Prozessautomatisierung Stahlerzeugung Allgemeines ... - BFI.de

Prozessautomatisierung
Stahlerzeugung
Allgemeines, Arbeitsgebiete, Projektbeispiele
LBO
LD
AOD
RH (VCP)
LF
VD / VOD
VDEh-Betriebsforschungsinstitut GmbH

Allgemeines 2
Arbeitsgebiete und Projektbeispiele
Lichtbogenofen
Modellbasierte Prozessführung von Lichtbogenöfen 3
Dynamische unsymmetrische Steuerung von Drehstrom-
Lichtbogenöfen 6
Statistisches Modell für den elektrischen Energieverbrauch
von Lichtbogenöfen 7
Kostenoptimale Schrotteinsatzrechnung für den Lichtbogenofen 8
Blasstahlkonverter (LD)
Modellbasierte Prozessführung des Blasstahl-Konverters 10
Pfannenofen (LF)
Modellbasierte Prozessführung des Pfannenofens 12
Vakuumentgasung
Modellbasierte Prozessführung für die
Vakuum-Umlauf-( RH- ) Anlage 13
Modellbasierte Prozessführung für die
Pfannenstand-Entgasungs- ( VD- ) Anlage 15
Prozesse zur Erzeugung von nichtrostendem Stahl
Modellbasierte Prozessführung für die VOD-Anlage 16
Modellbasierte Prozessführung des AOD- ( KCB-S- ) Konverters 17
Prozessstufen-übergreifende Temperaturführung 19
Kontakte 21
Auswahl von Veröffentlichungen 22
Stand: Oktober 2012 1

Allgemeines
Die Abteilung Prozessautomatisierung Stahlerzeugung des Betriebsforschungsinstituts
entwickelt analytische mathematische Modelle für die zur Stahlerzeugung genutzten Prozesse.
Den Schwerpunkt der Arbeiten bildete bisher die Modellentwicklung für:
• Lichtbogenofen und Pfannenofen
• Blasstahl-Konverter
• Vakuumbehandlung in Pfannenstand- ( VD- ) und Vakuum-Umlauf- ( RH- ) Entgasungsanlagen
• Erzeugung von hochlegierten, nichtrostenden Stählen in der VOD-Anlage und dem
AOD-Konverter
Im Vordergrund steht die Anwendung der Modelle zur on-line Prozessführung. Dazu gehört:
• die prozessbegleitendende on-line Beobachtung des aktuellen Prozesszustands mit
der Berechnung nicht kontinuierlich messbarer Prozessgrößen wie z. B. die Stahlanalyse
oder die Schmelzentemperatur. Damit werden dem Bediener zusätzliche Informationen
über den Behandlungsverlauf zur Verfügung gestellt.
• die automatische Steuerung des Prozesses über die Vorgabe von Sollwerten zum
reproduzierbaren Erreichen der verfahrenstechnischen Ziele bei minimalem Verbrauch
von Energie sowie Einsatzmaterialien und Ressourcen.
In zunehmendem Maße werden dabei prozessstufen-übergreifende Ansätze verfolgt, in denen
die gesamte Prozesskette der Stahlerzeugung vom Aggregat zur Rohstahlerzeugung bis
zur Übergabe der Schmelze an die Stranggießanlage modelliert und optimal gesteuert wird.
Dabei werden Abhängigkeiten und Interaktionen zwischen den einzelnen Prozessstufen berücksichtigt.
Weiterhin werden die Prozessmodelle zur Analyse und Simulation des Prozessverhaltens
sowie zur Optimierung der Prozessfahrweise genutzt. Zu diesem Zweck werden die Modelle
mit Hilfe von Matlab und Simulink für eine dynamische off-line Simulation auf einem PC implementiert.
Für Untersuchungen am Lichtbogenofen steht außerdem ein statistisches Modell zur Bewertung
des elektrischen Energieverbrauchs zur Verfügung.
Die Arbeiten zur Entwicklung und Anwendung von Prozessmodellen werden im Rahmen von
öffentlich geförderten Forschungsprojekten, aber auch als Auftragsarbeiten der Stahlindustrie
bzw. des Anlagenbaus durchgeführt, zum Teil in Zusammenarbeit mit Unternehmen zur
Lieferung von Automatisierungslösungen im Level-2 Bereich.
Auf den nachfolgenden Seiten werden beispielhaft einige aktuelle Projekte und Arbeitsgebiete
der Abteilung dargestellt. Bei konkreten Anfragen zu den dargestellten oder darüber hinausgehenden
Themen stehen die Mitarbeiter der Abteilung jederzeit zur Verfügung. Die notwendigen
Kontaktinformationen sind am Ende dieser Broschüre zu finden.
2

Modellbasierte Prozessführung von Lichtbogenöfen
Die modellbasierte Prozessführung des Lichtbogenofens umfasst die on-line Beobachtung
des aktuellen Prozesszustands, die Steuerung von elektrischer und chemischer Energiezufuhr
sowie der kontinuierlichen Zugabe von Materialien wie DRI oder HBI.
Die Prozessbeobachtung berechnet den
aktuellen Zustand der Schmelze, d.h.
Temperatur sowie Gewicht und Zusammensetzung
von Stahl und Schlacke. Sie
beginnt mit dem Zustand des flüssigen
Sumpfes, der nach Abstich der vorherigen
Schmelze aus dem gemessenen Abstichgewicht
abgeschätzt wird. Die aktuelle
Badtemperatur wird im Rahmen einer
Energiebilanz berechnet. Sie berücksichtigt
die erforderliche Einschmelzenergie
aller chargierten und kontinuierlich geförderten
Materialien, Energieverluste durch
Strahlung, Abgas, Kühlwasser sowie die
elektrischen Verluste, und den Energieeintrag
durch die elektrische Energiezufuhr,
Erdgas-Brenner sowie den Blas- und den
Nachverbrennungs-Sauerstoff. Ggf. wird
die Energiezufuhr durch eine Schrottvorwärmung,
z.B. in einem Schachtofen, erfasst.
Gewicht und Analyse von Stahl und
Schlacke werden im Rahmen einer Materialbilanz
ermittelt. Die Auswirkung aller
Stoffzugaben wird aufgrund ihrer Analyse
und ihres Ausbringens bestimmt, wobei
relevante metallurgische Reaktionen berücksichtigt
werden. Insbesondere für die
Kohlenstoffbilanz ist neben den Stoffzugaben
die Zufuhr von Blaskohle und Sauerstoff
zu berücksichtigen.
Struktur des dynamischen Massen- und Energiebilanzmodells
3
Ergebnis der Energiebilanz für eine Beispielschmelze

Modellgenauigkeit bezüglich Schmelzentemperatur
Modellgenauigkeit bezüglich Kohlenstoff-Gehalt
Die Standardabweichung des Modellfehlers bezüglich der aktuellen Schmelzentemperatur
beträgt für die erste Temperaturmessung etwa 29 K. Nach Adaption des Modells auf diesen
Messwert verringert sich bzgl. der Folgemessungen die Standardabweichung auf unter 20 K.
Für den vom Modell berechneten Kohlenstoff-Gehalt ergibt sich nach Adaption auf die erste
CELOX-Messung eine Standardabweichung des Modellfehlers von 0.018 % für die weiteren
Messungen.
Beispiel: On-line Beobachtung zur Berechnung der Schmelzentemperatur
Die automatische Prozesssteuerung berechnet die Sollwerte für Energiezufuhr und Materialzugaben
nach den in den Qualitätsdaten festgelegten Zielvorgaben für Analyse und Temperatur
der Schmelze, unter Berücksichtigung von Restriktionen und Regeln aus den Verfahrensvorschriften.
Die elektrische Energiezufuhr und der Energieeintrag durch Erdgasbrenner
werden anhand der spezifischen elektrischen Energiezufuhr über Fahrdiagramme gesteuert,
in denen Arbeitspunkte für mehrere Leistungsstufen definiert sind. Im Falle einer thermischen
Überlastung der wassergekühlten Wandelemente wird die elektrische Leistung automatisch
verringert. Die Steuerung der Sauerstoffzufuhr für die Entkohlung erfolgt in Abhängigkeit
des vom Modell berechneten aktuellen Kohlenstoff-Gehaltes.
4

Die Förderrate von kontinuierlichen Materialzugaben wie DRI oder HBI wird dynamisch aus
einer spezifischen Förderrate und der aktuellen Leistungszufuhr berechnet. Dadurch spiegelt
die Förderrate die Schwankung in der Energiezufuhr wieder, womit die Bildung von „ Eisbergen
“ vermieden wird.
Stammdaten
Qualitätsdaten
LBO-Abstichtemp.
LBO-Abstichanalyse
Verfahrensvorschriften
Material-Restriktionen für
Chargieren und Legieren
Elektrisches Fahrdiagramm
Brenner-Fahrdiagramm
Parameter für Konti-Materialzugaben
Materialdaten
Zusammensetzung
Ausbringen
Einschmelzenergie
Abkühlfaktor
Spezifische Förderraten
Prozessbeobachtung
Energiebilanz
Materialbilanz
Modellbasierte Prozessbeobachtung und Steuerung
Aktueller
Prozesszustand
Gewicht und Analyse
von Stahl und Schlacke
Stahltemperatur
Legierungsrechnung
Energieeintrag
EAF
Prozesssteuerung
HBI / Kalk
Förderung
Stahlanalyse
Zykl. Messwerte Ereignisse Sollwerte
Elementkonzentrationen
der Stahlproben
Elektrische Energie
Brenner-Energie
Lanzensauerstoff
Konti-Zugabe von DRI,
HBI und Kalk
Wandtemperatur
Kohle-Einblasen
Korbchargieren
Abstichgewicht
Materialzugaben
Temperatur-Messung
Celox-Messung
Elektrische Energie
Brenner-Energie
Lanzensauertsoff
HBI-Rate u. Menge
Kalk-Rate u. Menge
Legierungsmittel
Labor-Rechner
Basisautomatisierung
Struktur der modellbasierten Prozessführung mit Stammdaten, Messwerten
der Basisautomatisierung und Sollwerten zur Prozesssteuerung
Bisherige on-line Anwendungen des Prozessmodells
LBO
• Alexandria National Steel, Ägypten (AC) ( 1998 )
• Megasteel, Kuala Lumpur, Malaysia (DC mit Schacht) ( 1999 )
• Marienhütte, Österreich (AC) ( 2009 )
• Saarschmiede, Völklingen (AC, mit PSI Metals) ( 2009 )
• Benteler, Lingen (AC, mit PSI Metals) ( 2010 )
• Georgsmarienhütte (DC) ( 2011 )
• Peiner Träger GmbH (DC) ( 2011 )
Kontakt: Dr. rer. nat. Ralf Pierre
5

Dynamische unsymmetrische Steuerung von Drehstrom-Lichtbogenöfen
Das Ziel einer unsymmetrischen dynamischen Einschmelzsteuerung für Drehstrom-
Lichtbogenöfen ist die Optimierung der Schmelzleistung bei begrenzter thermischer Belastung
der Wandkühlelemente.
Die Steuerung erfasst und bewertet die elektrischen Größen und die thermische Belastung
der Wandkühlelemente. Bei starker Belastung wird die Lichtbogenstrahlung auf den betroffenen
Bereich zielgerichtet vermindert. Dazu stellt man einen vorübergehend unsymmetrischen
Ofenbetrieb ein, wenn möglich alleine durch unsymmetrische Verstellung der Lichtbogenlängen
über die Impedanz-Sollwerte der Elektrodenregelung, sonst zusätzlich durch unsymmetrisches
Absenken der Spannungsstufen.
In Schmelzphasen ohne kritische thermische Wandbelastung stellt die Steuerung durch Vorgabe
von Impedanz-Sollwerten die Ströme des leistungsoptimalen Arbeitspunkts ein.
Das System ist als überlagerte Steuerung der Sollwerte für die Elektrodenregelung und den
Ofentransformator auf einem Industrie-PC realisiert worden. Visualisiert werden die thermische
Wandbelastung mit der Lichtbogenstrahlung sowie die Steuereingriffe bzgl. der elektrischen
Sollwerte.
Während einer zehnmonatigen Erprobung der Einschmelzsteuerung am Lichtbogenofen im
Stahlwerk Bochum der ThyssenKrupp Nirosta GmbH wurde durch die Erhöhung der mittleren
elektrischen Leistung und durch die Verkürzung von Störzeiten die Schmelzleistung um
bis zu 8 % gesteigert. Durch die schonendere Betriebsweise verringerte sich der Spritzmassenverbrauch
um etwa 10 %.
Kontakt: Dr.-Ing. Bernd Kleimt
6

Statistisches Modell für den elektrischen Energieverbrauch
von Lichtbogenöfen
Zur Berechnung des spezifischen elektrischen Energiebedarfs von Lichtbogenöfen wurde ein
statistisches Modell entwickelt, das die wesentlichen Einflussgrößen der Lichtbogenofenbehandlung
berücksichtigt. Das Modell wurde mit Daten von mehr als 50 Lichtbogenöfen mit
unterschiedlichen Bauformen und Einsatzmaterialien verifiziert. Typische Werte für die Standardabweichung
des Berechnungsfehlers sind 25 kWh/t für Einzelschmelzen und 10 kWh/t
für Monatsmittelwerte.
Mit Hilfe des Modells kann der elektrische Energieverbrauch eines Ofens analysiert und im
Vergleich mit anderen Öfen bewertet werden. So lassen sich Schwachstellen in der Ofenfahrweise
bzgl. der Energieausnutzung aufdecken und die Effektivität von Maßnahmen zur
Verringerung des Energieverbrauchs, wie z.B. die Schrottvorwärmung, bewerten.
Regressionsgleichung für den elektrischen Energiebedarf W R
WR
kWh / t
= 375
+ 400
⎡ G
⋅ E
⎢
⎣G
A
⎤ G
− 1 + 80 ⋅ DRI / HBI
⎥
⎦ G A
G
− 50 ⋅ Shr
G A
− 350
G
⋅ HM
G A
+ 1000
G
⋅ Z
G A
⎡T
t t M M M W W
0.3
A ⎤
1600 1 S + N 8 G 4.3 L 2.8 N NV V −
+ ⋅
Vm
⎢
− + ⋅ − ⋅ − ⋅ − ⋅ + ⋅
⎣ ° C ⎥
⎦ min m³ / t m³ / t m³ / t kWh / t
Eingangsgrößen des Modells
G A
G E
G DRI
G HBI
G Shr
G HM
G Z
T A
t S
t N
M G
M L
M N
W V
W Vm
Abstichgewicht
Einsatzgewicht
Gewicht von DRI
Gewicht von HBI
Gewicht von Shredder-Schrott
Gewicht von Hot metal
Zuschlaggewicht
Abstich-Temperatur
Stromflusszeit
Nebenzeit
Brenner-Erdgas
Lanzen-Sauerstoff
Nachverbrennungs-Sauerstoff
Energieverluste (falls gemessen)
Mittelwert der Energieverluste
N V
Ofenspezifischer Faktor 0,2 – 0,4
Kontakt: Dr. rer. nat. Ralf Pierre
berechneter Bedarf in kWh/t
400
380
360
340
320
Elektrische Energie eines Lichtbogenofens
R 2 = 0.85
300
300 320 340 360 380 400
tatsächlicher Verbrauch in kWh/t
Auswertungsbeispiel: Entwicklung der Monatsmittelwerte
des elektrischen Energieverbrauchs eines Drehstrom-Lichtbogenofens
nach verschiedenen Maßnahmen
zur Verbesserung der Ofenfahrweise
7

Kostenoptimale Schrotteinsatzrechnung für den Lichtbogenofen
Die kostenoptimale Schrotteinsatzrechnung für den Lichtbogenofen umfasst die Berechnung
des optimalen Schrotteinsatzes unter Berücksichtigung der geforderten Qualität des herzustellenden
Stahls, den Kosten für das eingesetzte Material und die für das Einschmelzen
benötigte Energie.
Hauptmenü der kostenoptimalen
Schrotteinsatzrechnung
Die Anwendung besteht aus 6 Unterprogrammen, die
in 3 Gruppen zusammengefasst sind. Die Programme
der ersten Gruppe dienen zur Kennzeichnung der
unterschiedlichen Eigenschaften der verwendeten
Schrottsorten. Das metallische und elementweise
Ausbringen werden hierbei mit Hilfe von Prozessdaten
bereits produzierter Schmelzen ermittelt. Zusätzlich
sind die Kosten, Verfügbarkeit und Volumenrestriktionen
bezüglich der Korbbefüllung anzugeben. Die
Verwaltung der zu produzierenden Qualitäten hinsichtlich
der Zielanalyse bei Abstich des LBO erfolgt
über ein weiteres Unterprogramm. Die kostenoptimale
Schrotteinsatzrechnung kann für eine Einzelschmelze
oder eine Sequenz von Schmelzen durchgeführt werden.
Zur Bestimmung der Ausbringungsfaktoren (metallisches und elementweises Ausbringen)
der einzelnen Schrottsorten werden die Schrotteinsätze, das Abstichgewicht und die Analysen
von Ofenproben bereits produzierter Schmelzen mit statistischen Methoden ausgewertet.
Durch Angabe eines konstanten Restsumpfgewichts wird der Einfluss der jeweiligen
Vorgängerschmelze bei diesen Berechnungen entsprechend berücksichtigt. Die ermittelten
Ausbringungsfaktoren, die Verwendungshäufigkeit der einzelnen Schrottsorten und die Modellgenauigkeit
bzgl. der Vorhersage von Abstichgewicht und Elementanalyse werden übersichtlich
dargestellt. Das untenstehende Bild zeigt das Ergebnis für das Element Kupfer.
Ausbringen des Elementes Kupfer für alle verwendeten Schrottsorten
8

Durch die Betrachtung unterschiedlicher Produktionszeiträume, die über die jeweiligen
Schmelzennummern angewählt werden können, lassen sich Qualitätsänderungen der verwendeten
Schrottsorten verfolgen.
Die Berechnung des kostenoptimalen Schrotteinsatzes kann wahlweise für eine einzelne
Schmelze oder eine Sequenz von Schmelzen durchgeführt werden. Eine Sequenz kann aus
den vorher im Qualitätsmanagement definierten Stahlgüten beliebig zusammengestellt werden.
Der optimale Schrotteinsatz wird mit Hilfe des Simplex-Algorithmus ermittelt und kann
für jede Schmelze angezeigt werden. Zusätzlich wird für jede Schrottsorte der Bedarf für die
gesamte Sequenz angezeigt, mit deren Hilfe die Beschaffung der Schrottmengen geplant
werden kann. Neben den Schrottgewichten wird die zu erwartende Analyse der einzelnen
Schmelzen dargestellt, die den zulässigen Grenzwerten gegenübergestellt sind. Elemente,
die aufgrund der Vorhersage an diese Grenzen stoßen, werden rot hinterlegt dargestellt. Die
zu erwartende Analyse einer Schmelze fließt über den Restsumpf, dessen Gewicht angegeben
werden kann, mit in die Berechnung der nächsten Schmelze ein. Hierdurch wird sichergestellt,
dass bei einem Wechsel sehr unterschiedlicher Qualitäten der Einfluss des
Restsumpfes vorausschauend berücksichtigt wird.
Durch die kostenoptimale Schrotteinsatzrechnung für den Lichtbogenofen wird eine maximale
Ausnutzung preiswerter Schrottsorten unter Berücksichtigung der geforderten Qualität
erzielt. Damit lassen sich für den Schrotteinsatz Kosteneinsparungen zuverlässig realisieren.
Bisherige Anwendungen
LBO
Berechnung des kostenoptimalen Schrotteinsatzes für eine Sequenz von Schmelzen
• Georgsmarienhütte ( 2010 )
• Feralpi, Italien ( 2010 )
Kontakt: Dr. rer. nat. Ralf Pierre
9

Modellbasierte Prozessführung des Blasstahl-Konverters
Zur Optimierung der Prozessführung des
Sauerstoffblaskonverters wurde ein dynamisches
Prozessmodell entwickelt, welches
prozessbegleitend den Behandlungsverlauf
bzgl. der Zusammensetzung von Stahl und
Schlacke sowie der Schmelzentemperatur
beobachtet.
In einer Sauerstoffbilanz wird zunächst anhand
thermodynamischer Gleichgewichte
und reaktionskinetischer Gleichungen bestimmt,
welcher Anteil des geblasenen Sauerstoffs
jeweils für die Oxidation metallischer
Elemente wie Silizium, Titan oder Mangan
und nichtmetallischer Begleiter wie Phosphor
sowie für die Nachverbrennung von CO
verbraucht wird. Daraus ergibt sich der Sauerstoffanteil,
der für die Entkohlung zur Verfügung
steht. Wenn in der Endphase der
Behandlung der Kohlenstoffgehalt seinen
thermodynamischen Gleichgewichtswert
nahezu erreicht hat, wird unter Berücksichtigung
einer Reaktionskinetik 1. Ordnung die
dann einsetzende Eisenverschlackung und
die damit einhergehende verstärkte Ent-
Struktur des Prozessmodells und
erforderliche Eingangsgrößen
phosphorung berechnet. Sofern auch Abgasmesswerte zur Verfügung stehen, wird der
Übergang in diese Endphase des Blasprozesses mit dem dann charakteristischen Abfall des
CO-Gehalts im Abgas abgeglichen.
Eine dynamische Energiebilanz zur Berechnung der Stahltemperatur berücksichtigt den
Energieeintrag durch Entkohlung und Metallverschlackung, den Einschmelz-Energiebedarf
der chargierten Schrotte, Schlackenbildner, Heiz- und Kühlmittel, die Energieverluste über
Abgas, Staub, Abstrahlung und Konverterwand sowie die Energie zum Aufheizen der
Schmelze auf die jeweilige Temperatur. Damit ist eine verlässliche Bestimmung des Endpunktes
der Behandlung möglich, sowohl hinsichtlich der Entkohlung, als auch der Entphosphorung
und der einzustellenden Stahltemperatur. Dies konnte in einer on-line Anwendung
des Prozessmodells in Kombination mit einer laserbasierten schnellen Abgasanalyse bereits
erfolgreich erprobt werden.
Das dynamische Prozessmodell lässt sich darüber hinaus auch im Rahmen von Vorausberechnungen
zur dynamischen Korrektur von Sollwerten für den Sauerstoff- und Spülgasdurchfluss
sowie die Zugabe von Schlackenbildnern, Kühl- und Heizmitteln einsetzen. Die
Standardabweichungen der Modellfehler liegen bei etwa 18 K für die Schmelzentemperatur,
ca. 90 ppm für den Kohlenstoffgehalt und 30 ppm für den Phosphorgehalt im Stahl sowie
etwa 3 % für den Eisenoxidgehalt in der Schlacke
10

Sauerstoffbilanz, Kohlenstoff- und Phosphorgehalt sowie Stahltemperatur für eine Beispielschmelze
Konzept für umfassende dynamische Steuerung des Blasprozesses im Konverter
Bisherige Anwendungen des Prozessmodells:
BOF
• Saarstahl AG, Völklingen (2009)
• Hüttenwerke Krupp Mannesmann (2012)
Kontakt: Dr. rer. nat. Martin Schlautmann
11

Modellbasierte Prozessführung des Pfannenofens (LF)
Die Hauptaufgabe der Pfannenofenbehandlung
ist die Einstellung der Schmelzentemperatur,
die für die Übergabe der Schmelze an weitere
sekundärmetallurgische Aggregate oder an
eine Stranggießanlage erforderlich ist. Für die
on-line Berechnung des Temperaturverlaufs
während der Behandlung sowie die Steuerung
des elektrischen Energieeintrags wurde ein
dynamisches Prozessmodell entwickelt. Abhängig
von der Soll-Übergabetemperatur und
dem Übergabezeitpunkt an das nachfolgende
Aggregat wird zu jedem Zeitpunkt der noch
verbleibende erforderliche Soll-Energieeintrag
berechnet. Dabei werden die Temperaturverluste
noch ausstehender Prozessschritte wie Legieren,
Spülen oder Entschwefeln im Rahmen
einer dynamischen Vorausberechnung berücksichtigt.
Abhängig von der noch zur Verfügung
stehenden Zeit wird die optimale Heizrate mit
der entsprechenden Soll-Spannungsstufe für
den elektrischen Energieeintrag bestimmt.
Neben der Schmelzentemperatur wird auch die
Stahlanalyse anhand der Einflüsse von Legierungsmittelzugaben
und der Entschwefelung
prozessbegleitend berechnet.
Genauigkeit des Prozessmodells
(Standardabweichung des Modellfehlers)
Schwefelgehalt
Temperatur
8 ppm
4 K
Materialzugabe
Elektrischer
Energieeintrag
Gewicht und
Zusammensetzung
der Schlacke
Berechnung des
S - Gleichgewichtsgehalts
Entschwefelung
Stahltemperatur
Spülgasdurchfluss
Struktur des Prozessmodells und
erforderliche Eingangsgrößen
Bisherige on-line Anwendungen des Prozessmodells
LF
• LTV Steel Cleveland, USA ( 1991 )
• Saarstahl, Völklingen ( 1992 )
• Alexandria National Steel, Ägypten ( 1998 )
• Megasteel, Kuala Lumpur, Malaysia ( 1999 )
• Thyssen Krupp Stahl, Bruckhausen ( 1999 )
• Peiner Träger GmbH (mit PSI Metals) ( 2009 )
• Saarschmiede, Völklingen (mit PSI Metals) ( 2009 )
• Benteler, Lingen (mit PSI Metals) ( 2010 )
Kontakt: Dr. rer. nat. Martin Schlautmann
12

Modellbasierte Prozessführung für die Vakuum-Umlauf- (RH- ) Anlage
Der Vakuum-Umlauf- oder RH-
Prozess wird u.a. zur Erzeugung
von Stählen mit niedrigsten Kohlenstoff-gehalten
eingesetzt. Neben der
Entkohlung findet unter Vakuum
auch die Entfernung von Wasserstoff
und Stickstoff statt. Der Verlauf
der Entkohlungsbehandlung lässt
sich prinzipiell anhand von Abgasmesswerten
beobachten, während
dies für die Entstickung und Wasserstoffentfernung
nicht möglich ist.
Berechnung des
Partialdrucks von
CO, N2, H2
Berechnung der
Gleichgewichtsgehalte
Materialzugaben
Sauerstoffdurchfluss
Gefäßdruck
Basierend auf thermodynamischen
und reaktionskinetischen Grundlagen
wurde ein dynamisches Prozessmodell
entwickelt. Es umfasst
die Berechnung der Gehalte von C,
O, H, und N sowie der Stahltemperatur.
Mit Hilfe des Modells
kann das Prozessverhalten simuliert
und analysiert werden, um die Auslegung
und Fahrweise von RH-
Anlagen zu optimieren.
Das Modell wird zur on-line Beobachtung
des aktuellen Prozesszustands
und zur Vorausberechnung
des Behandlungsverlaufs genutzt.
Auf dieser Basis werden Sollwerte
für die Sauerstoff-Zufuhr über eine
Lanze oder Düsen zur forcierten
Entkohlung und zum chemischen
Heizen berechnet.
Fördergasdurchfluss
Entkohlungsreaktion
Sauerstoffabbau
Entstickung, Dehydrierung
Stahlumlauf
Stahltemperatur
Sauerstoffeintrag
aus der Schlacke
Struktur des Prozessmodells
und erforderliche Eingangsgrößen
Genauigkeit des Prozessmodells
(Standardabweichung des Modellfehlers)
Kohlenstoffgehalt
Sauerstoffgehalt vor
Desoxidation
Stickstoffgehalt
Wasserstoffgehalt
Temperatur
6 ppm
30 ppm
8 ppm
0,2 ppm
5 K
Beispiel: Beobachtung einer Entkohlungsschmelze
13

Innerhalb eines dynamischen Steuerungskonzepts wird das Modell zur on-line Berechnung
des aktuellen Prozesszustands und zur Vorausberechnung des Verlaufs der Entkohlung und
des Temperaturverhaltens genutzt. Anhand eines Vergleichs mit den Zielvorgaben der
Stranggießanlage wird entschieden, ob eine Sauerstoffzufuhr zur forcierten Entkohlung oder
zum chemischen Heizen erforderlich ist, oder ob Kohle zur Vordesoxidation oder Kühlschrott
zugesetzt werden muss. Durch diese Steuerung kann die Treffsicherheit bei der Einstellung
der Zieltemperatur bei im Mittel vermindertem Verbrauch von Blassauerstoff und Aluminium
zur Desoxidation gesteigert werden.
Struktur des modellbasierten Steuerungskonzepts für die RH-Anlage mit Sauerstofflanze
Bisherige on-line Anwendungen des Prozessmodells
RH
• LTV Steel Indiana Harbor, USA ( 1988 )
• Bethlehem Steel Burns Harbor, USA (RH-OB) ( 1990 )
• LTV Steel Cleveland, USA ( 1991 )
• voestalpine Linz, Österreich ( 1999 )
( RH / 1 mit Sauerstofflanze, RH / 2 )
Kontakt: Dr.-Ing. Bernd Kleimt
14

Modellbasierte Prozessführung für die Pfannenstand-Entgasungs-
(VD- ) Anlage
Der Pfannenstandentgasungs- oder VD-
Prozess wird zur Entfernung von Kohlenstoff,
Wasserstoff, Stickstoff und Schwefel aus der
Stahlschmelze eingesetzt. Bei vielen Anlagen
sind Messungen und Probenahmen unter Vakuum
nicht möglich. Daher wurde basierend auf
thermodynamischen und reaktionskinetischen
Grundlagen ein dynamisches Prozessmodell
zur on-line Beobachtung des aktuellen Prozesszustands
entwickelt. Es umfasst die Berechnung
der Gehalte von C, O, H, N und S
sowie der Stahltemperatur. Das Modell wurde
im Rahmen von mehreren Forschungsprojekten
mit Hilfe von Prozessdaten zahlreicher VD-
Anlagen verifiziert.
An mehreren Anlagen ist das Modell zur Zeit im
Einsatz, um den Wasserstoffgehalt der Schmelze
prozessbegleitend zu berechnen und somit
für jede Schmelze individuell den Zeitpunkt zu
bestimmen, wann der gewünschte Endgehalt
erreicht ist und somit die Vakuumbehandlung
beendet werden kann. Auf eine teure und fehleranfällige
Messung des erreichten Wasserstoffgehalts
kann somit verzichtet werden.
Gewicht und
Zusammensetzung
der Schlacke
Gefäßdruck
Berechnung des
Partialdrucks von N2,H2,CO
Berechnung der
Gleichgewichtsgehalte
von N, H, C, S
Entstickung, Dehydrierung
Entkohlung, Entschwefelung
Stahltemperatur
Spülgasdurchfluss
Struktur des Prozessmodells und
erforderliche Eingangsgrößen
Genauigkeit des Prozessmodells
(Standardabweichung des Modellfehlers)
Kohlenstoffgehalt
Sauerstoffgehalt vor
Desoxidation
Stickstoffgehalt
Wasserstoffgehalt
Schwefelgehalt
Temperatur
8 ppm
40 ppm
8 ppm
0,25 ppm
7 ppm
7 K
Beispiel: On-line Beobachtung zur Berechnung des
Wasserstoffgehalts und der Stahltemperatur
Bisherige on-line Anwendungen des Prozessmodells
VD • Edelstahlwerke Buderus, Wetzlar ( 1999 )
• Stahlwerk Bous, Bous ( 2002 )
• SZ Acroni, Slowenien (im Auftrag von SMS Mevac) ( 2004 )
• Hyundai Steel, Südkorea (im Auftrag von SMS Mevac) ( 2008 )
• Saarschmiede, Völklingen (mit PSI Metals) ( 2009 )
• PNTZ, Russland (im Auftrag von SMS Mevac) ( 2011 )
• Peiner Träger GmbH (mit PSI Metals) ( 2011 )
Kontakt: Dr. rer. nat. Martin Schlautmann
15

Modellbasierte Prozessführung für die VOD-Anlage
Der VOD- (Vacuum Oxygen Decarburisation)
Prozess dient zur Erzeugung
von hochchromhaltigen Stählen mit
niedrigsten Kohlenstoffgehalten. Für
die on-line Beobachtung wurde ein
dynamisches Prozessmodell entwickelt,
das die Berechnung der Entkohlung
mit dem einhergehenden Chromabbrand
und darüber hinaus auch des
Stickstoffgehalts, der Desoxidation,
Chromoxidreduktion und Entschwefelung
sowie der Schmelzentemperatur
umfasst. Diese Berechnungen basieren
auf zyklisch gelösten Massen- und
Energiebilanzen, in die die jeweiligen
thermodynamischen Gleichgewichtsgehalte
und die Reaktionskinetik der
relevanten Reaktionen eingehen. Zur
Beobachtung der Entkohlung können
ergänzend auch Messwerte für die
Durchflussrate und die Analyse des
Abgases verwendet werden.
Die Standardabweichung des Modells
bezüglich des am Ende der Oxidationsphase
erzielten Kohlenstoffgehalts
liegt bei 65 ppm, die Schmelzentemperatur
wird mit einem Standardfehler
von 18 K berechnet
Gefäßdruck
Sauerstoffdurchfluss
Sauerstoffbilanz
Chromabbrand
Struktur des
Stahltemperatur
Prozessmodells und
erforderliche Eingangsgrößen
Entkohlung
Spülgasdurchfluss
Struktur des Prozessmodells mit
benötigten Eingangsdaten
Abgasdurchfluss
CO, CO2 - Gehalt
Um den Chromabbrand während der Entkohlung möglichst gering zu halten, wurde für die
Endphase der Entkohlung eine dynamische Steuerung entwickelt. Die Sauerstoffzufuhr über
die Lanze wird dabei bedarfsgerecht anhand der beobachteten Abnahme der Entkohlungsgeschwindigkeit
reduziert.
Bisherige on-line Anwendungen des Prozessmodells
VOD
• Deutsche Edelstahlwerke, Siegen (1986, 1992)
• Edelstahlwerke Buderus, Wetzlar (1999)
• ThyssenKrupp VDM, Unna (nur off-line) (2002)
• SZ Acroni, Slowenien (2009)
• Dörrenberg Edelstahl (2011)
Kontakt: Dr. rer. nat. Martin Schlautmann
16

Modellbasierte Prozessführung des AOD- ( KCB-S- ) Konverters
Für die prozessbegleitende Beobachtung der
Erzeugung von hochchromhaltigen Stählen im
AOD-Konverter wurde ein modellbasiertes online
System entwickelt und an AOD Konvertern
im Stahlwerk Bochum und Krefeld von ThyssenKrupp
Nirosta installiert. Dieses System
ermittelt dynamisch die Entkohlungsgeschwindigkeit
basierend auf Messwerten für Abgasdurchfluss
und Analyse, sowie, ausgehend von
dem analysierten Startgehalt, durch eine Bilanz
den aktuellen Kohlenstoffgehalt. Da diese Kohlenstoff-Bilanz
zur Bestimmung des Endgehalts
von 0,02 % bei einem gesamten Kohlenstoff-Abbrand
von ca. 1,5 % zu ungenau ist,
wurde für die Endphase der Entkohlung ein
thermodynamisches Modell zur Berechnung
des Kohlenstoffgehalts entwickelt. Mit Hilfe dieses
Modells lässt sich der Kohlenstoffgehalt
über die gesamte Behandlungsdauer hinweg
auch ohne Abgasmesswerte berechnen, was
für die AOD-Konverter von TKN im Stahlwerk
Krefeld erforderlich war.
Abgasdurchfluss
CO, CO2, O2 -
Gehalt
Sauerstoffdurchfluss
Inertgasdurchfluss ( Ar, N2 )
Sauerstoffbilanz
Metallabbrand
Energiebilanz zur
Berechnung der
Stahltemperatur
Entkohlung
Entstickung
Stickstoffaufnahme
Sauerstoffdurchfluss
Inertgasdurchfluss ( Ar, N2 )
Struktur des Prozessmodells und
erforderliche Eingangsgrößen
In einer parallel zu der Entkohlungsrechnung durchgeführten Sauerstoffbilanz wird bestimmt,
welcher Anteil des geblasenen Sauerstoffs für die Oxidation von metallischen Elementen wie
Aluminium, Silizium und Chrom verbraucht bzw. von der Schmelze aufgenommen wird. Hieraus
wird die Geschwindigkeit und der aufsummierte Wert des Chromabbrands bestimmt. Weiterhin
wird der Stickstoff-Gehalt der Schmelze prozessbegleitend berechnet, um den optimalen Zeitpunkt
für das Umschalten von preiswertem Stickstoff auf teureres Argon zu bestimmen. Damit
können die niedrigen Stickstoff-Zielgehalte unter minimalen Inertgas-Kosten sicher eingestellt
werden.
Als wichtige Einflussgröße der Kohlenstoff-
und der Stickstoffberechnung
wird prozessbegleitend die aktuelle
Schmelzentemperatur berechnet. Eine
dynamische Energiebilanz berücksichtigt
den Energieeintrag durch Entkohlung
und Metallabbrand, sowie die
Einschmelz- und Aufheizenergien der
während der Behandlung erfolgten
Materialzugaben.
Genauigkeit des Prozessmodells
(Standardabweichung des Modellfehlers)
Kohlenstoffgehalt
Stickstoffgehalt
Temperatur
0,01 %
0,007 %
16 K
Bedienmaske zur on-line Beobachtung der AOD-Behandlung
17

Weiterhin wurde eine dynamische Steuerung für eine bedarfsgerechte Sauerstoffzufuhr zur
Minimierung des Chromabbrands entwickelt. Das Bild zeigt die Verteilung der Sauerstoffzufuhr
auf Entkohlung und Metallabbrand für eine dynamisch gesteuerte AOD-Schmelze. Die
Steuerung setzt ein, wenn der Sauerstoffbedarf für die Entkohlung abnimmt und der Metallabbrand
ansteigt. Die Sauerstoffzufuhr wird dann in Abhängigkeit der durch das Modell
beobachteten Entkohlungsgeschwindigkeit vorgegeben. Als zusätzliches Kriterium für die
Steuerung muss auch das Erreichen einer schmelzenindividuellen Zieltemperatur am Ende
der Entkohlung gewährleistet sein. Dazu ist es erforderlich, dass ein gewisser Metallabbrand,
abhängig von der Unterschreitung der von dem dynamischen Beobachtermodell aktuell berechneten
Schmelzentemperatur von der Zieltemperatur, zugelassen werden muss. Im Vergleich
zu einer Schmelze mit stufenförmig gesteuerter Sauerstoffzufuhr lässt sich der
Chromabbrand deutlich verringern und somit der Verbrauch an Silizium und Schlackenbildnern
zur Reduktion des verschlackten Chroms vermindern.
120
110
100
Gesamter Sauerstoff
Sauerstoff für
Entkohlung
Start der dynamischen Steuerung
Schmelzentemperatur
1800
1750
Durchflüsse in m³/min
90
80
70
60
50
40
30
Chrom-
Abbrand
Temperatur
messungen
Düsen-Inertgas
1700
1650
1600
1550
Schmelzentemperatur in °C
20
10
Düsen-Sauerstoff
1500
0
0 5 10 15 20 25 30 35
Zeit in min
1450
AOD-Beispielschmelze mit dynamischer Steuerung der Sauerstoffzufuhr
Bisherige on-line Anwendungen des Prozessmodells
AOD
• ThyssenKrupp Nirosta Bochum
( mit dyn. Steuerung der Sauerstoff-Zufuhr )
( 2004 )
• ThyssenKrupp Nirosta Krefeld ( 2006 )
( ohne Abgasmessung )
Kontakt: Dr. rer. nat. Martin Schlautmann
18

Prozessstufen-übergreifende Temperaturführung
Der Prozess der Stahlerzeugung auf dem Behandlungsweg von der Rohstahlerzeugung im
Sauerstoff-Blaskonverter oder im Lichtbogenofen über die sekundärmetallurgische Pfannenbehandlung
bis zum Vergießen des Stahls in einer Stranggießanlage ist mit einem hohen
Durchsatz an Energie verbunden. Ein wesentlicher Teil dieses Energieeinsatzes dient zur
Einstellung der für den Gießprozess erforderlichen Schmelzentemperatur. In der Regel wird
bereits am Aggregat zur Rohstahlerzeugung oder an einem nachgeschalteten Pfannenofen
ein Energiepuffer angelegt, um die Energieverluste während der weiteren Pfannenbehandlung
abzudecken. Ziel ist es dabei, die Stahlschmelze zu einem vorgegebenen Zeitpunkt mit
der für den Gießvorgang optimalen Temperatur an die Stranggießanlage abzuliefern.
Zur Optimierung der Temperaturführung für die gesamte Prozesskette der Stahlerzeugung ist
ein prozessstufen-übergreifender Ansatz erforderlich. Auf der Basis von analytischen Energieund
Massenbilanzmodellen für die einzelnen Prozessstufen erfolgt eine übergreifende, dynamische
on-line Beobachtung und Prognose des Temperaturverlaufs der Schmelze. Sie umfasst
die Behandlung im Aggregat zur Rohstahlerzeugung (Blasstahlkonverter oder Lichtbogenofen),
beginnend mit dem letzten Prozessabschnitt zur Einstellung der Abstichtemperatur,
und die Pfannenbehandlung bis zum Vergießen der Schmelze in der Stranggießanlage. Besondere
Berücksichtigung findet dabei der thermische Zustand der Abstichpfanne, der den
Temperaturverlauf der Schmelze maßgeblich beeinflusst.
In dem nachfolgenden Bild ist der berechnete Verlauf der Schmelzentemperatur für eine Beispielschmelze
aus dem Elektrostahlwerk von der letzten Temperaturmessung im Lichtbogenofen
bis zur abschließenden Messung am Argon-Spülstand dargestellt. Der Vergleich mit den
Temperaturmesswerten, durch blaue Punkte verdeutlicht, demonstriert noch einmal die hohe
Genauigkeit des Temperaturmodells über die gesamte Behandlung hinweg. Das Bild verdeutlicht
auch die hohe Dynamik der Temperaturentwicklung.
Temperatur in °C
1640
1630
1620
1610
1600
1590
1580
1570
Beginn
Abstich
Beginn
LF
Beginn
Spülbehandlung
Temperatur-Messungen
berechnete Temperatur
1560
1550
Abstich
LBO
Pfannenofen
Argon-Spülstand
0 5 10 15 20 25 30 35 40
Behandlungsdauer in min
Basierend auf der dynamischen Prognose des Temperaturverlaufs werden Energieeintrag und
Temperaturführung in den einzelnen Prozessstufen optimiert. Die Soll-Gießtemperatur wird so
19

unter minimalem Energieverbrauch in möglichst wenigen Behandlungsschritten mit hoher
Treffsicherheit eingestellt.
Dieses Verfahren ist untenstehend anhand einer typischen Prozessroute im Blasstahlwerk
veranschaulicht. Besondere Bedeutung hat eine optimierte Temperaturführung für solche
Stahlwerke, bei denen der gesamte Energiepuffer für die sekundärmetallurgische Pfannenbehandlung
bereits bei Abstich des Primärstahlaggregats eingestellt werden muss.
Vorgabe Soll- Übergabetemperatur und Übergabezeitpunkt
Optimierung
des
Energieeintrags
Dynamische Vorausberechnung der Temperatur-Verluste und -Gewinne
Chemische
Energie
Kühlschrott
LD-Behandlung
Abstich LD
Spülstand
VD-Behandlung
Stranggießanlage
Dynamische On-line Beobachtung des Temperaturverlaufs
Pfannen-
Thermischer Zustand
verfolgung
der Abstichpfanne
System zur optimierten Temperaturführung im Blasstahlwerk
Bisherige on-line Anwendungen des Prozessmodells
• HKM, Duisburg (Blasstahlwerk) ( 2007 )
• Peiner Träger GmbH, Peine (Elektrostahlwerk) ( 2008 )
• Elektrostahlwerke Gröditz (Elektrostahlwerk) ( 2012 )
Kontakt: Dr.-Ing. Bernd Kleimt
20

Kontakte
Dr.-Ing. Bernd Kleimt
Abteilungsleiter
Tel: 0211/6707-385
E-Mail: Bernd.Kleimt@BFI.de
Dr. rer. nat. Martin Schlautmann
Projektgruppenleiter
Tel: 0211/6707-259
E-Mail: Martin.Schlautmann@BFI.de
Dr. rer. nat. Ralf Pierre
Projektleiter
Tel: 0211/6707-898
E-Mail: Ralf.Pierre@BFI.de
B. Eng. Vera Peiss
Wissenschaftlich-technische Mitarbeiterin
Tel: 0211/6707-219
E-Mail: Vera.Peiss@BFI.de
Günter Paura
Technischer Mitarbeiter
Tel: 0211/6707-228
E-Mail: Guenter.Paura@BFI.de
Internet: www.bfi.de
21

Auswahl von Veröffentlichungen
Modellbildung und elektrische Auslegung von Drehstrom-Lichtbogenöfen
Köhle, S.: Ersatzschaltbilder und Modelle des Hochstromsystems von Drehstrom-
Lichtbogenöfen. Stahl u. Eisen 110 (1990), Nr. 11, p. 51-59
Köhle, S.; Knoop, M.; Lichterbeck, R.: Lichtbogenreaktanzen von Drehstrom-
Lichtbogenöfen. Elektrowärme int. 51 (1993), Nr. B4, S. B175-B185
Knoop, M.; Köhle, S.: Schwankung der elektrischen Größen von Drehstrom-
Lichtbogenöfen. Elektrowärme int. 54 (1996), Nr. B1, S. B32-B39
Knoop, M.; Köhle, S.: Electrical design of high voltage, high reactance a-c arc
furnaces. Iron and Steel Engineer (1998), Nr. 3, S. 39-43
Modellbasierte Prozessführung von Lichtbogenöfen
Beltagi, I.; El-Dakhakhny, W.; Kleimt, B.; Ponten, H.-J.; Matissik, W.: Process control of the
ANSDK electric arc furnaces with DRI feeding. MPT Int. (1999), Nr. 4, S. 66-72
Ponten, H.-J.; Kleimt, B.; Schwarte, W.: Modellbasierte Prozeßführung im
Elektrostahlwerk der Megasteel. Stahl u. Eisen 120 (2000), Nr. 3, S. 47-53
Kleimt, B.; Köhle, S.; Kühn, R.; Zisser, S.: Application of models for Electrical Energy consumption
to improve EAF operation and dynamic control. Proceedings of 8th European Electric
Steelmaking conference, Birmingham, UK, 9-11 May 2005, p. 183 – 197
Krassnig, H.-J.; Kleimt, B.; Voj, L.; Antrekowitsch, H.: EAF post-combustion control by on-line
laser-based off-gas measurement. Archives of metallurgy and materials (2008), Volume 53,
p. 455-462, and Proceedings of 9th European Electric Steelmaking conference, Krakow, Poland,
19-21 May 2008
Krassnig, H.-J.; Kleimt, B.; Voj, L.; Antrekowitsch, H.: Laserbasierte Nachverbrennungssteuerung
im Elektrolichtbogenofen. Stahl u. Eisen 128 (2008), Nr. 9, S. 41-52
Degreif, K.; Pierre, R.; Boh, M.; Falkenreck, U.: Verbesserung der Energieeffizienz des
E-Ofens durch laserbasierte Optimierung der Nachverbrennung. Stahl u. Eisen 130 (2010),
Nr. 4, S. 73-80
Kleimt, B.; Dettmer, B.; Haverkamp, V.; Deinet, T.; Tassot, P.: Erhöhung der Energie- und
Materialeffizienz der Stahlerzeugung im Lichtbogenofen durch optimiertes Wärmemanagement
und kontinuierliche dynamische Prozessführung. Berliner Recycling- und Rohstoffkonferenz,
26.-27.03.2012, Recycling und Rohstoffe Band 5, TK-Verlag 2012
Pierre, R.; Kleimt., B.; Dettmer, B.; Schliephake, H.: Model-based automation and optimisation
of EAF steelmaking from charging to tapping. International Workshop EAF- Perspectives
on Automation, Materials, Energy & Environment. Milan, Italy, 29-30 March 2012
Kleimt, B; Pierre, R; Dettmer, B; Deng, J; Schlinge, L; Schliephake, H: Continuous dynamic
EAF process control for increased energy and resource efficiency, Electric Steelmaking Conference
2012, Graz, Austria, 25-28 September 2012
Pierre, R; Kleimt, B; Dettmer, B; Schliephake, H: Quality and cost optimal charge material
selection for the EAF, Electric Steelmaking Conference 2012, Graz, Austria, 25-28 September
2012
Kleimt, B.; Dettmer, B.; Haverkamp, V.; Deinet, T.; Tassot, P.: Erhöhung der Energie- und
Materialeffizienz der Stahlerzeugung im Lichtbogenofen, Chemie Ingenieur Technik 84
(2012), Nr. 10, S. 1714 - 1724
22

Modellbildung des elektrischen Energieverbrauchs von Lichtbogenöfen
Köhle, S.: Einflußgrößen des elektrischen Energieverbrauchs und des Elektrodenverbrauchs
von Lichtbogenöfen. Stahl u. Eisen 112 (1992), Nr. 11, S. 59-67
Kleimt, B.; Köhle, S.: Power consumption of electric arc furnaces with postcombustion.
MPT Int. (1997), Nr. 3, S. 56-57
Köhle, S.: Improvements in EAF operating practices over the last decade.
57 th Electric Furnace Conference, Pittsburgh, 15.-16.11.1999, Proceedings, S. 3-14
Köhle, S.: Recent improvements in modelling energy consumption of electric arc furnaces.
Proceedings of 7th European Electric Steelmaking conference, Venice, Italy, 26-29 May
2002, p. 1.305 – 1.314
Kleimt, B.; Köhle, S.; Kühn, R.; Zisser, S.: Application of models for Electrical Energy consumption
to improve EAF operation and dynamic control. Proceedings of 8th European Electric
Steelmaking conference, Birmingham, UK, 9-11 May 2005, p. 183 – 197
Unsymmetrische Steuerung des Einschmelzens in Drehstrom-Lichtbogenöfen
Knoop, M.; Lichterbeck, R.; Köhle, S.; Siig, J.: Steuerung des Einschmelzens
im Drehstrom-Lichtbogenofen zum Schutz der Wandkühlelemente.
Stahl u. Eisen 117 (1997), Nr. 2, S. 91-96
Modellbasierte Prozessführung des Blasstahlkonverters
Schlautmann, M.; Kleimt, B.; Teiter, T.; Schnabel, S.; Ponten, H.: Model-based dynamic monitoring
and end-point control of converter process. Proceedings 6th European Oxygen
Steelmaking Conference (EOSC), September 2011, Stockholm, Schweden
Kleimt, B.; Schlautmann, M.; Weinberg, M.; Bongers, J.; Berg, P.; Ide, N.: Optimierte Prozessführung
zur ressourceneffizienten Stahlerzeugung im Konverterprozess,
Chemie Ingenieur Technik 84 (2012), Nr. 10, S. 1704 - 1713
Modellbasierte Prozessführung des Pfannenofens (LF)
Beltagi, I.; El-Dakhakhny, W.; Kleimt, B.; Ponten, H.-J.; Matissik, W.: Process control of the
ANSDK electric arc furnaces with DRI feeding. MPT Int. (1999), Nr. 4, S. 66-72
Ponten, H.-J.; Kleimt, B.; Schwarte, W.: Modellbasierte Prozeßführung im
Elektrostahlwerk der Megasteel. Stahl u. Eisen 120 (2000), Nr. 3, S. 47-53
23

Modellbasierte Prozessführung für die Vakuum-Umlauf- (RH- ) Anlage
Kleimt, B.; Köhle, S.; Ponten, H.-J.; Matissik, W.; Schewe, D.:
Dynamic modelling and control of vacuum circulation process.
Ironmaking and Steelmaking 20 (1993), Nr. 5, S. 390-395
Kleimt, B.; Köhle, S.: Dynamisches Modell für den Vakuum-Umlauf-Prozeß zur
Entkohlung von Stahlschmelzen. Stahl u. Eisen 115 (1995), Nr. 8, S. 75-81
Kleimt, B.; Köhle, S.: Dynamic modelling of vacuum circulation process for steel
decarburization. La Revue de Métallurgie - CIT, April 1995, S. 493-502
Kleimt, B.; Köhle, S.; Johann, K. P.; Jungreithmeier, A.; Molinero, J.: Dynamic process model
for denitrogenation and dehydrogenation by vacuum degassing.
Scandinavian Journal of Metallurgy 29 (2000), Nr. 5, S. 194-205
Kleimt, B.; Köhle, S.; Jungreithmeier, A.: Dynamic model for on-line observation of the current
process state during RH degassing.
Steel research 72 (2001), No. 9, S. 337-345
Kleimt, B.; Saint-Raymond, H.; Jungreithmeier, A.; Perrin, E.; Surmund, J.: Improved operation
and model-based control of Lance Oxygen Input for RH process.
4th European Oxygen Steelmaking Conference, 12.-15.5.2003, Proceedings, S. 197-206
Jungreithmeier, A.; Kleimt, B.: Modellbasierte Prozessführung der Vakuum-Entkohlung in
RH-Anlagen mit Sauerstoff-Toplanze. Asmet-Forum für Metallurgie und Werkstofftechnik,
Leoben, 24.-25. Mai 2005, Tagungsunterlagen S. 57-58
Modellbasierte Prozessführung für die Pfannenstand-Entgasungs- (VD- ) Anlage
Kleimt, B.; Köhle, S.; Johann, K. P.; Jungreithmeier, A.; Molinero, J.: Dynamic process model
for denitrogenation and dehydrogenation by vacuum degassing.
Scandinavian Journal of Metallurgy 29 (2000), Nr. 5, S. 194-205
Kleimt, B.; Cappel, J.; Hoffmannn, J.; Sheng, D.-J.; Landa, S.: Dynamic process models for
on-line observation of the vacuum tank degassing process.
La Revue de Métallurgie-CIT, Juin 2003, S. 583-593
Kleimt, B.; Weinberg, M.; Louis, T.: Dynamisches Modell zur on-line Beobachtung der Pfannenstand-
(VD-) Entgasung. Asmet-Forum für Metallurgie und Werkstofftechnik, Leoben,
24.-25. Mai 2005, Tagungsunterlagen S. 55-56
Modellbasierte Prozessführung für die VOD-Anlage
Köhle, S.; Reichel, J.; Wilmshöfer, H.: Prozeßmodell des Vakuumfrischens von hochchromhaltigen
Stählen. Stahl u. Eisen 108 (1988), Nr. 14/15, S. 711-716
Köhle, S.; Reichel, J.; Dittert, D.; Nickel, E.: Prozeßsteuerung des Vakuumfrischens von
hochchromhaltigen Stählen. Stahl u. Eisen 108 (1988), Nr. 8, S. 397-401
Schlautmann, M.; Kleimt, B.; Kubbe, A.; Teworte, R.; Rzehak, D.; Senk, D.; Jaklic, A.;
Klinar, M.: Dynamische Prozessmodelle zur Onlinesteuerung von Stahlerzeugungsprozessen
am Beispiel des VOD-Prozesses. Stahl u. Eisen 131 (2011), Nr. 10, S. 57-65
24

Modellbasierte Prozessführung des AOD- ( KCB-S- ) Konverters
Reichel, J.; Köhle, S.; Schubert, K.-H.; Wahlers, F.-J.; Zörcher, H.: Beobachtung und Steuerung
des Frischens hochchromhaltiger Stähle nach dem KCB-S-Verfahren. Stahl u. Eisen
113 (1993), Nr. 9, S. 83-89
Wahlers, F.-J; Schubert, K.-H.; Burkat, C.; Köhle, S.; Bendel, C.:
Observation and control of AOD process with exhaust gas measurement.
58 th Electric Furnace Conference, Orlando, 13.-14.11.2000, Proceedings, S. 893-904
Kleimt, B.; Lichterbeck, R.; Burkat, C.: Improved Dynamic Control of Carbon and Nitrogen
Content in AOD Converter Process for Stainless Steelmaking on the Basis of Thermodynamic
Process Models. Proceedings 5 th European Oxygen Steelmaking Conference, Aachen,
26.-28.06.2006, p. 511-518
Kleimt, B.; Lichterbeck, R.; Burkat, C.: Modellbasierte dynamische Steuerung des AOD-
Prozesses. Stahl u. Eisen 127 (2007), Nr.1, S. 35-41
Prozessstufen-übergreifende Prozessführung
Kleimt, B.; Zisser, S.; Weinberg, M.; Bongers, J.:
Through process dynamic prediction of melt temperature evolution for optimised energy input
and temperature control in oxygen steelmaking.
METEC InSteelCon 2007, 11.-15.6.2007, Proceedings, S. 168-175
Ponten, H.; Kleimt, B.; Grob, S.: Cast in Time and Quality: Energy Savings Through Integrated
Heat Temperature Forecast and Scheduling Model.
Iron & Steel Technology, January 2011, S. 82-91
Kleimt, B.; Weinberg, M.; Bongers, J.; Schöring, M.: Modellbasierte Temperaturführung bei
der Flüssigstahlerzeugung zur Optimierung des Energieeinsatzes. Stahl u. Eisen 131 (2011),
Nr. 11, S. 113-131
Kleimt, B.; Pierre, R.; Zagrebin, V.; Nyssen, P.; Ojeda, C.; Arteaga, A.: Through process
control strategies for reliable achievement of low carbon and nitrogen contents within the
electric steelmaking route. Workshop Integrated Intelligent Manufacturing (I2M) in Steel
Industry, 23-24 April 2012, Metz, France
Allgemeine Veröffentlichungen zur Sekundärmetallurgie
Köhle, S.; Reichel, J.; Kleimt, B.: Beobachtung des Entkohlungsprozesses anhand
von Abgasmessungen. Stahl u. Eisen 113 (1993), Nr. 6, S. 55-60
Köhle, S.; Kleimt, B.: Ein betriebsnahes Modell für die Entgasung von
Stahlschmelzen. Stahl u. Eisen 116 (1996), Nr. 5, S. 81-87
25