Razvoj i primena metode XRF unapređena sa tehnikama mašinskog učenja za određivanje sastava troske u industriji čelika

Abstract

U industriji čelika, poznavanje sastava troske ključno je za optimizaciju procesa topljenja, smanjenje utroška energije, materijala i negativnog uticaja na životnu sredinu. Konvencionalne metode analize suočavaju se problemima poput dugotrajne pripreme uzorka i relativno velikih troškova, zbog čega se u praksi izbegava redovna analiza sastava troske. Osim toga razvijene su i brze metode zasnovane na XRF spektrometriji, kojima se obezbeđuje brza istovremena analiza više uzoraka kako bi se zadovoljili zahtevi za visokom preciznošću u raznim industrijama poput čelika, bakra, aluminijuma, cementa i u sferi rudarstva. Ovo tehničko rešenje predstavlja razvoj procedure za XRF analize koja je unapređena tehnikama mašinskog učenja za efikasnu analizu sastava troske. Ovo rešenje omogućava brzu, preciznu i pouzdanu analizu hemijskog sastava troske. Pored toga, integracijom sa istorijskim podacima procesa topljenja, razvijena je i metodologija koja omogućava predviđanje sastava troske, što dodatno doprinosi obuhvatnijem materijalnom i energetskom bilansu. Primena ovog rešenja u praksi prikazana je na primeru elektrolučne peći kapaciteta 60 tona, gde su optimizacija procesnih parametara i strategije upravljanja otpadom pokazale značajna poboljšanja u efikasnosti i održivosti proizvodnje čelika.