Поставлена задача повышения эффективности конвертерного производства за счет прогнозирования выхода жидкой стали при управлении плавкой. Получена модель оптимального расчета по основным параметрам, которые влияют на выход жидкой стали (масса лома, масса известняка, среднеинтегральное за продувку расстояние фурмы от уровня спокойного металла, расход дутья на плавку). В процессе оптимизации модели установлено, что расчет шихты методом линейного программирования позволил увеличить выход годного в среднем на 0,4 %, а динамическая коррекция массы жидкого металла с применением контроля выходных параметров продувки позволила повысить выход годного по сравнению с предыдущим в среднем на 0,2 %.
Поставлено задачу підвищення ефективності конвертерного виробництва за рахунок прогнозування виходу рідкої сталі при керуванні плавкою. Отримано модель оптимального розрахунку за основними параметрами, які впливають на вихід рідкої сталі (маса брухту, маса вапняку, середньоінтегральна за продувку відстань фурми від рівня спокійного металу, витрата дуття на плавку). В процесі оптимізації моделі встановлено, що розрахунок шихти методом лінійного програмування дозволив збільшити вихід придатного в середньому на 0,4 %, а динамічна корекція маси рідкого металу з застосуванням контролю вихідних параметрів продувки дозволила підвищити вихід придатного в порівнянні з попереднім в середньому на 0,2 %.
It is set a task of improving the efficiency of converter output by predicting the output of liquid steel while melting control. The obtained model for optimal calculation of the main parameters that influence on the output of liquid steel (scrap weight, weight of limestone, mediumintegral distance of lance for blowing-time from the level of a quiet metal, blast consumption per fusing). During optimization of model there was found that calculation of charge by linear programming lets to increase the yield on average at 0,4 %, and dynamic correction of molten metal mass with use of control of the purge output parameters has improved the yield comparatively with the previous one on average at 0,2 %.
