Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Литературный обзор. Постановка задачи исследования 11
1.1. Экспертные системы управления доменным процессом 11
1.2. Основные этапы моделирования доменного процесса 31
1.3. Усовершенствование математических моделей доменного процесса 33
1.4. Заключение литературного обзора 42
1.5. Постановка задачи исследования. Доменная печь как объект управления высокого класса сложности 43
1.6. Автоматизированные системы управления с моделью процесса 45
1.7. Постановка задачи исследования 46
Глава 2. Общая концепция человеко - машинной системы компьютерной диагностики доменного процесса 48
2.1. Доменная печь как объект управления с «распределёнными структурами» 48
2.2. Эквивалентные схемы системы диагностики 50
2.3. Основные функции и цели системы компьютерной диагностики доменного процесса (СКД ДП) 58
2.4. Алгоритмический состав системы компьютерной диагностики доменного процесса 59
Глава 3. Теоретические основы системы компьютерной диагностики доменного процесса 75
3.1. Методы математического моделирования 75
3.2. Физические величины и явления, используемые в системе диагностики 80
3.3. Модель воздействия импульса на поверхность столба шихтовых материалов 84
3.4. Модель «поведения частиц» на поверхности столба шихтовых материалов 92
3.5. Моделирование «поведения частиц» внутри столба шихтовых материалов 105
Глава 4. Модели геометрических объектов и идентификация системы компьютерной диагностики 114
4.1. Модель траектории частицы с момента падения на лоток до поверхности столба шихтовых материалов 114
4.2. Модель распределения скорости схода материалов по радиусу доменной печи 147
4.3. Инструментальные средства идентификации системы компьютерной диагностики. Градуировка датчика электрического сопротивления шихты АЗСС 150
4.4. Идентификация математической модели распределения шихтовых материалов в пространстве доменной печи 166
4.5. Другие методы идентификации системы компьютерной Диагностики 169
Глава 5. Промышленное применение системы компьютерной диагностики 176
5.1. Конструкционные и технологические параметры ДП № 5А завода ЕКО Stahl 176
5.2. Основные этапы внедрения системы компьютерной диагностики 182
5.3. Технико - экономическая эффективность системы компьютерной диагностики 185
Основные результаты работы. Выводы 195
Список публикаций по материалам диссертации 197
Список литературы 198
Приложение 203
- Экспертные системы управления доменным процессом
- Эквивалентные схемы системы диагностики
- Физические величины и явления, используемые в системе диагностики
- Модель траектории частицы с момента падения на лоток до поверхности столба шихтовых материалов
Экспертные системы управления доменным процессом
Экспертная система компании VOEST- ALPINE (VAI, Австрия) /15/ работает с 1997 года на доменной печи № 5А завода ЕКО - Stahl, применяется она и на других заводах (рис.1.1.1.). Система вырабатывает рекомендации на управляющие воздействия по стабилизации теплового состояния доменной печи в режиме .ON LINE" (изменение удельного расхода кокса и мазута, количество пара в дутье). Рекомендации формируются на основе прогноза важнейших параметров работы доменной лечи: химического состава чугуна и шлака, температуры чугуна и др. Система выполняет расчеты материального и теплового балансов рабочего пространства доменной печи и расчет теоретической температуры горения в фурменной зоне. Экспертная система интегрирована в информационно-управляющую систему доменной печи.
На диаграммах на рис.1.1.1. сверху представлены оценка термического состояния горна печи, расчет количества шлака, вынос щелочей с пылью, оценка образования настылей, скорость схода шихты, расчет количества выплавленного чугуна и количества проплавленной шихты. Визуализируется также потребляемое количество восстановителей, основность шлака, температура чугуна на выпуске, содержание углерода и кремния в чугуне, тепловые потери в шахте доменной печи и степень использования газа-восстановителя. Рекомендации системы на управляющие воздействия в текстовой о орме представлены в красном прямоугольнике (например, увеличение расхода кокса на 1 кг на тонну чугуна).
Программный комплекс VAI содержит модель распределения шихтовых материалов по радиусу шахты доменной печи. Модель распределяет материал на основе оценки радиуса встречи падающих частиц с поверхностью столба шихтовых материалов для каждой станции лотка бесконусного загрузочного устройства (БЗУ), угла откоса и насыпной плотности каждого шихтового материала. Модель не учитывает расход шихтовых материалов во время перехода лотка БЗУ к следующей станции, характеристии движения лотка и текущий уровень засыпи шихтовых материалов на колошнике доменной печи. Степень адекватности результатов моделирования оценивается персоналом доменного цеха ЕКО как недостаточная для уверенной разработки систем загрузки доменной печи.
Слева на рис. 1.1.2. представлен расчет распределения шихтовых материалов в шахте доменной печи, справа - распределение доли отдельных материалов по радиусу шахты. Модель в соответствии с требованиями завода ЕКО Stahl визуализирует следующие виды шихтовых материалов: окатыши (ярко зеленый цвет), руду (зеленый цвет), мелкий агломерат фракции от 4,5 до 8 мм (желто-бурый цвет), агломерат фракции свыше 8 мм (бурый цвет), мелкий кокс (серый цвет) и кокс (черный цвет).
С помощью математической модели газодинамики и тепло-массопереноса рассчитываются параметры фурменных зон горения, геометрия тотермана, изотермы в шахте доменной печи, распределение давления в пространстве доменной печи, распределение твердых, жидких и газообразных фаз в шахте доменной лечи, рудная нагрузка и плотность массовых потоков. Результаты расчетов представлены в виде трехмерных графиков.
Программный комплекс VAI содержит «модель приемлемости» для проверки материальных балансов за период стационарности доменной плавки длительностью в 3 - 5 суток. Ошибки в балансах интерпретируются как погрешности измерительных приборов. Методом наименьших квадратов рассчитываются погрешности измерений и визуализируются в виде диаграмм.
Программный комплекс компании VAI является практическим промышленным программным обеспечением. Теоретическое обоснование разработок носит скорее эмпирический характер и адекватность результатов математического моделирования, по оценке экспертов ЕКО Stahl и МИСиС, относительно низка. Вместе с тем информационно - управляющая система VAI является превосходным инструментальным средством контроля параметров процесса, их статистической обработки и архивирования. Удовлетворительно разработана система визуализации результатов измерений и моделирования.
Информационно - управляющая система SACHEM (Франция) /16, 17/ содержит интегрированную экспертную систему для управления ходом доменной печи. Система функционирует в режиме ON LINE, обрабатывая ежеминутно более 5000 операционных данных (температуры, давления, газовый анализ и т.д.) и каждые 8 секунд вырабатывает рекомендации на управляющие воздействия и прогнозирует ряд параметров процесса на 8 часов вперед. В целом система классифицируется авторами разработки как человеке -машинная экспертная система управления доменным процессом.
Система контролирует следующие параметры и процессы: распределение газового потока, химические реакции, химический состав и физические свойства шихтовых материалов, развитие и неравномерности температур стенок шахты печи, тепловые потери, температурные профили газа и шихты, образование и растворение настылей. Система контролирует скорость газов между уровнем фурм и колошником, газопроницаемость в разных частях печи, колебания расхода и давления дутья, степень заполнения горна, качество чугуна и шлака, рассчитывает материальные балансы, (рис. 1.1.3. -1.1.5.).7 Система SACHEM осуществляет следующие основные функции: - сбор и проверку операционных данных; - активирование математических моделей процесса (в том числе расчеты комплексных показателей доменной плавки IRSID); - наблюдение за нормальным течением процесса и генерацию сигналов тревог; - интерпретацию текущей ситуации с помощью базы данных экспертного знания; - выдачу советов операторам (технологическому персоналу); интерфейс между компьютером и человеком. Экспертная система SACHEM разработана в конце 80-ых годов и в настоящее время эксплуатируется на заводах Fos-sur-Mer, Dunkerque и Patural компании ARCELOR, Информационно - управляющая система SACHEM является совершенным инструментальным средством контроля доменного процесса. Вместе с тем задачи управления процессом верхнего уровня в рамках данной системы нельзя признать решёнными. Принципы математического моделирования распределения шихтовых материалов на основе осесимметричных геометрических построений и применение теплового показателя Wu IRSID не соответствуют современному состоянию моделирования доменного процесса.
На металлургическом заводе фирмы NKK в г. Фукуяма (Япония) для управления доменным процессом были использованы методы моделирования «инженерных знаний» и разработана экспертная система управления тепловым состоянием доменной печи с применением прикладной теории нечетких множеств /18/.
Эквивалентные схемы системы диагностики
Доменная печь как объект управления является не только объектом с распределенными в пространстве параметрами (например, температурными полями, давлениями, расходами газов, и др.), но и объектом с физико-химическими процессами, существенно отличающимися друг от друга и объединенными единым пространством агрегата. С этой точки зрения в пространстве печи распределены не только параметры, но и специфические металлургические «структуры». Как следствие, перечисленные ниже подходы являются офаниченными по достигаемым эффектам управления. 1. Применяемое в ряде экспертных систем допущение о сосредоточенном характере каналов управления и их линейности приводит зачастую к выводам о «необъяснимой» реакции доменной печи на управляющие воздействия и к противоречиям в рекомендациях экспертной системы. Например, такое мощное входное воздействие как «изменение массы кокса в подачу», примененное с целью регулирования теплового состояния, и условно рассматриваемое как «сосредоточенное», может приводить к «противоречивым» реакциям доменной печи, вплоть до изменения знака коэффициентов передаточных функций. Еще в большей степени это относится к реакции комплексных показателей доменной плавки на любой вид входного воздействия (показатель Wu IRSID, разработанный в 60-х годах XX в., используется в экспертной системе SACHEM, Франция). 2. Высокий уровень шума входных сигналов доменного процесса, «противоречивые» реакции доменной печи на входные воздействия, высокий уровень приведенного к выходу возмущения не позволяют получить устойчивые экспериментальные динамические характеристики процесса. По этим же причинам формальное решение уравнений идентификации типа свертки (в частности, уравнений Винера-Хопфа) носит «вырожденный» характер, когда коэффициенты полиномов или коэффициенты передаточных функций близки к нулю. Данные трудности приводят в ряде экспертных систем к применению методов теории нечетких множеств. Ограниченная эффективность данных систем связана с априорной невозможностью сформулировать для всех вероятных случаев набор функций принадлежности для получения чугуна с приемлемой дисперсией химического состава при минимальном расходе восстановителей. В наибольшей степени задаче эффективного управления отвечал бы любой метод, позволяющий идентифицировать внутренне состояние доменной печи (т.е. л. состояние ее различных «металлургических объектов»). Очевидно, идеальным был бы метод прямого измерения (отсюда развитие и широкое применение в доменном производстве разного рода зондовых измерительных систем). Наиболее реально на настоящий момент применение систем управления с моделью процесса, позволяющей оценить важнейшие параметры внутреннего состояния процесса, недоступные для прямого измерения. Даже при наличии адекватной модели внутреннего состояния процесса остается задача формализация управляющих воздействий. Вследствие того, что сама возможность (или необходимость) создания глобальной модели доменного процесса представляется дискуссионной, наиболее рациональным Н решением представляется наличие в цепи обратной связи опытного оператора технолога. При этом идентификация-внутреннего состояния должна производится в терминах и образах, доступных для быстрой их оценки оператором, например, визуализация внутреннего состояния доменной печи, максимально приближенная по геометрии, цветовой гамме и т.д. к действительному физическому состоянию объекта. Исключается представление информации в виде громоздких таблиц, колонок цифр, длинных текстовых сообщений, и т.д. Вышеперечисленные факторы позволяют определить класс разрабатываемой системы как человеко-машинная система компьютерной диагностики доменного процесса. Интеллектуальные инвестиции направлены на получение дефицитной информации о процессе, необходимой для принятия решений на управляющие воздействия оператором-технологом.
В данном определении системы решения на управляющие воздействия принимаются оператором - технологом. Одной из его функций является также разработка с помощью данной системы новых нетривиальных технологических режимов в случае применения больших расходов утилизационных материалов.
Упрощенная схема функционирования системы диагностики представлена на рис.2.2.1. На первом этапе оператор-технолог сравнивает результаты измерения автоматической сканирующей зондовой системы (АЗСС) и других зондовых систем с результатами математического моделирования в режиме OFF LINE (этап идентификации). При удовлетворительном совпадении этих результатов оператор-технолог на модели в режиме OFF LINE разрабатывает для текущих условий комплекс управляющих воздействий или новый технологический прием (этап разработки технологического режима) и устанавливает их на доменной печи.
Модельный комплекс в режиме ON LINE осуществляет визуализацию текущего внутреннего состояния доменной печи и в случае нарушения нормального хода процесса оператор - технолог возвращается либо к этапу идентификации либо к этапу разработки управляющих воздействий (этап управления). Оператор-технолог на этапах идентификации и разработки режимов осуществляет десятки запусков модельного комплекса в течение 1-4 часов. Этап управления может занимать от нескольких часов до нескольких суток, прежде чем проявятся (или не проявятся) нарушения технологического режима. Более чем трехлетний опыт эксплуатации системы указывает на то, что ошибочный выбор управляющих воздействий или разработка неудачного технологического режима практически исключены при условии адекватности модельного комплекса результатам измерения.
Входом математической модели служат входные и выходные величины объекта. Формально схема системы очень близка к классической схеме идентификации объекта управления за исключением того, что выход модели не может сравниваться с параметрами внутреннего состояния объекта, недоступными для измерения. Данный недостаток системы в целом является чрезвычайно весомым и может обесценить (по крайней мере, в глазах потенциального пользователя) утверждение об адекватности модели. Этот недостаток может быть устранен с помощью какого-либо инструментального средства идентификации, которое в режиме реального времени подтверждало хотя бы частично адекватность моделирования (диагностики). В качестве такого средства оказалось возможным использование автоматической зондовой сканируюіцей системы для прямого измерения распределения кокса в пространстве доменной печи. Без данного средства идентификации доказательство адекватности моделирования (диагностики) занимало бы много времени и потребовало бы больших финансовых вложений, как это и произошло несколько позже, когда научно-исследовательский институт IRSID (Франция) произвел с помощью разового разрушаемого многоточечного температурного зонда измерение температур в пространстве доменной печи и подтвердил таким образом адекватность диагностики доменной печи 5А завода ЕКО Stahl и некоторых других доменных печей во Франции.
Система компьютерной диагностики доменного процесса используется с 1999 г. в режиме промышленной эксплуатации на заводе ЕКО Stahl (Германия). Она служит для технологического персонала вспомогательным средством управления доменным процессом, так как персонал пользуется всем комплексом измеряемых параметров и данными экспертной системы. Особо следует отметить обучающий эффект при использовании данной системы для технологического персонала доменного цеха. Упрощенные тренажерные версии системы диагностики используются в учебном процессе в Московском государственном институте стали и сплавов.
Физические величины и явления, используемые в системе диагностики
Кластером (применительно к модели ячеечной перколяции) называется группа занятых ячеек решетки, связанных с ближайшим соседом по стороне ячейки /40/. Термин «перколяция» означает свойство любых неупорядоченных систем, открытых для пот ков массы и энергии (в нашем случае это шихтовые материалы), к взаимному просачиванию и образованию скоплений (кластеров). Чем больше объемная доля той или иной фракции, тем больше средний размер кластеров. Теоретический аппарат перколяции позволяет моделировать образование смесей и скоплений шихтовых материалов и избегать систем загрузки, создающих плотные упаковки с низкой порозностью; учет процессов перколяции требует создания новых методик оценки порозности (газопроницаемости) шихтовых материалов. Если объемная доля фракции составляет примерно 59,27%, то эта фракция образует бесконечный кластер или, другими словами, все частицы так или иначе соприкасаются между собой. Именно при этом образуются наиболее плотные упаковки материалов.
Теория протекания /45/ описывает связность большого (макроскопического) числа элементов при условии, что связь каждого элемента со своими соседями носит случайный характер, но задается вполне определенным способом (например, с помощью генератора случайных чисел, обладающего конкретными свойствами).
Различные задачи теории протекания объединяются тем, что геометрия связанных элементов вблизи порога протекания у них одинакова. Для того, чтобы это заметить, нужно отвлечься от мелкомасштабной структуры, определяемой характером связей и свойствами элементов, и следить только за связностью больших блоков. Универсальная крупномасштабная геометрия диктует универсальные свойства физических величин, зависящих от структуры больших кластеров. Это и объединяет столь не похожие друг на друга задачи теории протекания.
Следует различать процессы диффузии и перколяции. В первом из них вероятности переходов рандомиэируются после каждого шага, независимо от положения частицы. Во втором процессе каждый узел, до которого фактически доходит частица в заданный момент времени, характеризуется своим (не зависящим от времени) набором альтернативных вероятностей или ограничений.
Слово "протекание" - вольный перевод английского термина percolation (просачивание), впервые употребленного в 1957 году Бротбентом и Хаммерсли в связи с ими же введенным новым классом математических задач 46/. Задачи эти возникают при рассмотрении течения жидкости по случайному лабиринту. Это приложение и дало название всей математической теории.
Рассмотрим постановку простейших задач теории протекания. Представим себе бесконечную пространственную или плоскую решетку. Назовем связями отрезки между ближайшими узлами решетки. Пусть по каждой связи в обе стороны может протекать некоторая жидкость, так что каждый смоченный узел мгновенно смачивает все соседние узлы. Если в такой решетке смочить один узел, то все остальные узлы также оказываются смоченными. Различным образом вводя в условия задачи случайные элементы, можно получить разные задачи теории протекания.
Начнем с «задачи связей» (bond problem). Предположим, что каждая связь может находится в двух состояниях. Она может быть разорванной (и тогда она не пропускает жидкость) или целой. Пусть вероятность того, что произвольная связь цела, есть х и не зависит от состояния других связей. Тогда мы имеем «идеальный раствор» целых и разорванных связей. Концентрация (относительная доля) первых есть х, а концентрация вторых 1-х. Картина распределения целых и разорванных связей фиксирована и во времени не изменяется.
Теперь после смачивания одного узла решетки могут возникнуть две разные ситуации. Исходный узел может смочить либо конечное, либо бесконечное число узлов. Какая из этих двух возможностей реализуется, зависит от доли целых связей решетки. Однако в силу случайного расположения целых и разорванных связей важное значение имеет и выбор исходного узла. Начальный узел может смачивать большое, даже бесконечное число узлов, а может не смачивать и одного другого узла.
Для характеристики всей системы в целом удобно говорить не об одном конкретном исходном узле, а о вероятности того, что произвольный исходный узел смачивает бесконечное число узлов. Очень важно, что в бесконечной решетке эта вероятность не зависит от конкретной реализации, т.е. от того, каким образом легли целые и разорванные связи. Для заданной решетки она зависит только от х, и мы будем обозначить ее Pw (индекс Ь указывает на то, что величина относится к задаче связей).
При малых х величина Р№ (х) почти равна 0, так как разорванные связи не позволяют жидкости отойти далеко от исходного состояния. При х, близких к единице, вероятность Р№) (х) также близка к единице. Важнейшее значение имеет введенное Бротбентом и Хаммерсли понятие порога протекания (критической вероятности). Порогам протекания Хс называют верхнюю границу тех значений х, для которых Pw (х) = 0.
Модель траектории частицы с момента падения на лоток до поверхности столба шихтовых материалов
Численное выражение «степени перколяции» не носит общего характера и может быть применено только для данных условий лабораторных опытов. С помощью величины степени перколяции можно сравнивать относительную способность систем шихтовых материалов к просачиванию. Степень перколяции в данных опытах определялась приближённо на основании обработки фотоснимков, что позволяет использовать эту величину лишь для сравнения результатов эксперимента. Недостатком эксперимента является также отсутствие измерений порозноети сыпучих систем, что в заводских условиях явилось непосильной технической задачей. Пабораторные исследования процессов перколяции реальных шихтовых материалов не ставили своей целью воспроизведение реальных условий в работающей доменной . лечи. Полученные данные характеризуют относительную способность систем реальных шихтовых материалов к просачиванию, что обеспечивалось равными условиями опытов и проверкой опытов на воспроизводимость. В процессе эксперимента ящик для каждого опыта загружали послойно двумя разными шихтовыми материалами и подвергали ящик механической вертикальной вибрации с частотой -1 Гц. В первом опыте была уложена ф пластмассовая лента до загрузки второго материала на нижний слой материала, чтобы материалы не перемешивались при загрузке. После удаления ленты до начала вибрации слои частично перемешивались. Остальные опыты проводились без ленты. Этот подход справедлив, так как в печь материал падает с высоты 5 6 м на столб шихтовых материалов и сразу начинается перемешивание. Временной интервал между двумя снимками составлял 60 секунд. После 5 минут вибрации этот интервал увеличивали до 120 секунд и еще позже до 150 секунд. Опыт заканчивали, когда процесс просачивания прекращался, т.е. когда уже не было какой-либо существенной разницы между двумя снимками. 1 Окатыши на коксе. Окатыши довольно быстро просачиваются в слой кокса, заполняя межкусковые пустоты и создавая плотную укладку материалов. Перколяция начинается очень интенсивно и со временем постепенно уменьшается. Результат опыта соответствовал ожиданиям, так как практика доменного производства подтверждает интенсивную перколяцию окатышей вплоть до нижних горизонтов доменной печи с последующими нарушением газораспределения и ухудшением хода печи, если окатыши были загружены, например, на кокс в центр или к стенкам шахты. Степень перколяции 50 - 75 %%. (Приложение 2, опыт № 1).
Руда на коксе. Использовали кусковую неподготовленную бразильскую руду. Большая часть руды не подвержена перколяции и остается на поверхности кокса (лишь небольшая часть межкусковых пустот заполняется рудой). Интенсивно просачиваются мелкие фракции руды и рудная пыль. Степень перколяции 10-15 %%. (Приложение 2, опыт № 2).
Мелкие фракции агломерата на крупных фракциях кокса. Мелкий агломерат на коксе обладает исключительно высокой способностью к лерколяции и создает чрезвычайно плотную укладку материалов.. В опыте только дно и стенки ящика останавливали протекание мелкий агломерат через слой кокса. Данные свойства мелкого агломерата подтверждаются результатами измерений уровня засыпи на колошнике доменной печи № 5А завода ЕКО Stahl радарным зондом. Так, радарный вертикальный зонд доменной печи измеряет толщину слоя мелкого агломерата на коксе гораздо меньшей, чем она должна быть по расчету, либо вообще равной нулю. Степень лерколяции 75-100 %%. (Приложение 2, опыт № 3).
Мелкие фракции агломерата на мелких фракциях пояса. При размещении мелкого агломерата на мелких фракциях кокса перколяция почти не наблюдалась. Мелкий агломерат просачивался только в очень узкий слой на поверхности мелкого кокса, после чего перколяция полностью останавливалась. Мелкий кокс образует плотную укладку, исключающую интенсивную перколяцию мелкого агломерата. Степень лерколяции 5-10 %%. (Приложение 2, опыт №4). Мелкие фракции агломерата на реальном коксе. Степень лерколяции мелкого агломерата существенно зависит от фракционного состава кокса на нижнем слое. Опыт с мелким агломератом на слое реального кокса дал промежуточный результат между опытами с перколяцией мелкого агломерата в крупный и мелкий кокс. Интенсивность лерколяции с течением времени достаточно быстро уменьшается. Образуются характерные кластеры мелкого агломерата. Степень лерколяции 30-50 %%. (Приложение 2, опыт №5)
Окатыши на рудеВ слое руды отдельные межкусковые пустоты заполняются окатышами. Окатыши в целом в руду не просачиваются. Наблюдается некоторая сегрегация в слое руды, мелкие фракции руды просачиваются вниз. Степень лерколяции 1-5 %%. (Приложение 2, опыт № 6).
Окатыши на крупном агломерате.Опыт производили с крупным агломератом с гранулометрическим составом Ф 40 мм. Окатыши интенсивно просачиваются в крупный агломерат, наблюдается почти полная аналогия с опытами с коксом в нижнем слое. Степень лерколяции в0 - 75 %%. (Приложение 2, опыт № 7). Руда на агломерате. Отдельные куски руды просачиваются в слой крупного агломерата. В слое агломерата образуются мелкие,- далеко отстоящие друг от друга кластеры руды. Во время загрузки и при вибрации происходит сегрегация мелких и крупных фракций руды. Степень перколяции 10 - 20 %%. (Приложение 2, опыт № 8).
Метаю фракции агломерата на крупных фракциях агломерата. Происходит низкоинтенсивное просачивание части мелкого агломерата в слой крупного агломерата с образованием пограничной зоны с чрезвычайно плотной упаковкой материалов. Степень перколяции 20 - 30 %%. (Приложение 2, опыт № 9). Во всех опытах наблюдалось уплотнение кокса и агломерата в нижнем слое, а также скопление крупных кластеров в зоне просачивания. Наблюдается сегрегация руды на крупные и мелкие фракции внутри слоя. Происходит вытеснение отдельных кусков кокса в вышележащий слой материала, при этом вытеснение тем сильнее, чем больше насыпная плотность верхнего слоя по отношению к насыпной плотности кокса. Математическая модель перколяции частиц в нижележащий слой материала является частью программного комплекса системы диагностики. Она основана на тех же самых алгоритмах, что и движение частиц на поверхности столба шихтовых материалов на колошнике доменной печи: движущаяся частица обращается к соседним ячейкам и ищет локальный минимум потенциальной энергии. На рис. 3.5.2. - 3.5.4. тестовая программа загружает «доменную печь» выбранным материалом, который образует поверхность с заданным углом естественного откоса. До загрузки второго верхнего слоя (материала) нужно сформировать заданную пороэность нижнего слоя. Путем рандомизации определяется, занято ли место (Х,У) в дискретной решетке модели или нет.
Похожие диссертации на Разработка и промышленное применение методов, алгоритмов и инструментальных средств идентификации для системы компьютерной диагностики доменного процесса (Для условий завода ЕКО Stahl, ФРГ)
