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【24h】

Efficient Utilization of Active Carbon in a Blast Furnace through a Black-Box Model-Based Optimizing Control Scheme ?

机译：通过基于黑匣子模型的优化控制方案的高炉中活性炭的高效利用率 ？ < / ce：cross-ref>

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the daily operation of blast furnaces in the steel industry is only partly automated. The thermal control of the process is yet carried out manually by the operators. Their decisions may lead to an oversupply of carbon-based fuels, causing surplus production of carbon monoxide. The unexploited excess of carbon monoxide in the iron oxide reduction reactions increases the total carbon supply, hence the cost and theCO2emissions. To maximize the carbon monoxide efficiency in the reduction reactions, the authors propose a dynamic optimizing control scheme and evaluate its performance by simulation studies using real operational data. The optimizer adjusts the fast dynamics of the blast furnace to prevent the inefficiency of the utilization of carbon monoxide that is influenced by the slow dynamics, subject to process productivity and safety constraints. Simulation results demonstrate that the control scheme can lead to the full conversion of the reduction reactions as well as a reduction of the total carbon supply.
机译：钢铁工业中高炉的日常运行仅为自动化。该过程的热控制尚未通过操作员手动执行。他们的决定可能导致碳燃料供过于求，导致一氧化碳的剩余生产。在氧化铁还原反应中的未爆发过量的一氧化碳增加了总碳源，从而增加了成本和Theco2emissions。为了最大限度地提高减少反应中的一氧化碳效率，作者提出了一种动态优化控制方案，并通过使用实际操作数据进行仿真研究来评估其性能。优化器调整高炉的快速动态，以防止受到缓慢动态影响的一氧化碳利用率的低效率，以进行过程生产力和安全限制。仿真结果表明，控制方案可以导致还原反应的全转化以及总碳源的降低。

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