rejeitados, sendo que neste último caso, a simulação é prosseguida com base nos dados plausíveis determinados por último. Desse modo, é possível concluir o processo, apesar de dados errôneos, por exemplo, causados por erros de medição etc., sem retardamento, com obtenção da meta do processo.Conveniently, through the process model, data raised at a given moment (t,) of an effective process value are examined for plausibility and exclusively plausible data is made available for process value simulation and non-plausible data is rejected, in which case the simulation is continued based on the plausible data determined last. In this way, it is possible to complete the process despite erroneous data, eg caused by measurement errors etc. without delay, to achieve the process goal.

[0018] Devido a interferências, podem ocorrer erros de medição. Essas interferências são, por exemplo, respingos de escória em sensores de medição ou um fechamento de uma abertura no recipiente metalúrgico, pela qual a fusão é observada por meio do sensor de medição. Neste último caso, continuaria a ser medido continuamente um estado passado. Esses valores de medição permanentes são admissíveis por algum tempo, tempo esse que depende do curso do processo, do valor de medição ou do curso do processo já realizado. Quando o valor de medição permanente for identificado como inadmissível, portanto, como não plausível, pode-se partir diretamente para a solução do problema, por exemplo, abrir por queima a abertura fechada, pela qual a fusão deve ser observada, opcionalmente, limpar uma janela de inspeção etc.[0018] Due to interference, measurement errors may occur. These interferences are, for example, slag splashes on measuring sensors or a closing of an opening in the metallurgical vessel, by which fusion is observed by means of the measuring sensor. In the latter case, a past state would continue to be measured continuously. These permanent measured values are permissible for some time, depending on the process path, measured value or process path already performed. When the permanent measured value is identified as inadmissible, therefore, as not plausible, one can proceed directly to the solution of the problem, for example by opening the closed opening by burning, whereby the fusion must optionally be observed to clean a inspection window etc.

[0019] Por um exame de plausibilidade, podem ser eliminados valores de medição, que se encontram fora de uma largura de banda predeterminada de um valor predeterminado em um momento determinado de acordo com um curso ideal do processo. Essa largura de banda desvia-se do valor ideal predeterminado na ordem de tamanho de ± 10%, preferivelmente, ± 5%. A determinação do curso de processo ideal ou de um valor ideal em um momento determinado se dá com base em valores de experiência ou em valores calculados. Se um novo valor de medição situar-se dentro da largura de banda, isto é, se ele for aceito como plausível, presume-se desse último valor novamente um curso ideal do processo, com base em valores de experiência ou valores calculados e a simulação com base nesse novo curso de processo é prosseguida, de modo, que, finalmente, são aceitos valores de medição que são identificados como plausíveis, situados fora da largura de banda de um dos cursos ideais do processo precedentes e abandonados nesse meio-tempo. Desse modo, o sistema é de aprendizagem automática.By a plausibility examination, measurement values that are outside a predetermined bandwidth of a predetermined value at a given time according to an ideal course of the process can be eliminated. This bandwidth deviates from the predetermined ideal value in the size order of ± 10%, preferably ± 5%. Determining the ideal process path or ideal value at a given time is based on experience values or calculated values. If a new measurement value falls within the bandwidth, that is, if it is accepted as plausible, the latter value is again assumed to be an ideal course of the process, based on experiment values or calculated values and the simulation. On the basis of this new process path, it is therefore continued that, finally, accepted measurement values are accepted as plausible, situated outside the bandwidth of one of the preceding ideal process paths and abandoned in the meantime. Thus, the system is automatic learning.

[0020] Vantajosamente, para cada valor de processo variável é utilizado um módulo de modelo de processo próprio. Por módulo de modelo de processo é entendida uma parte do modelo de processo, fechada em si mesma, que é responsável por uma determinada operação de função, tal como, por exemplo, para a descarbonização, a des-sulfuração, o calculo prévio da temperatura e a liga com elementos de liga. Porém, os módulos de modelo de processo, na medida em que as operações de função individuais se influenciam reciprocamente, estão ligadas entre si, para levar em consideração essas influências.Advantageously, for each variable process value a unique process model module is used. By process model module is meant a part of the process model, enclosed in itself, which is responsible for a given function operation, such as, for example, for decarbonisation, desulphurisation, previous temperature calculation and the alloy with alloying elements. However, process model modules, as individual function operations influence each other, are linked together to account for these influences.

[0021] O modelo de processo em si ou pelo menos um módulo do modelo de processo está dotado, de acordo com uma forma de realização preferida, de otimização automática inteligente. A tarefa de acordo com a invenção é solucionada, nesse caso, por um sistema formado de modo inteligente, que, com base em um conhecimento prévio introduzido, automaticamente emite instruções apropriadas à situação, para uma condução de processo segura e tão ótima quanto possível. As instruções emitidas automaticamente são, nesse caso, continuamente comparadas com dados efetivos e examinadas com relação à plausibilidade.[0021] The process model itself or at least one process model module is provided, according to a preferred embodiment, with intelligent automatic optimization. The task according to the invention is solved, in this case, by an intelligently formed system which, based on prior knowledge entered, automatically issues instructions appropriate to the situation for safe and optimal process conduct as possible. The instructions issued automatically are in this case continuously compared with actual data and examined for plausibility.

[0022] O conhecimento prévio introduzido (conhecimento do processo) é, nesse caso, continuamente aperfeiçoado automaticamente, por conhecimento adquirido no processo durante a produção. Esse conhecimento de processo auto gerador é assumido por uma memória de dados como conhecimento prévio novo, isto é, ocorre uma base constantemente aperfeiçoada para uma adaptação ou otimização adicional do processo.Prior knowledge introduced (process knowledge) is in this case continuously improved automatically by knowledge acquired in the process during production. This self-generating process knowledge is assumed by a data memory as new prior knowledge, that is, a constantly improved basis for further process adaptation or optimization occurs.

[0023] Para a realização ótima do processo, a diferença de tempo entre dois levantamentos sucessivos de um valor de processo efetivo é mantida muito pequena, pelo menos ao longo de uma parte da duração do processo, preferivelmente, a diferença de tempo é infinitesimal, isto é, o valor de processo efetivo é levantado continuamente.For optimal process realization, the time difference between two successive surveys of an effective process value is kept very small, at least over a part of the process duration, preferably the time difference is infinitesimal, that is, the effective process value is continuously raised.

[0024] Um modelo de processo particularmente simples, com o qual podem ser obtidos resultados finais muito bons, está caracterizado pelo fato de que como valores de processo efetivos são levantadas a composição química do gás de escapamento e a composição química de material carregado, bem como, opcionalmente, a composição química da escória.A particularly simple process model, with which very good end results can be obtained, is characterized by the fact that as effective process values are raised the chemical composition of the exhaust gas and the chemical composition of charged material, as well as as optionally the chemical composition of the slag.

[0025] Convenientemente, o processo é realizado de tal modo que de um modo de operação existente (adquirido, por exemplo, com base em experiência de muitos anos; know-how) para diferentes qualidades, uma otimização é realizada de tal modo que alterações favoráveis para o processo (tal como redução de O2, aperfeiçoar a evolução de temperatura do processo para valores mais baixos; redução/otimização de quantidades de gás; encurtamento dos tempos de processo;...) são assumidas e armazenadas para a respectiva qualidade. Subsequentemente, as etapas de otimização do processo são fixadas de modo cada vez mais estreito. Esse processo é concretizado, entre outros, com ajuda de redes neuronais.Conveniently, the process is carried out in such a way that from an existing mode of operation (acquired, for example, from many years' experience; know-how) to different qualities, an optimization is performed such that changes favorable for the process (such as reducing O2, improving process temperature evolution to lower values, reducing / optimizing gas quantities, shortening process times, ...) are assumed and stored for their quality. Subsequently, the process optimization steps are increasingly tightly fixed. This process is carried out, among others, with the help of neural networks.

[0026] Vantajosamente, são levantadas como valores de processo adicionalmente a composição química do gás de escapamento e a composição química de material carregado, bem como, opcionalmente, a composição química da escória.Advantageously, the process values are taken in addition to the chemical composition of the exhaust gas and the chemical composition of the loaded material, as well as, optionally, the chemical composition of the slag.

[0027] Para fazer com que valores finais de processo, que representam valores característicos de qualidade para a fusão metálica acabada, coincidam o mais possível com os valores ideais predeterminados, a serem visados, vantajosamente variáveis de processo reguláveis, tal como corrente, pressão, temperatura e composição e/ou quantidades de gases, composições e velocidades de carga de aditivos são otimizados no modelo de processo.To make process end values, which represent characteristic quality values for the finished metal fusion, match as much as possible to the predetermined ideal values to be targeted, advantageously adjustable process variables such as current, pressure, Temperature and composition and / or quantities of gases, compositions and loading rates of additives are optimized in the process model.

[0028] O processo de acordo com a invenção baseia-se em um conhecimento da situação efetiva em determinados momentos durante o processo, sendo que, tal como descrito acima, o conhecimento permanente da situação efetiva, para pelo menos as etapas de processo mais importantes, produz um processo ótimo de acordo com a invenção. Com base no conhecimento do estado efetivo, portanto, dos valores de processo efetivos, os parâmetros de processo, tal como passagem de oxigênio, passagem de gás inerte, momento de adição, a composição química e quantidade dos aditivos, podem ser otimizados. O conhecimento da situação efetiva permite que os alvos sejam abordados com exatidão, por exemplo, só com o conhecimento da composi- ção química e da temperatura da fusão metálica, os materiais e quantidades de gás deficientes e ainda a serem adicionados podem ser introduzidos no momento certo, de modo preciso em quantidade e análise.[0028] The process according to the invention is based on a knowledge of the actual situation at certain times during the process, and as described above, permanent knowledge of the actual situation for at least the most important process steps. , produces an optimal process according to the invention. Based on the knowledge of the effective state, therefore, of the effective process values, process parameters such as oxygen passage, inert gas passage, addition time, chemical composition and quantity of additives can be optimized. Knowledge of the actual situation allows targets to be accurately addressed, for example, only with knowledge of the chemical composition and temperature of the melt can the materials and quantities that are deficient and yet to be added be introduced at this time. right, precisely in quantity and analysis.

[0029] A operação de fundição para produção de uma fusão de aço, especialmente para o processo de AOD, iria desenvolver-se do seguinte modo: [0030] Com o modelo, é reproduzido de acordo com a especificação do respectivo produto de qualidade, o comportamento de processo estático para um valor de processo y = f (valores reguláveis, valores de processo não influenciáveis). O valor final de processo y* calculado dos mesmos é um parâmetro de qualidade típico do produto a ser produzido e desvia-se em maior ou menor grau do valor final y, que se apresenta efetivamente,.The casting operation for the production of a steel melt, especially for the ODA process, would proceed as follows: [0030] With the model, it is reproduced according to the specification of the respective quality product, the static process behavior for a process value y = f (adjustable values, non-influencing process values). The final process value y * calculated from them is a typical quality parameter of the product to be produced and deviates to a greater or lesser extent from the actual value y, which is actually presented.

[0031] Com uma adaptação de modelo, o modelo de processo é aperfeiçoado, para que o comportamento de modelo coincida da melhor forma possível com o comportamento de processo efetivo.With a model adaptation, the process model is improved so that the model behavior matches as well as the effective process behavior.

[0032] Por meio de um processo de otimização realizado com um otimizador de processo são encontrados valores de regulagem, que levam a um bom comportamento de processo. Por exemplo, no caso de temperatura alta demais da fusão de aço, pode ser reduzida a alimentação de oxigênio ou ser alterado o momento de adição para sucata de refrigeração ou elementos de liga.Through an optimization process carried out with a process optimizer, adjustment values are found, which lead to a good process behavior. For example, in the case of steel melting temperatures that are too high, the oxygen supply may be reduced or the addition time may be changed for cooling scrap or alloying elements.

[0033] Como o modelo de processo baseia até em determinado percentual sobre conhecimento incerto, o modelo de processo é adaptado e alterado por meio de dados de processo obtidos. Essa adaptação se dá com a adaptação de modelo de processo, que se baseia em dados de estados de processo passados. O controle dos resultados do processo se dá por consultas de plausibilidade.Since the process model is even based on a certain percentage of uncertain knowledge, the process model is adapted and changed using obtained process data. This adaptation occurs with the process model adaptation, which is based on data from past process states. Process results are controlled by plausibility queries.

[0034] A estrutura, em princípio, do processo de acordo com a in- venção está representada simplificadamente nas Figuras 1a e 1b e na Figura 2, mais precisamente, respectivamente, em forma de diagramas de bloco. Processos referentes à descarbonização (processo de DeC), redução, adição de materiais de liga e refrigeração estão representados em forma de diagramas de bloco nas Figuras. 3, 4, 5 e 6. As Figuras 7 e 8 mostram a evolução da temperatura e valores de análise química sobre o curso do processo do exemplo abaixo.The structure, in principle, of the process according to the invention is shown in simplified form in Figures 1a and 1b and Figure 2, more precisely, respectively, in the form of block diagrams. Processes concerning decarbonization (DeC process), reduction, addition of alloying materials and cooling are depicted in block diagram form in the Figures. 3, 4, 5 and 6. Figures 7 and 8 show temperature evolution and chemical analysis values over the course of the example process below.

[0035] Como funções do modelo de processo estão previstas as seguintes funções: equações metalúrgicas algoritmos, parâmetros determinação de pontos de intersecção de modelo internos estrutura, curso interno.As functions of the process model are provided the following functions: metallurgical equations algorithms, parameters determination of internal model intersection points structure, internal course.

[0036] Antes de iniciar o modelo de processo, é necessário o conhecimento do estado da fusão preliminar e da escória.Prior to starting the process model, knowledge of the state of the preliminary melt and slag is required.

[0037] A análise inicial, análise dos aditivos e das quantidades de gás introduzidas são determináveis precisamente sem dificuldades e estão à disposição a qualquer momento. O conhecimento da temperatura da fusão de aço, a composição do gás de escapamento e a análise da fusão de aço baseia-se em detecções momentâneas, concretizadas por um sistema de medição de temperatura e de análise para a fusão metálica, que trabalha continuamente, tal como se dá, por exemplo, de acordo com os documentos WO 97/22859 ou WO 02/48661.The initial analysis, analysis of additives and quantities of gas introduced are determinable precisely without difficulty and are available at any time. Knowledge of the steel melt temperature, the exhaust gas composition and the steel melt analysis is based on momentary detections, embodied in a continuously working metal melt temperature measurement and analysis system. as, for example, according to WO 97/22859 or WO 02/48661.

[0038] Só esse conhecimento permite a otimização e complemen-tação de modelos existentes. O modelo de AOD, concebido exemplifi-cadamente de acordo com a invenção, leva isso em conta e foi formado de tal modo que, depois do conhecimento do estado efetivo, os parâmetros do modelo de processo são adaptados/alterados de tal modo que os valores teóricos visados são efetivamente atingidos. Com esse procedimento é conseguido que o consumo de FF seja reduzido, as quantidades de passagem sejam otimizadas e, desse modo, reduzidas, e o tempo de ttt é encurtado. Além disso, é otimizada a quantidade de aditivos, por uma estratégia de carga dirigida.Only this knowledge allows the optimization and complementation of existing models. The ODA model, exemplarily designed according to the invention, takes this into account and has been formed in such a way that, upon knowledge of the actual state, the parameters of the process model are adapted / changed such that target theorists are effectively achieved. With this procedure it is achieved that the FF consumption is reduced, the passage quantities are optimized and thereby reduced and the ttt time is shortened. In addition, the amount of additives is optimized by a targeted loading strategy.

Descrição de modelo detalhada: [0039] De acordo com um conversor de AOD 1 representado na Figuras 1a e 1b, oxigênio e um gás diluente (gás inerte) são introduzidos tanto através de uma lança superior 2 como também através de bocais 3, que estão previstos abaixo do nível de banho da fusão de aço 4 no conversor 1, no interior do mesmo. Tal como é usual em conversores de usinas de aço, o conversor 1 está disposto de modo bas-culável, o que não está representado mais detalhadamente. Além disso, o conversor está dotado de um dispositivo 6 para medição de temperatura da fusão de aço 7, bem como de um dispositivo 8 para determinação da análise química da fusão de aço 7. Adicionalmente, podem ser detectadas com os dispositivos de medição 9 e 10 as quantidades de passagem dos gases introduzidos através da lança superior 2 e dose dos bocais 3. O gás de escapamento que sai do conversor é igualmente analisado por meio de um dispositivo 11 com relação a sua composição química, sendo que esse dispositivo de análise 11 está previsto na chaminé de gás de escapamento, que não está representado mais detalhadamente.Detailed Model Description: According to an AOD converter 1 shown in Figures 1a and 1b, oxygen and a diluent gas (inert gas) are introduced through both an upper boom 2 and through nozzles 3 which are below the melt bath level 4 in the converter 1 inside it. As is usual in converters of steel mills, converter 1 is disposable, which is not shown in more detail. In addition, the converter is provided with a steel melt temperature measuring device 7 as well as a steel melting chemical determination device 8. Additionally, it can be detected with measuring devices 9 and 10 the amounts of passage of the gases introduced through the upper boom 2 and dose of the nozzles 3. The exhaust gas leaving the converter is also analyzed by means of a device 11 with respect to its chemical composition, which analyzer 11 is provided for in the exhaust gas chimney, which is not shown in more detail.

[0040] Antes do início do processo, são levantados da fusão de aço 7 carregada no conversor 1 o peso, análise química e temperatura. Também da escória 12 disposta sobre a fusão preliminar são determinados o peso, composição química e temperatura. Dos aditivos a serem introduzidos de modo planejado, são igualmente conhecidos o peso, composição química e temperatura.Prior to the start of the process, weight, chemical analysis and temperature are taken from the steel melt 7 loaded into converter 1. Also from the slag 12 disposed on the preliminary melting the weight, chemical composition and temperature are determined. Of the additives to be introduced in a planned manner, the weight, chemical composition and temperature are also known.

[0041] Dados sobre qualidades de aço e estado de sangria compreendem todos os valores limite e valores alvo dos elementos de aço no momento de sangria, bem como também a temperatura de sangria.Data on steel qualities and bleed status comprise all limit values and target values of the steel elements at the time of bleed, as well as the bleed temperature.

[0042] Para o cálculo do modelo são levantados, vantajosamente, os seguintes dados abaixo como valores de processo efetivos: 1. Bocais 3: quantidades de passagem para Ar, N2, 02, ar, CH4 ou CnHm (Nm3/h) = f (t) 2. Lança superior 2: quantidades de passagem para Ar, N2, 02 = f (t) 3. Posição da lança superior 2 = f (t) 4. Aditivos de materiais: espécie, composição química, velocidade, peso, temperatura = f (t) 5. Análise química da fusão de aço 7 = função (t) 6. Temperatura da fusão de aço 7 = função (t) 7. Posição do conversor (grau de inclinação) = f (t) 8. Gás de escapamento: composição química, temperatura, quantidade = f (t) [0043] A determinação da temperatura e da concentração de um elemento na fusão de aço 7 se dá por meio das definições abaixo: [0044] Concentração (efetiva, elemento x na fusão de aço) [%; t] = concentração (efetiva, elemento x na fusão de aço) [%, t-Dt] + f (quantidade de gás (Nl/min), espécie de gás, peso de carga fusão de aço (to), peso dos aditivos, rendimento, temperatura; t-Dt). Concentração (efetiva, elemento x no aditivo) [%] Nesse caso significam: f(...,t), g(...,t).funções dependentes de tempo t..................tempo teórico............valor teórico efetivo............valor efetivo aditivos...........elementos de liga, sucata de refrigeração, formado- res de escória 1. Concentração de um elemento x na fusão de aço: soma da concentração (teórico, elemento x) = 100% concentração (elemento x) (%; t) = f (quantidade de gás (Nl/min), espécie de gás, peso de carga fusão de aço (to), peso dos aditivos, rendimento, temperatura; t-Dt). Concentração (efetiva, elemento x aditivo) [%] 2. Determinação da temperatura da fusão de aço temperatura teórica (t) - temperatura efetiva (t-Dt) + g (oxidação, quantidade de gás (Nl/min), perdas de calor, perdas de gás de escapamen-to; t-Dt) t-Dt....a medição está presente no momento t-Dt, sendo que Dt é a etapa de tempo entre duas etapas de cálculo. Quanto menor for escolhido Dt, tanto mais precisamente pode ser obtida a curva teórica.Advantageously, the following data are taken for the calculation of the model as effective process values: 1. Nozzles 3: passage quantities for Ar, N2, 02, air, CH4 or CnHm (Nm3 / h) = f (t) 2. Upper Boom 2: Passage quantities for Air, N2, 02 = f (t) 3. Upper Boom Position 2 = f (t) 4. Material additives: species, chemical composition, speed, weight, temperature = f (t) 5. Chemical analysis of steel melt 7 = function (t) 6. Steel melt temperature 7 = function (t) 7. Converter position (degree of inclination) = f (t) 8. Exhaust gas: chemical composition, temperature, quantity = f (t) [0043] The determination of the temperature and concentration of an element in steel fusion 7 is as follows: [0044] Concentration (effective, element x in steel melting) [%; t] = concentration (effective, element x in steel fusion) [%, t-Dt] + f (gas quantity (Nl / min), gas species, steel fusion load weight (to), weight of additives , yield, temperature (t-Dt). Concentration (effective, element x in additive) [%] In this case it means: f (..., t), g (..., t). Time dependent functions t ........... ....... theoretical time ............ effective theoretical value ............ effective value additives ........... alloying elements, cooling scrap, slag formers 1. Concentration of an element x in steel fusion: sum of concentration (theoretical, element x) = 100% concentration (element x) (%; t) = f ( gas quantity (Nl / min), gas species, steel melt load weight (to), additive weight, yield, temperature (t-Dt). Concentration (effective, element x additive) [%] 2. Determination of steel melting temperature theoretical temperature (t) - effective temperature (t-Dt) + g (oxidation, gas quantity (Nl / min), heat losses , exhaust gas losses; t-Dt) t-Dt .... the measurement is present at time t-Dt, where Dt is the time step between two calculation steps. The smaller Dt is chosen, the more precisely the theoretical curve can be obtained.

[0045] Para intervalos de tempo curtos, é necessário que os dados de medição descrevam o estado atual na fusão de aço.For short time intervals, the measurement data must describe the current state in steel melting.

[0046] Durante o cálculo de modelo, os valores dos elementos (%) e da temperatura (*0) para aço, escória, gás de esc apamento (componentes, valor) e o balanço de calor no momento i são calculados ciclicamente, depois do início do modelo.[0046] During model calculation, the element (%) and temperature (* 0) values for steel, slag, exhaust gas (components, value) and the heat balance at time i are calculated cyclically thereafter. from the beginning of the model.

[0047] É feito o balanço da fase gasosa, do aço e da escória.[0047] The balance of the gas phase, steel and slag is made.

[0048] Nesse caso, para o balanço é estabelecida uma quantia (kg ou mole) para cada elemento/cada material em cada período.In this case, for the balance sheet an amount (kg or mole) is established for each element / each material in each period.

[0049] A equação de balanço para o elemento x é a seguinte: peso xl+1 = peso x' + EaditivOk*Xk*rendimentOk - peso x0xidaÇão - peso xvap xk..............fração de x no aditivo k rendimentOk.....rendimento do aditivo k peso Xoxidação..peso do material x, que oxida no período Dt peso xvap.......perda por evaporação no período Dt [0050] Os produtos de oxidação e redução devem ser levados em consideração na fase de escória e fase gasosa.The balance equation for element x is as follows: weight xl + 1 = weight x '+ EaditivOk * Xk * yieldimentk - weight xoxidation - weight xvap xk .............. fraction of x in additive k rendimentOk ..... yield of additive k weight Xoxidation..weight of material x oxidizing in period Dt weight xvap ....... evaporative loss in period Dt [0050] Oxidation and reduction must be taken into account in the slag phase and the gas phase.

[0051] Reações importantes (as mesmas estão depositadas em um banco de dados)são: Y2O2-KO] [C] + [0]—^OOgás C0gás"*"V202gás—^C02 Fe+[0]-KFeO) [Mn]+[0]—»(MnO) [Μο]+2[0]->(Μο02) 2[AI]+3[0]—»(AI203) 2[P]+5[0]—>(P205) [0052] O diagrama de bloco da figura 1 b tem a seguinte descrição: A1b - Modelo de processo (dinâmico), inclusive modelo de correção. Especificação: Qualidade; Valores característicos dos materiais de carga: análise, quantidade, temperatura, momento; Modelo de operação de lança e bocais. B1b - Aditivos: momento de adição, qualidade. C1b - Quantidades de passagem pela lança: oxigênio, gás, inerte, água. Posição da lança. D1b - Quantidades de passagem pelos bocais abaixo do banho: oxigênio, gás inerte. E1b - Q(t): oxigênio; posição da lança F1b - Conversor G1b - gás de escapamento; temperatura; análise; quantidades de passagem; lança e bocais.Important reactions (they are deposited in a database) are: Y2O2-KO] [C] + [0] - ^ OOGas C0gas "*" V202gas— ^ C02 Fe + [0] -KFeO) [Mn] + [0] - »(MnO) [Μο] +2 [0] -> (Μο02) 2 [AI] +3 [0] -» (AI203) 2 [P] +5 [0] -> (P205) [0052] The block diagram of figure 1b has the following description: A1b - Process model (dynamic), including correction model. Specification: Quality; Characteristic values of loading materials: analysis, quantity, temperature, momentum; Boom and nozzle operation model. B1b - Additives: moment of addition, quality. C1b - Quantities of lance passage: oxygen, gas, inert, water. Boom position. D1b - Quantities of passage through the nozzles below the bath: oxygen, inert gas. E1b - Q (t): oxygen; boom position F1b - G1b converter - exhaust gas; temperature; analyze; quantities of passage; spear and nozzles.

[0053] O diagrama de bloco da figura 2 tem a seguinte descrição: A2 - Etapa de processo precedente, etapak (tfinai, etapa k) B2 - Valor de processo medido: (peso (tO); análise (tfinai, etapa k), T(tfinai, etapa k) C2 - Valores de processo calculados: peso (metal, escória), análise (tfínai, etapa k), volume de gás de descarga (tfinai, etapa k) D2 - Consulta de plausibilidade: valores de processo medidos e calculados E2 - Fusão efetiva (metal, escória), m=0 F2 - Próxima etapa de processo etapak+i; Descarbonação etapak+i; Redução etapak+i; Dessulfuração etapak+i; Liga etapak+i G2 - Duração de processo prevista etapak+i; Fusão teórica etapak+i (T, análise, peso) H2 - Banco de dados de modelo: dados termoquímicos; valores específicos de carga; parâmetros de modelo; parâmetros de indústria (superfície do banho, material ff, prática de fusão (perfis de insuflação, perfis de adição) I2 - Modelo de reação metalúrgico (termodinâmica e cinética); reações químicas no sistema no período dt "aditivos de metal-escória-aditivos degás-resistente a fogo” —> consulta de plausibilidade, análisemedição (tetapa k +1 +m.dt), análise e cálculo (tetaPa k +1 +m.dt) —► cálculo de correção com relação a escória e gás de descarga —► ligas necessárias (balanço de metal) —> formadores de escória necessários para escória de processo ideal (balanço de escória) J2 - Modelo térmico; alimentação de energia ou alimentação de agente de refrigeração necessária no período dt —> efeito térmico, materiais de processo e reações, instalações de perdas operacionais —► consulta de plausibilidade TmediÇão (tetapa k +1 +m.dt) e Tcálculo (tetapa k +1 +m.dt) —> necessidade de aquecimento ou refrigeração K2 - Critério de convergência; balanço de massa e balanço de calor L2 - Adição: elementos de liga, fornecedores de escória, energia, agente de refrigeração; Saída: quantidades de passagem, valores de regulagem M2 - Próxima etapa e tratamento Legendas da Figura 2: etapa k= etapa de processo k, onde k= 1,2, 3...; m = multiplicador, que após cada período dt aumenta em 1; dt = etapa de tempo; Tmediçao = temperatura medida continuamente; análisemedição-análise medida continuamente; tnnai. etapa k= tempo final da etapa k.The block diagram of Figure 2 has the following description: A2 - Preceding process step, etapak (tfinai, step k) B2 - Measured process value: (weight (tO); analysis (tfinai, step k), T (tfin, step k) C2 - Calculated process values: weight (metal, slag), analysis (tfin, step k), exhaust gas volume (tfin, step k) D2 - Plausibility query: measured process values and calculated E2 - Effective fusion (metal, slag), m = 0 F2 - Next process step etapak + i; Decarbonation etapak + i; Etapak + i reduction; Desulfurization etapak + i; Etapak + i alloy G2 - Predicted process duration etapak + i; Theoretical fusion etapak + i (T, analysis, weight) H2 - Model database: thermochemical data; specific load values; model parameters; industry parameters (bath surface, ff material, fusion practice) (insufflation profiles, addition profiles) I2 - Metallurgical reaction model (thermodynamics and kinetics); in the system in the period dt "metal-slag additives-degass-fire-resistant additives" -> plausibility consultation, measurement (step k +1 + m.dt), analysis and calculation (thetaPa k +1 + m.dt ) —► calculation of correction for slag and exhaust gas —► required alloys (metal balance) -> slag formers required for optimal process slag (slag balance) J2 - Thermal model; power supply or coolant supply required in period dt -> thermal effect, process materials and reactions, operating loss installations —► plausibility query Measurement (step k + 1 + m.dt) and Calculation (step k + 1 + m.dt) -> need for heating or cooling K2 - Convergence criterion; mass balance and heat balance L2 - Addition: alloying elements, slag suppliers, energy, cooling agent; Output: Pass Through Quantities, Setpoints M2 - Next Step and Treatment Legends in Figure 2: Step k = Process Step k, where k = 1,2, 3 ...; m = multiplier, which after each period dt increases by 1; dt = time step; Measurement = temperature measured continuously; continuous measurement-analysis analysis; Tnnai. step k = end time of step k.

[0054] O curso do processo de interação e cálculo está representado nas Figuras 3 e 4 por meio de um plano lógico, sendo que Figura 3 para o processo de descarbonização e Figura 4 para o processo de redução são decisivos. Esses processos têm por base as seguintes formas de cálculo.The course of the interaction and calculation process is represented in Figures 3 and 4 by means of a logical plan, with Figure 3 for the decarbonization process and Figure 4 for the reduction process being decisive. These processes are based on the following forms of calculation.

Cr03+2AI—»2[Cr]+AI203 Cr203+3Si-»2[Cr]+ y2 Si02 2Fe0+Si->2[Fe]+Si02 3FeO+2AI—»3[Fe]+AI203 2Mn0+Si-»2[Mn]+Si02 3Mn0+2AI->3[Mn]+AI203 Cálculo de liga e refrigeração 1. Materiais de liga [0055] O cálculo de materiais de liga visa, substancialmente, duas metas: a) regulagem da análise b) obtenção do peso de sangria [0056] Partindo do estado da fusão preliminar (análise química da fusão de aço, peso, temperatura), são calculados todos os aditivos necessários à análise de sangria dirigida.Cr03 + 2AI— »2 [Cr] + AI203 Cr203 + 3Si-» 2 [Cr] + y2 Si02 2Fe0 + Si-> 2 [Fe] + Si02 3FeO + 2AI— »3 [Fe] + AI203 2Mn0 + Si-» 2 [Mn] + Si02 3Mn0 + 2AI-> 3 [Mn] + AI203 Calculating Alloy and Cooling 1. Alloy Materials [0055] Alloy material calculations have two main goals: a) analysis adjustment b) Obtaining Bleeding Weight Starting from the state of the preliminary fusion (steel melt chemical analysis, weight, temperature), all additives necessary for the directed bleed analysis are calculated.

[0057] Para a escolha dos materiais de liga, para o cálculo preliminar, é decidido de acordo com os seguintes critérios: - otimização de custos, isto é, minimização de custos para cada elemento de liga - adição de C>2% só são permitidos nas etapas 1, 2a, 2b - Adição de Cr: na etapa 1 e 2a (50%), 2b (50%), redução (regulagem fina) - adição de Ni: na etapa 2c (90%), adição restante na etapa 3 (30%), etapa 4 (20%), redução (20%) - adição de MN: na etapa 2b (100% de HCMn) ou na etapa 2b (50%) e restante, com SiMn, em fases de redução (quando disponíveis) - para formação de massa, é calculada uma adição neutra adicional, com análise de sangria.For the choice of alloying materials for preliminary calculation, it is decided according to the following criteria: - cost optimization, ie cost minimization for each alloying element - addition of C> 2% is only allowed in steps 1, 2a, 2b - Addition of Cr: in steps 1 and 2a (50%), 2b (50%), reduction (fine adjustment) - Ni addition: in step 2c (90%), remaining addition in step 3 (30%), step 4 (20%), reduction (20%) - addition of MN: in step 2b (100% HCMn) or step 2b (50%) and remaining with SiMn in Reduction (where available) - For mass formation, an additional neutral addition is calculated with bleed analysis.

[0058] Um deslocamento do momento da adição de materiais de liga entre as diversas etapas é realizada, para manter a temperatura desejada.[0058] A shift of the moment of adding alloy materials between the various steps is performed to maintain the desired temperature.

[0059] O diagrama de bloco da figura 3 tem a seguinte descrição: A3 - Condições iniciais: peso de aço, peso da escória, análise química, temperatura no momento t, B3 - Parâmetros de modelo de dados do banco de dados C3 - Todos os valores medidos D3 - T=Ti E3 - Etapa 1: distribuição de oxigênio para combustão complementar; etapa 2: distribuição de oxigênio para oxidação de Cr, Mn, Fe, C; etapa 3: balanço de massa para cada elemento; etapa 4: controle de nitrogênio (determinação do valor de nitrogênio); etapa 5: balanço de energia para determinação de temperatura T i+i F3 - T = T i+i G3 - Consulta: abs[(Ti+i-T)/T]<0,001 H3 - Dados de saída: peso do aço; peso da escória, análise química, temperatura no momento t,+i I3 - Próxima etapa de tempo Legenda da Figura 3: t= tempo; T= temperatura; i, i+ 1= etapas de tempo [0060] O diagrama de bloco da figura 4 tem a seguinte descrição: A4 - Condições iniciais; peso de aço, peso da escória, análise química, temperatura no momento t, B4 - Parâmetros de modelo de dados do banco de dados C4 - Todos os valores medidos D4 - T=Ti E4 - Etapa 1: distribuição de oxigênio para combustão complementar; etapa 2: processo de redução: distribuição de Al/Si para Cr203. MnO, FeO, com velocidade de redução constante com consultas Linit (Si, Al>0); etapa 3: balanço de massa para cada elemento; etapa 4: controle de nitrogênio (determinação do valor de nitrogênio); etapa 5: determinação do valor de S; etapa 6: balanço de energia para determinação de temperatura Ti+i F4 - Dados de saída: peso de aço, peso de escória, análise química, temperatura no t,+i G4 - Próxima etapa de tempo Legenda da Figura 4: t= tempo; T= temperatura; i, i+ 1= etapas de tempo [0061] O plano lógico para cálculo de liga é visível da Figura 5. 2. Refrigeração [0062] Para a refrigeração são usados, predominantemente, FeNi ou Ni, cal e/ou sucata.[0059] The block diagram of figure 3 has the following description: A3 - Initial conditions: steel weight, slag weight, chemical analysis, temperature at time t, B3 - Database model parameters C3 - All measured values D3 - T = Ti E3 - Step 1: Oxygen distribution for complementary combustion; step 2: oxygen distribution for oxidation of Cr, Mn, Fe, C; Step 3: Mass balance for each element; step 4: nitrogen control (nitrogen value determination); step 5: energy balance for temperature determination T i + i F3 - T = Ti i + i G3 - Query: abs [(Ti + i-T) / T] <0.001 H3 - Output data: weight of steel; slag weight, chemical analysis, temperature at time t, + i I3 - Next time step Figure 3 legend: t = time; T = temperature; i, i + 1 = time steps The block diagram of figure 4 has the following description: A4 - Initial conditions; steel weight, slag weight, chemical analysis, temperature at time t, B4 - Database data model parameters C4 - All measured values D4 - T = Ti E4 - Step 1: Oxygen distribution for complementary combustion; Step 2: Reduction process: Al / Si distribution to Cr203. MnO, FeO, with constant reduction speed with Linit queries (Si, Al> 0); Step 3: Mass balance for each element; step 4: nitrogen control (nitrogen value determination); step 5: determination of the value of S; step 6: energy balance for temperature determination Ti + i F4 - output data: steel weight, slag weight, chemical analysis, temperature at t, + i G4 - next time step Figure 4 legend: t = time ; T = temperature; i, i + 1 = time steps [0061] The logical plan for alloy calculation is visible from Figure 5. 2. Cooling For cooling, FeNi or Ni, lime and / or scrap are predominantly used.

Consumo de cal/dolomita [0063] O consumo total de cal e dolomita orienta-se de acordo com a introdução de Si e introdução de Si02 durante todo o processo: Si02(kg/t) = ZSÍ02j(%)+jadição+2,14*(ESÍ%*jadição*+SÍred) [0064] O diagrama de bloco da figura 5 tem a seguinte descrição: A5 - Condições iniciais: peso de aço, peso da escória, análise química, temperatura B5 - Parâmetros de modelo de dados do banco de dados C5 - Introdução pelo operador (aditivos) D5 - Peso do aço = peso da fusão preliminar E5 - Massa básica - peso do aço *(100% - Si%aço - C%aço) + laditi-vosx* (100% - Six% - Cx%); Necessidade de elemento y para tap: Ynecessidade- masas básica * ytap%/Yieldy, onde ytap% = análise de tap (banco de dados), Yieldy = rendimento do conversor AOD, yaditivos — ynecessidade peso do aço * y% - Zaditivosx* yx%, My.aditivos = yaditivos/(y% em M), onde y% em My = do banco de dados/dados de material F5- y G5 - Peso do aço = massa básica H5 - Consulta: abs[(peso do aço - massa básica)/massa básica] I5 - Dados de saída: My.aditivos J5 - Para outros elementos tal como Ni, Mn K5 - Dados de saída: todos os aditivos L5 - Massa básica = peso desejado de sangria K - Massa básica < peso de sangria * 95% [0065] O plano lógico para o cálculo do consumo de cal/dolomita está reproduzido na Figura 6.Lime / dolomite consumption The total consumption of lime and dolomite is oriented according to the introduction of Si and the introduction of Si02 throughout the process: Si02 (kg / t) = ZS02j (%) + casting + 2, 14 * (ESI% * casting * + Sied) [0064] The block diagram in figure 5 has the following description: A5 - Initial conditions: steel weight, slag weight, chemical analysis, temperature B5 - Data model parameters Database C5 - Operator Input (Additives) D5 - Steel Weight = Preliminary Melt Weight E5 - Basic Mass - Steel Weight * (100% - Si% Steel - C% Steel) + laditi-vosx * (100 % - Six% - Cx%); Y element required for tap: Y basic-requirement * ytap% / Yieldy, where ytap% = tap analysis (database), Yieldy = AOD converter yield, yadditives - y steel requirement * y% - Zaditivesx * yx %, My.additives = yadditives / (y% in M), where y% in My = from material database / data F5- y G5 - Steel weight = basic mass H5 - Query: abs [(steel weight - basic mass) / basic mass] I5 - Output data: My.additives J5 - For other elements such as Ni, Mn K5 - Output data: all additives L5 - Base mass = desired bleed weight K - Base mass < Bleed weight * 95% [0065] The logical plan for the calculation of lime / dolomite consumption is reproduced in Figure 6.

[0066] O diagrama de bloco da figura 6 tem a seguinte descrição: A6 - Condições iniciais: fusão preliminar: peço do aço, análise química, aditivos calculados B6 - Parâmetros de modelo, dados do banco de dados C6 - Introdução pelo operador (aditivos) D6 — SÍ02(kg/t)=ZSÍ02%*yaditivos+2,14*(ZSÍ02%*yaditivos+SÍred)j CaO(kg/t)-ECaOy% yaditívos![0066] The block diagram in figure 6 has the following description: A6 - Initial conditions: preliminary melting: steel part, chemical analysis, calculated additives B6 - Model parameters, database data C6 - Operator input (additives ) D6 - SOD2 (kg / t) = ZSOD2% * additives + 2.14 * (ZSOD2% * additives + SID) j CaO (kg / t) -ECaOy% yadditives!

MgO(kg/t)=ZMgOy% y aditivos» Escória(kg/t)= (Si02+Ca0+Mg0)*1,05 Necessidade de dolomita= alvo_Mg%*escória-MgO(kg/t)MgO% de do-lomita, onde alvo_Mg% é o Mg desejado na escória;MgO (kg / t) = ZMgOy% y additives »Slag (kg / t) = (Si02 + Ca0 + Mg0) * 1.05 Dolomite requirement = target_Mg% * MgO slag (kg / t) MgO% of lomite, where target_Mg% is the desired Mg in the slag;

Necessidade de cal=(B*Si02-Ca0(kg/t)-necessidade de dolomi- ta*CaO%_dolomita)/CaO% de cal E6 - Dados de saída: Aditivos cal, dolomita; escória x+i=(Si02(kg/t)+Ca0(kg/t)+Mg0(kg/t))*1,05 F6 - Novo cálculo com novos aditivos cal, dolomita G6 - abs((escóriax+i-escóna)/escória)<0,001 [0067] Preferivelmente, são usadas as seguintes funções de modelo para o modelo de processo: + cálculo do nível de banho + modelo de carga + cálculo de modelo térmico + cálculo de análise + modelo de nitrogênio + modelo de DeC + modelo de DeC (regulagem fina sangria) + modelo de redução + modelo de DeS + modelo de aditivo neutro + modelo de liga + modelo de sangria + modelo de temperatura + função de modelo de controle de T + modelo de ressopro [0068] Os resultados do cálculo de modelo são comparados conti- nuamente com os valores efetivos da temperatura da fusão de aço, temperatura de escória, análise da fusão de aço e da medição de gás de escapamento.Lime requirement = (B * Si02-Ca0 (kg / t) - Dolomite requirement * CaO% _dolomite) / CaO% lime E6 - Output data: Lime, dolomite additives; slag x + i = (Si02 (kg / t) + Ca0 (kg / t) + Mg0 (kg / t)) * 1.05 F6 - New calculation with new lime additives, dolomite G6 - abs ((slag x + i- Preferably the following model functions are used for the process model: + bath level calculation + load model + thermal model calculation + analysis calculation + nitrogen model + model DeC + DeC Model (Fine-Tuning Bleed) + Reduction Model + DeS Model + Neutral Additive Model + Alloy Model + Bleed Model + Temperature Model + T Control Model Function + Replacement Model [0068 ] The results of the model calculation are continuously compared to the actual values of steel melting temperature, slag temperature, steel melting analysis and exhaust gas measurement.

Exemplo: [0069] Por meio da sequência de processo abaixo, está representada a produção da qualidade AISI 304, partindo do aço bruto carregado até o produto acabado. As Figuras. 7 (Perfil de temperatura de AOD AISI 304) e 8 (Relação de elementos = f(t)) mostram o curso da alteração de temperatura bem como o curso da alteração da análise química (para C, Mn, Cr, Ni) nessa sequência de processo.Example: The process sequence below shows the production of AISI 304 quality from the loaded crude steel to the finished product. The figures. 7 (AOD AISI 304 Temperature Profile) and 8 (Element Ratio = f (t)) show the course of the temperature change as well as the course of the chemical analysis change (for C, Mn, Cr, Ni) in that sequence. of process.

Modelo de processo de AOD. em combinação com uma medição de temperatura e análise contínua 1. Carga (etapa 1): Peso da carga: aço 86,5 t escória 0,6 t Análise Temperatura no momento t=0 1538^ Consumo dos meios; veja Tabela 1 Adição: dolomita 1500 kg cal 2000 kg FeNi 1500 kg Temperatura depois da etapa 1: 1709Ό Tempo de tratamento na etapa 1: 11,15 minutos 2. Etapa da descarbonização 2 (etapa 2) Análise após etapa 1 Consumo dos meios; veja Tabela 1 Adição: cal 1000 kg FeNi 1000 kg Temperatura depois da etapa 2: 1743Ό Tempo de tratamento na etapa 2: 4,83 minutos 3. Etapa da descarbonização 3 (etapa 3) Análise após etapa 2 Consumo dos meios; veja Tabela 1 Adição: cal 1500 kg Temperatura depois da etapa 3: 1760Ό Tempo de tratamento na etapa 3: 5,66 minutos 4. Etapa da descarbonização 4 (etapa 4) Análise após etapa 3 Consumo dos meios: veja Tabela 1 Adição: cal 480 kg aparas 1000 kg Temperatura depois da etapa 4: 1749Ό Tempo de tratamento na etapa 4: 7,92 minutos 5. Etapa da descarbonização 5 (etapa 5) Análise após etapa 4 Consumo dos meios; veja Tabela 1 Adição: Temperatura depois da etapa 5: 1752Ό Tempo de tratamento na etapa 5: 16,08 minutos 6. Etapa de redução e descarbonização Análise após etapa 5 Consumo de meios: veja Tabela 1 Adição: CaF2 710 kg SiMn 900 kg FeSi 1602 kg Nimet 90 kg agente de refrigeração ss 500 kg Temperatura depois da fase de redução e descarbonização: 1660*0 7. Sangria Análise Temperatura de sangria: 1660^ Peso de sangria: 90,5 t Escória: 9,478 t [0070] Os traçados das curvas dos diagramas representados nas Figuras. 7 e 8 deixam ver que existe uma coincidência praticamente total com as curvas teóricas. Isto significa que a sequência de processo efetiva acompanha a sequência de processo ideal predeterminada e os valores alvo, com desvios só muito pequenos, que - quando existentes - só podem ter sido causados por imprecisões de medição. Isto é possibilitado pela intervenção imediata no processo, prevista de acordo com a invenção, se, devido aos resultados de medição e da simulação baseada nos mesmos, isto é, o cálculo prévio dos resultados a serem esperados, forem esperados desvios dos valores alvo.ODA process model. in combination with a temperature measurement and continuous analysis 1. Load (step 1): Load weight: steel 86.5 t slag 0.6 t Analysis Temperature at time t = 0 1538 ^ Media consumption; see Table 1 Addition: dolomite 1500 kg cal 2000 kg FeNi 1500 kg Temperature after step 1: 1709Ό Treatment time in step 1: 11.15 minutes 2. Decarbonization step 2 (step 2) Analysis after step 1 Media consumption; see Table 1 Addition: lime 1000 kg FeNi 1000 kg Temperature after step 2: 1743Ό Treatment time in step 2: 4.83 minutes 3. Decarbonization step 3 (step 3) Analysis after step 2 Media consumption; see Table 1 Addition: lime 1500 kg Temperature after step 3: 1760Ό Treatment time in step 3: 5.66 minutes 4. Decarbonization step 4 (step 4) Analysis after step 3 Media consumption: see Table 1 Addition: lime 480 kg chips 1000 kg Temperature after step 4: 1749Ό Treatment time in step 4: 7.92 minutes 5. Decarbonization step 5 (step 5) Analysis after step 4 Media consumption; see Table 1 Addition: Temperature after step 5: 1752Ό Treatment time in step 5: 16.08 minutes 6. Reduction and decarbonization step Analysis after step 5 Media consumption: see Table 1 Addition: CaF2 710 kg SiMn 900 kg FeSi 1602 kg Nimet 90 kg coolant ss 500 kg Temperature after reduction and decarbonization phase: 1660 * 0 7. Bleeding Analysis Bleeding temperature: 1660 ^ Bleeding weight: 90.5 t Slag: 9,478 t [0070] of the curves of the diagrams shown in the Figures. 7 and 8 show that there is a nearly complete coincidence with the theoretical curves. This means that the effective process sequence follows the predetermined ideal process sequence and target values, with only very small deviations, which - if any - may only have been caused by measurement inaccuracies. This is made possible by the immediate intervention in the process provided for in the invention if, due to the measurement results and the simulation based on them, ie the prior calculation of the expected results, deviations from the target values are expected.

[0071] Complementarmente, acresce o efeito de aprendizagem para esse modelo dinâmico, com base em sequências de processo já realizadas.In addition, there is the learning effect for this dynamic model, based on already performed process sequences.

REIVINDICAÇÕES

Claims

1. AOD process for the production of a metal fusion of stainless steel or thin alloy steel, which process is developed according to a process model and is based on the calculation technique that controls the steel unit. The process describes the behavior for at least one process parameter that is variable between an effective process value, which is the melt temperature and / or the chemical composition of the melt, a setpoint and a process final value, characterized in that It comprises the following steps: - With the process model is determined, with data of an effective process value collected at a given time (ti), by simulation with calculation technique, immediately at the time of the actual process value survey. , a process value for a later time (t, + dt), - in the case of deviations from the simulated process value of a desired theoretical value, are calculated by means of the process model, with calculation technique, corrective measures for changing the effective process value and the effective process value is changed accordingly, - after which at a later time (t, + dt) the process is repeated with other actual process value data, whereby through the process model the actual process value data collected at a given time (ti) is examined for plausibility and only plausible data is made available for the simulation of the process value and that non-plausible data are rejected, in which case the simulation is continued based on the plausible data determined last, and by means of the metallurgical reaction model for a respective time step. a metal balance is determined and the thermal model for the same time step is determined a thermal balance, where between both models occurs an iteration until the mass balance and the thermal balance reach a convergence criterion.

Process according to Claim 1, characterized in that the plausible data for process value simulation is used which is within ± 10% bandwidth of an ideal course of the production process; which is based on experience values or calculated values.

Process according to Claim 2, characterized in that they are used as plausible data for process value simulation, which are within a ± 5% bandwidth.

Process according to any one of Claims 1 to 3, characterized in that, starting from a value identified as plausible, but which deviates from the ideal course of the last valid production process, a new course is established. ideal and the same as the basis for the subsequent process.

Process according to any one of Claims 1 to 4, characterized in that for each variable process value, a separate process model module is used.

Process according to any one of Claims 1 to 5, characterized in that the process model or at least one module of the process model is provided with intelligent automatic optimization using a neural network.

Process according to any one of Claims 1 to 6, characterized in that at least over a part of the process duration, the time difference between two successive surveys of an effective process value is very small.

Process according to Claim 7, characterized in that at least over a part of the process duration, the time difference between two successive surveys of an effective process value is preferably infinitesimal.

Process according to any one of claims 1 to 8, characterized in that the effective process values are the chemical composition of the exhaust gas and the chemical composition of the charged material.

Process according to any one of Claims 1 to 8, characterized in that the chemical composition of the slag is the effective process value.

Process according to any one of claims 1 to 10, characterized in that adjustable process variables are optimized in the process model.

Process according to Claim 11, characterized in that the adjustable process variables are current, pressure, temperature and gas composition and / or quantities, compositions and loading rates of additives.

Process according to any one of claims 1 to 12, characterized in that a process value for a later time (t, + dt) is a final process value.