SLAB ısıtma fırınlarında enerji verimliliğine yönelik uyarlamalı ve model öngörülü kontrol
Adaptive nonlinear model predictive control for energy efficiency in SLAB reheating furnaces
Yazar: DENİZ KAVAK
Danışman: PROF. DR. YAPRAK YALÇIN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Model öngörümlü denetim = Model predictive control

Özet:
Günümüzde sanayi tesislerinde özellikle demir çelik endüstrisinde rekabet giderek daha fazla artmaktadır. Bu rekabet ortamı demir çelik endüstrilerinin üretim maliyetlerini her geçen sene daha aşağı çekmesini zorunlu kılmaktadır. Özellikle rekabetin çok çetin olduğu ve ürünlerin tedarik kaynağı alternatiflerinin çok çeşitli olduğu sanayilerde en küçük maliyet avantajları bile çok önemlidir. Büyük endüstri tesislerinde ve tezin uygulandığı alan olan demir çelik endüstrisinde en önemli maliyet kalemlerinin başında enerji tüketimleri gelmektedir. Birim ton başına düşen enerji maliyetlerindeki %1 tasarruf bile büyük üretim yapan demir çelik tesislerine çok ciddi maliyet düşürücü etkiler yapmakta ve benzer ürünleri üreten diğer demir çelik tesislerine nazaran maliyet avantajları sağlamaktadır. Entegre demir çelik fabrikaları hammaddeden nihai satılacak ürüne ve üretim için gereken yan kaynakların da üretildiği yardımcı tesislere kadar bütün üretim mekanizmalarına sahiptir. Entegre demir çelik tesisleri ana üretim tesisleri olarak yüksek fırınlar, demir ve çelik üretim, sürekli dökümler, sıcak haddehaneler ve soğuk haddehanelerden oluşmaktadır. Yüksek fırınlarda kok kömürü ile eritilen demir cevheri siparişe uygun kalitelerin üretilebilmesi için çelik üretim potalarında çeşitli alaşım elementlerinin ilave edilmesinden sonra sürekli döküm tesislerinde slablar haline getirilmektedir. Slablar slab ısıtma fırınlarında haddeleme sıcaklığına kadar yeniden ısıtıldıktan sonra sıcak haddehanelerde haddelenerek nihai sıcak rulo haline getirilmektedir. Üretilen sıcak rulolar sipariş durumuna göre ya direkt müşteriye veya soğuk haddeleme için soğuk haddehanelere transfer edilmektedir. Demir çelik tesislerinde demir cevherinin kömürle eritildiği yüksek fırınlardan sonra en fazla enerjinin tüketildiği alanların başında slab ısıtma fırınları gelmektedir. Slab ısıtma fırınlarında yakıt olarak genellikle doğalgaz, kok gazı veya bu iki gaz birlikte aynı fırının farklı bölgelerinde ihtiyaca göre kullanılabilmektedir. Kok gazı demir çelik tesislerinin kok tesislerinde kömürün yüksek fırına şarj edilebilmesi için koklaştırılması sonucu ortaya çıkan kirli bir yan üründür. Kok gazının yoğunluğunun ve kalorifik değerinin kömürün cinsine göre sürekli değişmesinden ve çok kirli olmasından dolayı fırında yanma prosesi olumsuz  etkilenebilmektedir. Bundan dolayı kaliteyi etkileyen ve slab yüzeyinde tufalleşmenin yoğun olduğu cehennemlik gibi ısıtma bölgelerinde doğalgaz kullanımı tercih edilmektedir.  Fırına şarj edilen slabları ısıtmak enerji açısından oldukça maliyetli bir prosestir. Fırınlardaki ısıtma prosesinin verimli bir şekilde gerçekleştirilmesi saha ekipmanlarının problemsiz çalışmasına ve fırının yanma kontrolünün daha hassas hale getirilmesine bağlıdır. Sahadaki ölçüm cihazları ve valf gibi kontrol ekipmanlarının periyodik bakım planlamaları ve arızalı parçaların yedekleriyle değişimi gibi aksiyonlarla problemsiz çalışması sağlanabilmektedir. Bundan dolayı ısıtma prosesinde hassas ve etkili bir sıcaklık kontrolü çalışmalarına odaklanılmaktadır.

Tezin saha uygulamasında kullanılan slab fırını Türkiye'nin en büyük demir çelik fabrikasının sıcak rulo üretiminin yapıldığı sıcak haddehanelerin ihtiyacı olan slabları ısıtmak için kullanılmaktadır. Tesiste 1.Sıcak Haddehane, 2.Sıcak Haddehane ve Levha Haddehanesi olmak üzere 3 ana üretim hattı bulunmaktadır. Bunlardan Levha Haddehanesi Türkiye'nin ilk ve tek levha üreten tesisi olup savunma sanayi saclarının üretiminde önemli bir görev üstlenmektedir. Bunun yanısıra rüzgar türbinleri, gemi sanayi, iş makinaları gibi çeşitli önemli endüstrilere de girdi olarak levha hammaddesini üretmektedir. Tezde modellenen ve MPC uygulamasının yapıldığı 4.Slab fırını olarak isimlendirilen slab ısıtma fırını hem Levha Haddehanesini hem de 1.Sıcak Haddehane tesislerini beslemektedir. Slablar fırına şarj olduktan sonra haddehanedeki haddeleme proseslerinin belirlediği 1160-1250°C sıcaklığına kadar ısıtılmaktadır. Bu sıcaklık haddelenecek malzeme cinsi ve ebatlarına ve nihai ürünün özelliklerine göre hadde yükleri ve mekanik dayanımları baz alınarak haddeleme modelleri tarafından belirlenmekte ve Slab Isıtma Fırını Kontrol Sistemine referans olarak aktarılmaktadır. Slab ısıtma fırınları genel olarak önısıtma, ısıtma ve cehennemlik olarak isimlendirilen üç bölgeden oluşmaktadır. Bu ısıtma kontrolünün yapıldığı bölgelerin dışında fırının giriş kısmında ısınan havanın slablarla teması yoluyla konvektif ısı transferinin yapıldığı herhangi bir yakıcı ve kontrolün bulunmadığı reküperatif bölge bulunmaktadır. 4.slab ısıtma fırını 13 metre genişliğinde ve 30 metre uzunluğundadır. 220 ton/saat ısıtma kapasitesi bulunan fırında şarj edilebilen en büyük slab ebatları 12 metre boyunda 1.5 metre genişliğinde ve 300mm kalınlığındadır. Enerji sarfiyatı olarak 350Mcal/ton civarı harcanan 4.slab fırınında kok ve doğalgaz yakıt olarak kullanılmaktadır.

Slab fırınlarında proses otomasyonu Seviye1 ve Seviye2 olarak isimlendirilen iki seviyede ele alınmaktadır. Seviye1 otomasyonu, saha enstrümanlarından gelen verilerin işlendiği ve valf gibi kontrol ekipmanlarının geleneksel PID metotları kullanılarak sıcaklığa göre PLC vasıtasıyla kontrol edildiği ve SCADA üzerinden izlendiği kontrol katmanıdır. Seviye 2 olarak adlandırılan otomasyon katmanı ise, fırındaki malzemelerin izlendiği, slablara ve fırına ilişkin tüm verilerin tutulduğu veritabanının bulunduğu, slabların termal ısınma modelinin ve optimum ısınma eğrilerinin oluşturulduğu, buna bağlı ısı ihtiyaçlarının (heat demand) belirlenerek bulanık mantık (fuzzy logic) üzerinden sıcaklık referansı ve PID parametrelerinin oluşturularak Seviye 1 sistemine gönderildiği kontrol katmanıdır.

Tezin uygulamasının yapıldığı Seviye1 kontrol katmanında kullanılan geleneksel PID kontrolörü fırının dinamik değişimlerine ve fırındaki belirsiz parametre ve bozucu değişimlerine yeteri kadar adapte olamamaktadır. Her ne kadar Seviye2 kontrol katmanındaki bulanık mantık PID katsayılarını güncellese de, sıcaklık kontrolü için kullanılan PID kontrolörü fırının dinamik değişimleri karşısında etkili bir kontrol sağlayamamaktadır. Bu konuda literatürde geliştirilmiş çok farklı kontrol yaklaşımları bulunmaktadır. Bunlardan en önemlisi ve endüstride de kullanımı giderek yaygınlaşanı MPC olarak bilinen model öngörülü kontrol metodudur. MPC yaklaşımı dinamik değişiklikleri rahatlıkla ele alabilen, sistem kısıtlarını da içerebilen, doğrusal olmayan modellerde de çok etkili bir kontrol metodudur. Endüstri de giderek yaygınlaşmasından dolayı literatürde MPC yaklaşımının da çok farklı çeşitleri geliştirilmiştir. MPC metodu her iki seviyede de uygulanabilmektedir. MPC metodunun başarısı kontrol edilecek sistemin doğru modellenmesine bağlıdır. Slab fırınları doğrusal olmayan sistem dinamiklerine sahip, yüksek zaman gecikmeleri ve zaman sabitleri olan, ölçülemeyen bozucuların olduğu kompleks proseslerdir. Dolayısıyla hassas ve etkili bir kontrol mekanizması oluşturabilmek için prosese uygun en doğru modeli elde etmek gerekmektedir.

Slab fırınları proses itibariyle kompleks olması ve doğrusal olmayan modele sahip olmasının yanında bölgelerin birbiriyle güçlü ısı etkileşimlerinin olduğu, hesaplanabilen kayıpların yanında öngörülemeyen ısı kayıplarının da sıcaklık modellerini etkilediği ve bir çok parametrenin sistem üzerinde etkili olduğu karmaşık proseslerdir. Tezde 4.slab fırını, ısıtma prosesini etkileyen tüm parametre ve bozucuları da içerecek şekilde çok detaylı olarak modellenmiştir. Bölgeler arası sıcaklık etkileşimleri matematiksel olarak detaylı bir şekilde elde edilerek modelde yer verilmiştir. Slab fırını için tasarlanan ısıtma modelini etkileyen bozucular ölçülebilir ısı kayıpları ve öngörülemeyen ısı kayıpları olarak ikiye ayrılarak öngörülemeyen ısı kayıplarının kestirimi için bir uyarlama mekanizması tasarlanarak modele uyarlanmıştır. Uyarlama mekanizmasının tasarımında ise slab ısıtma fırınlarının modellemelerinde literatürde daha önce kullanılmayan daldırma ve değişmezlik (I&I) yaklaşımı kullanılmıştır. Modellenen sistemin kontrolünde uyarlamalı doğrusal olmayan model öngörülü kontrol (NMPC) yaklaşımı kullanılmıştır. NMPC metodu 4.Slab fırınının Seviye1 kontrol katmanında kullanılan sıcaklık PID kontrolörleri yerine tasarlanmıştır. 4.Slab fırını Seviye2 kontrol katmanında ele alınan slabların termal ısınma modelleri ve optimum ısınma eğrileri, termal ısı transfer hesaplama yöntemleriyle detaylı bir şekilde oluşturularak fırındaki en önemli parametrelerden olan gaz ve slab ısı emilim katsayıları ve form faktörü fırın kurulumu sırasında test slabı üzerindeki ölçüm doğrulamalarına göre hassas şekilde ayarlandığından istenilen şekilde çalışmaktadırlar. Fakat bu eğrilere göre oluşturulan referans değerlerin kontrolünü sağlayan Seviye 1 kontrol katmanındaki PID kontrolörleri fırındaki gazın kalorifik değerlerinin değişmesi ve öngörülemeyen kayıplar neticesinde hassas bir şekilde sağlanamamakta ve sıcaklık artış ve azalışların bağlı olarak verimli bir yanma elde edilememektedir. 4.Slab fırını için oluşturduğumuz modelde hem gazın kalorifik değerine hem de öngörülemeyen bozuculara detaylı yer verilmiştir. Gazın kalorifik değerindeki değişim öngörülemeyen bozucu kestiriminin uyarlama mekanizmasına yansıyarak buna bağlı sıcaklık değişimlerinin etkisi tasarlanan NMPC kontrolör tarafından giderilmektedir. Bu kontrol yaklaşımı ve öngörülemeyen ısı kayıplarının kestirimi ile daha verimli bir yanma sistemi kontrolü kurgulanması yapılarak modellenen sistemin dinamik kontrolü sayesinde enerji tasarrufu sağlanması hedeflenmiştir. Raporda sunulan tezde, bilinmeyen parametre ve bozucuların bulunduğu slab ısıtma fırını için bir Uyarlamalı NMPC uygulamasının Seviye1 üzerinde gerçeklemesi ve bundan elde edilen sonuçlar aktarılmıştır. Sonuçlar, detaylı bir şekilde grafikler üzerinde analiz edilerek tezin son bölümünde verilmiştir. Bölgeler arası etkileşime göre oluşturulan detaylı formüller, oluşturulan Matlab Simulink modelleri ve Matlab fonksiyon program blokları ise raporun ekler bölümüne ilave edilmiştir. Ayrıca, önerilen uyarlama mekanizmasını içeren doğrusal olmayan model yapısının doğruluğu, literatürde son 5 yılda uygulaması bulunan sistem tanıma yoluyla elde edilen ARMAX modelleri ile simülasyon ortamında karşılaştırılmış ve sonuçlar son bölümde sunulmuştur.  Tezin başarılı bir şekilde bu slab fırınına uygulanması ve yeni kontrol kuramlarının kullanılması, tesislerin geleceğine ve teknolojik gelişimlerine önemli katkılar sağlayacaktır. Ayrıca demir çelik tesislerinin farklı alanlarına da uygulanması konusunda öncü rol oynayarak yeni araştırma olanaklarının da açılmasında cesaretlendirici bir adım olacaktır.

Abstract:
Today, competition in industrial facilities, especially in the iron and steel industry, is increasing more and more. This competition pushes the iron and steel industry companies for efficiency in the production and to reduce production costs year by year. Especially in industries where competition is fierce and the supply of products has a wide range, even the smallest cost advantages are also very important in industrial production. Energy consumption is one of the most important cost items in large industrial plants especially in the iron and steel industry, where this thesis is applied. Even a 1% saving in energy costs per unit ton has a significant cost-reducing effect on iron and steel plants producing large amount production and provides cost advantages compared to other iron and steel plants producing similar products. Integrated Iron and Steel Plants have all production mechanisms from raw materials to the final product to be sold and auxiliary facilities where side inputs needed for production are provided. Integrated iron and steel plants consist of blast furnaces, iron and steel production, continuous castings, hot rolling mills and cold rolling mills as main production facilities. Iron ore, which is melted with coke in blast furnaces, is transformed into slabs in continuous casting plants after the addition of various alloying elements in steel production ladles in order to produce qualities suitable for the order. Slabs are reheated up to rolling temperature in slab heating furnaces and then are rolled to be produced coils. The hot coils are transferred to the customer or to cold rolling mills for cold rolling depending on the orders. Slab reheating furnaces are one of the plants where the most energy is consumed after Blast Furnaces where iron ore is melted with coal in iron and steel plants. Due to the fact that, it is very important to improve the heating quality of the slabs and reduce the energy consumption as much as possible. In slab heating furnaces, natural gas, coke gas or these two gases together can be used as fuel in different parts of the same furnace according to the need. Coke gas is a very dirty waste product obtained as a result of coking coal in the coke plants of iron and steel plants in order to charge the coal to the blast furnace. Due to the fact that the density and calorific value of the coke gas constantly changes according to the type of coal and is dirty, combustion process in the furnace is negatively affected. Therefore, natural gas is preferred in zones that affect the quality and where scale formation is intense on the slab surface. Heating the slabs in the furnace is a very costly process in terms of energy. The efficiency of the combustion process in reheating furnaces depends on the precise control of temperature and smooth operation of the field instruments. Smooth operation of control instruments such as measuring equipments and valves in the field can be ensured by periodic maintenances of them and by replacing the failure parts with spare ones. So, we should focus on the control mechanism of the combustion process.

The slab reheating furnace modelled in the thesis is used in the the hot rolling mills which is producing hot coils in the Turkey's largest iron and steel plant. There are three main production lines in the hot rolling mills plant: 1st Hot Rolling Mill, 2nd Hot Rolling Mill and Plate Rolling Mill. Of these, the plate rolling mill is Turkey's first and only plate producing facility and plays an important role in the production of defense industry plates. In addition, it also produces plates raw materials as input to various important industries such as wind turbines, ship industry, construction machinery. The slab heating furnace, named the 4th slab furnace, which is modeled in the thesis and where MPC is applied, feeds both the Plate Rolling Mill and the 1st Hot Rolling Mill. After the slabs are charged to the furnace, they are heated up to 1160-1250°C, which temperature is determined by the rolling processes in the hot rolling mill. This temperature is determined by the rolling models based on rolling loads and mechanical strengths according to the type and dimensions of the material to be rolled and the properties of the final product and is transferred to the Slab Heating Furnace Control System as a reference. Slab heating furnaces generally consist of three zones called pre-heating, heating and soaking zones. Except of those heating control zones, there is a recuperative zone at the entrance of the furnace where convective heat transfer is made by contacting the heated air with the slabs. In that recuperative zone, there is no burner and control. The 4th slab furnace is 13 meters wide and 30 meters long. The largest slab sizes that can be charged in the furnace with 220 tons/hour heating capacity are 12 meters long, 1.5 meters wide and 300mm thick. Coke and natural gas are used as fuel in that furnace, which consumes 350Mcal/ton as energy consumption.

Process automation in slab furnaces is handled at two levels called Level 1 and Level 2. Level 1 automation is the control layer where data from field instruments is processed and control equipments such as valves are controlled by PLC with traditional PID methods and monitored via SCADA. Level 2 automation is the control level where the materials in the furnace are monitored, the database is kept, the thermal heating model of the slabs and optimum heating curves are created, the related heat needs (heat demand) are determined, setpoints and parameters are created via fuzzy logic and sent to the Level 1 automation.

The conventional PID control used in the Level 1 automation, where the thesis is implemented, cannot adapt to the dynamic changes and uncertainties of the furnace. Although the fuzzy logic in the Level 2 control layer updates the PID coefficients, the PID controller used for temperature control cannot provide effective control against the dynamic changes of the furnace. Poor and ineffective temperature control will cause the slabs in the slab heating furnace not to be heated sufficiently or the heat distribution is not homogeneous. In addition, a poor temperature control will cause excessive energy consumption while heating the slabs. Heating quality of the slabs will be insufficient. There are many different control approaches developed in the literature on this subject. The most important of these, and the one that is increasingly being used in the industry, is the model predictive control method known as MPC in the literature. The MPC approach is a very effective control method that can easily handle dynamic changes, can include process constraints and is also very effective in non-linear models. Many different variants of the MPC approach have been developed in the literature due to its widespread use in the industry. MPC applications can be performed on Level 1 and Level 2 control layers. The success of the MPC approach depends on accurate modeling of the system to be controlled. Slab furnaces are complex processes with nonlinear dynamic behavior, large time delays and large time constants, uncertain parameters and disturbances which have negative effects on the system. Therefore, accurate modeling is very important in order to create an effective control mechanism.

In addition to the complex nonlinear dynamic behaviour of furnace and having strong thermal interactions between furnace zones, also furnace heating processes are significantly affected by measurable and unmeasurable heat losses on temperature models, along with the influence of many parameters in the system. In thesis, the 4th slab heating furnace is modeled in detail, including all parameters and disturbances affecting it. The thermal interactions between zones have been mathematically detailed and included in the model.

The heating model designed for the slab furnace categorizes the disturbances affecting it into measurable and unmeasurable heat losses. An adaptation mechanism has been designed and integrated into the model to estimate the unmeasurable heat losses. For the design of the adaptation mechanism, the immersion and invariance (I&I) approach, which has not been previously used in the modeling of slab heating furnaces in the literature, was utilized. Adaptive nonlinear MPC (Model Predictive Control) approach was used in controlling the modeled system. The MPC method was designed to replace the temperature PID controllers used in the Level 1 control layer of the 4th slab furnace. In the Level 2 control layer of the 4th slab furnace, thermal heating models and optimal heating curves for the slabs were calculated in detail using thermal heat transfer calculations. Critical parameters such as gas and slab heat emissivity coefficients and the shape factor were precisely adjusted according to the measurement validations on the test slab during the furnace commissioning, ensuring desired control operation. However, the PID controllers in the Level 1 control layer, which manage the control of temperature setpoints generated by these curves, cannot maintain precisely due to changes in the calorific values of the gas in the furnace and unmeasurable heat losses, resulting in inefficient combustion control. In the model developed for the 4th slab furnace, both the calorific value of the gas and the unmeasurable disturbances as unmeasurable heat losses are detailed. The changes in the calorific value of the gas reflect on the adaptative mechanism of the unmeasurable disturbance estimation, and the effects of these temperature changes of the zones are mitigated by the designed MPC controller. This control approach and the estimation of unmeasurable heat losses aim to achieve dynamic control of the modeled system, ensuring a more efficient combustion system control and thus providing energy savings.

In the thesis presented in the report, the implementation of an Adaptive MPC application on Level 1 control level for a slab heating furnace with unknown parameters and disturbances are described, and the obtained results are conveyed. The results are analyzed in detail with graphs provided in the final section of the thesis. Detailed formulas obtained for the zones heating transfer interactions, Matlab Simulink models, and Matlab function blocks are included in the appendix of the report. Successful application of this thesis to the slab furnaces and the use of new control theories will significantly contribute to the future and technological development of the facilities. Additionally, it will serve as a pioneering step in applying this approach to different areas of iron and steel facilities, encouraging new research opportunities.