Ein Elektrolichtbogenofen (EAF), der manuell gesteuert wird – wobei ein erfahrener Bediener die Transformatoranzapfung und die Elektrodenposition intuitiv einstellt – kann beachtliche Ergebnisse erzielen. Ein EAF mit einem optimal eingestellten Automatisierungssystem der Stufe 2 kann die Einschaltzeit um 8–12 %, den Elektrodenverbrauch um 10–15 % und den Stromverbrauch um 20–40 kWh pro Tonne reduzieren. Dieser Unterschied ist erheblich. Für eine Anlage mit einer Jahreskapazität von 500.000 Tonnen und einem Strompreis von 0,08 US-Dollar pro kWh entsprechen Einsparungen von 30 kWh/Tonne einer jährlichen Ersparnis von 1,2 Millionen US-Dollar.
MONTE INTELLIGENCE integriert Prozessleitsysteme in unsere EAF-Lieferpakete. Dieser Artikel behandelt die Steuerungsarchitektur, die zugrunde liegenden Algorithmen und die praktischen Herausforderungen bei der Implementierung.
Die Automatisierungsstufe 1 übernimmt die Echtzeitsteuerung – Elektrodenregelung, Hydrauliksystemsteuerung und Wasserkühlungsregelung. Diese Funktionen laufen auf speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) mit Zykluszeiten von 10–50 Millisekunden. Die Elektrodenregelung ist die kritischste Funktion der Stufe 1: Sie muss trotz Störungen durch Schrottbewegungen, Schlackenbildung und Spannungsschwankungen im Stromnetz eine stabile Lichtbogenlänge gewährleisten.
Die Impedanzregelung der Elektrode ist Standard. Der Regler misst Lichtbogenspannung und -strom, berechnet die Impedanz (Z = V/I) und passt die Elektrodenposition an, um den Impedanz-Sollwert zu halten. Dieser Sollwert variiert während des Heizvorgangs: Höhere Impedanz während der Schrottschmelzphase zum Schutz des Ofenmantels vor Lichtbogenstrahlung, niedrigere Impedanz während der Flachbadphase zur Maximierung der Leistungsaufnahme.
Moderne Regler nutzen eine adaptive Verstärkungsregelung – die Proportional- und Integralverstärkung des PID-Regelkreises wird automatisch an die Betriebsbedingungen angepasst. Bei instabilem Lichtbogen (z. B. durch Einstürzen des Schlackenmaterials, Schwankungen der Schlackenbildung) erhöht sich die Verstärkung, um ein schnelleres Ansprechverhalten zu erzielen. Bei stabilem Lichtbogen verringert sich die Verstärkung, um unnötige Elektrodenbewegungen zu vermeiden, die den Elektrodenverbrauch und den Verschleiß des Hydrauliksystems erhöhen.
Die Automatisierungsstufe 2 optimiert die Wärmebehandlung und ist der Echtzeitsteuerung der Stufe 1 übergeordnet. Das System der Stufe 2 empfängt die Spezifikation der Stahlsorte vom Fertigungsmanagementsystem (MES) des Werks, berechnet die optimalen Sollwerte für jede Phase der Wärmebehandlung und überträgt diese an das System der Stufe 1. Nach Abschluss der Wärmebehandlung analysiert das System der Stufe 2 die Leistung im Vergleich zu den Zielvorgaben und passt die Sollwerte für die nächste Wärmebehandlung entsprechend an.
Das Wärmeprofil eines Level-2-Systems unterteilt den EAF-Zyklus in verschiedene Phasen: Korbbeschickung 1, Schmelzen 1, Korbbeschickung 2, Schmelzen 2, Raffination und Abstich. Jede Phase hat Sollwerte für Lichtbogenspannung, Lichtbogenstrom, Sauerstoffdurchflussrate, Kohlenstoffeinspritzrate und Brennerbetrieb. Das Level-2-System passt diese Sollwerte an die tatsächliche Schrottzusammensetzung, die gewünschte Abstichtemperatur und den Zielkohlenstoffgehalt an.
Anwendungen neuronaler Netze in der EAF-Steuerung haben den Sprung von Forschungsarbeiten in Produktionssysteme geschafft. Die häufigste Anwendung ist die Endpunktvorhersage – die Schätzung der Badtemperatur und des Kohlenstoffgehalts am Ende des Schmelzvorgangs anhand von Echtzeit-Prozessdaten, ohne auf eine chemische Analyse warten zu müssen. Ein mit historischen Schmelzdaten trainiertes neuronales Netz kann die Endpunkttemperatur mit einer Genauigkeit von ±15 °C und den Endpunktkohlenstoffgehalt mit einer Genauigkeit von ±0,02 % für 85–90 % der Schmelzen vorhersagen.
Die Eingangsgrößen des Netzwerks zur Endpunktvorhersage umfassen die kumulierte elektrische Energie, das kumulierte Sauerstoffvolumen, die kumulierte Kohlenstoffmenge, die Abgastemperatur und -zusammensetzung (CO, CO₂, H₂), den Kühlwassertemperaturanstieg und die verstrichene Zeit. Das Netzwerk lernt die Zusammenhänge zwischen diesen Variablen und den Endpunktbedingungen anhand Tausender historischer Schmelzprozesse. Nach dem Training liefert es eine Echtzeitschätzung, die es dem Bediener ermöglicht, Korrekturmaßnahmen – wie die Anpassung des Sauerstoffdurchflusses, die Zugabe von Kohlenstoff oder die Verlängerung bzw. Verkürzung des Schmelzprozesses – durchzuführen, bevor die Probenahme den tatsächlichen Endpunkt bestätigt.
Vorausschauendes Energiemanagement ist besonders wichtig, wenn der Elektrolichtbogenofen (EAF) an ein Stromnetz mit begrenzten Kapazitäten angeschlossen ist. Der EAF stellt eine große und stark schwankende elektrische Last dar. Bedarfsspitzen des Energieversorgers können die Stromkosten um 5–15 US-Dollar pro Megawattstunde (MWh) erhöhen. Ein vorausschauendes Energiemanagementsystem nutzt das Wärmeprofil, um den Strombedarf 5–15 Minuten im Voraus zu prognostizieren und die Last so zu steuern, dass die vertraglich vereinbarten Grenzwerte eingehalten werden. Überschreitet die Prognose den Grenzwert, kann das System die Transformatorstufe vorübergehend reduzieren, die Elektrodenposition anpassen, um den Strom zu verringern, oder den Start des nächsten Brennvorgangs verzögern.
Die Dateninfrastruktur stellt häufig den Engpass bei der Implementierung fortschrittlicher Prozesssteuerungen dar. Das System benötigt Daten von den SPS (Ebene 1), dem Energiemanagementsystem, dem Abgasanalysegerät, dem Temperaturmesssystem und dem Laborinformationssystem. Die Daten müssen sekundengenau zeitsynchronisiert sein. Viele Anlagen stellen bei Automatisierungsmodernisierungen fest, dass ihre bestehende Dateninfrastruktur diese Anforderungen nicht erfüllt, und die Netzwerk- und Datenbankerweiterungen machen einen erheblichen Teil der Projektkosten aus.
MONTE INTELLIGENCE arbeitet mit führenden Automatisierungsanbietern zusammen, um integrierte EAF-Steuerungssysteme zu liefern. Unser Leistungsumfang umfasst die Spezifikation von Steuerungssystemen, die Integrationsplanung, die Inbetriebnahme und die Bedienerschulung.
Für Gespräche über Prozesssteuerung speziell für Ihre Ofenkonfiguration wenden Sie sich bitte an helenxu@cnlymonte.com.
