Introduction into MMK Blast Furnaces of an Automated System for Smelting Control, Optimization, and Prediction


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Results are provided for work conducted in the Magnitogorsk Metallurgical Combine blast-furnace workshop for production satisfaction of a blast-furnace automatic control system by stagewise introduction of local systems combining into one automated system for control, optimization, and prediction of blast furnace smelting (ASCOP BF). Using mathematical models and special ASCOP BF algorithms for each blast furnace, there is continuous automatic monitoring of radial and circumferential gas distribution in the bell, circumferential gas distribution in the furnace hearth, material and thermal balances of smelting and furnace heating; optimization of the smelting gas dynamic regime, radial and circumferential gas distribution in the bell, circumferential gas distribution in the furnace hearth, smelting recovery processes, thermal state of a furnace and melting zone parameters; prediction of silicon content in cast iron. The order of conducting operations is proposed and substantiated for achieving maximum productivity and minimum coke consumption with given smelting raw material and operating conditions. It is shown that the mathematical models used in the system by the process described are ready for use in blast furnace automatic control systems already created for blast furnaces in other metallurgical enterprises in order to achieve the best smelting indices.

Об авторах

V. Parshakov

AKOMM Company

Автор, ответственный за переписку.
Email: akomm.vp@gmail.com
Россия, Moscow

A. Polinov

Magnitogorsk Metallurgical Combine

Email: akomm.vp@gmail.com
Россия, Magnitogorsk

A. Pavlov

Magnitogorsk Metallurgical Combine

Email: akomm.vp@gmail.com
Россия, Magnitogorsk

A. Tretyak

TALS-1 Firm

Email: akomm.vp@gmail.com
Россия, Moscow

I. Prokhorov

Magnitogorsk Metallurgical Combine

Email: akomm.vp@gmail.com
Россия, Magnitogorsk

A. Kolosov

TALS-1 Firm

Email: akomm.vp@gmail.com
Россия, Moscow

P. Dovzhenko

MMK Informservis

Email: akomm.vp@gmail.com
Россия, Magnitogorsk

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature, 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».