Kontroll av metallurgiska processer med indirekta mätningar och maskininlärning (MetMaskin)

Tillverkning och kvalitetsutveckling av svenska låg- och höglegerade nischstål försvåras av att omröringsintensiteten och reaktionsförlopp i olika reaktorer inte går att mäta under produktion. Projektet avser lösa detta genom att kombinera indirekta mätningar med nya matematiska metoder för signalanalys och maskininlärning inkluderande nödvändiga databaser.

Förväntade effekter och resultat

Projektet ska kombinera indirekta mätningar av vibrationer med dataanalys och maskininlärningsmetoder för att utveckla en bättre metod för kontroll av gasomröring och därmed skapa förutsättningar för förbättrad processtyrning och hållbar produktion. Ett sådant brett angreppsätt har ej tidigare utförts med experter från olika discipliner.

I projektet har två metallurgiska reaktorer, skänk och AOD konverter valts ut som studieobjekt. Resultaten är dock generaliserbara och kan användas i andra metallurgiska reaktorer där omrörning av metall förekommer såsom i ljusbågsugnar, LD konvertrar, CASOB, etc. Resultaten kommer att dissemineras till den svensk stålindustrin och leverantörer genom en avslutande workshop i avslutningsskedet av projektet.

Planerat upplägg och utförande

Projektet är uppdelat i sju arbetspaket.

AP1: Försöksplanering och workshop

AP2a: Inledande mätning Uddeholm

AP2b: Inledande mätning Avesta

AP3a: Mätkampanj Uddeholm

AP3b: Mätkampanj Outokumpu

AP4: Signalanalys och maskininlärning

AP5: Workshop och slutrapportering

 

Koordinator: Swerea MEFOS