Estimation de l’accumulation de métal dans un four à arc électrique
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs composants se trouvant dans les véhicules automobiles ont besoin d’un alliage antioxydant, cet alliage est le ferrosilicium (FeSi). Le FeSi est produit à l’aide d’un four à arc électrique possédant trois anodes lui permettant d’atteindre des températures s’élevant à plus de 2000 degrés Celsius. La compagnie Elkem Métal Canada produit plusieurs types de ferrosilicium tel que le FeSi régulier, le FeSi inoculant et le ferrosilicomagnésium. Selon les clients, différentes teneurs de FeSi comme 50% de Si, 65% de Si et 75% de Si sont voulues. Les principales matières premières utilisées dans la fabrication du ferrosilicium sont le quartz, les copeaux de bois, le charbon et la ferraille. Pour arriver à transformer les matières premières en alliage, la production utilise des principes d’électrométallurgie, de pyrométallurgie ainsi que de carboréduction. Une fois la matière transformée, le FeSi est écoulé par un trou situé dans le bas du four dans des cuves sur rail. Durant une longue période de production de ferrosilicium, il est possible qu’un surplus de métal se forme dans le four. En effet, durant le transfert de métal dans les cuves, il peut arriver que le métal ne coule pas et reste dans le four. Les quantités de métal ayant demeuré dans l’enceinte du four ont un impact sur la qualité et la chimie de l’alliage et peuvent rendre une production inutilisable si le taux actuel des éléments s’éloigne trop du taux attendu. Il est impossible de mesurer la quantité de métal accumulé à cause de la chaleur extrême, de l’inégalité des matières premières ajoutées et de la variation constante des recettes de production. Bien que certaines formules existent pour estimer cette quantité, plusieurs paramètres importants sont laissés de côté en calculant uniquement le taux de silicium entré durant l’heure précédant une coulée et en y soustrayant le taux de silicium sorti durant la coulée. Ce qui fait en sorte que la quantité de métal accumulé n’est pas approximée correctement. Ce mémoire propose une nouvelle formulation du calcul de l’accumulation de métal en intégrant le taux de fer au taux de silicium. Il propose aussi l’utilisation du temps de réaction chimique de la matière première selon la teneur en Si du produit voulu afin de connaître la période totale de matière première à ajouter en entrée au calcul. Ce mémoire montre les différentes étapes afin de calculer le temps de latence de la matière première dans un environnement industriel et de production de FeSi. Il relève les différents problèmes contenus dans l’ancien calcul d’accumulation de métal chez Elkem Métal Canada ainsi que les solutions pour améliorer son estimation tout en les mettant en oeuvre. Certaines journées où la production a rencontré de l’accumulations de métal ont été ciblées par les métallurgistes d’Elkem. À partir de ces journées, l’ancien calcul d’accumulation de métal et le nouveau calcul ont été comparés. Les résultats du nouveau calcul d’accumulation de métal ont montré une amélioration du calcul en affichant au graphique d’accumulation de métal se trouvant dans le système d’aide à l’opérateur une quantité de métal accumulée égale au surplus de métal sortie la journée suivante. Les résultats ont aussi démontré qu’une absence de surplus de métal durant les jours de production standard est affichée le dit graphique contrairement aux résultats de l’ancien calcul affichant faussement du métal accumulé. \n \nSeveral components found in motor vehicles need an antioxidant alloy, this alloy is ferrosilicon (FeSi). FeSi is produced using an electric arc furnace with three anodes allowing it to reach temperatures of over 2000 degrees Celsius. Elkem Metal Canada produces several types of ferrosilicon such as regular FeSi, inoculant FeSi and ferrosiliconmagnesium. According to customers, different FeSi grades like 50% Si, 65% Si and 75% Si are wanted. The main raw materials used in the manufacture of ferrosilicon are quartz, wood chips, coal and scrap metal. To succeed in transforming the raw materials into an alloy, the production uses the principles of electrometallurgy, pyrometallurgy and carboreduction. Once the material has been transformed, the FeSi is drained through a hole located at the bottom of the furnace into tanks on rails. During a long period of ferrosilicon production, it is possible that a surplus of metal will form in the furnace. Indeed, during the transfer of metal in the tanks, it may happen that the metal does not flow and remains in the furnace. The quantities of metal remaining in the furnace enclosure have an impact on the quality and the chemistry of the alloy and can render a production unusable if the current rate of the elements deviates too much from the expected rate. It is impossible to measure the amount of accumulated metal due to the extreme heat, the unevenness of raw materials added, and the constant variation in production recipes. Although certain formulas exist to estimate this quantity, several important parameters are left out by calculating only the rate of silicon entered during the hour preceding a pour and subtracting from it the rate of silicon exited during the pour. This means that the amount of accumulated metal is not correctly approximated. This master’s thesis proposes a new formulation for the calculation of metal accumulation by integrating the rate of iron with the rate of silicon. It also proposes the use of the chemical reaction time of the raw material according to the Si content of the desired product in order to know the total period of raw material to be added as input to the calculation. This master’s thesis shows the different steps to calculate the latency time of the raw material in an industrial environment and FeSi production by identifying the various problems contained in the old metal accumulation calculation at Elkem Metal Canada as well as the solutions to improve his estimate while implementing them. Days when production encountered certain metal accumulations were targeted by Elkem metalworkers. From these days, the old metal accumulation calculation and the new calculation were compared. The results of the new metal accumulation calculation showed an improvement in the calculation by displaying on the graph an accumulated amount of metal equal to the excess metal released the following day. The results also showed that an absence of excess metal during standard production days is displayed on the graph, unlike the results of the old calculation, which falsely displayed accumulated metal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».