瑞典轧钢厂节能潜力的模型分析

来源 :世界钢铁 | 被引量 : 0次 | 上传用户:naizhi1006
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一种过程集成方法被广泛应用于瑞典钢铁的博伦厄公司(SSAB Borlnge),以研究其在节能方面的潜力。同时,开发出一个名为ReMIND的基于混合整数线性规划法(MILP)和图形界面公式编辑器的最优模型。这个模型是基于对主要生产单元、原料、燃料以及辅助系统如蒸汽和热水网进行质量与能量平衡而得出的,且采用实际生产数据进行了验证。模拟的主要流程包括两台加热炉、热轧机、酸洗线、冷轧机、退火(连续退火作业线和钟式炉)、金属镀层生产线以及一条涂装生产线。工厂中主要的能耗来自于两台加热炉,其燃料消耗量占总量的80%。关于回收两台加热炉废气显热来产生电能的预研究已经完成,结果表明,虽然采用现有技术(有机朗肯循环工艺)是可行的,但还需要进行深层次分析。因此,将上述方法和其他方法一起编入模型中,以降低能源消耗以及氮氧化物和二氧化碳排放,例如采用以液化石油气为燃料的加热炉新型燃烧器、改变燃油类型以及在以石油为燃料的加热炉中安装氧喷枪。目前已得出不同情况下节能潜力、减排和经济可行性的模拟结果,同时对模型得到的最佳可行方案进行了深入讨论。 A process integration approach is widely used by Swedish steel company SSAB Borlnge to study its potential for energy savings. At the same time, an optimal model named ReMIND based on mixed integer linear programming (MILP) and graphical interface formula editor was developed. The model is based on the mass and energy balance of major production units, feedstocks, fuels and auxiliary systems such as steam and hot water networks and is validated using actual production data. The main process of simulation includes two reheating furnaces, hot rolling mill, pickling line, cold rolling mill, annealing (continuous annealing line and bell furnace), metal plating line and a painting line. The main energy consumption in the plant comes from two furnaces, which consume about 80% of the fuel. A preliminary study on recovering the sensible heat from the exhaust of two furnaces to produce electricity has been completed and the results show that while the prior art (organic Rankine cycle) is feasible, further analysis is needed. Therefore, the above approach, together with other approaches, has been incorporated into the model to reduce energy consumption and NOx and CO 2 emissions, for example using a new burner in a furnace with liquefied petroleum gas (LPG) as fuel, changing the fuel type, and using petroleum as a fuel Of the furnace installed oxygen spray gun. At present, the simulation results of energy saving potential, emission reduction and economic feasibility in different situations have been obtained. In the meantime, the best feasible solution of the model has been discussed in depth.
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