Electric arc furnace process modelling and simulation

Abstract

Electric Arc Furnace (EAF) steelmaking accounts for about one third of global crude steel production. Compared to iron ore based process routes, steel scrap recycling in the EAF significantly lowers energy consumption and CO2 emissions. Rising scrap availability and the steel industry’s focus on carbon neutrality further increase the EAF’s appeal. Despite rapid improvements in the sector over the past decades, there is still a large potential for innovation. Since plant trials are expensive and potentially dangerous, mathematical modelling and process simulation have become widely used engineering tools to better understand and optimise the EAF process. This thesis covers the revision, expansion and validation of a mathematical EAF process model from the metallurgical model library of Primetals Technologies Austria GmbH. A major task was the development and implementation of a statistical sub-model for the calculation of the EAF’s electrical energy demand based on the process inputs. Plant data from three different steel producers was processed and served as the basis for the development of the statistical sub-model and the model validation. The model expansion also included reworking of the port structure and addition of a case selector for the calculation of species distributions between the steel and slag phase. To prove the accuracy and stability of the new EAF model, an extensive validation was performed, using results from established metallurgical software tools and plant data. The new EAF process model is part of a large iron and steelmaking simulation platform and has full flowsheeting capabilities. It will be used individually to simulate single equipment, or connected to other models for simulation, optimisation, and comparison of complete steelmaking operations. .

Die Produktion von Stahl im Elektrolichtbogenofen macht ein Drittel der weltweiten Rohstahlproduktion aus und ist das wichtigste Stahlrecycling Verfahren. Die Verwendung von Stahlschrott im EAF führt im Vergleich zur klassischen Stahlproduktion aus Eisenerz zu einer erheblichen Reduktion der CO2-Emissionen und des Energiebedarfes. Durch die steigende globale Verfügbarkeit von Stahlschrott und strengere Umweltauflagen in der Stahlindustrie wird der EAF-Prozess zunehmend attraktiver. Obwohl der Prozess in den letzten Jahrzehnten bereits wesentlich verbessert wurde, gibt es noch viel Potential für Innovationen. Da Anlagenversuche mit hohem finanziellem Aufwand und potenziellen Sicherheitsrisken einhergehen, kommt vermehrt die Prozesssimulation zum Einsatz. Diese nutzt mathematische Modelle, um den EAF-Prozess besser zu verstehen, zu planen und zu optimieren. Hauptinhalt dieser Arbeit ist die Überarbeitung, Erweiterung und Validierung eines mathematischen EAF-Prozessmodells ausgehend von einem bestehenden Modell für die metallurgische Simulationsplattform von Primetals Technologies Austria GmbH. Ein Kernthema war die Entwicklung und Implementierung eines statistischen Teilmodells zur Abschätzung des elektrischen Energiebedarfes für den EAF-Prozess basierend auf den Einsatzstoffen. Als Grundlage für die Entwicklung des statistischen Teilmodells wurden Industriedaten von drei verschiedenen Stahlproduzenten ausgewertet und aufgearbeitet. Teil der Erweiterung des alten EAF-Modells war auch eine Überarbeitung der Modellstruktur und das Einbauen eines Selektors für die Elementverteilungen zwischen der Stahl- und der Schlackenphase. Um die Genauigkeit und Stabilität des entwickelten Modells zu garantieren, wurde es einer Reihe von Tests unterzogen und ausführlich validiert. Das neue Modell wird als Teil der umfassenden Modellbibliothek von Primetals für die strategische Produktionsplanung und die Simulation von einzelnen Produktionsschritten sowie von ganzen Stahlwerken eingesetzt.