Razvoj i primena metode XRF unapređena sa tehnikama mašinskog učenja za određivanje sastava troske u industriji čelika
Само за регистроване кориснике
2024
Аутори
Manojlović, VasoSokić, Miroslav
![](/themes/Mirageritnms/images/orcid.png)
Ercegović, Marija
![](/themes/Mirageritnms/images/orcid.png)
Kamberović, Željko
![](/themes/Mirageritnms/images/orcid.png)
Ranđelović, Dragana
![](/themes/Mirageritnms/images/orcid.png)
Zarić, Milana
Zakonović, Jelena
Техничко решење (Објављена верзија)
![](/themes/Mirageritnms//images/creativecommons/arr.png)
Метаподаци
Приказ свих података о документуАпстракт
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.
Кључне речи:
industrija čelika / analiza troske / XRF / optimizacija procesa topljenja / energetska efikasnost / održivi razvoj / mašinsko učenje / materijalni i energetski bilansИзвор:
2024Издавач:
- Beograd : Institut za tehnologiju nuklearnih i drugih mineralnih sirovina
Финансирање / пројекти:
- Министарство науке, технолошког развоја и иновација Републике Србије, институционално финансирање - 200023 (Институт за технологију нуклеарних и других минералних сировина - ИТНМС, Београд) (RS-MESTD-inst-2020-200023)
- Министарство науке, технолошког развоја и иновација Републике Србије, институционално финансирање - 200135 (Универзитет у Београду, Технолошко-металуршки факултет) (RS-MESTD-inst-2020-200135)
- "Smart and Clean Steel", 51747, founded by Innovation Fund, Republic of Serbia, program Smart Start, 2022
Институција/група
Institut za tehnologiju nuklearnih i drugih mineralnih sirovinaManojlović, V., Sokić, M., Ercegović, M., Kamberović, Ž., Ranđelović, D., Zarić, M.,& Zakonović, J.. (2024). Razvoj i primena metode XRF unapređena sa tehnikama mašinskog učenja za određivanje sastava troske u industriji čelika. Beograd : Institut za tehnologiju nuklearnih i drugih mineralnih sirovina..
Manojlović V, Sokić M, Ercegović M, Kamberović Ž, Ranđelović D, Zarić M, Zakonović J. Razvoj i primena metode XRF unapređena sa tehnikama mašinskog učenja za određivanje sastava troske u industriji čelika. 2024;..
Manojlović, Vaso, Sokić, Miroslav, Ercegović, Marija, Kamberović, Željko, Ranđelović, Dragana, Zarić, Milana, Zakonović, Jelena, "Razvoj i primena metode XRF unapređena sa tehnikama mašinskog učenja za određivanje sastava troske u industriji čelika" (2024).