sistemas de control · los extraordinarios avances en tecnología de la información, simulación y...

40

EDICIÓN 566 • ENERO · FEBRERO 2018

Los extraordinarios avances en tecnología de la información, simulación y modelación de procesos, realidad virtual, Internet de las Cosas, Big Data e Industria 4.0 abren un amplio espacio de desarrollo en la automatización y control de procesos en las acerías.

La producción de aceros de alta calidad a bajo costo requiere de procesos

estandarizados y reproducibles. Las soluciones avanzadas en automatización ayudan a organizar y controlar la producción y proveen estrategias de optimización con relación a los costos y tiempos. Muchas decisiones dependen de condiciones y reglas y pueden por lo tanto ser tomadas de manera autónoma por el sistema de automatización, reduciendo el número de actividades que lleva a cabo el operador.

Ya se manejan las soluciones de automatización para cada etapa del proceso en la acería; el desafío futuro es integrarlas totalmente [1].

En este artículo se mencionan los niveles de automatización clásicos y las tendencias actuales (Industria 4.0); se analizan los avances recientes en el tema, en las áreas de aceración al oxígeno, y aceración eléctrica, metalurgia secundaria y colada continua, y se presentan ejemplos de aplicación del concepto Industria 4.0.

NIVELES DE AUTOMATIZACIÓN EN LA ACERÍA Y EN LA INDUSTRIA

La automatización de unidades industriales de proceso se organiza usualmente en cinco niveles (FIGURA 1):

• Nivel 0: se trata de la adquisición de datos de campo, mediante instrumentos y sensores, para controlar los equipos.

• Nivel 1: es el nivel básico, que suele incluir sistemas de control con controladores básicos programables (PLC, por sus iniciales en inglés), e interfaces hombre-máquina (HMI, por sus iniciales en inglés), para la operación y monitoreo, en topologías de redes locales o generales, como las redes Ethernet 1. Los equipos de este nivel utilizan datos del proceso suministrados por los instrumentos del nivel 0.

Sistemas de control de procesos en la acería

Por Jorge Madías

I N N O V A C I Ó N

1 Ethernet: estándar de redes de área local para computadoras.

41



Fotografía: © worldsteel / Gregor Schläger.

Avances tecnológicos

42


• Nivel 2: incluye el control de seguimiento avanzado de productos, evaluación de calidad, optimización de la producción, etc. Se emplea SCADA (supervisión, control y adquisición de datos) 2.

• Nivel 3: se gestionan los flujos de trabajo para poder optimizar los procesos y productos.

• Nivel 4: se desarrollan todas las actividades relacionadas con el negocio, necesarias en una organización industrial, comunicando distintas unidades de producción y manteniendo relaciones con proveedores y clientes.

INDUSTRIA 4.0

Este concepto implica que se está iniciando una cuarta revolución industrial, que continúa a la primera (mecanización); segunda (electrificación) y tercera (electrónica y tecnología de la información). Esta cuarta revolución se basa en los sistemas ciberfísicos. La denominación Industria 4.0 responde específicamente a una iniciativa del gobierno alemán para mantener el liderazgo de su industria, que comenzó a elaborarse en el año 2011 [11].

Industria 4.0 sería ni más ni menos que un concepto inteligente para implementar algunas tecnologías nuevas de una vez, derivando más beneficios de ellas al combinar en una modalidades concebidas en los últimos 15 años. De hecho esta es una gran diferencia con la forma en que se hacen usualmente los avances en la ciencia y la industria, que suelen suceder en pasos muy pequeños.

La relación entre los cinco niveles clásicos de la automatización e Industria 4.0 se visualiza como un cambio desde un sistema jerárquico, vertical y horizontal a una visión totalmente horizontal (FIGURA 2).

Seis principios de diseño definen las características de un componente de la Industria 4.0:

• Interoperabilidad: se comunica e interactúa con todos los otros componentes.

• Virtualización: vincula el mundo físico a datos y modelos almacenados en programas, haciendo virtual el mundo físico.

• Descentralización: toma sus propias decisiones localmente, tanto como sea posible.

• Capacidad de tiempo real: recolecta, analiza e interpreta datos en tiempo real.

• Orientación al servicio: ofrece servicios a otros y usa servicios de otros.

• Modularidad: es flexible y se adapta con facilidad a nuevos requisitos.

2 SCADA: concepto que se emplea para realizar programas de computación que permiten controlar y supervisar procesos industriales a distancia.

FIGURA 1. Los cinco niveles de automatización y las tecnologías que suele utilizar

Nivel 0

Nivel 1

Nivel 2

Nivel 3

Nivel 4 Tecnologías de InformaciónRed de

Información

(ERP)

Red de Operación

(MES)

Red de Supervisión

(SCADA, HMI)

Red de Control

(PLC, DCS)

Red de Cam

po

(Instru

mentación)

Tecnologíasde Operación


43


A título de ejemplo, un horno eléctrico de arco debería ser capaz de:

• detectar las condiciones mecánicas y eléctricas del equipamiento;

• detectar la calidad de los metálicos y consumibles (chatarra, oxígeno, gas, electrodos, ferroaleaciones, refractarios, etc.);

• comunicarse con las actividades aguas arriba (patio de chatarra, logística, etc.);

• comunicarse con las actividades aguas abajo (horno cuchara, colada continua, laminación, logística, etc.);

• comunicarse con todos los servicios (proveedor de gas, proveedor de energía eléctrica, departamento de compras, planeamiento de la producción, etc.); y

• lectura de todos sus sensores de campo.

Este conjunto de información podría usarse para analizar el estado de la planta en cada momento y predecir situaciones que puedan aparecer en el futuro. Estos datos pueden luego ser usados por el sistema para:

• decidir el momento ideal para iniciar la colada, recargar la cesta, tomar muestras, hacer el sangrado, etcétera;

• decidir el momento ideal para reemplazar un electrodo gastado; y

• decidir el momento ideal de la parada del horno para mantenimiento;

El operador asumiría el rol de un supervisor que observa si el equipamiento funciona

correctamente, y su intervención solo sería necesaria ante un mal funcionamiento general del sistema. Anomalías normales de producción tales como problemas eléctricos o mecánicos serían manejados por el equipamiento Industria 4.0 detectando la situación, parando el horno, informando a todos los otros equipos de la planta sobre la demora esperada, y llamando al equipo de mantenimiento con un informe detallado sobre el problema y el trabajo de reparación requerido. Identificando primeramente los repuestos necesarios, instantáneamente el departamento de logística recibe el pedido de tomar los repuestos del almacén y llevarlos a la planta. Luego del incidente, los repuestos consumidos se ordenarían automáticamente a los proveedores, para que la planta esté preparada para futuras necesidades.

El monitoreo continuo de la calidad de todas las materias primas permite retroalimentar a los proveedores de forma de mantener un nivel de calidad constante. El proceso en sí se controla por una variedad de modelos de proceso que son adaptados continuamente a las demandas del material producido y las condiciones en que se encuentra el equipamiento.

Por otra parte, el horno actúa como un proveedor de servicios para otros equipamientos y reacciona a demandas especiales: por ejemplo, sin que haya intervención humana, la máquina de colada continua puede pedir una temperatura de sangrado más elevada para superar un cuello

FIGURA 2. Sistema de control jerárquico actual y sistema horizontal futuro [12]

Integración horizontal

Inte

grac

ión

vert

ical

Nivel 0

Nivel 1

Nivel 2

Nivel 3

Nivel 4

Actualidad Internet de las Cosas

Sistemas ciberfísicos

Serviciosinteligentes


44


de botella en el horno cuchara, y garantizar una secuencia ininterrumpida.

De ser así, el nivel de eficiencia máximo devendría en un rasgo de rutina de la operación diaria de la planta.

ACERÍA AL OXÍGENO

Recientemente los modelos para la aceración al oxígeno se han afinado y se han desarrollado equipos adicionales para aumentar la información sobre la marcha del proceso para mejorar la performance. Con esta ayuda, las porciones empíricas y estadísticas de los modelos se han minimizado hasta donde fue posible. La generación más reciente del sistema de control de procesos de nivel 2 integra los datos reales del paso de tiempo actual, alimentando un modelo de proceso que calcula las condiciones actuales del acero y la escoria. Como la calidad de los datos ingresados es esencial para obtener los mejores resultados, se han desarrollado nuevos productos como lanzas para mediciones y toma de muestras durante el soplo y al finalizar el mismo, detección automática de la ignición y dispositivos de peso en canalones y cucharas

con calibración automática y transmisión inalámbrica de datos [2].

Modelos de proceso. A título de ejemplo, se ha desarrollado un modelo cíclico en línea que mejoró el acierto en temperatura y análisis químico. Durante el soplo, el modelo físico químico y termodinámico calcula cíclicamente las reacciones que tienen lugar en el baño metálico y la escoria. Esto incluye:

• las reacciones de oxidación y reducción;• la absorción de oxígeno, nitrógeno e

hidrógeno;• la distribución de azufre y fósforo entre el

acero y la escoria;• la poscombustión de CO2 y H2; y• la vaporización de los elementos y óxidos del

acero y la escoria.

De esta forma, se tiene en cuenta el efecto durante el proceso de diferentes perfiles de soplo, agitado o adiciones, así como la disolución de los materiales cargados. Comúnmente la información se presenta al usuario en una interface, incluyendo gráficos como el de la FIGURA 3.

FIGURA 3. Ejemplo de información gráfica disponible para el usuario acerca del estado de la colada. Ordenadas: izquierda, temperatura del metal líquido; derecha, porcentaje de los elementos disuelto en el metal líquido


45


FIGURA 5. Esquema de los recipientes metalúrgicos cuya ubicación se sigue

El operador puede guiarse a través de las diferentes etapas del proceso en el convertidor hasta que la colada se libera luego del sangrado, con la temperatura y composición requeridas. La computadora de proceso de nivel 2 (ver recuadro sobre los niveles de la automatización industrial [aplicación del concepto Industria 4.0]) propone al operador las acciones requeridas, de acuerdo con los cálculos del moldeo, basados en los esquemas de producción almacenados para cada grado de acero: perfil de soplo, perfil de agitado por el fondo, adiciones, etc.). El uso de una base de cálculo metalúrgico común debería asegurar un amplio rango de aplicaciones y de prácticas y una adaptación fácil de los modelos a las diferentes condiciones operativas.

ACERÍA ELÉCTRICA

Procedimientos automáticos. Se detalla el sistema de automatización de la carga de chatarra en el horno y los distintos pasos que implica, y de manera similar el sistema de rastreo de cucharas. En la FIGURA 4 se presenta el dispositivo ICE TAG de identificación por radiofrecuencia para las cucharas, y en

la FIGURA 5 un esquema de los recipientes metalúrgicos cuya ubicación se sigue.

Este sistema puede combinarse con el manejo automático de las grúas.

FIGURA 4. Etiqueta para la identificación de las cucharas por radiofrecuencia

Desgasificador

Carro de cuchara

Precalentador

Reparación de cucharas

Horno cuchara

Cuchara de arrabio

Torreta de cucharas


46


EJEMPLO DE APLICACIÓN DEL CONCEPTO INDUSTRIA 4.0

SANGRADO DEL HORNO. La empresa finlandesa Sapotech, surgida de la Universidad de Oulu, desarrolló una propuesta enmarcada en los conceptos antes señalados, para la operación de sangrado del horno. Fue implementada parcialmente en la planta de producción de aceros inoxidables de Outokumpu en Tornio. En la FIGURA A se presenta un esquema de la idea desarrollada. La aplicación que se experimentó estaba relacionada con la detección del chorro de colada. Por tratarse de aceros inoxidables, se trata de una piquera, ya que se prefiere que la escoria rica en cromo pase a la cuchara para luego recuperar este elemento de aleación.

En estas operaciones se presentan situaciones en las que la escoria se espuma, lo que puede ocasionar derrames con el consiguiente riesgo de accidente; se procuró controlar este fenómeno sobre la base de las imágenes generadas, FIGURA B [13]. Se reemplazó un criterio de evaluación visual que calificaba de uno (sin espumado de la escoria) a cuatro (espumado con desborde de la cuchara) por la evaluación a través de las imágenes generadas.

El estudio mostró la necesidad de nuevas soluciones por parte de los profesionales de ingeniería óptica. Como base tecnológica se usó la plataforma Reveal, porque era fácilmente disponible en Outokumpu Stainless, Tornio. La plataforma es flexible y ha sido usada para otros productos que también requerían la adquisición de enormes volúmenes de datos a almacenar en la nube.

Los métodos ópticos típicos para monitorear el sangrado se basan en cámaras de baja resolución, basadas en tecnologías comunes de video o de termografía. Se usan para la observación en tiempo real y tienen poca precisión. Además, los sistemas de supervisión de video genéricos sufren de sobreexposición, lo que causa que el sistema se vuelva ciego al resplandor de los procesos de alta temperatura. Adoptar la Internet de las Cosas (IoT) permite reunir enormes cantidades de datos visuales, además de los

datos provistos por otros sensores. La base de datos en la nube, virtualmente sin límites, puede usarse para almacenar centenares o aún miles de procesos de sangrado, con una resolución de imágenes extremadamente alta.

Además, la estructura inherente a los servicios de IoT permite la distribución del procesamiento algorítmico a los procesadores de la nube. De esta forma, potencialmente centenares, miles o decenas de miles de procesadores se pueden asignar a procesar todos los algoritmos y datos relacionados con los procesos de sangrado. Adoptando IoT, la información almacenada en la nube (todos los videos, imágenes y datos procesados) pueden también distribuirse dentro de la corporación, promoviendo el proceso de aprendizaje en otras unidades de la empresa.

Regulador de electrodos. Los sistemas actuales cumplen algunos de los rasgos requeridos por Industria 4.0. Hay sensores inteligentes que reúnen información extensiva sobre las instalaciones y el proceso. Los modelos de control de procesos controlan la mezcla de materiales y corren el perfil de fusión. Está colectándose y proveyéndose información a los operadores, pero todavía las decisiones de mayor nivel deben ser tomadas por los operadores en colaboración con personas de otros departamentos. La información se intercambia vía teléfono o walkie-talkie, y las decisiones están influenciadas por el nivel de experiencia de los empleados relevantes y la información de que disponen.

Un sistema de control de electrodos Industria 4.0 debería satisfacer demandas como las siguientes:

• Adquirir más información sobre el proceso y el equipo.• Actuar como un punto de servicio, para personas y máquinas.• Comunicarse con todos los equipos conectados con el horno

eléctrico.

FIGURA A. Una plataforma que integra múltiples productos relacionados con la operación de sangrado, con posibilidades ilimitadas de hacer nuevas soluciones

Unidades de toma de imágenes en la fábrica(por ejemplo en la colada continua, el laminador, etc.)

Cámaras y óptica láser localizadasen la estructura de protecciónprincipal (1 a 4 pares) Plataforma Reveal

En la Intranet local o en la nube

InternetManejo remoto

Los gabinetes de equipamiento contienen:Una a cuatro unidades láserCámara controlada por PCInterruptor de EthernetEnrutador seguroSuministro de energía eléctrica (UPS)Interruptor de emergencia

Usuarios finalesCuarto de control, oficina del área, oficinacorporativa, etcéteraReveal

CAST

Reveal360

RevealTAP


47


• Analizar e interpretar la información adquirida y proveer hallazgos a los sistemas de nivel superior (actuar como un sistema ciberfísico y ser parte de un sistema ciberfísico de nivel superior).

• Tomar decisiones localmente o apoyar a otros tomadores de decisiones (personas y máquinas) suministrándoles información refinada.

Se ha desarrollado un sistema de estas características, teniendo en cuenta desde el inicio que esté preparado para el futuro, sirviendo como fundación para la mejora continua y la adaptación a la nueva demanda en la transición de 3.0 a 4.0. Ya no es suficiente el monitoreo de la condición del equipamiento. Toda información disponible se tiene que usar para tener más conocimiento del estado del equipo, el estado del proceso y la calidad del producto. Es esencial derivar indicadores claves de la performance de manera tal de detectar aún leves cambios en los procesos de producción y comenzar contramedidas (FIGURA C).

Organizando los hallazgos en diferentes pantallas especializadas sobre la interface hombre-máquina (HMI, por sus iniciales en inglés), se pueden cubrir las necesidades de los diversos interesados (ingeniero de procesos, ingeniero mecánico/hidráulico, ingeniero eléctrico, electricista de turno).

El control de electrodos, además de actuar como un servidor de información, ofrece servicios especiales para propósitos de mantenimiento: examen de la condición de los sistemas eléctrico y mecánico durante las paradas para mantenimiento. Pruebas automáticas del equipo pueden diagnosticar en las barras de conexión de corriente elevada, válvulas y bombas hidráulicas, medidores de tensión y corriente, y los rodillos de la columna de elevación de electrodos.

El sistema emite informes detallados que muestran los resultados de los parámetros medidos, interpretan estos resultados y hacen recomendaciones para la reparación. Por ejemplo, un chequeo automático de la condición del equipamiento eléctrico utilizado para evaluar la corriente y tensión en los electrodos describe con precisión la causa raíz de lecturas anormales: “¡El cable a tierra del horno al medidor de tensión de electrodo está roto!”.

Aun cuando el sistema de control de electrodos no está a cargo de tomar grandes decisiones, apoya a los sistemas de nivel superior a hacerlo, suministrando recomendaciones relevantes. De la señal de presión hidráulica se extrae información acerca del desgaste de los electrodos, suministrando un pronóstico del momento exacto para el siguiente reemplazo de un electrodo.

FIGURA C. Pantalla de sistema de regulación de electrodos. Izquierda: indicadores claves de performance. Derecha: performance mecánica

FIGURA B. Detección automática y cálculo del tamaño y forma del chorro de colada. Izquierda: Imagen del chorro de acero de la piquera a la cuchara; centro: cálculo de tamaño y forma del chorro; derecha: diferenciación entre la situación óptima y la real

Flujo (s)

Tiempo (s)

Óptimo

“Real”


48


Como es sabido, la situación varía de cuchara a cuchara y a lo largo de la vida de cada una, debido al desgaste del tapón poroso, el estado de las cañerías de conducción del gas, etc. Esto obliga a que el operador deba reajustar la presión y/o caudal en función de la situación que observa en la superficie del baño.

A lo largo del tiempo han surgido diversas iniciativas para superar este problema. Se ha recurrido al control de la vibración sobre la carcasa de la cuchara, ya que el gas inerte al ingresar a la cuchara genera vibraciones proporcionales al caudal que realmente ingresa. Nupro Corporation desarrolló y comercializa el sistema conocido como TruStir, que se utiliza en diversas plantas desde principios del siglo XXI [3]. Más recientemente una empresa china, Ramon, implementó un sistema similar [4]. Varias universidades y centros de investigación, en algunos casos en asociación con plantas siderúrgicas, han dado continuidad a esta línea de trabajo: la Universidad Técnica Nacional de Donetsk, Ucrania [5]; la Universidad de Tecnología de Swinborne, Australia [6]; ArcelorMittal Research [7]. Se han informado a nivel industrial de mejoras en el consumo de argón y de aluminio; en algún caso han surgido interferencias con vibraciones provenientes de puentes grúa y horno eléctrico de arco.

Proceso Usado para

Desoxidación LF, RH, VD

Ferroaleaciones LF, RH, VD

Calentamiento/enfriamiento LF, RH, VD

Desulfuración LF, VD-VOD

Control de inclusiones LF, VD-VOD

Descarburación RH, VOD

CUADRO 1. Modelos de proceso para el afino del acero en la cuchara

Control automático de procesos. Requiere diversas mediciones en línea: temperatura, análisis de gas de escape, estado de la escoria. Se dispone de modelos de proceso para la composición de la escoria, la temperatura del acero, las adiciones (y la reducción, en el caso de los aceros inoxidables). Para la metalurgia de cuchara existen también diversos modelos (CUADRO 1).

Control automático del equipamiento. El sistema de monitoreo debe incluir la supervisión y evaluación de todos los componentes mecánicos, hidráulicos y eléctricos; la medición continua y el análisis de largo plazo para detectar el desgaste; controles de autodiagnóstico automático; información automática sobre eventos inusuales en el horno; y alarmas tempranas para evitar paradas no programadas. Un ejemplo específico es el del control del caudal de agua en los paneles refrigerados del horno (FIGURA 6).

METALURGIA DE CUCHARA

Se presenta a título de ejemplo el desarrollo del monitoreo en línea del agitado gaseoso en la cuchara mediante una cámara de video y un programa de análisis de imágenes. El sistema más usual en la actualidad consiste en la fijación de valores de presión y caudal de gas inerte (argón o nitrógeno) en función de las operaciones que se realizan en la cuchara. Estos valores, preestablecidos para cada operación a realizar, como por ejemplo adición de ferroaleaciones, calentamiento, desulfuración, flotación de inclusiones o mantenimiento, se suelen comandar desde la computadora de procesos. El operador tiene visión directa o a través de una cámara, de la situación en la superficie del baño.

FIGURA 6. Pantalla HMI de la medición de presión, temperatura y caudal de entrada y salida de agua de equipo refrigerado (por ejemplo lanza, bóveda)


49


Se ha seguido otra línea de trabajo que está alineada con lo que el operador observa durante la operación: la apertura del ojo (separación de la escoria hacia las paredes de la cuchara, dejando acero expuesto a la atmósfera), que se produce durante el agitado. Ha trabajado ampliamente en la modelización de este fenómeno la Universidad de McMaster [8]. El centro de investigaciones de la siderurgia alemana (BFI), desarrolló a fondo el sistema y realizó aplicaciones industriales en varias plantas (CUADRO 2).

Se desarrolla aquí la experiencia en Salzgitter Flachstahl, una empresa que produce 4,4 Mt de planos para laminadores en frío, automotrices y autopartistas, fabricantes de tubos estándar y de gran diámetro, distribuidores y la industria de la construcción. Tiene este sistema desde 2012 [9]. Para el afino del acero se emplean hornos cuchara; las cucharas están equipadas con tres tapones porosos.

El programa de procesamiento de imágenes desarrollado por el BFI fue adaptado para evaluar las señales de video de una cámara operando en el rango de longitud de onda visual. Los eventos de agitado se analizan a pedido del operador en tres regiones circulares de interés, cada una coincidiendo con uno de los tapones porosos. Para cada tapón el resultado puede ser calificado de 1 (agitado bueno) a 3 (sin agitado). La evaluación es notificada al operador sobre la interface del usuario y resumida en un valor único. Tanto el valor individual para cada tapón, como el valor general, se resaltan en verde, amarillo o rojo. Se muestra también la imagen obtenida y la imagen analizada (FIGURA 7). El programa se comunica vía TCP/IP 3 con el sistema de control de procesos de la empresa y el proceso queda documentado.

FIGURA 7. Programa de procesamiento de imágenes del BFI evaluando un proceso de agitado en Salzgitter Flachstahl

Empresa Año

Saarstahl 2009

ArcelorMittal Ruhrort 2010

Salzgitter Flachstahl 2012

Saarschmiede 2013

Deustche Edelstahlwerke 2014

CUADRO 2. Implementación de sistema de control automático del agitado mediante análisis de imágenes de la apertura del ojo

3 TCP/IP: Protocolo de control de transmisión / Protocolo de Internet: uno de los protocolos en los que se basa Internet, y que permiten la transmisión de datos entre computadoras.


50


Pueden presentarse situaciones de deterioro de la calidad de la imagen debido a niebla causada por convección, lentes de protección, grietas, polvo, humo, adhesiones de escoria o acero u objetos en general que molestan entre la cámara y la zona de interés (lanzas, electrodos). El programa del BFI, que ya podía compensar degradación, polvo y objetos que interferían, fue reformado para detectar humo y limitación del campo visual por formación de chanchos e informar al operador cuál es el tapón poroso afectado. Mientras en la fase inicial de ensayo el programa pudo responder al 58% de los pedidos de evaluación, luego de los cambios en el programa y del entrenamiento del operador pasó a responder en el 90% de los casos. En la FIGURA 8 se presentan ejemplos de limitación

del campo visual por adhesiones de acero/escoria; humo entre la cámara y la superficie del baño y agitado sin apertura del ojo, un evento que el programa también fue preparado para detectar.

La instalación del sistema de procesamiento de imágenes aportó, además de la evaluación objetiva del agitado, mejoras en el proceso (FIGURA 9).

La cámara y el programa alcanzan su límite cuando deben diferenciar entre escoria muy fría y adhesiones o también entre una capa de escoria muy delgada y caliente y el acero líquido. En este último caso, el uso de una cámara que detecte en el rango infrarrojo

FIGURA 8. Izquierda: limitación del campo visual por adhesiones de acero/escoria. Centro: humo entre la cámara y la superficie del baño. Derecha: agitado sin apertura del ojo

FIGURA 9. Reducción de eventos sin agitado durante el curso del proyecto (rojo: antes; verde: luego de implementación y entrenamiento del programa y el operador, para los tapones porosos A, B y C

Even

tos

sin

agitad

o so

bre

el t

otal

de e

valu

acio

nes

válid

as (

%)

A

Antes

Después

35

30

25

20

15

10

5

0B

Antes

Después

C

Antes

Después


51


permitiría diferenciar entre escoria y acero a la misma temperatura.

La evaluación del agitado con gas inerte en línea, mediante el programa de análisis de imágenes permite el monitoreo directo del efecto del agitado (en lugar del monitoreo del flujo de gas), realimentando inmediatamente al operador, y permitiendo documentar de manera objetiva el proceso de agitado en el sistema.

COLADA CONTINUA

En este proceso se ha alcanzado un alto grado de automatización de las operaciones. A título de ejemplo se presenta un sistema de control del enfriamiento secundario [10]. Inicialmente el sistema se caracterizaba por un cálculo en dos dimensiones del centro de la línea, sin tener en cuenta las aristas. Las mejoras en la performance de las computadoras hizo posible calcular la temperatura en cualquier punto en toda la línea en tiempo real, tres dimensiones y con una malla lo suficientemente fina como para obtener perfiles de temperatura superficial y central como los que se presentan en la FIGURA 10, arriba. Los rangos de temperatura relevantes se hacen visibles sombreando las zonas correspondientes de la línea (FIGURA 10, abajo).

Por ejemplo, el rango de ductilidad en caliente del acero en proceso se muestra en azul.

El modelo empleado se basa en volúmenes finitos explícitos y resuelve la ecuación de transferencia de calor, tomando en consideración la dependencia de la densidad con la temperatura, así como también el ancho y espesor del planchón en la posición estudiada. Se evalúa la transferencia de calor desde la superficie del planchón, como resultado de la radiación, transferencia de calor a los rodillos de soporte de la línea, convección natural y agua rociada. Además, se puede aplicar el patrón de distribución de las toberas (FIGURA 11) y la temperatura real del agua rociada. Esto permite una predicción adecuada de la transferencia de calor por debajo de 700°C, cuando el efecto de Leidenfrost desaparece 4.

El resultado es una determinación más precisa del perfil de temperaturas de la superficie de la línea y el punto final de la solidificación. Esto permite especificar la temperatura deseada tanto a lo largo de la longitud de la línea como a lo ancho. Se hace posible un control individual del flujo de agua y del posicionamiento de cada tobera. Los algoritmos de control calculan los puntos de ajuste del flujo de agua para obtener

FIGURA 10. Arriba. Izquierda: perfil de temperatura calculada en la superficie del planchón, vista en planta y lateral, colores reales. Derecha: Temperatura calculada de la sección longitudinal, vista central, el color gris indica el área de la zona pastosa. Abajo: Visualización del rango de ductilidad en caliente en la vista de la sección transversal del planchón. Permite tomar acciones para evitar la formación de grietas transversales

4 Efecto de Leidenfrost: nombre dado al fenómeno de la capa de vapor que se forma alrededor de un líquido, al encontrarse sobre una superficie con temperatura significativamente mayor al punto de ebullición de ese líquido.


52


FIGURA 11. Distribución transversal del agua en una fila de toberas

FIGURA 12. Comparación entre valores calculados mediante modelo y mediciones con pirómetro, de la temperatura superficial de planchones. Las temperaturas medidas sobre la mitad izquierda se presentan en rojo y sobre la mitad derecha en azul

Ancho rociado (mm)

-1.500

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0,45

0,50

-1.250 -1.000 -750 -500 -250 0 250 500 750 1.000 1.250 1.500

Den

sida

d de

l fluj

o de

agu

a (l

)

Temperaturasuperficial (°C)

Mediciones con pirómetro, derecha

Mediciones con pirómetro, izquierda

Temperatura superficial calculada

–0,75

600

700

800

900

1.000

1.100

–0,5 –0,25 0,25 0,5 0,75(m)

0,0


53


los valores objetivos de temperatura superficial de la línea. En la FIGURA 12 se presentan los resultados de mediciones con pirómetro en voestalpine Stahl, en comparación con los valores calculados.

La aplicación de este tipo de modelo permite innovar la filosofía de ajuste de las toberas, utilizando por ejemplo toberas movibles.

CONCLUSIONES

La automatización de las acerías, como de otras instalaciones industriales, comienza una nueva etapa. El desafío actual es integrar los sistemas de automatización existentes en cada unidad: horno, metalurgia de cuchara, colada continua. La organización jerárquica de los sistemas de control de procesos tiende a ser reemplazada por una organización horizontal, siguiendo los lineamientos de la Industria 4.0 y la implementación de sistemas ciberfísicos. ••

REFERENCIAS

[1] Lueckhoff, J.; Apfel, J.; Buttler, J.; “The vision of a fully automated mini mill”. AISTech 2016 Proceedings, Vol. II, pp. 3021-3026.

[2] Hiebler, M.; Bruckner, C.; Hofinger, S.; Wimmer, G.; Hartl, F.; “Hard - and software solutions for optimal process control for converter steelmaking”. ICS 2012, 5th International Congress on the Science and Technology of Steelmaking, Dresden, Germany, October 2012.

[3] Behera, N.; Wohaishi, A.; Subramanian, R.; Tewari, N.; Bommaraju, R.; “Optimization of argon stirring at Hadeed ladle furnace by application of TruStir technology”. AISTech 2014 Proceedings, pp. 1423-1432.

[4] Yang, J.; Lu, T.; An, F.; “A new vibration ladle slag detection system”. AISTech 2014 Proceedings, pp. 1577-1585.

[5] Kostetsky, Y.; Kukuy, D.; Kvasov, I.; Khodyachikh, V.; Degtyarenko, I., Omelchenko, A.; “Application of vibroacoustic monitoring technique on a ladle furnace unit during steel treatment”. METAL 2007, 16th International Metallurgical and Materials Conference.

[6] Yenus, J.; Brooks, G.; Dunn, M.; “Principal component analysis of vibration signal in ladle metallurgy”. AISTech 2016 Proceedings, pp. 1245-1253.

[7] Burty, M.; Pussé, C.; Sheng, D.Y.; Dannert, C.; Köchner, H.; Sancho, L.F.; Díaz, J.; Valentin, P.; Bruch, C.; Arteaga, A.; “Development of advanced methods for the control of ladle stirring process”; Final Report EUR 22988 EN, 2007.

[8] Krishnapisharody, K.; Irons, G.A.; “A model for slag eyes in steel refining ladles covered with thick slag”. Metallurgical and Materials Transactions B Volume 46b, February 2015, pp. 191-198.

[9] Palm, B.; Köchner, H.; Müller, T.; Berghöfer, A.; Schlüter, C.; “Process control of advanced ladle stirring by online monitoring using digital image analysis techniques”. METEC & 2nd ESTAD 2015, Düsseldorf, Germany, June 2015.

[10] Leitner, R.; Oberaigner, W.; “Continuous casting process automation - Recent innovations and advancements”. AISTech 2016 Proceedings, pp. 3083-3094.

[11] Fohringer, H.; Griessacher, Th.; Dittmer, B.; Krump, R.; Koubek, S.; Sedivy, C.; “What is the contribution of an electrode control system to industrie 4.0?

[12] Riches, P.; Kirkwood-Azmat, R.; “Rolling into the future by digitalization - Long rolling control systems”. AISTech 2017 Proceedings, pp. 3067-3074.

[13] Roininen, J.; Vallo, K.; Hooli, P.; Luukkonen, I.; “New ways to enhance tapping procedure with latest IoT technology”.


sistemas de control · los extraordinarios avances en tecnología de la información, simulación y...

Documents