Оптимизация производства негашеной извести

Оптимизация производства негашеной извести

Обзор

Один из ведущих мировых производителей стали Tata Steel ведет свою деятельность в 26 странах. Производственная мощность предприятия — 34 миллиона тонн стали в год. В 2021 году оборот компании составил 21,2 миллиарда долларов.

Tata Steel — первый производитель стали в Индии, получивший сертификат Green Pro на основе ISO 14024 за соблюдение экологических норм в промышленных процессах. Инженеры компании работали над повышением эффективности завода по переработке известняка и с помощью имитационного моделирования определили потенциальные стратегии. В результате сократилось время работы оборудования и снизились расходы.

Проблема

Известь — наиболее важный металлургический флюс, используемый в Линц-Донавиц-процессе (ЛД-процессе) производства стали. Этот кислородно-конвертерный процесс требует строгого контроля качества и стабильных поставок извести. В связи с этим Tata Steel непрерывно производит известь на своих заводах.

Компания предположила, что возможно повысить эффективность своих производственных процессов, и начала проект по их оптимизации на одном из своих известковых заводов. На заводе было девять печей для обжига известняка с целью получения негашеной извести. Планировалось проанализировать процессы, которые происходят при транспортировке известняка: от поступления на завод до обжига в печах.

 Схема транспортировки известняка

Схема транспортировки известняка

На заводе известняк выгружался в роторный самосвал, потом по ленточным конвейерам направлялся на первичную сортировку и проходил через двухситный (двухдечный) грохот. После этого материал перемещали в бункеры для хранения, а затем в накопительные бункеры. Далее известняк проходил через односитный грохот, а затем перемещался в весовые бункеры. В конце материал сбрасывали в печи с помощью ковшей.

Инженеры считали, что эти процессы недостаточно эффективны, и нет необходимости в непрерывном поступлении известняка в печи. Таким образом, задача состояла в том, чтобы оптимизировать и лучше спланировать транспортировку, при этом сократив время работы оборудования.

Решение

Инженеры Tata Steel разработали имитационную модель для тестирования сценариев «что, если» и анализа транспортировки известняка.

Модель разработана с помощью Библиотеки моделирования потоков в AnyLogic

Модель разработана с помощью Библиотеки моделирования потоков в AnyLogic (нажмите, чтобы увеличить)

Сценарий 1

Средняя производительность завода была рассчитана на основе данных предприятия и добавлена в имитационную модель. Разработчики модели смогли сделать несколько выводов о состоянии завода. При текущих темпах производства достаточно было только одной смены транспортировки известняка. При этом все бункеры работали бы с загрузкой от 20% до 100%. Достаточно было запускать транспортировку материала от склада до бункеров для хранения в течение одной смены в день.

 Схема моделирования для сценария 1

Схема моделирования для сценария 1 (нажмите, чтобы увеличить)

Сценарий 2

Целью следующего эксперимента с моделью было найти узкие места в транспортировке известняка. Моделирование в AnyLogic помогло определить, что весовые бункеры 3 и 4 и вместимость бункера 2 являются узкими местами.

 Схема моделирования для сценария 2

Схема моделирования для сценария 2 (нажмите, чтобы увеличить)

Сценарий 3

Разработчики модели хотели также определить максимальную производительность с учетом ограничений процесса транспортировки известняка и использования накопительных бункеров.

Поскольку накопительные бункеры были доступны, то запасы известняка в бункере 2 можно было переместить в них. Значит, бункер 2 больше не был ограничением. Это перемещение зависело от наличия свободного места в накопительных бункерах в начале смены. В результате производительность выросла, однако емкости накопительных бункеров хватало только на шесть часов производства. После этого их снова нужно было наполнять известняком.

 Схема моделирования для сценария 3

Схема моделирования для сценария 3 (нажмите, чтобы увеличить)

Сценарий 4

Анализ буферного запаса материала с использованием модели помог снизить уровень запасов до минимума, который необходимо было поддерживать в бункерах 2, 3 и 4.

Ограничение бункера 2 больше не относилось к печам 1-6, если компания использовала накопительный бункер вместимостью не менее 400 тонн для первоначального запаса. В таком случае печи 1-6 могли работать на полную мощность.

Достаточный буферный запас можно было поддерживать для производства в печах 7-9 в течение двух смен. Но минимального имеющегося запаса в бункерах не хватало на две смены производства в печах 1-6 в случае поломки последних.

Сценарий 5

В AnyLogic инженеры Tata Steel протестировали график смен, чтобы определить буферные запасы и достаточную загрузку. Они разработали оптимальную стратегию для ежедневных производственных процессов.

Таблица с процессами, производительностью и графиком трех смен

Таблица с процессами, производительностью и графиком трех смен

Транспортировать известняк от бункера для хранения к накопительному бункеру было возможно в два временных промежутка по восемь и шесть часов. Затем процессы можно было останавливать на десять часов в день, экономя энергию.

Результаты

Моделируя в AnyLogic, инженеры Tata Steel определили, как максимально эффективно использовать оборудование для транспортировки и переработки известняка. Они провели пять экспериментов и разработали графики рабочих процессов, которые позволили сократить время работы оборудования и снизить энергозатраты на заводе. После этого специалисты рассчитали экономию потребления электроэнергии и ежедневных затрат на нее.

В таблице показано, сколько электроэнергии потребляет оборудование и сколько можно сэкономить

В таблице показано, сколько электроэнергии потребляет оборудование и сколько можно сэкономить (нажмите, чтобы увеличить)

Подробнее о проекте Tata Steel – в видео с конференции AnyLogic 2021.


Похожие проекты

Другие истории успеха

Сборник историй успеха от пользователей AnyLogic

Скачать