フェロアロイは、1 つまたは 2 つ以上の金属または非金属元素が融合した合金です。そのまま使用できる金属材料ではありませんが、主に鉄鋼製造における脱酸剤や合金化剤の中間原料として使用されます。脱酸剤として溶鋼に添加され、酸素と結合して脱酸生成物を形成します。脱酸生成物は溶鋼から迅速に分離され、溶鋼の酸素含有量が減少し、鋼の性能が向上します。合金化剤の添加により、溶鋼中の不純物含有量を低減できるだけでなく、溶鋼の化学組成を調整して鋼に特殊な特性を持たせることができます。たとえば、Cr含有量が13％を超える鋼などです。高温多湿下で使用しても錆びにくいため、医療用ナイフ、化学品、石油、計器類、計器類などに広く使用されており、航空、航海、日常用食器の分野においても、合金鉄は欠かせない中間原料となっています。鉄鋼生産用。
近年、我が国の鉄鋼業の発展は理想的なものではなく、これが鉄鋼業界の合金鉄製品の購入削減の直接の原因となっており、同時に鉄鋼採用モデルの指導の下、交渉力も低下している。合金鉄企業の業績が低迷し、合金鉄の取引価格がますます低下し、合金鉄産業の生産と発展が直接的な影響を受けています。2022年の中国の合金鉄生産量は3,410万トンとなり、前年比1.9％減となる。
合金鉄産業は我が国の冶金産業の重要な部分を占めています。合金鉄の生産で消費される主なエネルギーは電力とコークスです。合金鉄産業全体のエネルギー消費量は比較的大きく、企業間のエネルギー効率には大きな差があります。2022年、工業情報化部と他の4つの部門は、「フェロ合金産業の省エネ・炭素削減の変革とアップグレードの実施に関するガイドライン」を発行した。業界の省エネ・炭素削減効果は顕著であり、グリーン・低炭素開発の能力は大幅に向上した。
グリーン化と低炭素化という一般的な傾向の下、合金鉄産業の持続可能な発展には、能力を向上させるための継続的な技術革新、品質を確保するための統計的プロセス分析、コストを削減するための微細な制御が必要です。
▶技術革新力
「省エネルギー・炭素削減実施ガイド」では、合金鉄産業の変革と高度化をさらに推進し、自動化と知能化を推進し、産業設備のレベルを向上させることが記載されている。原料の乾燥、焼結、発電等のガス回収に密閉式サブマージアーク炉を活用するなど、規模の経済を最大限に発揮し、エネルギー消費量を削減し、一次エネルギーの使用量を削減し、一次エネルギー源の使用量を削減し、エネルギー消費量を削減します。大気中に排出されるさまざまな汚染物質の量。例えば、ペレットの製造工程で一定量のコークス粉を調合すると、約1200度の高温でペレットの還元反応が起こり、ペレット中の鉄や合金元素が部分的に還元され、浸漬アーク炉のバッチングおよび配電中の電力消費量とその他の燃料消費量を大幅に改善し、浸漬アーク炉での合金鉄の製造における電力消費量およびその他の燃料消費量を削減します。
この技術を適用するには、サブマージアーク炉の出力配分や燃料配分を効果的に導くために、キルンから出たペレットの減少率を正確に把握することが前提となります。実験室のテストデータによると、平均遅延は4時間です。つまり、ペレットの還元率のテスト結果が出た時点で、このバッチの鉱石はすでに炉から排出されています。炉から出たペレットの還元率を効果的かつタイムリーに把握するために、ロータリーキルンの供給比、キルンヘッドとキルンテールの温度など、ペレットの還元率に影響を与える重要なプロセスパラメーターを把握します。雰囲気、火格子の速度、材料の厚さ、実験用ペレットをオンラインで収集し、実際の削減率などのデータを回帰分析により検証し、各バッチのペレットの削減率を正確に予測し、ガイドしますサブマージアーク炉の出力分布と燃料分布を改善し、サブマージアーク炉の正確な制御能力を向上させます。
▶ 品質を確保するための統計的プロセス分析
国内の合金鉄市場は通常の合金鉄の生産能力が過剰ですが、航空・宇宙分野で超高張力鋼、軸受鋼、航空機着陸装置、その他の特殊鋼の生産に使用される合金鉄は生産要件を満たすことができません。合金鉄企業は研究開発への投資を増やし、製品の品質を向上させ、特殊鋼精密鋳造用の合金鉄製品を生産し、欠点を補う必要がある。
特殊鋼の精密鋳造によって製造される合金鉄製品の製造には、安定したプロセス制御能力が必要です。統計的プロセス制御 (SPC) を使用すると、合金鉄製造プロセスの主要な制御プロセス パラメーターに関する SPC 分析とプロセス能力分析を行うことができます。統計的工程管理（SPC）の8つのルールに基づいて生産工程の不満足な工程を特定し、要因を安定させ、継続的な最適化と改善により品質管理精度を向上させ、特殊鋼精密鋳造合金鉄の研究開発と量産をサポートします。製品。
▶エネルギー消費を削減する正確なプロセス制御
現在、さまざまな合金鉄企業の生産プロセス管理要件は比較的幅広く、たとえば、企業の操作指示でサブマージアーク炉の炉温を低くすることが求められている場合、単一の炉の消費電力を 1 倍増やす必要があります。 5000 ～ 10000Kwh 比較的広範囲の制御要件により、溶鉄組成の制御が不正確になり、エネルギー消費制御能力が制限されます。溶銑組成を効果的に制御し、エネルギー消費量を削減するために、AIOTを使用してバッチデータ、炉状態データ、配電データを毎日リアルタイムに収集し、ビッグデータ回帰モデルの分析と適用を通じて、特定の電力分布データを正確に予測できるため、機器の正確な制御能力が向上するだけでなく、生産エネルギー消費も削減されます。
▶AI電気料金予測でコスト削減
合金鉄企業の生産電力消費量は総コストの 25% ～ 65% を占めており、電力消費コストを削減するために、合金鉄企業は気候、水文学、過去の電気料金などの膨大な過去データに基づいて AI 予測モデルをトレーニングできます。ある企業は、電力取引価格の予測を通じて、電力取引価格を正確に予測し、生産計画を電力価格の予測結果に合わせて調整し、電力コストの消費を削減しました。