автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка математических моделей и исследование процессов автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна

На правах рукописи

ЖИДОВЕЦКИЙ Владимир Давыдович

РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ АВТОГЕННОЙ ПЛАВКИ МЕДНОГО КОНЦЕНТРАТА ОТ РАЗДЕЛЕНИЯ ФАЙНШТЕЙНА

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (металлургия)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 2005

Работа выполнена в ОАО «Кольская горнометаллургическая компания».

Научный руководитель -Заслуженный деятель науки и техники РФ, доктор технических наук, профессор

Л.Ш.Цемехман

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ю.В.Шариков

кандидат технических наук

Ю.В.Горшков

Ведущее предприятие - Московский институт стали и сплавов.

Защита диссертации состоится 2 декабря 2005 г. в 16 ч 30 мин на заседании диссертационного совета Д 212.224.03 при Санкт-Петербургском государственном горном институте имени Г.В.Плеханова (техническом университете) по адресу: 199106 Санкт-Петербург, 21-я линия, д.2, ауд.2205.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного горного института.

Автореферат разослан 2 ноября 2005 г.

УЧЕНЫЙ СЕКРЕТАРЬ диссертационного совета

к.т.н., доцент С^^*-> В.Н.БРИЧКИН

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одним из основных направлений научно-технического прогресса в металлургии тяжелых цветных металлов в последние 20—30 лет является сокращение выбросов серы в атмосферу и интенсификация плавильных переделов производства тяжелых цветных металлов из сульфидных руд за счет перехода к автогенным процессам.

При флотационном разделении медно-никелевого файнштейна получается никелевый и медный концентраты. Медный концентрат (далее — МКРФ), содержит 67—69 % меди, А—6 % никеля, 0,2—0,3 % кобальта, 3—4 % железа, 20—22 % серы. В настоящее время этот полупродукт перерабатывается путем его плавки с последующим конвертированием до черновой меди. Плавка МКРФ на российских предприятиях реализуется различными способами: в отражательной печи — на комбинате Североникель ОАО «Кольская ГМК» (далее — СН); в печи Ванюкова (ПВ) — на Надеждинском металлургическом заводе Заполярного филиала (ЗФ) ОАО «ГМК «Норильский Никель». Экспериментально доказана возможность получения «сырой» и черновой меди в автогенных агрегатах, реализация которой позволяет отказаться от использования конвертерного передела и утилизировать практически всю серу, содержащуюся в концентрате.

Как показывает имеющийся опыт внедрения автогенных процессов переработки сульфидного сырья, их преимущества используются в полной мере только при условии автоматизированного управления агрегатами и технологическими комплексами на основе компьютеризации с использованием математических моделей объектов управления.

Среди вопросов, решаемых при разработке АСУ ТП, проблема построения адекватной математической модели и алгоритмов ее реализации является одной из самых важных и сложных. Однако работ по математическому моделированию непрерывных технологических процессов автогенной плавки и синтезу на этой основе АСУ ТП до настоящего времени выполнено мало. Область приме-

* Автор выражает благодарность к.т.н. В.А Блинову за научное со-руководство и творческую помощь в проведеятграбвш___

— л

нимости результатов известных исследований, как правило, ограничена конкретной технологией. Это определяет актуальность темы данной диссертации.

Цель работы — разработка математических моделей и исследование процессов автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

• разработаны и исследованы статические и динамические математические модели различных технологических режимов автогенной плавки МКРФ;

• по результатам опытно-промышленных исследований различных технологических режимов автогенной плавки выполнена параметрическая идентификация полученных моделей;

• на основе разработанных математических моделей выведены алгоритмы управления процессом автогенной плавки в различных технологических режимах;

• проведена оптимизация технологических параметров и управляющих воздействий на процесс автогенной плавки с получением как малосернистой, так и черновой меди;

• создано программное обеспечение автоматизированного управления автогенной плавкой, реализующее разработанные модели и алгоритмы.

Методы исследования. При выполнении работы использованы методы: общей теории систем и системного анализа; теории автоматического управления; оптимизации и оптимального синтеза; организации промышленного эксперимента и обработки экспериментальных данных; математической статистики и параметрической идентификации; решения некорректных задач.

При проведении исследований для реализации полученных алгоритмов широко использовались современные методы программирования в системах Visual Basic for application (VBA 6) и Visual Basic 6, a также специализированные пакеты программ.

Основные положения, выносимые на защиту: 1. Математические модели процессов автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна в виде систем

алгебраических или дифференциальных уравнений на основе материального и теплового балансов плавки, позволяющие по задаваемым или измеряемым параметрам процесса рассчитывать количества и составы продуктов плавки, а также управляющие воздействия.

2. Оптимальные управляющие воздействия как в контуре управления высотой слоя жидких фаз расплава, так и в контуре управления температурой расплава носят релейный характер. Они принимают предельные значения до тех пор, пока управляемые технологические параметры не превосходят заданных величин, после чего происходит их переключение на значения, обеспечивающие стабилизацию этих параметров.

Научная новизна. Для непрерывного процесса автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна впервые разработана математическая модель, отражающая физико-химические закономерности в исследуемом объекте. С помощью разработанной математической модели проведены исследования процесса плавки. На основе полученных результатов: разработаны прогнозирующие алгоритмы расчета параметров технологического процесса; выведены алгоритмы синтеза управляющих воздействий на процесс автогенной плавки; определена методика расчета оптимальных дутьевого и топливного режимов процесса.

Практическая ценность. Работа выполнена по результатам опытно-промышленных испытаний процесса автогенной плавки концентрата цеха разделения файнштейна (ЦРФ) на медном производстве металлургического цеха комбината Североникель ОАО «Кольская ГМК». Проведены исследования агрегата автогенной плавки как объекта управления и анализ теплового режима вертикального конвертера, разработано математическое и программное обеспечение автоматизированного управления процессами автогенной плавки, сформулированы рекомендации по их внедрению.

В плане проводимой ОАО «Кольская ГМК» реконструкции медно-никелевого производства результаты диссертации могут быть использованы при внедрении: технологии плавки МКРФ в двухзон-ной ПВ; технологии автогенной плавки рудного медно-никелевого концентрата на опытно-промышленной ПВ комбината Североникель

и проектируемом промышленном комплексе ПВ на комбинате Пе-ченганикель.

Полученные результаты могут быть использованы также при внедрении технологии переработки медного рудного концентрата на белый матт в двухзонных ПВ на ЗФ ОАО «ГМК «Норильский Никель».

Внедрение результатов работы позволяет при использовании для управления процессом автогенной плавки автоматизированной системы, реализующей разработанные в диссертации математические модели: повысить содержание диоксида серы в отходящих газах и, тем самым, снизить затраты на их утилизацию; уменьшить расход топлива.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались: на научно-технической конференции «Автогенные процессы в металлургическом производстве» (г. Мончегорск, 1988 г., комбинат Североникель); на отраслевом научно-техническом совещании «Создание и внедрение АСУТП в черной и цветной металлургии» (г. Москва, август 1990 г, НПО «Черметавтоматика» — ЦНИИ «Черметинформация»),

Публикации. По результатам диссертации опубликовано шесть печатных работ, включая три изобретения, защищенных авторским свидетельством СССР и патентами РФ.

Структура диссертации. Диссертационная работа объемом 197 страниц содержит 37 рисунков и 19 таблиц. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего 101 наименование, и приложений.

Во введении обоснована актуальность исследований, изложены основные положения, выносимые на защиту.

В главе 1 «Аналитический обзор работ по проблемам развития и математического моделирования процессов автогенной плавки сульфидных медных концентратов и обоснование актуальности выбранной темы исследований» дана оценка современного состояния автогенных технологических процессов переработки сульфидных медных концентратов и основных подходов к их математическому моделированию в контексте решения задачи автоматизированного управления ими.

В главе 2 «Математические модели технологических процессов автогенной плавки и задача управления» методологически и математически обосновываются и формализуются постановки задач моделирования процесса автогенной плавки как объекта управления.

В главе 3 «Идентификация параметров моделей автогенной плавки» формулируется обобщенная и вытекающие из нее частные задача параметрической идентификации моделей рассматриваемых технологических схем автогенной плавки и обосновывается выбор методов их решения. Приводятся алгоритмы и обсуждаются результаты идентификации технологических параметров при плавке на «сырую» черновую медь и с получением черновой меди.

В главе 4 «Алгоритмы управления процессами автогенной плавки» описаны предлагаемые алгоритмы формирования значений параметров управляющих воздействий (расходов дутья и топлива) как высотой слоя жидких фаз расплава, так и его температурой с компенсацией дефицита или избытка тепла.

В главе 5 «Применение разработанных алгоритмов для решения задач автоматизированного управления автогенной плавкой» обоснована структура системы автоматизированного управления комплексом автогенной плавки, реализующей разработанные модели и алгоритмы, и дано ее общее описание. Дано решение задачи синтеза в динамическом режиме оптимальных управляющих воздействий на процесс автогенной плавки на «сырую» черновую медь и с получением черновой меди.

Приложения целиком посвящены описанию программного обеспечения, реализующего разработанные алгоритмы, рассмотренные в предыдущих разделах.

ОСНОВНЫЕ ЗАЩИЩАЕМЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

Математические модели процессов автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна в виде систем алгебраических или дифференциальных уравнений на основе материального и теплового балансов плавки, позволяющие по задаваемым или измеряемым параметрам процесса рассчитать ко-

личества и составы продуктов плавки, а также управляющие воздействия.

Основу математического обеспечения автоматизированного управления процессом автогенной плавки составляет его математическая модель, представляющая собой совокупность математических зависимостей, уравнений и соотношений, описывающих структуру и функционирование объекта.

В качестве методологической основы математического моделирования (обобщенной математической модели 'М) автогенной плавки принимается динамическая система Калмана, определяемая как упорядоченная семерка элементов

М = (Т, и, X, У, С1, Ф, Н), (1)

где Т — множество моментов времени; и — множество мгновенных значений параметров входных воздействий (расходов шихты, дутья и топлива);

С2= { © : Т-»и }

— множество допустимых входных воздействий со (режимов ших-топодачи, дутьевого и топливного режимов); :,->• — символы, обозначающие отображение (функцию); X — множество состояний системы (параметров расплава); У — множество мгновенных значений параметров выходных величин (производительностей по выходным продуктам плавки и их составов);

Н = { Г| : Т х X -» У }

— множество их допустимых значений г] (режимов плавки); х — символ, обозначающий декартово произведение множеств;

Ф = { ф : Т х Т х X х П -> X }

— множество переходных функций <р состояния. Значениями функции ф являются состояния системы

хО) = фв Хо; со] е X, (2)

в которых она оказывается в момент времени I е Т, если в начальный момент времени ^ она была в начальном состоянии хо = х(^) е X и на нее действовало входное воздействие со е О (е — обозначает принадлежность множеству). Состояния системы представляют собой

х = (ВСи.,МеСи,,8Сп.,В6м,Ме6и,86яЗИ11,Ме11Я,8111|1,Тр)еХ (3)

X = (В^Ме^^В^Ме^Д,,) е X (4)

которыми при плавках на «сырую» (3) и черновую (4) являются параметры расплава:

• производительности по выходным продуктам плавки: малосернистой или черновой меди ВСц, шлаку В^;

• их количества, определяемые по высоте слоя шлака Нщл.;

• составы, включая содержания в них серы 8, диоксида кремния 8Ю2 (для шлака) и металлов Ме = Си,№,Ре,Со,;

• температура расплава Тр.

Взаимосвязь определенных выше элементов динамической системы поясняется структурной схемой, приведенной на рис.1.

В рамках этого подхода можно с единых позиций формализовать и решать задачи: количественного анализа, идентификации и управления автогенными процессами с учетом их инерционности.

Реализацией данного определения динамической системы применительно к решению задач количественного анализа процесса автогенной плавки является его прогнозирующая модель, которая позволяет оценивать значения технологических параметров продуктов плавки при различных исходных данных.

и

со:Х-»иеП <р : X х г х X х П -> X е Ф л : £ * Х-» У е Н

о П

X

Рис. 1. Структурная схема обобщенной математической

модели автогенной плавки Принципиальная возможность идентификации модели обуслов-

лена тем, что контрольно-измерительная аппаратура АСК и средства аналитического контроля комплекса автогенной плавки (КАП) позволяют формировать обеспечивающие необходимую информационную избыточность наборы экспериментальных данных, которые далее представляются в соответствии с калмановским подходом в виде семейства функций

Л1 = {<*.» У.) I У. = х,), i е I}, (5)

co'={cù,|ieI} (6)

где i — индекс (номер) наблюдения (эксперимента); I — множество индексов всей совокупности проведенных наблюдений (е — обозначает принадлежность множеству).

Общий алгоритм идентификации включает в себя ряд соотношений прогнозирующей модели и основывается на решении тем или иным способом системы функциональных уравнений вида

<p(t; to, хо, со,) = х,1 - « (7)

îl[t1,9(t;to,Xo,Cù,)] = y.J (8)

вытекающих из соотношений (5)— (4). При этом задача параметрической идентификации модели может быть сведена к задаче минимизации соответствующего функционала потерь качества.

Поскольку в рассматриваемом случае практически отсутствует априорная информация о вероятностных свойствах исследуемого объекта, в качестве такого функционала целесообразно выбрать критерий среднеквадратической ошибки

ICI !El

где ф — параметрическая модель переходной функции (р состояния

объекта; — вектор искомых параметров размерности

р, оценка которого вычисляется по методу наименьших квадратов, как

П = arg min J(n) (Ю)

ПеК» 4 '

На рис.2 представлены рассчитанные таким образом по данным расходомера и газоаналитической системы, полученным на этапе промышленных испытаний технологии, оценки параметров П=(а, Р) газового режима плавки на «сырую» черновую медь, где а — усвоение кислорода дутья ванной расплава; Р — разбавление (разубожи-

вание) отходящих газов (%), а также расходы дутья Уд, количества влажных разбавленных V" газов и подсосов Уп (нм3/час).

Средние значения полученных оценок усвоения кислорода ванной расплава а - 99,8 % и разубоживания отходящих газов р = 168 % достаточно хорошо согласуются с практикой.

С учетом особенностей рассматриваемой задачи идентификации, в качестве вектора идентифицируемых параметров модели автогенной плавки с получением черновой меди целесообразно принять вектор П = {Си^1, 8Ю2ШЛ1 , 8Ю2шл2 }, где Си^,1 — содержание Си в шлаке по окончании окислительной стадии; 8102шл1 , 8Ю2шл2 — содержание 8Ю2 в шлаке соответственно в начале и в конце восстановительной стадии. Результаты выполненной идентификации модели иллюстрируются Рис. 3, где показаны графики экспериментальной и рассчитанной по идентифицированной модели зависимостей содержания меди в шлаке на восстановительной стадии от времени. Относительная среднеквадратическая ошибка идентификации, рассчитанная по формуле (9), составляет ~ 4 %, а коэффициент корреляции данных эксперимента и расчетных значений содержания меди в шлаке равен 0,937.

врем«

Рис. 2. Оценки параметров газового режима плавки на «сырую» медь В контексте задачи управления процессом автогенной плавки

динамическая система (прогнозирующая модель) является моделью объекта управления. Достижение целей управления, описываемых целевым множеством 80 с Т х X * У, обеспечивается выбором входных воздействий —управлений и из множества допустимых управлений с: (<= — обозначает включение множества в другое), причем сами множества Бо и По определяются условиями и ограничениями конкретной задачи управления (в рассматриваемом случае — требованиями и условиями технологии автогенной плавки, перечисленными выше).

ei * 4 t | |<> г [4 1в 1* Я Г -« 16 Я V) К 3« 36 ■реия, мж

Рис. 3. Динамика изменения содержания Си в шлаке на восстановительной стадии

Задача управления заключается в определении допустимого управляющего воздействия u е Q0, обеспечивающего в текущий

момент времени t для каждого данной начальной фазы (t0,X0^

выполнение условия

(t; q>(t, to, хо, u); r| [t, cp(t, to, Xo, u)]> e S0 (11)

и минимизацию функционала потерь качества управления

I = I[t, х, у; u]-> min. (12)

Основное содержание задачи управления динамической системой состоит в формировании закона управления к, определяемого как отображение вида

к : Т х X U , (13)

такое, что управление удовлетворяет функциональному уравнению

и = к[-, фО , ^ , Хо, и)] (14)

и условиям (11) — (12).

Динамическая система (1), дополненная регулятором — блоком, формирующим закон управления (13) в смысле приведенного выше определения, представляет собой обобщенную математическую модель системы автоматического управления объектом (управляющая модель).

Реализацией этой обобщенной математической модели применительно к решению задачи автоматизированного управления процессом автогенной плавки является его управляющая модель, представляющая собой модифицированную прогнозирующую модель, дополненную блоком, формирующим управляющие воздействия.

Оптимальные управляющие воздействия как в контуре управления высотой слоя жидких фаз расплава, так и в контуре управления температурой расплава носят релейный характер. Они принимают предельные значения до тех пор, пока управляемые технологические параметры не достигают заданных величин, после чего происходит их переключение на значения, обеспечивающие стабилизацию этих параметров.

В упрощённом виде динамика контура управления высотой слоя белого матта (при плавке на «сырую» медь) или шлака (при плавке на черновую медь) может быть описана соответственно следующими дифференциальными уравнениями

ви=ц0-ц,в-*г) (15)

¿Вшл=у,(Уд-УГ)-у2Вш, (16)

где Вб „ и Вшл— количество белого матта и шлака в агрегате, т; |0о — максимальная производительность агрегата по белому матту, т/час;

1 д\ и 1 зу — удельные выходы белого матта и шлака по

3 - п

дутью, т/нм ; уг ~ ~ аб > и — удельный выход шлака по шихте, т/т;

шх

V™" = ВТ(1,87СГ +5,6НГ)/У^— минимальный допустимый расход дутья, определяемый количеством кислорода, необходимым для

сжигания мазута, подаваемого в ААП (— содержание кислорода в дутье, %; Сг и Нг — содержания соответственно углерода и водорода в горючей массе топлива, %).

Поскольку решение задачи формирования оптимальных управляющих воздействий на процесс автогенной плавки как в одном, так и в другом режиме методически идентично, то далее приведено описание алгоритма для случая плавки на «сырую» медь.

Управление Уд должно обеспечивать достижение заданной высоты слоя белого матта Н3 за кратчайшее время тб м при выполнении очевидного ограничения на управляющее воздействие утщ < у^ < утах где у тах — максимальная производительность

фурмы.

Таким образом, имеет место задача синтеза оптимального управления с условием на правом конце и свободным конечным временем, решая которую с использованием принципа максимума Понтрягина в рассматриваемом простейшем случае можно получить алгоритм формирования управляющих воздействий, представленный в табл. 1.

Далее принимается, что химические реакции в рассматриваемых автогенных процессах протекают практически мгновенно, а система «сырая» медь—белый матт—итак—газовая фаза всегда находится в состоянии близком к равновесию. Это допущение подтверждается данными производственной практики.

Динамика изменения температуры расплава Т, с учетом сделанных предположений, приближённо может быть описана следующим дифференциальным уравнением теплового баланса:

(сСиВСи + с6мВ6м +СшлВшл)^=-А0> (17)

где I — текущее время, час; са,, с6 м , сшл — удельные теплоёмкости фаз расплава, Мкал/т град; ВСи, Вбн , Вшл— их массы, т; Дф— дефицит теплового потока расплава, Мкал/час, определяемый соотношениями статической математической модели процесса автогенной плавки МКРФ.

Таблица 1. Оптимальный алгоритм управления высотой слоя белого

матта

№ Н3 - ни Ш1П Т6 М уОР1 Д

п/п г тш 1 ^ Тб м.

1. + Цо упип д

2. - V г ТТ. ах д

3. 0 0 —

Для определяемой этими соотношениями математической модели теплового баланса дефицит теплового потока агрегата автогенной плавки д0 с высокой точностью можно считать линейной функцией

температуры расплава Т, т.е. где

Чо ~Чо1 — Чоо®т'Ч1 =ЯюВт -Яи; Яоо, Чоь Чю, 411 — коэффициенты аппроксимации. После подстановки выражения указанных выражений в дифференциальное уравнение (17) его можно привести к виду

с!Т

(СсА„+сбиВ6м +сшлВшл)—+ ч0Т = ч1- (18)

Далее полагается, что удельные теплоёмкости жидких фаз расплава сшл,сбм ,сСц могут быть приняты постоянными, поскольку в условиях реальных температур Т они меняются весьма незначительно Производительности стационарного агрегата автогенной плавки по «сырой» меди ВСи, шлаку Вшл и белому матту В6 м в интервалах времени между сливами продуктов плавки также считаются постоянными.

Здесь также может быть сформулирована задача синтеза оптимального управления тепловым режимом ААП, которая заключается в нахождении управляющих воздействий, которыми в данном случае являются расходы топлива Вт (в случае дефицита тепла) или холодных материалов (в случае его избытка). Оптимальный режим подачи топлива В°р| должен обеспечивать достижение заданной

температуры расплава Т3 за кратчайшее время тт при выполнении очевидного ограничения на управляющее воздействие за этот период времени Вт < В^*.

Таким образом, здесь также имеет место задача синтеза оптимального управления с условием на правом конце и свободным конечным временем, решая которую с помощью принципа максимума Понтрягина в рассматриваемом простейшем случае можно получить алгоритм формирования управляющих воздействий, представленный в табл. 2.

Решение задачи синтеза оптимальных управляющих воздействий на процесс автогенной плавки осложняется взаимозависимостью контуров управления высотой слоя белого матга и температурой расплава.

При управлении процессом автогенной плавки возможны следующие ситуации, определяемые соотношениями между задаваемыми (целевыми) и измеренными (фактическими) значениями высоты слоя белого матта Н6 „ и температуры расплава Т, представленные в табл. 3.

Случай 5 является тривиальным, т.к. управление процессом автогенной плавки при этом сводится к стабилизации дутьевого и температурного режимов путем поддержания соответственно нулевого выхода белого матта и теплового баланса.

В случаях 2, 4, 6 и 8 управление идет по одному из параметров при одновременной стабилизации другого.

Наиболее сложными являются, очевидно, случаи 1, 3, 7 и 9, когда необходимо вести управление по двум параметрам. Управление в этих случаях может вестись как последовательно путем поочередного решения задач, идентичных рассмотренным выше, так и одновременно. В последнем случае управление более эффективно, поскольку сопряжено с минимальным временем достижения заданных значений технологических параметров плавки, а также с наименьшими затратами дутья, топлива, флюса и холодных материалов.

Таблица 2. Оптимальный алгоритм управления температурой _расплава_

№ п/п Т3-Ти ( с" } ^тш м ^н ~~ Ч" | т Сг 1^-Т. V /> 1<тГ г > т™"

вг Вор' Ц В Г ¿«р. в Г В0|П п

1. + Л Г) шах Л т _ Я Ю т ~Яп 2 шах 0 0 0 0 д..т,+д„ ЧооТ,+Ч,„

°° п п и™« Яо1 Яоо т

2. - т = Ы " 1ч.,1 0 ^шах ^тах 0 0

3. 0 Тда=Т3=Ти; тГ=0 — - - 0 0

Таблица 3. Исходные ситуации по управляемым параметрам

№ п/п 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Нз - Ни + + + 0 0 0 - — -

Тз-Ти + 0 - + 0 - + 0 -

Далее приводятся результаты решения с помощью разработанного программного обеспечения задачи синтеза оптимальных управлений процессом автогенной плавки, позволяющих одновременно выполнять: увеличение высоты слоя белого матта с 60 до 70 см; повышение температуры расплава с 1100 до 1150 °С*.

Графики оптимальных режимов подачи мазута, дутья и флюса представлены на Рис. 4.

Значения управляемых параметров взяты из практики промышленных испытаний технологии

( /

мазут

----- --- / - Дутье

1 ...../!

-

- -

Г ! 1 ----

флюс \ ь

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91

Текущее время плавки (мин)

Рис. 4. Оптимальные режимы подачи мазута, дутья и флюса при управлении высотой слоя белого матта и температурой расплава в процессе автогенной плавки

ВЫВОДЫ

1. Разработаны математические модели и на этой основе исследованы процессы автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна.

2 Впервые разработана и обоснована обобщенная математическая модель непрерывного процесса автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна, отражающая физико-химические закономерности в исследуемом объекте. Формализована постановка задач управления процессами автогенной плавки на базе определения динамической системы Калмана.

3. Предложены статические прогнозирующие модели двух технологических режимов автогенной плавки на«сырую» медь с последующим ее конвертированием до черновой в вертикальном конвертере и на черновую медь непосредственно в агрегате автогенной плавки.

4. Разработаны математическая модель и алгоритмы расчета параметров технологического процесса конвертирования «сырой» меди до черновой.

5 Проведена идентификация прогнозирующей и основанной на ней управляющей модели автогенной плавки медного концентрата по результатам опытно-промышленных испытаний технологии. Проанализированы особенности рассматриваемой задачи идентификации для различных технологических режимов. Описаны и систематизированы данные измерений технологических параметров автогенной плавки, полученные системами автоматизированного контроля, и проведен их качественный предварительный анализ. Решена задача идентификации параметров газового режима по измерениям расхода дутья и составам отходящих газов, регистрируемым газоанализатором. Проведено предварительное тестирование математической модели автогенной плавки по данным, полученным в ходе промышленных испытаний технологии переработки концентрата ЦРФ на «сырую» медь. Выведены алгоритмы и выполнена идентификации технологических параметров при плавке на «сырую» медь и с получением черновой меди. Показано, что эти модели могут служить основой математического и программного обеспечения автоматизированных систем управления автогенными процессами, контроля и регулирования технологических параметров плавки с целью повышения ее эффективности.

6 Выведены алгоритмы управления процессом автогенной плавки в различных технологических режимах. Получены алгоритмы формирования значений параметров управляющих воздействий (расходов дутья и топлива) как высотой слоя жидких фаз расплава, так и его температурой с компенсацией дефицита или избытка тепла. Разработаны алгоритмы расчета управляющих воздействий на основе статических и динамических моделей автогенной плавки, которые могут быть использованы при управлении технологическим процессом.

7. Установлено, что математическая модель процессов автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна может быть представлена определенной системой алгебраических или

дифференциальных уравнений на основе материального и теплового балансов плавки, позволяющей по задаваемым или измеряемым параметрам процесса рассчитать количества и составы продуктов плавки.

8. Выполнена оптимизация технологических параметров и решена задача синтеза оптимальных управляющих воздействий на процесс автогенной плавки с получением как малосернистой, так и черновой меди.

9. Установлено, что оптимальные управляющие воздействия как в контуре управления высотой слоя жидких фаз расплава, так и в контуре управления температурой расплава носят релейный характер. Они принимают предельные значения до тех пор, пока управляемые технологические параметры не достигают заданных величин, после чего происходит их переключение на значения, обеспечивающие стабилизацию этих параметров.

10. Разработана и обоснована структура автоматизированной системы управления процессами автогенной плавки.

11. Внедрение результатов работы позволяет при использовании для управления процессом автогенной плавки автоматизированной системы, реализующей разработанные в диссертации математические модели повысить содержание диоксида серы в отходящих газах, снижая, тем самым, затраты на их утилизацию, и уменьшить расходы топлива.

12. Результаты диссертации могут быть использованы в рамках проводимой ОАО «Кольская ГМК» реконструкции медно-никелевого производства при внедрении: технологии плавки МКРФ в двухзонной ПВ; технологии автогенной плавки рудного медно-никелевого концентрата на опытно-промышленной ПВ комбината Североникель и проектируемом промышленном комплексе ПВ на комбинате Печенганикель. Полученные результаты могут быть использованы также при внедрении технологии переработки медного рудного концентрата на белый матг в двухзонных ПВ на ЗФ ОАО «ГМК «Норильский Никель».

13. Разработано программное обеспечение технологического расчета параметров процесса по предложенным математическим моделям автогенной плавки, представляющее собой макет про-

граммного обеспечения верхних (административного и диспетчерского) уровней АСУ ТП автогенной плавки медного концентрата, готовый для технической реализации средствами современных инструментальных систем проектирования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНО В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

1. Способ автоматического управления процессом обжига никелевого концентрата с оборотами в кипящем слое. A.c. 1659501 1991. Бюл. №24 / Жидовецкий В.Д., Гладких Л.Ф., Глебов A.M., Журавлев Е.П. и др.

2. Жидовецкий В.Д. Виброакустическая диагностика процесса конвертирования никельсодержащих медных штейнов в вертикальном кислородном конвертере. — Цветные металлы. 1992. № 10. С. 11 — 14. / Ваганов А.И., Корнеев А.Н., Бошняков Е.А., Ново-крещенов В.В.)

3. Способ автоматического управления процессом обжига никелевого концентрата с оборотами в кипящем слое. Пат. 1797681 A3 (СССР) М. кл. С21 С. 1993. Бюл. №7 / Жидовецкий В.Д., Худяков В.М., Хайдов В.В., Корнеев А.Н. и др.

4. Устройство для контроля кислородно-конвертерного процесса. Пат.2015174 С1 (РФ) М. кл. С21 С. 1994. Бюл. №12 (Соавторы: Ваганов А.И., Роговский В.Т., Корнеев А.Н., Бошняков Е.А.)

5. Жидовецкий В Д. К разработке математической модели процесса автогенной плавки медного концентрата от разделения файн-штейна. /Жидовецкий В.Д., Мироевский Г.П., Голов А.Н., Желдыбин О.И., Блинов В.А., Цемехман Л.1ИУ/ Цветные металлы.2000. № 5. с. 61—63.

6. Жидовецкий В.Д. Оптимизация управления процессом автогенной плавки в динамическом режиме / Жидовецкий В.Д., Блинов В.А., Мироевский Г.П., Желдыбин О.И., Цемехман Л.Ш.// Цветные металлы. 2001. № 5. С. 61 — 63

РИЦ СПГГИ. 26.10.2005 3.452. Т. 100 экз. 199106 Санкт-Петербург, 21-я линия, д 2

■ч

2А 822

РНБ Русский фонд

2006-4 19082

Введение.

1. Аналитический обзор работ по проблемам развития и математического моделирования процессов автогенной плавки сульфидных медных концентратов и обоснование актуальности выбранной темы исследований.

1.1. Автогенные процессы в медном и медно-никелевом производстве.

1.2. Автогенные процессы плавки во взвешенном состоянии

1.2.1. Взвешенная плавка ОиЮкишри.

1.2.2. Процесс непрерывного взвешенного конвертирования КеппесоИ—ОШокитри.

1.2.3. Процесс кислородно-взвешенной плавки и кислородно-взвешенного конвертирования 1псо.

1.3. Автогенные процессы в жидкой ванне.

1.3.1. Процессы ПЖВ, применяемые за рубежом.

1.3.2. Плавка Ванюкова.

1.4. Методы переработки МКРФ

1.4.1. Методы переработки МКРФ на предприятиях России.

1.4.2. Методы, применяемые на зарубежных заводах.

1.5. Математические модели автогенных процессов.

Актуальность темы. Одним из основных направлений научно-технического прогресса в металлургии тяжелых цветных металлов в последние 20—30 лет является разработка и широкое внедрение автогенных процессов, которые позволяют сократить выбросы серы в атмосферу и повысить эффективность производства.

При флотационном разделении медно-никелевого файнштейна получается никелевый и медный концентраты. Медный концентрат (далее — МКРФ), содержит 67—69 % меди, 4—6 % никеля, 0,2—0,3 % кобальта, 3— 4 % железа, 20—22 % серы. В настоящее время этот полупродукт перерабатывается путем его плавки с последующим конвертированием до черновой меди. Плавка МКРФ на российских предприятиях реализуется различными способами:

• в отражательной печи — на комбинате Североникель ОАО «Кольская ГМК» (далее — СН);

• в печи Ванюкова (ПВ) — на Надеждинском металлургическом заводе Заполярного филиала (ЗФ) ОАО «ГМК «Норильский Никель».

Экспериментально доказана возможность получения «сырой» и черновой меди в автогенных агрегатах, реализация которой позволяет отказаться от использования конвертерного передела и утилизировать практически всю серу, содержащуюся в концентрате [1,2].

Как показывает имеющийся опыт внедрения автогенных процессов переработки сульфидного сырья, их преимущества используются в полной мере только при условии автоматизированного управления агрегатами и технологическими комплексами на основе компьютеризации с использованием математических моделей объектов управления.

Среди вопросов, решаемых при разработке АСУ ТП, проблема построения адекватной математической модели и алгоритмов ее реализации является одной из самых важных и сложных. Однако работ по математическому моделированию непрерывных технологических процессов автогенной плавки и синтезу на этой основе АСУ ТП до настоящего времени выполнено мало. Область применимости результатов известных исследований, как правило, ограничена конкретной технологией. Это определяет актуальность темы данной диссертации.

Цель работы — разработка математических моделей и исследование процессов автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

• разработаны и исследованы статические и динамические математические модели различных технологических режимов автогенной плавки МКРФ;

• по результатам опытно-промышленных испытаний различных технологических режимов автогенной плавки выполнена параметрическая идентификация полученных моделей;

• на основе разработанных математических моделей выведены алгоритмы управления процессом автогенной плавки в различных технологических режимах;

• проведена оптимизация технологических параметров и управляющих воздействий на процесс автогенной плавки с получением как малосернистой, так и черновой меди;

• создано программное обеспечение автоматизированного управления автогенной плавкой, реализующее разработанные модели и алгоритмы.

Методы исследования. При выполнении работы использованы методы: общей теории систем и системного анализа; теории автоматического управления; оптимизации и оптимального синтеза; организации промышленного эксперимента и обработки экспериментальных данных; математической статистики и параметрической идентификации; решения некорректных задач.

В ходе проведенных исследований проделан большой объем работ по компьютерной реализации полученных алгоритмов на основе современных методов программирования в системах Visual Basic for application (VBA 6) и Visual Basic 6.

Основные положения, выносимые на защиту:

1) Математические модели процессов автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна в виде систем алгебраических или дифференциальных уравнений на основе материального и теплового балансов плавки, позволяющие по задаваемым или измеряемым параметрам процесса рассчитывать количества и составы продуктов плавки, а также управляющие воздействия.

2) Оптимальные управляющие воздействия как в контуре управления высотой слоя жидких фаз расплава, так и в контуре управления температурой расплава носят релейный характер. Они принимают предельные значения до тех пор, пока управляемые технологические параметры не превосходят заданных величин, после чего происходит их переключение на значения, обеспечивающие стабилизацию этих параметров.

Научная новизна. Для непрерывного процесса автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна впервые разработана математическая модель, отражающая физико-химические закономерности в исследуемом объекте. С помощью разработанной математической модели 8 проведены исследования процесса плавки. На основе полученных результатов: разработаны прогнозирующие алгоритмы расчета параметров технологического процесса; выведены алгоритмы синтеза управляющих воздействий на процесс автогенной плавки; определена методика расчета оптимальных дутьевого и топливного режимов процесса.

Практическая ценность. Работа выполнена по результатам опытно-промышленных испытаний процесса автогенной плавки концентрата цеха разделения файнштейна (ЦРФ) на медном производстве металлургического цеха комбината Североникель ОАО «Кольская ГМК». Проведены исследования агрегата автогенной плавки как объекта управления и анализ теплового режима вертикального конвертера, разработано математическое и программное обеспечение автоматизированного управления процессами автогенной плавки, сформулированы рекомендации по их внедрению.

В плане проводимой ОАО «Кольская ГМК» реконструкции медно-никелевого производства результаты диссертации могут быть использованы при внедрении: технологии плавки МКРФ в двухзонной ПВ; технологии автогенной плавки рудного медно-никелевого концентрата на опытно-промышленной ПВ комбината Североникель и проектируемом промышленном комплексе ПВ на комбинате Печенганикель.

Полученные результаты могут быть использованы также при внедрении технологии переработки медного рудного концентрата на белый матт в двухзонных ПВ на ЗФ ОАО «ГМК «Норильский Никель».

Внедрение результатов работы позволяет при использовании для управления процессом автогенной плавки автоматизированной системы, реализующей разработанные в диссертации математические модели: повысить содержание диоксида серы в отходящих газах и, тем самым, снизить затраты на их утилизацию; уменьшить расход топлива; повысить извлечение цветных металлов.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались: на научно-технической конференции «Автогенные процессы в металлургическом производстве» (г. Мончегорск, 1988 г., комбинат Северо-никель); на отраслевом научно-техническом совещании «Создание и внедрение АСУТП в черной и цветной металлургии» (г. Москва, август 1990 г., НПО «Черметавтоматика» — ЦНИИ «Черметинформация»).

Публикации. По результатам диссертации опубликовано шесть печатных работ, включая три изобретения, защищенных авторским свидетельством СССР и патентами РФ.

Структура диссертации. Диссертационная работа объемом 193 страниц содержит 37 рисунков и 19 таблиц. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего 101 наименование, и приложения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1) Разработаны математические модели и на этой основе исследованы процессы автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна.

2) Впервые разработана и обоснована обобщенная математическая модель непрерывного процесса автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна, отражающая физико-химические закономерности в исследуемом объекте. Формализована постановка задач управления процессами автогенной плавки на базе определения динамической системы Калмана.

3) Предложены статические прогнозирующие модели двух технологических режимов автогенной плавки: на «сырую» медь с последующим ее конвертированием до черновой в вертикальном конвертере; и) на черновую медь непосредственно в агрегате автогенной плавки.

4) Разработаны математическая модель и алгоритмы расчета параметров технологического процесса конвертирования «сырой» меди до черновой.

5) Проведена идентификация прогнозирующей и основанной на ней управляющей модели автогенной плавки медного концентрата по результатам опытно-промышленных испытаний технологии. Проанализированы особенности рассматриваемой задачи идентификации для различных технологических режимов. Описаны и систематизированы данные измерений технологических параметров автогенной плавки, полученные системами автоматизированного контроля, и проведен их качественный предварительный анализ. Решена задача идентификации параметров газового режима по измерениям расхода дутья и составам отходящих газов, регистрируемым газоанализатором. Проведено предварительное тестирование математической модели автогенной плавки по данным, полученным в ходе промышленных испытаний технологии переработки концентрата ЦРФ на «сырую» медь. Выведены алгоритмы и выполнена идентификации технологических параметров при плавке на «сырую» медь и с получением черновой меди. Показано, что эти модели могут служить основой математического и программного обеспечения автоматизированных систем управления автогенными процессами, контроля и регулирования технологических параметров плавки с целью повышения ее эффективности.

6) Выведены алгоритмы управления процессом автогенной плавки в различных технологических режимах. Получены алгоритмы формирования значений параметров управляющих воздействий (расходов дутья и топлива) как высотой слоя жидких фаз расплава, так и его температурой с компенсацией дефицита или избытка тепла. Разработаны алгоритмы расчета управляющих воздействий на основе статических и динамических моделей автогенной плавки, которые могут быть использованы при управлении технологическим процессом.

7) Установлено, что математическая модель процессов автогенной плавки медного концентрата от разделения файнштейна может быть представлена определенной системой алгебраических или дифференциальных уравнений на основе материального и теплового балансов плавки, позволяющей по задаваемым или измеряемым параметрам процесса рассчитать количества и составы продуктов плавки.

8) Выполнена оптимизация технологических параметров и решена задача синтеза оптимальных управляющих воздействий на процесс автогенной плавки с получением как малосернистой, так и черновой меди.

9) Установлено, что оптимальные управляющие воздействия как в контуре управления высотой слоя жидких фаз расплава, так и в контуре управления температурой расплава носят релейный характер. Они принимают предельные значения до тех пор, пока управляемые технологические параметры не достигают заданных величин, после чего происходит их переключение на значения, обеспечивающие стабилизацию этих параметров.

10) Разработана и обоснована структура автоматизированной системы управления процессами автогенной плавки.

11) Внедрение результатов работы позволяет при использовании для управления процессом автогенной плавки автоматизированной системы, реализующей разработанные в диссертации математические модели:

1) повысить содержание диоксида серы в отходящих газах, снижая, тем самым, затраты на их утилизацию; ц) уменьшить расходы топлива.

12) Разработано программное обеспечение технологического расчета параметров процесса по предложенным математическим моделям автогенной плавки, представляющее собой макет программного обеспечения верхних (административного и диспетчерского) уровней АСУ ТП автогенной плавки медного концентрата, готовый для технической реализации средствами современных инструментальных систем проектирования.

13) Результаты диссертации могут быть использованы в рамках проводимой ОАО «Кольская ГМК» реконструкции медно-никелевого производства при внедрении: технологии плавки МКРФ в двухзон-ной ПВ; технологии автогенной плавки рудного медно-никелевого концентрата на опытно-промышленной ПВ комбината Северони-кель и проектируемом промышленном комплексе ПВ на комбинате Печенганикель. Полученные результаты могут быть использованы также при внедрении технологии переработки медного рудного концентрата на белый матт в двухзонных ПВ на ЗФ ОАО «ГМК «Норильский Никель».

1. Пат. 2169202 Россия. Способ непрерывной переработки медного концентрата на черновую медь / А.Н. Голов, Л.Ш. Цемех-ман, Л.Б. Цымбулов и др. // Опубл. 20.06.2001.

2. Онищин Б.П., Цемехман Л.Ш., Ермаков Г.П. и др. // Цветные металлы. 1998. № 1. С. 26—29.

3. Худяков И.Ф., Тихонов А.И., Деев В.И., Набойченко С.С. Металлургия меди, никеля и кобальта. Ч. 1. Металлургия меди — М.: Металлургия, 1977. — 296 с.

4. Худяков И.Ф., Тихонов А.И., Деев В.И., Набойченко С.С. Металлургия меди, никеля и кобальта. Ч. 2. Металлургия никеля и кобальта — М.: Металлургия, 1977. — 264 с

5. Автогенные процессы в цветной металлургии / Мечев В.В., Быстров В.П., Тарасов А.В. и др. — М.: Металлургия

6. Пекка Ханниала. Области применения технологии взвешенной плавки, разработанной А/О «Оутокумпу». Outokumpu Engineering, 1987, 22.10.87

7. Outokumpu News, 1999, N2, 25 стр.

8. Smieszek Z., Sedzik S. and other. Glogow 2 copper smelter- seven years of operational experiance. Extr. Met'85. Pap. Symp., London, 9—12 Sept., 1985. London, 1985, 1049—1056.

9. D.P. George-Kennedy. Development in dirrect-to-blister flash smelting of high grade concentrate at Olympic Dam. The Seventh International Flash Symposium Congress, 1993 Seoul. Korea.

10. Nickolas J. Themelis. Pyrometallurgy near the end of the 20 th Century. JOM, 1994, Aug., p.51—57

11. Background on modernization of Kennecott's Utah Copper smelter and refinery. Outkumpu Engineering . Press Release, March 25,• 1992

12. Metal Bulletin, 1997, N8154, p.9

13. C. Landolt, A. Dutton, A. Fritz and S. Segsworth. Nickel & Copper smelting at Inco's Copper Cliff Smelter. Proceedings of the Paul E. Queneau International Symposium. Extractive Metallurgy of Copper, Nickel and Cobalt. Vol. II, 1993, p. 1497—1527

14. T.V. Antonioni, C.M. Diaz, H.C. Gawen, C.A. Landoft. Control of the Inco oxygen flash smelting process. The III AIME Annual Meeting, Dallas, Texas, Febr. 1A—18, 1982. New York, 1982, pp.17—31.

15. H. Carr, M.J. Humphris and a. Longo. The smelting of bulk Cu-Ni concentrates at the INCO Copper Cliff Smelter. Proceedings of the Nickel-Cobalt'97 International Symposium, v. Ill, p. 5—16. Canada, Sudbury, Ontario, Aug. 17—20,1997

16. Заявка 4115348 ФРГ, МКИ С 22 И 5/02, F 27 В15/00 Klockner-Humbold-Deutz AG- № 41153480; заявл.10.05.91;Опубл. 12.11.92

17. МВМ, Supplement, 1994, June, p. 23—25

18. Modernization of the Luanshya Smelter, Zambia. Symposium Copper 99—Cobre 99, 1999, Oct.

19. B. Galvano Vera et al. Codelco Chile copper concentrate smelting technolgies. Symposium «Extraction Metallurgy'85». London, England. The Institute of Mining and Metallurgy, 1985, pp. 117—147

20. T. Shibasaki, M. Hayashi and Y. Nishiyama. Recent Operation at Naoshima with a larger Mitsubishi furnace line. Proceedings of the Paul E. Queneau International Symposium. Extractive Metallurgy of Copper, Nickel and Cobalt. Vol. II, 1993, p.1413—1428.

21. Moto Goto, Eiki Oshima fnd Mineo Hayashi. Control strategy on Mitsubishi continuos process.

22. Rutlege P. Mitsubishi metal previews its promising new continuos copper smelting process. Engineering and Mining Journal, 1975, v. 176, N12.

23. T. Sibashsaki, K. Kanamori and M. Hayashi. Development of large scale Mitsubishi Furnace at Naoshima. Paper presented at the Savard/Lee International Symposium on bath smelting. Montreal, Canada, October 18—21, 1992.

24. Tarasoff P. Process R and D — the Noranda process. Metallurgical Transactions. 1984, vol. 15B, № 3, p.411—432

25. Cameron Harris. First year of operation of the Noranda Continuous Converter. Symposium Copper 99—Cobre 99, 1999, Oct.

26. J.M. Floyd and W.E. Short. Ausmelt development of top-submerged lance technology. Minerals Industry International, 1994, March, p. 18—23

27. E.N. Mounsey and K.R. Robilliard. Sulfide smelting using Ausmelt technology. JOM, 1994, vol. 46, № 8, p.58—60

28. Chen Baoqi, Tan Xiangtin, Jin Xigen, Mao Yuebo. Bai-Yin copper smelting process. Mineral processing and extractive metallurgy. International Conference, 27 Oct.-3 Nov. 1984, p. 725—732

29. Пыжов C.C., Макарова C.H. Автогенные процессы производства цветных металлов. М., 1981. Обзорная информация ЦНИИцветмет ЭИ. М., 1981, вып.9, 36 стр.

30. Rolando Campos, Luis Torres. Caletones Smelter: two decades of technological improvements. Proceedings of the Paul E. Queneau International Symposium. Extractive Metallurgy of Copper, Nickel and Cobalt. Vol. II, 1993, p. 1441—1460.

31. Samuel W. Marcuson, Carlos Diaz and Haydn Davies. Top-Blowing, Bottom Stirring Process for Production Blister Copper. JOM, 1994, vol.46.№ 8, p.61—64

32. Outokumpu News, 1994, № 1, p. 10

33. Engineering & Mining Journal, 1985, № 1, P. 70—71

34. Engineering & Mining Journal, 2000, Dec., p. 11

35. R. Campos and L. Torres. The decades of the technological improvements. Proceedings of the Paul E. Queneau International Symposium. Extractive Metallurgy of Copper, Nickel and Cobalt. Vol. II, 1993, p. 1441—1460.

36. Li Cheng, Wang Jianming and other. The SKS copper smelting process in China. Symposium Copper 99—Cobre 99, 1999, Oct.

37. Максимов Ю. M., Рожнов И. М., Саакян М. А. Математическое моделирование металлургических процессов. — М.: Металлургия, 1976. —288 с.

38. Агеенков В.Г., Михин Я.Я. Металлургические расчеты. — М.: Металлургиздат, 1962.

39. Цымбал В.П. Математическое моделирование металлургических процессов. — М.: Металлургия, 1986. — 240 с.

40. Длаватилло Дж. и др. Автоматизация процесса взвешенной плавки// Материалы 3-го Международного конгресса по взвешенной плавке. 1977

41. Диомидовский Д.А., Гальнбек A.A., Шалыгин Н.М., Южани-нов И.А. Расчеты пиропроцессов и печей цветной металлургии. — М.: Металлургиздат, 1963.— 467 с.

42. Лоскутов Ф.М., Цейдлер A.A. Расчеты по металлургии тяжелых цветных металлов — М.: Металлургиздат, 1963

43. Шалыгин Н.М., Гальнбек A.A., Южанинов И.А. Расчеты пиропроцессов и печей цветной металлургии. — М.: Металлургиздат, 1963.— 467 с.

44. Калнин Е.И., Макарова Г.Г., Чахотин B.C. // Цветные металлы. 1993. №6. С. 44—47.

45. Калнин Е.И., Макарова Г.Г., Гречко A.B. // Цветная металлургия. 1993. №3. с. 14—20.

46. Блатов И.А., Гальнбек A.A., Чумаков Ю.А., Савва В.П., Смирнов П.Ю. // Цветная металлургия. 1994. №4—5. С. 52—54.

47. Плескунин В.И., Воронина Е.Д. Теоретические вопросы организации и анализа выборочных данных в эксперименте. — Л.: Изд-воЛГУ, 1979.

48. Вайсбурд С.Е., Зедина И.Н.// Труды проектного и научно-исследовательского института «Гипроникель», вып. 46, — С. 118—129.

49. Кубашевский О., Олкокк С.Б. Металлургическая термохимия. — М.: Металлургия, 1982.

50. Лисовский Д.И., Иванов В.А., Китаев Т.АЛ Изв. ВУЗов. Цветная металлургия, 1970, №5. — С. 134—139.

51. Астафьев А.Ф., Алексеев Ю.В. Окислительный обжиг никелевых сульфидных полупродуктов в кипящем слое. — М.: Металлургия, 1982.

52. Безденежных A.A. Инженерные методы составления уравнений скоростей реакций и расчета кинетических констант. — Л.: Химия, 1973 —259 с.

53. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии.— М.: Химия, 1988 — 448 с.

54. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. — М.: Наука, 1976 — 500 с.

55. Батунер Л.М., Позин М.Е. Математические методы в химической технике. — М.: Химия, 1968.

56. Дудников Е.Г. и др. Построение математических моделей химико технологических объектов. — М.: Химия 1970.

57. Абдуллаев A.A., Алиев P.A., Уланов Г.М. Принципы построения автоматизированных систем управления промышленными предприятиями / Под ред. акад. Б.Н.Петрова. — М.: Энергия, 1975. —440 с.

58. Алиев P.A., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом — М.: Радио и связь, 1990. —264 с.

59. Кишнев В.В., Текиев Ю.М. // Автоматизация технологических процессов цветной металлургии/ Под ред. В.А.Иванова: Научные труды № 128/ МИС и С — М.: Металлургия, 1981. — С. 89—97

60. Алиев P.A., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. — М.: Энер-гоатомиздат, 1991. — 240 с.

61. Спесивцев A.B. Разработка методов исследования и управления пирометаллургическими процессами цветной металлургии (на примере ОАО "Норильская горная компания"). — Автореф. дисс. . д-ра техн. наук. — Красноярск: КГТУ, 2003. — 54 с.

62. Анашкин A.C. Синтез системы оптимального управления газовым режимом горизонтальных конвертеров. — Автореф. дисс. . канд. техн. наук. — СПб.: СПбГИ, 2002. — 22 с.

63. Арутюнов В.А., Бухмиров В.В., Крупенников В.В. Математическое моделирование тепловой работы промышленных печей. — М.: Металлургия, 1990. — 239 с.

64. Арсеньев Б.А., Блатов И.А., Бондаренко В.П., Тихонов О.Н., Романов АЛ. // Цветные металлы.2000. № 4. С. 37

65. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования — М.: Наука, 1972

66. Блатов И.А., Бондаренко В.П., Андреев Е.Е., Тихонов О.Н., Романов АЛ. // Цветные металлы. 1998. № 4. С. 74

67. Блатов И.А., Паршуков А.Б., Деревцов И.В., Желдыбин О.И., Цемехман Л.Ш.// Цветные металлы. 1998. № 8. С. 22

68. Бузунов В.Ю. // Цветные металлы. 1999. № 6. С. 41

69. Гапонов Г.А., Алехин В.П. // Цветные металлы. 1999. № 4. С. 34

70. Глинков Г.М., Косырев А.И., Шевцов Е.К. Контроль и автоматизация металлургических процессов. — М.: Металлургия, 1989

71. Зедина И.Н., Вайсбурд С.Е. Тепловые свойства жидких штейнов. /Труды ин-та Гипроникель, выпуск 46, 1970. — С. 123—129.

72. Зедина И.Н., Вайсбурд С.Е. Энтальпия жидких шлаков. /Труды ин-та Гипроникель, выпуск 46, 1970. — С. 118—121

73. Иванов А.З., Круг Г.К., Филаретов Г.Ф. Статистические методы в инженерных исследованиях. Учебн. Пособие. — М.:МЭИ. Ч. 1,1976, 4.2.1978

74. Иванов В.А., Рутковский A.JI., Данилин JT.A., Шайдурова Л.Д. // Цветная металлургия. Изв. ВУЗов №1, 1978, с. 132—137.

75. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. — М.: Мир, 1971.

76. Кобахидзе В.В. Тепловая работа и конструкция печей цветной металлургии. — М.: МИСИС, 1994. — 356 с.

77. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. — М.:Наука, 1989.

78. Лумельская С.Ш., Минцис В.П., Цемехман Л.Ш. Метод определения параметров газового режима конвертерных процессов. /Сб. научн. Трудов, вып. 8 (72) — Л.: Ин-т Гипроникель, 1978, С. 43—47.

79. Маковский В.А. Динамика металлургических объектов с распределенными параметрами. — М.: Металлургия, 1971. — 371 с.

80. Мироевский Г.П., Голов А.Н., Жидовецкий В. Д., Желдыбин О.И., Блинов В.А., Цемехман Л.Ш. // Цветные металлы.2001. №5. С. 61 —63.

81. A.c. 1659501 (СССР) Способ автоматического управления процессом обжига никелевого концентрата. M.KJ1 С. Гладких Л.Ф., Глебов A.M., Журавлев Е.П., Астафьев А.Ф., Николаев Б.И., Жидовецкий В.Д., Спицин Н.К., Гуглин В.И., Федюк Б.А.

82. Перри Дж. Справочник инженера химика. —Л.: Химия, 1969. — T. I. — С. 87—92.

83. Жидовецкий В.Д., Блинов В.А., Мироевский Г.П., Желдыбин О.И., Цемехман Л.Ш. // Цветные металлы. 2001. № 5, с. 61 — 63

84. Плеханов Ю.В., Жуковецкий О.В., Сорокер Л.В. // Цветные металлы. 1997. № 10. С. 73.

85. Подгурский Л.В. // Цветные металлы. 1997. № 3. С. 73.

86. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. — М.: Наука, 1976

87. Рульнова А.З., Смирнов A.C., Голубова А.Е. и др. Комплексная автоматизация технологических процессов производства тяжелых цветных металлов за рубежом. — М.: ЦНИИ экономики и информации цветной металлургии, 1980. — С. 3—24

88. Салихов З.Г. // Цветные металлы. 1998. № 10—11. С. 111

89. Сошкин C.B. // Цветные металлы. 1998. № 3. С. 66

90. Сошкин C.B. Липовой А.И., Рябов Д.В. Разработка архитектуры и математического обеспечения системы управления производства вольфрамового ангидрида. Сб. научн. трудов СКГТУ Вып 4. 1998

91. Сан на П.И. и др. Visual Basic® для приложений (версия 5) в подлиннике. — СПб.: В НУ — Санкт-Петербург, 1998

92. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. — М.: Наука, 1986

93. Тихонов О.Н. // Цветные металлы.1997. № 11—12. С. 110

94. Федин Г.В., Забелин В.Л., Балиашвили В.Я., Сазанов Н.И. Унифицированные комплексы регулирования технологических параметров// В сб.: Автоматизация горнообогатительных и металлургических производств. — М.: ВНИКИ «Цветметавтома-тика», 1983. —С. 21—27

95. Химельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. — М.: Мир .1975 г.

96. Чуев Ю.В. Прогнозирование количественных характеристик процессов. — М.: Советское Радио, 1975г.

97. Эйкхоф П. Основы идентификации систем управления. — М.: Мир, 1975 г.

98. Marchat G.R., Lewis C.K., Hales D.B., Coulam W.I. Digital controls for continuous Copper Smelting Instrumentation Technology. — ISA Transaction, 1978, v. 25, № 6, p. 51—57

99. Shibasaki T., Tosa J. Application of computer control to Mitsubishi continuous Copper Smelting Process. — ISA Transaction, 1978, v. 15, №2, p. 93—100