AES_4 2023

CONTROLLO Tecnica 94 Maggio 2023 n Automazione e Strumentazione rosso) risulta molto vicino al numero di billette effet- tivamente direzionate verso il forno (segnale blu). Questo permette di non generare una carenza di materiale rispetto alla richiesta del laminatoio, dun- que di garantire la sua produttività. In Figura 5 , relativa alla stessa base di dati, si può osservare la differenza tra il numero di billette fredde provenienti dalla placca fredda e richieste come integrazione dall’algoritmo di smistamento (segnale celeste) e il numero di billette fredde provenienti dalla placca fredda effettivamente caricate (segnale blu). Si evince come l’algoritmo di smistamento avrebbe evitato di caricare le prime billette dalla placca di raffreddamento, in quanto le linee attive sarebbero state sufficienti per sopperire alla produt- tività del laminatoio. Questa azione dell’algoritmo di smistamento avrebbe generato un conseguente aumento di temperatura media delle billette caricate nel forno, producendo una riduzione dei consumi in fase di riscaldo delle billette all’interno del forno di riscaldo e un efficientamento energetico. L’incremento graduale che si nota in figura è dovuto alla tipologia di forno di riscaldo ( pusher type ), ovvero in cui tutte le billette sono a contatto le une con le altre e avanzano all’interno del forno tramite degli spintori. L’integrazione di una billetta fredda dopo un determinato numero di billette calde serve a impedire il fenomeno di ‘ incollamento ’ tra le billette. Conclusione Nel presente articolo è stato presentato un sistema per l’ottimizzazione del processo di smistamento dei semilavorati prodotti a partire da una colata continua di un’acciaieria composta da più linee. L’ottimizza- tore è stato sviluppato dallo staff tecnico del Polo Innovation IoT & New Business di Alperia Green Future S.r.l. in collaborazione con i tecnici dell’ac- ciaieria in esame. I risultati sono stati soddisfacenti in quanto hanno evidenziato la reale possibilità di miglioramento del criterio di schedulazione dei semilavorati prodotti, in vista del raggiungimento di obiettivi di efficientamento energetico. Utilizzando il sistema di ottimizzazione si riesce a ridurre al minimo il buffer di billette presente al compattatore, minimizzando il tempo di percorrenza delle billette dalla colata all’ingresso forno. In questo modo si ottiene un aumento della temperatura media di infornamento e quindi un’ottimizzazione a livello energetico del riscaldo nel forno. Per migliorare e ampliare i servizi offerti dal sistema di ottimizzazione, Alperia Green Future S.r.l. sta svi- luppando un simulatore dell’acciaieria con l’obiet- tivo di essere un supporto per: • l’algoritmo di controllo, offrendo informazioni ulteriori riguardanti la stima dei tempi di percor- renza delle billette a valle della zona di smista- mento; • lo staff tecnico dell’acciaieria, in quanto può simu- lare la logica di controllo apportando cambiamenti meccanici al layout presente in impianto, in modo da valutare possibili investimenti futuri. n Riferimenti [1] Zanoli S.M., Pepe C., Astolfi G., Orlietti L., Valzecchi C. (2022). High-Level Optimization of a Steel Industry Reheating Furnace. 15th European Workshop on Advanced Control and Diagnosis (ACD 2019). Lecture Notes in Control and Information Sciences - Proceedings. Springer, Cham. Figura 4 - Billette richieste e caricate nel forno Figura 5 - Billette fredde richieste e caricate