Entwicklung eines Automatisierungskonzepts für Pfannenabschlackmaschinen
Von der Fakultät für Georessourcen und Materialtechnik der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Ingenieurwissenschaften genehmigte Dissertation
Seiten
2025
Zillekens, Ralf (Verlag)
978-3-941277-54-0 (ISBN)
Zillekens, Ralf (Verlag)
978-3-941277-54-0 (ISBN)
Das Ziel des Abschlackens zur Entschwefelung in der Stahlerzeugung ist das Entfernen von Schlacke aus der metallurgischen Pfanne. Dieser Abschlackprozess erfolgt derzeit häufig mechanisiert, indem durch die manuell gesteuerte Pfannenabschlackmaschine (PAM) die Schlacke von der Oberfläche der Pfanne abgezogen wird. Gegenwärtig wird die PAM im Abschlackprozess meist aus direkter Nähe der Pfanne gesteuert. Methoden der Automatisierung und Robotik bieten hier weitreichendes Potenzial, den Abschlackprozess sicherer und effizienter zu gestalten.
In dieser Arbeit wird ein Automatisierungskonzept für die PAM entwickelt und validiert. Dies schließt die Kette von der sensorischen Aufnahme der Messszene über die algorithmische Verarbeitung der Sensorinformationen bis zur Bewegungsplanung der PAM und kann gleichzeitig die definierten Anforderungen erfüllen.
Zur dreidimensionalen Umgebungserfassung wird ein rein passives Stereo-Kamerasystem genutzt. Die Detektion der Schlacke erfolgt auf Basis von Convolutional Neural Networks (CNN), die anhand von aufgenommenen Messdaten aus der Prozessumgebung trainiert werden. Eine Auswahl gängiger CNN-Architekturen wird hinsichtlich Segmentierungsgenauigkeit und Vorhersagezeit für den Anwendungsfall verglichen und die geeignetste Architektur ausgewählt.
Basierend auf der segmentierten dreidimensionalen Darstellung der metallurgischen Pfanne erfolgt die Pfadplanung für den Ausleger der PAM. Dazu wird eine für den Anwendungsfall geeignete, multikriterielle Kostenfunktion entwickelt, die in unterschiedlichen Parametrierungen mit mehreren asymptotisch-optimalen Pfadplanungsalgorithmen getestet wird.
Das entwickelte System wird teils in realer Umgebung, teils in der Simulation validiert. In der abschließenden Bewertung kann das System die identifizierten funktionalen und qualitativen Anforderungen erfüllen. Das vorgestellte Konzept eignet sich daher für die Automatisierung der PAM, sodass ein weiterer Schritt in Richtung Sicherheit, Effizienz und Nachhaltigkeit in der Schwerindustrie möglich ist.
In dieser Arbeit wird ein Automatisierungskonzept für die PAM entwickelt und validiert. Dies schließt die Kette von der sensorischen Aufnahme der Messszene über die algorithmische Verarbeitung der Sensorinformationen bis zur Bewegungsplanung der PAM und kann gleichzeitig die definierten Anforderungen erfüllen.
Zur dreidimensionalen Umgebungserfassung wird ein rein passives Stereo-Kamerasystem genutzt. Die Detektion der Schlacke erfolgt auf Basis von Convolutional Neural Networks (CNN), die anhand von aufgenommenen Messdaten aus der Prozessumgebung trainiert werden. Eine Auswahl gängiger CNN-Architekturen wird hinsichtlich Segmentierungsgenauigkeit und Vorhersagezeit für den Anwendungsfall verglichen und die geeignetste Architektur ausgewählt.
Basierend auf der segmentierten dreidimensionalen Darstellung der metallurgischen Pfanne erfolgt die Pfadplanung für den Ausleger der PAM. Dazu wird eine für den Anwendungsfall geeignete, multikriterielle Kostenfunktion entwickelt, die in unterschiedlichen Parametrierungen mit mehreren asymptotisch-optimalen Pfadplanungsalgorithmen getestet wird.
Das entwickelte System wird teils in realer Umgebung, teils in der Simulation validiert. In der abschließenden Bewertung kann das System die identifizierten funktionalen und qualitativen Anforderungen erfüllen. Das vorgestellte Konzept eignet sich daher für die Automatisierung der PAM, sodass ein weiterer Schritt in Richtung Sicherheit, Effizienz und Nachhaltigkeit in der Schwerindustrie möglich ist.
| Erscheinungsdatum | 19.12.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Aachener Schriften zur Rohstoff- und Entsorgungstechnik des Instituts für Maschinentechnik der Rohstoffindustrie (IMR) - ASRE ; 111 |
| Verlagsort | Aachen |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 148 x 210 mm |
| Gewicht | 206 g |
| Einbandart | Paperback |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
| Naturwissenschaften ► Geowissenschaften ► Geologie | |
| Schlagworte | Amt • Automatisierungskonzept • Pfannenabschlackmaschinen • Rohstoffgewinnung • RWTH Aachen |
| ISBN-10 | 3-941277-54-5 / 3941277545 |
| ISBN-13 | 978-3-941277-54-0 / 9783941277540 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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