Experience in Developing Digital Twins Of Melting Processes in EAF for Solving Technological Problems of Producing a Semi-Finished Product with Required Quality Characteristics

Der Artikel untersucht den Einsatz digitaler Zwillinge, um die Qualität von Halbfertigprodukten in Lichtbogenöfen zu verbessern. Es geht den Herausforderungen bei der Modellierung von Oxidations- und Reduktionsprozessen während des Schmelzens nach und beleuchtet die Entwicklung hoch entwickelter mathematischer Modelle, die maschinelle Lerntechniken verwenden. Diese Modelle prognostizieren und optimieren Prozessparameter in Echtzeit und adressieren die Beschränkungen traditioneller deterministischer Ansätze. Der Artikel diskutiert auch die Integration allgemeiner und partieller Modelle zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit und Anpassungsfähigkeit. Insbesondere werden Mängel des ursprünglichen digitalen Zwillingsmodells identifiziert und angegangen, wobei Korrekturen vorgeschlagen werden, um seine Zuverlässigkeit und Effektivität in praktischen Anwendungen zu verbessern.