СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Целью исследования является оптимизация энергообеспечения агломерационных печей, используемых для переработки фосфорного сырья при сохранении высокого качества конечного продукта. Фосфорные руды характеризуются низкой температурой плавления и высоким содержанием летучих примесей, что требует непрерывного контроля процесса спекания. В статье рассматривается возможность численного расчета энергообеспечения процессов переработки рудного фосфатного сырья. Известно, что агломерационные печи являются ответственными потребителями и перерыв их питания может привести к массовому недоотпуску продукции и долгосрочному простою технологической линии. Представленный алгоритм учитывает основные технологические аспекты и позволяет корректировать режим работы печи в зависимости от химического и гранулометрического состава шихты. Программа численного расчета интегрирует данные о режиме работы печи и внешних факторах, позволяя прогнозировать пиковые нагрузки, моменты переходного режима работы электроприемников и минимизировать потери топливных ресурсов. Практически рассчитаны параметры энергопотребления и технологической линии на примере агломерационной печи ОКМ-350. Результаты численного расчета показали снижение энергозатрат на 15…18?% за счет адаптивного регулирования работы дутьевых вентиляторов

и вспомогательного оборудования. Выявлена закономерность зависимости объемов прокачиваемого воздуха от гранулометрического состава руды. Установлено, что увеличение доли мелкой шихты повышает сопротивление воздушному потоку, увеличивает время агломерации и повышает нагрузку на валу двигателя. Доказано, что использование конденсаторных батарей для компенсации реактивной мощности может привести к «зависанию ротора» по сравнению с частотным регулированием, когда есть возможность поддержания критического момента. Предложенные результаты расчета могут быть использованы на практике при управлении технологическими процессами металлургических предприятий.

Использование метода итераций для расчета полного горения топлива в доменных печах предприятий черной металлургии / М.С. Воробьев, В.А. Орехов, В.И. Бобков, А.А. Быков // Современные наукоемкие технологии. – 2025. – № 5. – С. 41–47. – DOI: 10.17513/snt.40388.

Ходжамбердиев Д.Б., Реджепов К.С., Анначарыев К.С. Оценка энергетической ценности различных топливных ресурсов // Наукосфера. – 2024. – № 1-1. – С. 148–152. – EDN KAWQZN.

Стоянова М.В., Бром А.Е., Снигур А.Р. Тенденции и перспективы развития металлургической промышленности на основе регрессионного анализа // Бизнес. Образование. Право. – 2020. – № 4 (53). – С. 41–45. – DOI: 10.25683/VOLBI.2020.53.455.

Управление электропотреблением предприятия по производству меди / Р.В. Клюев, И.И. Босиков, О.А. Гаврина, Ш.Э. Зауи // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2023. – № 3. – С. 202–214.– EDN BZUNYB.

Анализ и расчет энергетических характеристик предприятия цветной металлургии / М.В. Текиев, Л.Т. Цомаева, М.М. Хузмиев, Н.В. Клюева // Современные тенденции развития информационных технологий в научных исследованиях и прикладных областях: сборник докладов I Международной научно-практической конференции. – Владикавказ, 2020. – С. 100–103. – EDN NKLDYT.

Кондрашова Ю.Н., Ефименко А.М., Снигур А. Оценка влияния баланса мощностей на результирующую устойчивость генераторов с учетом реконструкции в аварийных и послеаварийных режимах применительно к энергетическому узлу предприятия черной металлургии // Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2023. – Т. 19, № 3. – С. 74–88. – DOI: 10.17122/1999-5458-2023-19-3-74-88.

Корнилов Г.П., Варганова А.В., Шеметов А.Н. Состояние и перспективы развития систем электроснабжения металлургических предприятий с собственными электростанциями // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. – 2021. – Т. 64, № 4–5. – С. 79–89. – DOI: 10.17213/0136-3360-2021-4-5-79-89.

Косаченко Ю.В., Табельская Д.Д. Влияние параметров аглопроцесса на качество агломерата // Технологии металлургии, машиностроения и материалообработки. – 2024. – № 23. – С. 4–10. – EDN FDRJJA.

Пучков А.Ю., Соколов А.М., Федотов В.В. Нейросетевой метод анализа процессов термической обработки окомкованного фосфатного рудного сырья // Прикладная информатика. – 2022. – Т. 17, № 5. – С. 62–76. – DOI: 10.37791/2687-0649-2022-17-5-62-76.

Бобков В.И., Быков А.А., Незамаев С.В. Анализ технологических показателей переработки фосфоритовой руды для электровозгонки желтого фосфора // Успехи современного естествознания. – 2024. – № 3. – С. 100–107. – DOI: 10.17513/use.38236.

Смирнов А.Ю., Александрова Е.Н., Уснунц-Кригер Т.Н. Построение механических характеристик асинхронных двигателей по паспортным данным // Интеллектуальная электротехника. – 2020. – № 3 (11). – С. 53–63. – DOI: 10.46960/2658-6754_2020_3_53.

Антаненкова И.С., Светогор С.И. Особенности применения ОЦР-технологии на компрессорных станциях металлургических предприятий // Промышленные процессы и технологии. – 2021. – Т. 1, № 1. – С. 61–76. – DOI: 10.37816/2713-0789-2021-1-1-61-76.

Дли М.И., Пучков А.Ю., Максимкин М.В. Программная модель интеллектуальной системы управления сложными процессами переработки мелкорудного сырья // Прикладная информатика. – 2024. – Т. 19, № 6 (114). – С. 96–112. – DOI: 10.37791/2687-0649-2024-19-6-96-112.

Лазарев Г.Б. Электромашинные компенсаторы реактивной мощности в электрических сетях современных энергосистем // Энергия единой сети. – 2022. – № 3-4 (64–65). – С. 72–85.– EDN MISCKC.

Лащенов М.Б., Шевырёв Ю.В. Влияние систем управления возбуждением синхронного двигателя на самозапуск при кратковременной потере питания // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2021. – № 37. – С. 121–136. – DOI: 10.15593/2224-9397/2021.1.07.

Ворошилов Е.А. Интеллектуальные системы управления энергопотреблением в производстве // Вестник науки. – 2024. – № 11 (80), т. 1. – С. 1189–1194. – EDN GPQZRK.

Турдуев И.Э., Камчыбеков Ж. Автоматизированная система управления энергопотреблением // Бюллетень науки и практики. – 2024. – Т. 10, № 12. – С. 215–219. – DOI: 10.33619/2414-2948/109/31.

Stepanov M.E. Adaptive control systems for optimizing electric drive operation and reducing energy consumption in challenging conditions // Оригинальные исследования. – 2024. – Т. 14, № 9. – С. 86–92. – EDN RJONBU.

Ellis B.G., Loo C.E., Witchard D. Effect of ore properties on sinter bed permeability and strength // Ironmaking & Steelmaking. – 2007. – Vol. 34 (2). – P. 99–108. – DOI: 10.1179/174328107X165726.