This paper proposes a swarm-based fuzzy system modeling technique for coke oven combustion control diagnosis. The coke plant produces coke for the blast furnace plant in steel making process by charging coal into oven and supplying gas to carbonize it. A conventional mathematical model for coke oven combustion control has been used to control the amount of gas input, but it does not work well because of highly nonlinear feature of coke plant. To solve this problem, swarm-based fuzzy system modeling technique is suggested to construct a diagnosis model of coke oven combustion control. Based on the measured input-output data pairs, the fuzzy rules are generated and the parameters are tuned by the PSO(Particle Swarm Optimizer) to increase the accuracy of the fuzzy system is operated. This system computes the proper amount of gas input taking the operation conditions of coke oven into account, and compares the computed result with the supplied gas input.
A simplified model of plastic layer and internal gas pressure In a coke oven is presented. We calculate internal gas pressure using presented model. And results are compared with calculated results using experimental data. Results show the difference of internal gas pressure by coal composition. The model is used to show that the permeability at the resolidification end of the plastic layer is a key determinant of the magnitude of the internal gas pressure.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.6_3
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pp.1247-1260
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2022
The steel industry accounts for about 5% of the total annual global energy consumption and more than 6% of the total anthropogenic carbon dioxide emissions. Therefore, there is a need to increase energy efficiency and reduce greenhouse gas emissions in these industries. The utilization of coke oven gas, a byproduct of the coke plant, is one of the main ways to achieve this goal. Coke oven gas used as a fuel in many steelmaking process is a hydrogen-rich gas with high energy potential, but it is commonly used as a heat source and is even released directly into the air after combustion reactions. In order to solve such resource waste and energy inefficiency, several alternatives have recently been proposed, such as separating and refining hydrogen directly from coke oven gas or converting it to syngas. Therefore, in this study, recent research trends on the separation and purification of hydrogen from coke oven gas and the production of syngas were introduced.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.10
no.2
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pp.53-67
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2000
Coke-oven workers are regularly exposed to coke oven emissions (COE), which consist primarily of polynuclear aromatic hydrocarbons (PAH) and volatile organic components. This study assessed the exposure of coke-oven workers to COE and PAH. The results of this study are as follows. 1. Among the 136 samples on coke-oven workers 33.1% exceeded the occupational exposure limit to the Coal Tar Pitch Volatiles ($0.2mg/m^3$) established by the Korean Ministry of Labor and American Conference of Governmental Industrial Hygienists(ACGIH). 2. The coke-oven workers were classified into twelve job categories and there was statistically significant difference among the airborne concentrations of COE and PAH in twelve job categories(p<0.001). 3. There was no significant difference of the airborne concentrations of COE between NIOSH method and OSHA method applied. 4. There was a significant correlation between the airborne concentrations of total PAH and COE(r=0.733, p<0.01). 5. The percentage of naphthalene in total PAH was 55.9% and the highest among those of 16 PAHs. There was a significant correlation between the airborne concentrations of naphthalene and total PAH(r=0.90, p<0.01) and this study recommends naphthalene as the index component of PAH.
Coking process is the thermal decomposition of bituminous coal with final temperature of about $900^{\circ}C$ Because coke plays important roles in ironmaking process in a blast furnace it's essential for developing modeling of coke oven. In this study, An unsteady 2-dimesional model is proposed to simulate coking process in a coke oven. In this model, gas and solid phase are assumed homogeneous continnum and solid bed is assumed as porous media . The model contains governing equations for the solid phase and the gas phase. Complicated phenomena such as swelling, softening, resolidification and shrinkage are neglected and mass loss by drying and devolatilization is reflected by generation of internal pores. Drying, devolatilization, heat transfer and generation of internal pores are also reflected in source terms. Calulated results are compared with experimental data
Coke oven is used in an iron-making process for producing coke through devolatilization of the coking coal. An unsteady 2-dimensional model of solid bed is proposed to simulate a coke oven. The model contains governing equations with partial differential equation forms for the solid phase and the gas phase. Drying and devolatilization of coking coal, heat transfer, and generation of internal pores in the coking coal are also reflected to the source terms. Simulation results show a reasonable trend compared with the physical data.
An Automatic coking control system was developed to achieved substantial energy and labor savings through the stabilization and optimization of coke oven operation. With the aim of saving energy and labor, the coke department has been advanced automation and systematization. A typical examples of automation is Center Position Control System(CPCS) for coke oven. This system is proved effective in improvement of center position accuracy.
The coke oven plant on a steel works has not, in the past, been regarded as a prime user of modern instrument technology. The reason for this perception may be due to the fact that the basic design of the coke battery has been changed little over the years. The recording and analysis of oven pushing force on a routine basis is seen as a means of monitoring plant operation. A torque sensor is set up at the shaft of the rotor for measuring pushing force. Pushing force data which is communicated form torque sensor to staor by telemetry method are shown on MMI(Man-Machine Interface) screen and stored in the database automatically. Perhaps the most important feature is that is allows a problem oven to be identified at an early stage and for corrective action to be taken before it develops into a refusal to push. In this way the mechanical loads imposed on the battery structlure can be held to a necessary minimum, so helping to prolong its service life.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.156-158
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1999
본 연구에서는 광양제철소의 Coke 공장에서 이동중인 압출기로부터 프로세스 데이터를 원격 수집하기 위한 무선 LAN 시스템을 구축하였으며, 압출 저항 데이터를 저장 관리할 수 있는 DB를 구축하여 얻어진 데이터를 비교 분석하여 Coke Oven의 노체의 손실여부를 예측하여 유지 보수하거나 손실을 최소화하기 위한 조업 조건 도출에 활용하기 위한 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 이동중인 압출기에 설치된 압출 저항 측정 시스템과 2.4 GHz의 대역폭을 갖는 무선 LAN을 이용한 데이터 송수신 시스템과 수신한 데이터를 감시, 저장, 비교 분석하기 위한 MMI 및 DB Server 시스템으로 구성되어 있다.
Blending various coals during the coke making process affects the quality of coke as well as the total energy required for the process. The mathematical model based on Merrick's work developed to predict the effect of blending coals on coke making process. The Crank-Nicholson method was used to solve the model equation to predict temperature distributions, a coking time, and a total energy required during the process. The developed model successfully applied to Kwang-Yang Steel Company's coke oven to validate the model performance. It is hoped that the model can serve as a guidelines on how to blend coals during the process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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