DOE finanziert Forschung zur Reduzierung des CO2-Fußabdrucks von Lichtbogenöfen

Mar 21, 2023

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Ausländischen Medienberichten zufolge hat das US-Energieministerium kürzlich 2 Millionen US-Dollar zur Finanzierung einer von Professor O'Malley von der Missouri University of Science and Technology geleiteten Forschung bereitgestellt. Die Studie mit dem Titel „Intelligent Dynamic Electric Arc Furnace Advisory System (IDEAS) for Improving EAF Operational Efficiency“ widmet sich der Verbesserung der EAF-Betriebseffizienz und der Reduzierung des CO2-Fußabdrucks.

 

Der Betrieb von Elektrolichtbogenöfen verbraucht viel Strom und O'Malley und sein Team suchen nach neuen Möglichkeiten, ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren. Es wird berichtet, dass sie intensiv daran arbeiten, ein neues dynamisches Steuerungssystem für den Elektrolichtbogenofen zu installieren und ein neues Sensorsystem zu verwenden, um den Elektrolichtbogenofen zu fördern und die Betriebseffizienz unter sich ändernden Bedingungen zu verbessern.


Die Studie ist vorläufig in zwei Phasen unterteilt: In der ersten Phase bewertete das Forschungsteam zwei bestehende Partner, Big River Steel in Osceola, Arkansas, und Birmingham Commercial Metals (CMC) in Alabama. Produktionssystem für Elektrolichtbogenöfen und entwickelte einen Rahmen für weitere Forschung. In dieser Phase muss das Forschungsteam eine umfassende Datenanalyse des Prozesses durchführen und vorhandene Kontrollsysteme integrieren

Module, entwerfen neue Steuermodule und entwickeln und testen neue faseroptische Sensortechnologie für die EAF-Produktion im Labor.
In der zweiten Phase wird die neue faseroptische Sensortechnologie zusammen mit dem neuen Steuermodul, dem gerichteten Energieeintrag und dem Schlackenverhaltensmodell des Elektrolichtbogenofens getestet und in der Fabrik angewendet. Die neue faseroptische Sensortechnologie wird eine ganze Reihe neuer Tools für die Optimierung von Elektrolichtbogenöfen bereitstellen, mit denen der Status des Elektrolichtbogenofens und die Auswirkungen von Betriebsvariablen auf den Prozess in Echtzeit besser überprüft und Feedback gegeben werden kann dem Betreiber, verbessern die Energieeffizienz und Produktion und senken die Kosten.

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