Представьте: вы засыпаете песок в сувенирную банку так, чтобы получился красивый узор. А теперь увеличьте эту банку до размеров десятиэтажки объёмом кубометров этак на 3200, а специи замените на кокс, агломерат, окатыши и руду. Надо их засыпать в доменную печь так, чтобы слоистый рисунок внутри не просто красиво ложился, а обеспечивал жизнь целой системе. Чтобы газовоздушная смесь проходила, материалы не перемешивались как попало, а стенки-холодильники не прогорели.
Именно этим каждый день занимаются технологи доменного производства. И если что-то пойдёт не так, то последствия будут суровыми.
Доменная печь — это сердце металлургии. По словам наших технологов, это гигантский «живой» организм, который превращает оксиды железа в чугун при температурах выше 1500 °C. Но работает он как минимум при одном критически важном условии — если внутри всё лежит «как надо».
Кокс должен быть пористым, газопроницаемым, чтобы через него проходил восстановительный газ, который так и норовит забрать кислород у оксидов. Железорудное сырьё (агломерат, окатыши, брикеты, руда и прочее) должно распределиться так, чтобы не забить эти каналы. Представьте себе лёгкие, где бронхи забиты аллергенами, пылевыми частицами: дыхание становится невозможным. То же самое происходит с доменной печью… Наверное поэтому профессионалов-доменщиков иногда называют «докторами»: они умеют «лечить».
Ошибётесь с укладкой шихты — и печь просто перестанет «дышать». Цена такой ошибки в её апофеозе — не просто несоблюдение графика производства, а сокращение нескольких лет кампании печи, которая обычно составляет 10–15 лет.
Загрузка доменной печи — один из факторов, позволяющих работать «без сюрпризов». В работе А. А. Калько приведён ряд приёмов, связанных с загрузкой и вносящих вклад в продление кампании печей в 1,5 раза. А теперь представьте, что вы стали тратить миллиарды рублей в 1,5 раза реже. Это долгосрочные влияния на работу доменной печи, при этом и краткосрочный контроль загрузки позволяет экономить топливо. Вообще с доменной печью шутки плохи: неправильная загрузка -> прогар холодильников и футеровки -> потенциальная авария.
Загрузка шихты всегда была искусством, граничащим с алхимией. Опытные технологи выставляли угол поворота лотка, прикидывали траектории падения материалов, предполагали, куда ляжет кокс, а куда — агломерат.
Методы проверки по-своему интересны. Во время останова печи технологи ставят лоток под нужным углом, прикидывают, где ляжет кокс, а где — железорудное сырьё, проводят эксперименты с цепями внутри печи, производят оценку загрузки косвенными измерениями. Это работало и работает. Забегу вперёд: недавно мы прикидывали траектории падения, используя наш сервис (а-ля «low-code»-решение в мире технологии), и вполне возможно, что на ближайших остановках будут адаптированы новые углы наклона лотка для выгрузки сырья на основе нашего сервиса.
Проблема в том, что доменная печь — это не просто большая ёмкость. Это сложнейшая система, где поведение 5000 тонн шихты с частицами размером от 5 до 60 миллиметров практически невозможно предсказать на глазок. К тому же имеется ещё и слишком много переменных:
Траектория падения материала на лоток и с лотка, который к тому же вращается.
Перколяция — когда мелкие частицы просачиваются между крупными, как песок между камнями.
Выдавливание кокса — железорудное сырьё, падая сверху, выдавливает кокс, словно мячики, скатывающиеся с горки.
Гранулометрический состав сырья, вызывающий сегрегацию.
Воздействие газового потока.
В общем, ситуация назрела — пора помочь в этом нелёгком деле, требующем серьезного опыта и технологических предположений. Поэтому совместно с технологами мы решили реализовать цифровую модель, которая будет работать в режиме реального времени, подключена к датчикам печи и может просчитывать поведение каждой частицы шихты.
Наша цель — создать идеальный «рисунок» из множества видов сырья
В печь грузят агломерат (спечённая рудная мелочь — железорудный концентрат), окатыши (обожжённые шарики из рудного концентрата чуть по другой технологии), кокс (спечённый уголь — топливо, каркас и восстановитель). Подробнее о материалах было тут.
Задача кажется простой, но дьявол кроется в деталях. Материалы должны лечь так, чтобы:
Газ свободно проходил через коксовые «бронхи». Вкратце: в центре печи должна формироваться вертикальная колонна из кокса — «трахея» для прохода восстановительных газов (за исключением случаев работы на определённых режимах).
Благодаря усилиям руководителя проектов Александра Крыгина и цеха мы можем увидеть с вами, как выглядит коксовая отдушина — результат формирования «трахеи» в доменной печи Стенки печи не разрушались. Агрессивные материалы нельзя размещать у краёв: они разъедают огнеупорную кладку. Достаточно много случаев в истории, когда что-то неожиданно прогорало в доменной печи как раз из-за этого. Например, в работе описывается ситуация, когда при увеличении с 30 до 50% загрузки неофлюсованных окатышей (агрессивного материала) температура холодильников шахты повышалась на 10–20 °C. Местами наблюдался выход из строя холодильников доменной печи. Коллеги отмечают, что одним из наиболее гибких, оперативных и эффективных мероприятий для минимизации прогара холодильников является режим загрузки шихтовых материалов в доменную печь. Именно целостность холодильников защищает от повреждений кожух доменной печи и влияет на срок работы печи между капитальными ремонтами.
Экономия достигала максимума. Правильное распределение позволяет использовать до 30% мелочи без потери качества процесса: это даёт экономию до 15% себестоимости чугуна (выкладки профессоров).
Почему это так сложно?
Физика сыпучих материалов коварна и непредсказуема. В отличие от жидкости, которая растекается равномерно, твёрдые частицы ведут себя по своим законам, кроме скатываний: их называют перколяцией, выдавливанием кокса, сегрегацией. Это как песочные часы размером с многоэтажный дом, где каждая «песчинка» весит сотни граммов. Ручной расчёт поведения миллионов таких частиц физически невозможен — предоставим машинам сделать этот непосильный труд за нас.
Как мы создавали модель
Сначала мы изучили зарубежные аналоги. На рынке есть несколько решений для моделирования сыпучих сред, но все они нас не устроили по следующим причинам.
Первая — чёрный ящик. Большинство коммерческих продуктов не доступны и не дают доступа к исходному коду. Нельзя залезть внутрь, понять физику расчётов или доработать модель под специфику своих печей. А ведь каждая доменная печь уникальна: у неё свои размеры, своя геометрия загрузочного устройства, свои материалы.
Вторая — отсутствие онлайн-интеграции. Существующие решения работают в режиме «смоделировал в офлайне — отправил сценарий загрузки на пульт управления». Но в реальности ситуация меняется каждую минуту. Лоток может выгрузить не 60 тонн материала, а 58. Или повернуться на 13 градусов вместо запланированных 10. Эти кажущиеся мелочами вещи могут кардинально влиять на итоговое распределение шихты.
Решение было очевидным: собрать собственную команду разработчиков (к этому мы пришли не сразу). В её состав вошли физики, специализирующиеся на механи��е сыпучих сред, металлурги-технологи доменных цехов с многолетним опытом, разработчики и аналитики для работы с большими объёмами данных.
Ключевым условием для всех разработчиков было обязательное погружение в производство. Ибо аналитик, который не видел печь вживую, — как хирург, оперирующий по роликам на YouTube RuTube.
Создание модели: когда физика встречается с Python
Наша модель рассчитывает поведение каждой отдельной частицы шихты. Но только так можно учесть все нюансы процесса.
Алгоритм работает в несколько этапов:
Падение материала на лоток.
Движение по лотку — моделируем трение, ускорение, влияние вращения.
Траектория полёта — классическая баллистика с поправками на среду в доменной печи.
Удар о поверхность и последующее движение частицы — материал не просто падает, он отскакивает, катится, вызывает «сход лавины».
И так — для каждой частички. Самое интересное начинается после удара. Здесь включаются уникальные эффекты, которые делают нашу модель особенной. Об этом говорили выше, в части про переменные, такие, как перколяция, выдавливание кокса и сегрегация.
Сложности разработки
Одной из главных проблем стала невозможность прямой валидации (конечно, не прибегая к частичной выдувке — «освобождению» от сырья доменной печи). Нельзя же установить камеры в работающую печь при температуре 1500 °C! Приходилось проверять гипотезы по косвенным данным:
Температурным профилям по радиусу печи.
Составу отходящих газов.
Ходу печи: показателям давления, наличию инцидентов, нарушающих ход, и прочему.
Другая сложность — внедрение в производство. Где-то модель прижилась почти сразу: коллеги увидели, что расчёты соответствуют наблюдениям. В других случаях нужно было пройти весь путь: объяснить механику, показать валидацию, подкрепить аналитикой. И только тогда появились доверие и включённость. Нужно было показать опытным технологам, что математическая модель дополняет их многолетний опыт. На словах, может, это и просто, а на деле — большая аналитическая работа с последующим обсуждением полученных результатов, корректирующей обратной связью и моделированием «экстремальных» условий.
И это получилось: раньше мы могли лишь предполагать, куда лёг материал. Теперь мы это видим.
Как мы проверяли, что модель не врёт
Проверить, как вела себя шихта внутри работающей домны, не так-то просто: мы не можем залезть внутрь печи с камерой. Но у нас было несколько способов убедиться, что модель всё считает так, как надо.
Опытные глаза. Технологи и специалисты из R&D смотрели на результаты расчётов и сравнивали со своим реальным опытом. Если говорили: «Да, при такой загрузке печь будет работать нормально», — это уже хороший знак.
Датчики в помощь. По температуре: там, где модель показывает кокс, на деле должно быть жарче — на сотни градусов выше, чем в зонах с железорудным сырьём. Ситуацию по температуре можно понять по термобалкам или по тепловизору, о котором частично упоминали тут. По газам: если в центре мало CO₂ — всё хорошо, в центре некого восстанавливать, газ идёт через кокс, железорудного сырья нет или по минимуму, как и планировали. А если CO₂ много — значит, что-то не так, железорудное сырьё встречается с газом-восстановителем.
Проверка на прошлых ошибках. Мы взяли старые кейсы, когда с печью были проблемы, и прогнали их через модель. Если она «угадывала», что будет плохо, — значит, работает как надо. И есть ещё пара методов, как можно проверить модель.
Пользовательский интерфейс: модель глазами металлурга
Модель использует высококвалифицированный операционный персонал, который отвечает за стабильность работы печей. Это главные специалисты, отдел стабилизации технологии и техническая дирекция. В неё заходят технологи и начальники участков, например, для сравнения сценариев, отработки новых сценариев загрузки, работы с новыми видами сырья или способами их загрузки.
Их задача — понимать, что происходит. Анализировать загрузку. Видеть, какие сценарии работают. Проверять, как легло, целы ли «бронхи», и делать выводы.
Пользователь заходит в систему. Выбирает матрицу подачи. Видит:
Печь и её геометрию.
Лоток, углы, станции выгрузки.
Сценарий: какой материал, в каком объёме, в какой точке.
Расчёт, как легли частицы. Какой формы слои.
Общие показатели загрузки: распределение различных видов материала по радиусу всей печи, рудные нагрузки, порозности.
Можно:
Провести математический эксперимент: «А что, если...» Можно попробовать на симуляции любые условия: засыпать больше мелких фракций, изменить схему подачи и посмотреть, как отреагирует система. Это помогает заранее понять, к чему приведёт эксперимент до того, как он произойдёт в реальности. Это один из основных сценариев, которым активно пользуются, прежде чем произвести изменения на печи. Также данный функционал удобен при расследовании причин расстройств доменной печи.
Сравнить сценарии — с эффектами и без, старые и новые сценарии.
Промоделировать фактическую и теоретическую моделируемую загрузку. Мы уже говорили про систему сравнения сценария загрузки и итогового результата.
Также можем сравнить две картинки — планируемый сценарий и факт, найти расхождения между заданием и фактом: например, план был 60 тонн, а по факту легло 58. Или станция сработала на 13°, а н�� на 10°.
Переключиться в режим онлайн — посмотреть, как идёт загрузка прямо сейчас. Что показывают датчики при такой матрице-сценарии загрузки.
Промоделировать траектории падения материала (см. выше).
Модель показывает, где эти две тонны сейчас. Куда легли. Что это значит для печи. Например, при нестабильной работе можно понять по модели, была ли причина именно в сценарии загрузки или отклонении фактической (на базе сервиса) и моделируемой загрузки.
Мы делали модель так, чтобы инженер мог открыть, задать сценарий и сразу увидеть, куда ляжет кокс, как распределится агломерат, какие траектории получатся. Можно управлять детализацией моделирования и видеть загружаемое сырьё не как смесь, а по каждому виду. Фактически понять, попадёт ли агрессивное сырьё ближе к стенке.
По сути, модель даёт общий язык всем участникам процесса. Каждый видит, как выглядит текущая загрузка, и может обоснованно предложить улучшение. Теперь мы не спорим вслепую — мы смотрим в одни и те же данные. Кстати, для удобства обмена информацией в сервисе имеется возможность делиться отчётами.
Сервис пользуется популярностью, о чём говорят метрики.
Конкретные примеры: модель руками металлурга
Важность управления загрузкой доменной печи и её влияния как на футеровку печи, так и на «проницаемость» столба шихты трудно переоценить. Одними из способов использования модели на данный момент как раз являются загрузка промывочных материалов и контроль за исключением агрессивного сырья у стенок печи.
Пример 1. Экономия кокса («А что, если...»). Определённые режимы загрузки материалов, например, коксовой фракции в смеси с некондиционным материалом с размещением в зоне с максимальной рудной нагрузкой, позволяют снижать расход кокса на 3,3 кг чугуна (что означает экономию сотни миллионов рублей). Эффект обусловлен увеличением порозности шихты, то есть печи становится «легче дышать» там, где это особенно необходимо. И именно модель загрузки позволяет понять, как подобного рода материалы повлияют на работу печи и на распределение свойств других материалов.
Пример 2. Разбор прошлых инцидентов (сравнение сценариев). Не так давно на основе старых ретроспективных данных разбирался случай: порции, содержащие железорудное сырьё, сдвинули ближе к стенке с целью раскрытия центральной «отдушины» — для увеличения проходимости «трахеи». В результате моделирования получили обратный эффект: график отношения руды к коксу «переместился» левее, то есть железорудное сырьё сместилось ближе к центру.
После сравнения в модели обнаружили, что сместились поверхности «ската» сырья, поэтому железорудное сырьё всё равно скатилось ближе к центру после изменения загрузки. При сравнении с фактическими замерами CO₂ (где руда, там больше значение) обнаружили точно такое же смещение.
Пример 3. Анализ работы загрузочного устройства и отчёты. В процессе использования появились тактические задачи: анализ работы загрузочного устройства доменной печи и отклонения заданий по суткам в целях дальнейшей корректировки загрузки и анализа ��остояния загрузочного устройства. Для этого был создан Отчёт о загрузке доменной печи.
В среднем отчётом пользуются раз в сутки соответствующие специалисты в целях анализа ситуации за предыдущие 24 часа. Используя данный функционал были выявлены особенности поведения загрузочного устройства, влияющие на загрузку и эффективность работы доменной печи.
Примеры не ограничиваются указанными тремя, и под каждый функционал есть свой кейс, несущий технологическую пользу. Например, на скриншоте с метриками видно (см. выше), что в один из месяцев было произведено множество моделирований загрузки. Это связано с детальным анализом работы доменной печи и выявлением причин отклонений в работе (использование режима «онлайн» и сравнение фактической и моделируемой матриц).
Такой сервис помогает технологам не только в сиюминутном моделировании, операционном моделировании и анализе работы доменной печи, но и в принятии тактических решений и в предупреждении отклонений работы загрузки.
Где можно ошибиться: ограничения и подводные камни
Модель — это инструмент, и надо уметь с этим инструментом работать. Знать физику доменного процесса и правильно задавать свойства сырья: плотность, углы откоса, фракцию. Если задать не те параметры — результат будет неадекватный. Поэтому в опытных руках система даёт максимум пользы. В неумелых же может сбить с толку.
Мусор на входе — мусор на выходе. Классическая проблема любой модели. Если ввести неверную плотность материала или неточный коэффициент трения — расчёт будет далёк от реальности. Качество исходных данных критически важно.
Не всё поддаётся моделированию. Система отлично предсказывает распределение твёрдых материалов, но газодинамику и процессы тепломассообмена мы здесь не увидим. Интеграция этих расчётов — задача на будущее.
Чувствительность к реальным условиям. Модель показывает распределение материалов при заданных параметрах. Но сырьё может вести себя непредсказуемо, например, если в шихте попадётся партия аномально крупных частиц, то данная порция может повлиять на общую укладку. Также изменение положения коксового тотермана может повлиять на весь столб шихты.
Это рамки системы. Модель не заменяет технолога. Она позволяет ему управлять одним из значительных факторов в доменной печи, даёт ему дополнительный инструмент анализа со стороны моделирования загрузки и позволяет работать доменному производству эффективнее, принося пользу компании.
Вместо итога
Домна — это не просто шахта и воздух. Это тонкий баланс. Как у альпиниста при тонкой работе на скальной стене: чуть наклонился не туда — и ты уже проиграл.
Теперь мы можем заглянуть внутрь и действовать, не полагаясь на одни лишь догадки. Видеть, как лежит шихта. Где зона риска. Где потенциал. И каждый раз, когда технолог заходит в модель и говорит: «Ах вот оно что!» — мы понимаем, что всё делаем правильно. И конечно, есть ещё области для улучшения, но об этом — как-нибудь потом!
Отдельное спасибо нашим сотрудникам: технологическому персоналу, цеху технологической автоматизации, в частности, технологам Вадиму Басову и Михаилу Суворову.
