Praxisnahe Entwicklung eines dynamischen LD-Konvertermodells unter besonderer Berücksichtigung betrieblich bedingter Einflussfaktoren und statistischer Modellauswertungen

„Basierend auf einer umfangreichen Literaturrecherche sowie Betriebsversuchen wurde in der Abteilung Forschung & Entwicklung – Stahlerzeugung der AG der Dillinger Hüttenwerke, einem integrierten Hüttenwerk im Saarland, ein dynamisches Konvertermodell zur Simulation des Sauerstoffaufblasprozesses zur Rohstahlerzeugung („DKDH“-Modell genannt) in der Programmiersprache Scilab entwickelt. Das dynamische Modell berücksichtigt die Vorblasperiode (vom Roheisenchargieren in den Konverter bis Blasbeginn), den Hauptblasprozess sowie die Nachspülphase. Modelleingangsgrößen sind u. a. die Temperaturen, Massen und chemischen Zusammensetzungen von Roheisen, Schrott und verschiedenen Zuschlägen sowie diverse zeitliche Einflussgrößen und die verblasene Sauerstoffmenge. Mit dem Modell können z. B. die zeitlichen Verläufe von Stahl- und Schlackenzusammensetzung sowie von Schmelzen- und Schrotttemperatur und der jeweils zugehörigen Massen simuliert werden. Die Geschwindigkeiten der Stoffumsätze im Konverter (z. B. der Oxidationsreaktionen) werden durch modifizierte, Freie Standardreaktionsenthalpien oder empirische Funktionen beschrieben. Das Schrottschmelzen wird unterteilt in das Auffrieren und Abschmelzen des Roheisens auf der Schrottoberfläche, Diffusions- und Konvektionsschmelzen. Das Aufheizen des Schrottes wird mittels Finiter Differenzen Methode numerisch gelöst. Basierend auf gekoppeltem Wärme- und Stofftransport wird die Konzentration des Kohlenstoffs in der Grenzfläche Schmelze / Schrott, die zur Berechnung der Abschmelzgeschwindigkeit im Falle des Diffusionsschmelzens benötigt wird, ebenfalls numerisch berechnet. Bei der Modellentwicklung wurde insbesondere Wert auf Aspekte gelegt, auf die in bisherigen Fachveröffentlichungen nicht oder nur oberflächlich eingegangen wurde: Betrieblich relevante Einflussgrößen und Unsicherheiten, die das Frischergebnis beeinflussen, besondere industrielle Einsatzmöglichkeiten des Simulationsmodells sowie detaillierte und umfangreiche statistische Modellauswertungen hinsichtlich Stahl- und Schlackenzusammensetzung sowie der Temperatur; gleichzeitig werden Bereinigungs- und Auswahlkriterien der Modelleingangsdaten auf eindeutige und transparente Art und Weise erklärt. Ausgewertet wurden über 18000 industrielle Schmelzen. Die Resultate des Modells sind sowohl qualitativ, als auch quantitativ zufriedenstellend. Weiterhin sind umfangreiche Beschreibungen des mathematischen Algorithmus, detaillierte Parameterstudien und Sensitivitätsanalysen Bestandteil dieser Arbeit.“