Software & Systems

Технологические схемы переработки отходов разнообразных производств часто используют энергоемкие агрегаты, для которых относительно небольшая оптимизация режимов работы может дать значительную экономию материальных ресурсов в абсолютном выражении. Пример таких схем – получение желтого фосфора из отходов апатит-нефелиновых руд, хранящихся в отвалах и являющихся результатом производственной деятельности горно-обогатительных комбинатов.

Особенно актуальна проблема переработки техногенных отходов для Мурманской области, где сосредоточены крупные перерабатывающие мощности, за счет чего оказывается значительное негативное воздействие на окружа- ющую среду и здоровье населения [1]. Одним из направлений снижения экологического урона от скоплений техногенных отходов может быть их повторное использование для получения минерального сырья, так как химический состав таких отвалов достаточно разнообразен [2]. Учитывая сложность происходящих процессов в химикоэнерготехнологической системе (ХЭТС) производства фосфора, актуальной становится задача разработки математического аппарата для их описания и соответствующего ПО, позволяющего просчитывать режимы функционирования ХЭТС с целью оптимизации [3, 4].

Многостадийная технологическая схема получения фосфора из отходов апатит-нефелиновых руд включает несколько последовательно расположенных агрегатов: гранулятор (формирует сырые окатыши из поступающего сырья), многокамерную обжиговую машину конвейерного типа (удаляет влагу из окатышей и обжигает их) и руднотермическую печь (РТП), в которой происходит расплав окатышей с выделением фосфора в газообразной форме.

Программные модели отдельных агрегатов и процессов рассматриваемой ХТЭС уже создавались, например [5, 6], однако для получения комплексной модели, описывающей всю технологическую цепочку получения фосфора, необходимо разработать модели еще ряда подсистем и процессов. Решению одной из таких задач – созданию программной модели для обобщенного описания РТП, в реакционной зоне которой происходят теплофизические процессы, посвящена данная работа.

Теплофизические процессы обеспечивают интенсификацию тепломассопереноса, влияют на экономичность всей РТП, надежность работы ее элементов и показатели качества готового продукта (фосфора). Кроме того, математичeские модели тепловых и газодинамических процессов могут быть использованы для оптимизации режимов работы технологического оборудования, а также расчетов параметров технологических агрегатов при проектировании [7].

В основе предложенного алгоритма лежат две математические модели, использующие гидродинамический подход при описании образования шлама в электротермических процессах переработки продуктов пеллетирования в РТП. Первой из предложенных моделей яв- ляется оригинальная одномерная модель теплофизических процессов, отражающая стехиометрию компонентов реакции и нестационарные состояния фосфорной РТП при переработке окомкованных техногенных отходов в приближении сосредоточенных параметров. Модель позволяет имитировать функционирование печи в различных режимных ситуациях и вариациях характеристик перерабатываемого сырья с учетом взаимосвязи реакционной и шихтовой зон, а также описать двойственные режимы работы реактора, формирующиеся при различных размерах коксовой зоны. Вторая модель описывает процесс образования шлама и характеризует унос частиц, являющихся источником шламовых загрязнений фосфора на выходе печи. Модель основана на том, что одной из главных причин образования пыли является унос капель расплава барботирующими газами.

Рассмотрим физико-химические и математические аспекты применяемых моделей. В соответствии с фазовым составом и механизмом физико-химических превращений ванна реактора для восстановления фосфора условно подразделяется на следующие зоны: шихтовая, плавления, углеродистая, шлаковая, ферросплавная [8]. Основой для разработки модели реактора служит реакция восстановления фосфора, которую можно записать в обобщенной форме: P2O5+5C → 5CO+P2. Это соотношение позволяет отразить стехиометрию компонентов реакции. Описание нестационарных сос- тояний фосфорной РТП в приближении сосредоточенных параметров дало возможность проводить анализ поведения объекта при различных значениях управляющих параметров, то есть имитировать состояние РТП в различных режимных ситуациях.

Входной вектор модели содержит следующие компоненты: X = (Ts, Csp2o5, gsi, gci, gsli, rsi, rci, rsli), где Тs – температура шихты на входе в печь; Csp2o5 – концентрация пятиокиси фосфора в шихте на входе в печь; rsi, rci, rsli – средние радиусы частиц фосфорита, кокса, кварцита соответственно, характеризующие гранулометрический состав шихты (индекс i отражает значения этих величин для различных компонент шихты: P2O5 (i = 1), CaO (i = 2), MgO (i = 3), SiO2 (i = 4), Al2O3 (i = 5), Fe2O3 (i = 6), i = 7 – для других компонентов); gsi, gci, gsli – входные расходы шихты, кокса и кварцита соответственно.

Выходной вектор модели содержит набор параметров: Y = (Gp, Clp2o5, jelj, Tg, Gg, Cpg, Gl, Tl, Cdg, Mk, gp), j = 1, …, 3, где Gp – расходы фосфора-сырца на выходе из печи; Clp2o5 – концентрации пятиокиси фосфора в расплаве; jelj – плотность тока j-го электрода; Tg – температуры газов на выходе в подсводовом пространстве; Gg – расход печных газов; Cpg – концентрации пятиокиси фосфора в пыли; Gl – расход шлака; Tl – температура шлака (расплава); Cdg – концентрация пятиокиси фосфора в печных газах; Mk – модуль кислотности шихты; gp – чистота получаемого фосфора.

Управляющие переменные представлены вектором U = (Gc, Gsl, lj, dyj, Ufj, nl), где Gc – расход кокса; Gsl – расход кварцита; lj, dyj, Uj – перемещение, перепуск, фазное напряжение рабочих концов электродов; nl – количество открытых леток. Состояние РТП описывается переменными состояния, собранными в вектор R = (Pa, Ra, Tm, Tr, hc, hl, hs, Lj, Gs), где Pa – активная полезная мощность; Ra – сопротивление реакционной зоны РТП; Tm, Tr – температуры плавления шихты и жидкой фазы в реакционной зоне соответственно; hc, hl, hs – высота коксовой зоны, шлака, шихтовой зоны, соответственно; Lj – абсолютное положение рабочих концов электродов; Gs – расход шихты.

В аналитическом описании программной модели используется аппарат термодинамики, гидравлики. Сложность и недостаточная изученность РТП приводят к необходимости построения математической модели, исследование которой позволит создать предпосылки для разработки эффективной системы управления. Описание нестационарных состояний фосфорной РТП в приближении сосредоточенных параметров для реакционной зоны базируется на уравнениях сохранения массы и энергии [9]. Уравнение энергетического баланса реакционной зоны имеет вид:

(1)

Сохранение массы компонентов пятиокиси фосфора – основного реагента, расплава, кокса описывается соотношениями:

     (2)

                                (3)

       (4)

с начальными условиями: t = 0, ML = (ML)0, Tl = (Tl)0, , Mc = (Mc)0, где Mi – масса i-х компонентов (при i = 1 это параметры G1 и Ms для фосфорита, при i = 2 это G2 и ML для расплава, при i = 3 это параметры G3 и Mc для кокса); сpi – теплоемкость i-х компонентов; wr – скорость реакции восстановления Р2О5; qr – тепловой эффект реакции; gg, gс – коэффициенты пересчета для печных газов и кокса соответственно;  Sc = 3Mc/(rcrc) – поверхность коксовых частиц; E – энергия активации; k0 – предэкспоненциальный множитель, k0 = 1,6×108 кг/(м2с).

Расход газов, состоящих в основном из окиси углерода и фосфора, определяется скоростью химических реакций восстановления Gg = ggwr и связан условиями стехиометрии: , где mCO,  – молярные веса оксида углерода и фосфора [10].

Площадь поверхности коксовых частиц, определяемая через их средний радиус rкср: где Mc – масса кокса в реакционной зоне; Аf – коэффициент формы частиц кокса.

Особенностью работы печи является непрерывная подача шихты в зону реагирования. Такие условия работы обеспечивают саморегулирование объекта, поскольку определяются тепловым состоянием ванны печи [11]. В зависимости от температуры и высоты коксового слоя формируется внутренняя геометрия ванны печи, определяющая состояние равновесия данной системы.

Расход шихты определяется из условий ее плавления на границе жидкой и дисперсной фаз при интенсивном перемешивании расплава за счет барботирования печных газов. Шлак сливается через шлаковые летки периодически или непрерывно под действием гидравлического напора, создаваемого слоем шихты, кокса и шлаковым расплавом. Расход шлака через летки Gsl = f(x)nlSLwl, где f(x) – функция сопротивления при истечении шлака через летки; SL – площадь поперечного сечения летки; wl – скорость шлака на выходе из летки.

Температура шихты и газов в шихтовой зоне определяется из зависимостей для противоточного энергообмена. Модель стационарного состояния печи получается из (1–4).

В алгоритме программной модели учитываются процессы пылеобразования при работе промышленных гетерогенных реакторов (фосфорных, мартеновских и других печей), одной из основных причин которого является унос капель расплава барботирующими газами и их отвердевание наряду с химическими реакциями в газовой фазе с образованием твердых частиц и процессами испарения и конденсации возгонов. На запыленность влияют химический состав шихты, скорость движения газа, электросопротивление расплава, поверхностное натяжение, плотность расплава. Для массы капель в единице массы газа используется зависимость величины уноса капель расплава от скорости газа:  где gt – масса капель в единице массы газа; с – константа; Во – критерий Бонда; We – критерий Вебера; ρg, ρl – плотность газа и жидкости; n = 2/s, где s – дисперсия логарифмически нор- мального распределения (s » 1);  где l, δ – характерный размер системы; σ – коэффициент поверхностного натяжения жидкой фазы; g – ускорение свободного падения; Δρ = ρl – ρg.

Схема укрупненного алгоритма разработанного ПО, использующего представленные аналитические зависимости, показана на рисунке 1. Критерием оптимальности управления выступает чистота получаемого фосфора gp, являющегося выходным параметром ХЭТС.

Представленная программа дает возможность имитировать режимные задачи при эксплуатации РТП, адаптировать эксплуатационный персонал к экстремальным ситуациям и проводить тренинг по ручному управлению сложным объектом при различных управляющих воздействиях. Средой реализации программы была выбрана Visual Studio 2019 Сommunity C++. Вид главной панели приведен на рисунке 2. На панели управления отображается внутренняя картина зон шихты (вверху), коксовой зоны и зоны расплава (внизу). Показана открытая летка, из которой осуществляется слив шлака (изображен струей). Если открыты две летки, то будут изображаться две струи. Высота зон меняется по ходу процесса, и наблюдателю видны расходование кокса и накопление или убыль уровня шлака. Интерфейс позволяет оператору визуально фиксировать ситуацию внутри объекта управления и находить пути выбора режима, отслеживая поведение основных показателей.

Такая возможность делает обучение оператора более осознанным. При окончании вывода печи на режим можно воспроизвести всю последовательность принимаемых действий оператора, воспользовавшись опцией «история». В этом случае графически воспроизводится весь процесс выхода печи на режим. Использование концепции виртуальной реальности позволяет повысить оперативность обучения и делает возможным полное понимание процессов, протекающих в печи при управлении. Для стационарных условий работы подобная модель служит базисом для анализа влияния управляющих параметров на основные показатели печи.

Управляющие элементы интерфейса име­ют следующее назначение: «Мощность РТП» задает уровень мощности РТП из диапазона [20; 80] МВт; «Параметры моделирования» задает характеристики сырья, оборудования, шаг временной дискретизации и начальные условия для расчетов; «Результаты моделирования» открывает дополнительное окно, в котором можно осуществить выбор параметров для отображения на графиках, а также сформировать отчет в виде текстового файла. Выход на стационарный режим для такого теплоемкого объекта, как печь, занимает много часов. Имея информацию об откликах системы на возмущающие воздействия, программа строит разгонные характеристики объекта управления для настройки автоматики печи. Состояние восстановительной зоны определяет режим работы реактора в целом – там выделяется основное количество тепла и происходит образование продуктов реакции при восстановлении исходных веществ. Управление режимом работы РТП осуществляется изменениями дозировки кокса и напряжения на электродах, поэтому модель позволяет проводить анализ зависимости температуры в реакционной зоне от этих параметров. На их основе определяются концентрация продукта реакции на выходе из реактора, удельный расход электроэнергии и другие технологические параметры.

Программа позволяет получать графики переходных процессов – зависимостей расчетных высот зон печи, температуры шлака и отходя- щих газов от времени после ступенчатого изменения указанных управляющих воздействий. На рисунке 3 показан пример переходного процесса для расчетных высот зон печи. Используя получаемые зависимости, можно прогнозировать образование шлама в конденсаторах фосфорных печей и определять оптимальные условия работы РТП. Это дает возможность контролировать появление шлама и проводить режимные мероприятия, создавать карты режимов для учета снижения качества продукта при интенсивном образовании пыли. Изменения расчетных размеров зон отображаются на главной форме программы в реальном масштабе времени и позволяют применять программу как тренажер для эксплуатационного персонала.

Проведенные исследования позволили получить математическое описание теплофизических процессов в реакционной зоне РТП и на их основе разработать ПО для анализа этих процессов. Результаты работы могут быть использованы при обучении эксплуатационного персонала, а также при выполнении исследований по созданию методов и алгоритмов комплексного управления сложной ХЭТС по производству фосфора для оценки влияния управляющих воздействий и характеристик сырья на энергоресурсоэффективность переработки техногенных отходов.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-29-24094.

Литература

1.    Карначев И.П., Головин К.А., Панарин В.М. Вредные производственные факторы в технологии добычи и переработки апатит-нефелиновых руд Кольского Заполярья // Изв. Тульского гос. ун-та. Естественные науки. 2012. № 1–2. С. 95–100.

2.    Архипов А.В., Решетняк С.П. Техногенные месторождения: разработка и формирование. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2017. 175 с.

3.    Бобков В.И., Борисов В.В., Дли М.И., Мешалкин В.П. Многокритериальная оптимизация энерго­эффективности технологических процессов термической подготовки сырья // Теоретические основы химической технологии. 2015. Т. 49. № 6. С. 842–846. DOI: 10.7868/S0040357115060020.

4.    Петрышев А.Ю., Берсенев И.С., Боковиков Б.А., Ярошенко Ю.Г. Исследование особенностей формирования оксидов азота при агломерации железных руд // Изв. вузов. Черная металлургия. 2016. Т. 59. № 4. С. 232–236. DOI: 10.17073/0368-0797-2016-4-232-236.

5.    Meshalkin V.P., Bobkov V.I., Dli M.I., Khodchenko S.M. Computer modeling of the chemical-power engineering process of roasting of a moving multilayer mass of phosphorite pellets. Doklady Chemistry, 2017, no. 477, vol. 2, pp. 282–285. DOI: 10.1134/S0012500817120023.

6.    Панченко С.В., Мешалкин В.П., Дли М.И., Борисов В.В. Компьютерно-визуальная модель теплофизических процессов в электротермическом реакторе // Цветные металлы. 2015. № 4. С. 55–60. DOI: 10.17580/tsm.2015.04.10.

7.    Meshalkin V.P., Panchenko S.V., Dli M.I., et al. Analysis of the thermophysical processes and operating modes of electrothermic reactor using a computer model. Theor. Found. Chem. Eng., 2018, vol. 52, iss. 2, pp. 166–174. DOI: 10.1134/S0040579518020124.

8.    Konevskii M.R. On the kinetic characteristics of the reduction and sublimation of phosphorus from melts. Russian Metallurgy (Metally), 2017, vol. 7, pp. 617–621. DOI: 10.1134/S0036029517070072.

9.    Чумаков Ю.А., Мазманян В.А., Румянцев Д.В., Цемехман Л.Ш., Егоров П.А. Анализ работы рудно-термических печей комбината «Печенганикель» в условиях изменения состава шихты // Цветные металлы. 2014. № 1. С. 35–40.

10. Панченко С.В., Широких Т.В. Теплофизические процессы в шихтовой зоне электротермических рудовосстановительных реакторов // Теоретические основы химической технологии. 2014. Т. 48. № 1. С. 77–81. DOI: 10.7868/S0040357114010096.

11. Pedro A.A. Thermal monitoring of the electrode and bath in an ore-roasting furnace during downtime. Steel in Translation, 2013, no. 43, pp. 110–112. DOI: 10.3103/S0967091213020149.

References

1. Karnachev I.P., Golovin K.A., Panarin V.M. Harmful production factors in the technology of extraction and processing of apatite-nepheline ores of the Kola Arctic. News of Tula State Univ. Natural Sci., 2012, no. 1–2, pp. 95–100 (in Russ.).
2. Arkhipov A.V., Reshetnyak С.P. Technogenic Deposits. Development and Formation. Apatity: KSC RAS Publ., 2017, 175 p. (in Russ.).
3. Bobkov V.I., Borisov V.V., Dli M.I., Meshalkin V.P. Multicriterial optimization of the energy efficiency of the thermal preparation of raw materials. Theoretical Foundations of Chem. Eng., 2015, vol. 49, no. 6, pp. 842–846. DOI: 10.1134/S0040579515060020.
4. Petryshev A.Yu., Bersenev I.S., Bokovikov B.A., Yaroshenko Yu.G. Investigation of the features of the formation of nitrogen oxides during agglomeration of iron ores. News of Universities. Ferrous Metallurgy, 2016, vol. 59, no. 4, pp. 232–236 (in Russ.). DOI: 10.17073/0368-0797-2016-4-232-236.
5. Meshalkin V.P., Bobkov V.I., Dli M.I., Khodchenko S.M. Computer modeling of the chemical-power engineering process of roasting of a moving multilayer mass of phosphorite pellets. Doklady Chemistry, 2017, no. 477, vol. 2, pp. 282–285. DOI: 10.1134/S0012500817120023.
6. Panchenko S.V., Meshalkin V.P., Dli M.I., Borisov V.V. Computer-visual model of thermophysical processes in electrothermal reactor. Tsvetnye Metally, 2015, no. 4, pp. 55–60 (in Russ.). DOI: 10.17580/tsm. 2015.
   04.10.
7. Meshalkin V.P., Panchenko S.V., Dli M.I., et al. Analysis of the thermophysical processes and operating modes of electrothermic reactor using a computer model. Theor. Found. Chem. Eng., 2018, vol. 52, iss. 2,
   pp. 166–174. DOI: 10.1134/S0040579518020124.
8. Konevskii M.R. On the kinetic characteristics of the reduction and sublimation of phosphorus from melts. Russian Metallurgy (Metally), 2017, vol. 7, pp. 617–621. DOI: 10.1134/S0036029517070072.
9. Chumakov Yu.A., Mazmanyan V.A., Rumyantsev D.V., Tsemekhman L.Sh., Egorov P.A. Analysis of ore-thermal furnace operation at "Pechenganickel" combine under conditions of changing of charge composition. Tsvetnye Metally, 2014, no. 1, pp. 35–40 (in Russ.).
10. Panchenko S.V., Shirokikh T.V. Thermophysical processes in the burden zone of submerged arc furnaces. Theor. Found. Chem. Eng., 2014, vol. 48, no. 1, pp. 77–81 (in Russ.). DOI: 10.1134/S0040579514010096.
11. Pedro A.A. Thermal monitoring of the electrode and bath in an ore-roasting furnace during downtime. Steel in Translation, 2013, no. 43, pp. 110–112. DOI: 10.3103/S0967091213020149.