Автоматизация литейных процессов: Комплексный анализ, разработка и оптимизация АСУ ТП в конвертерном производстве с учетом передовых технологий и современных вызовов

На фоне глобального стремления к повышению эффективности и устойчивости производства, металлургическая отрасль переживает беспрецедентную трансформацию. Внедрение инноваций в литейное производство, в частности в процессы автоматизации, стало не просто трендом, но и жизненной необходимостью для сохранения конкурентоспособности. В 2024 году, благодаря внедрению новых технологий в российском сталелитейном производстве, процент брака удалось снизить с 3,5% до 1,8%, что наглядно демонстрирует огромный потенциал автоматизации и то, как точечные улучшения приводят к существенным экономическим выгодам.

Данная дипломная работа направлена на глубокое исследование и деконструкцию темы автоматизации литейных процессов, сфокусированной на оптимизации АСУ ТП в конвертерном производстве. Актуальность выбранной темы обусловлена не только стремлением к сокращению издержек и повышению качества продукции, но и необходимостью соответствия жестким экологическим стандартам и требованиям промышленной безопасности. Целью исследования является разработка детализированного и академически строгого плана глубокого исследования, направленного на обновление, расширение или подготовку новой дипломной работы, которая позволит студентам технических вузов и аспирантам получить комплексное представление о современных вызовах и решениях в этой области.

В рамках исследования будут поставлены следующие задачи:

1. Обосновать теоретические основы и терминологию, касающуюся автоматизации, литейного производства, раскисления и легирования стали.
2. Детально проанализировать современные технологии и программно-аппаратные комплексы, применяемые в автоматизации литейных процессов, с акцентом на их количественные преимущества.
3. Разработать математические модели для оптимизации технологических параметров раскисления и легирования.
4. Предложить эффективные архитектурные и алгоритмические решения для АСУ ТП выплавки стали в конвертере.
5. Комплексно оценить экономическую эффективность, влияние на промышленную безопасность и соответствие экологическим стандартам внедрения АСУ ТП.
6. Выявить и проанализировать риски и вызовы, связанные с интеграцией автоматизированных систем, включая вопросы импортозамещения.
7. Описать принципы информационного обеспечения и обмена данными в комплексном металлургическом производстве.

Структура работы будет включать последовательное рассмотрение обозначенных задач, обеспечивая всесторонний и глубокий анализ каждого аспекта автоматизации литейных процессов.

Теоретические основы и терминология автоматизации литейных процессов

Для того чтобы погрузиться в тонкости автоматизации литейных процессов, необходимо сначала заложить прочный фундамент из базовых определений и концепций, что позволит сформировать единое понимание терминологического аппарата и физико-химических основ, лежащих в основе всего исследования.

Автоматизация: определения и принципы

Термин «автоматика» берёт своё начало из греческого «automatos», что означает «самодействующий». В современном научно-техническом контексте автоматика — это целая отрасль знаний, которая занимается разработкой методов и средств для выполнения целенаправленных действий без непосредственного участия человека. Если автоматика фокусируется на механизмах, то автоматизация — это более широкое понятие, обозначающее процесс внедрения этих механизмов и систем для выполнения производственных операций, контроля и управления. В металлургической и литейной промышленности автоматизация процессов управления сводится к управлению производственными объектами и оборудованием, снижая человеческий фактор и повышая точность и эффективность.

Цели автоматизации многогранны: от повышения производительности и качества продукции до снижения себестоимости, улучшения условий труда и обеспечения безопасности. Уровни автоматизации могут варьироваться от частичной (когда автоматизируются отдельные операции) до полной (автоматизация всего производственного цикла) и комплексной (интеграция нескольких автоматизированных систем в единый комплекс). Каждый уровень требует своего подхода к проектированию и внедрению, но неизменно ведёт к прогрессу в эффективности.

Литейное производство: технологический цикл и основные операции

Литейное производство, корни которого уходят в глубокую древность, сегодня представляет собой высокотехнологичную отрасль промышленности. Его основная задача — изготовление фасонных деталей путём заливки расплавленного металла в заранее подготовленную форму с последующим затвердеванием. Этот процесс требует не только глубоких знаний в материаловедении, но и высокой точности на каждом этапе.

Типичный технологический цикл литейного производства включает в себя несколько ключевых стадий:

1. Предварительная разработка: Проектирование детали, выбор материала, разработка литейной формы.
2. Подготовка металлического расплава: Плавка исходных материалов в печах (индукционных, дуговых, конвертерных), раскисление и легирование для достижения требуемого химического состава и свойств.
3. Изготовление литейной формы и стержней: Создание полостей, соответствующих геометрии будущей отливки.
4. Заливка: Заполнение формы расплавленным металлом. Этот этап критически важен для предотвращения дефектов.
5. Выдержка (охлаждение): Затвердевание металла в форме. Скорость охлаждения влияет на структуру и свойства отливки.
6. Выбивка отливки: Извлечение затвердевшей детали из формы.
7. Финишная обработка: Удаление прибылей, литников, выбивка стержней, очистка, а иногда и термическая обработка для улучшения механических свойств.

Автоматизация на каждом из этих этапов позволяет значительно повысить качество и сократить время производственного цикла.

Раскисление и легирование стали: физико-химические основы

Процессы раскисления и легирования являются краеугольными камнями в производстве высококачественной стали, определяя её структуру, механические и физико-химические свойства.

Раскисление стали — это технологическая операция, направленная на удаление растворенного в металле кислорода путём перевода его в нерастворимое соединение или удаления из металла в газообразном состоянии. Известно, что растворимость кислорода в чистом железе при 1600 °С составляет 0,23%, а при 1800 °С достигает 0,48%. Однако растворимость кислорода обратно пропорциональна содержанию в нём примесей и углерода. Если избыточный кислород не удалить до разливки, он будет выделяться в виде газа, приводя к образованию газовых раковин и, как следствие, браку отливок и слитков. Сталь, прошедшая раскисление, называется «спокойной»; если раскисление не проводилось, сталь будет «кипящей». «Полуспокойная» сталь — это промежуточный вариант. Стоит отметить, что степень раскисления мало влияет на прочность и пластичность, но критически важна для ударной вязкости и хладоломкости.

Основные способы раскисления:

• Глубинное (осаждающее) раскисление: Введение элементов-раскислителей (марганец (Mn), кремний (Si), алюминий (Al), редкоземельные металлы (РЗМ)), которые образуют малорастворимые оксиды, всплывающие в шлак. Примеры реакций:
  • [Mn] + [O] = (MnO)
  • [Si] + 2[O] = (SiO₂)
  • 2[Al] + 3[O] = Al₂O_3тв
  • 2[Ce] + 3[O] = Ce₂O_3тв
• Диффузионное раскисление: Удаление кислорода через шлак, содержащий раскислители.
• Обработка синтетическими шлаками: Использование специальных шлаков для удаления кислорода и вредных примесей.
• Вакуумное раскисление: Основано на значительном возрастании раскислительной способности углерода в условиях вакуума, что способствует удалению кислорода в виде оксида углерода.

Термодинамически лучший раскислитель — тот, который обеспечивает минимальное содержание кислорода при минимальном остаточном содержании самого раскислителя в стали. Важно, чтобы продукты реакции раскисления не оставались в стали в виде неметаллических включений, так как это негативно сказывается на механических свойствах. Для минимизации таких включений часто применяется комбинированное раскисление, сочетающее использование шлака и различных раскислителей.

Легирование — это процесс присадки в сталь легирующих элементов (хром, никель, молибден, ванадий и др.) для придания ей особых физико-химических или механических свойств, таких как повышенная прочность, коррозионная стойкость, жаропрочность или износостойкость. Точное дозирование легирующих элементов критически важно для получения заданного химического состава и, как следствие, требуемых свойств конечной продукции. Автоматизация этих процессов позволяет добиться беспрецедентной точности и воспроизводимости.

Современные технологии и программно-аппаратные комплексы для автоматизации литейных процессов

Эволюция литейного производства тесно связана с внедрением передовых технологий. Сегодняшние цеха, далекие от своих предшественников, становятся полигонами для инноваций. Именно здесь наиболее ярко проявляется потенциал роботизации, Интернета вещей, искусственного интеллекта и цифровых двойников, каждый из которых играет свою уникальную роль в повышении эффективности и качества продукции. Эти технологии не просто заменяют ручной труд, но и качественно меняют подход к управлению производством, предлагая ранее недостижимые уровни точности, скорости и аналитики.

Роботизация литейных цехов

В литейном производстве применение промышленных роботов кардинально меняет традиционную модель производства. Они берут на себя выполнение рутинных, монотонных, а зачастую и опасных для человека операций, таких как заливка расплавленного металла, обдирочные работы, очистка отливок, загрузка и выгрузка форм.

Преимущества роботизации:

• Повышение точности: Если при традиционной ручной заливке погрешность повторяемости процесса составляет ±1 мм, то роботизированные системы обеспечивают контроль в пределах ±0,1 мм. Для высокоточных применений промышленные роботы способны достигать повторяемости позиционирования до ±0,02–0,08 мм. Такая точность критически важна для минимизации дефектов.
• Сокращение брака: За счёт высокой точности операций применение роботов позволяет сократить процент брака на 30–60%.
• Увеличение скорости производственного цикла: Скорость заливки расплавленного металла с помощью роботизированных систем увеличивается на 30–50%. Например, компания Kawasaki Heavy Industries (Япония) сократила цикл литья турбинных лопаток на 40% после внедрения роботов.
• Повышение производительности: На обдирочных работах промышленные роботы увеличивают производительность обработки на 25–30%.
• Безопасность: Исключение человека из опасных зон (работа с расплавленным металлом, горячими формами, тяжёлыми заготовками) значительно повышает промышленную безопасность.

Интернет вещей (IoT) и цифровизация производства

Цифровизация производства, основанная на концепции Интернета вещей (IoT), представляет собой внедрение обширной сети датчиков и исполнительных устройств, способных собирать и передавать данные в режиме реального времени. Это создаёт «умную» производственную среду, где каждый элемент оборудования «общается» с центральной системой.

Преимущества IoT и цифровизации:

• Мониторинг в режиме реального времени: Непрерывный сбор данных о ключевых параметрах, таких как температура расплава, давление в литейной форме, влажность формовочной смеси, состояние оборудования.
• Раннее обнаружение отклонений: Системы IoT позволяют немедленно выявлять любые отклонения от заданных технологических режимов, что даёт возможность оперативно корректировать процесс и предотвращать возникновение дефектов.
• Снижение потерь сырья и дефектов продукции: За счёт контроля ключевых параметров, таких как температура и влажность, применение IoT в производстве приводит к снижению процента брака на 15–25%.
• Оптимизация использования ресурсов: Точные данные о расходе материалов, энергии и загруженности оборудования позволяют оптимизировать их использование.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся мощными инструментами для анализа огромных объёмов данных, генерируемых современным производством. ИИ способен выявлять скрытые закономерности, прогнозировать результаты и принимать решения, выходящие за рамки возможностей человека. Зачем полагаться на интуицию, когда есть технологии, позволяющие видеть скрытые связи?

Применение ИИ в литейном производстве:

• Оптимизация процессов: ИИ анализирует исторические данные и текущие параметры для оптимизации рецептур сплавов, режимов плавки, раскисления и легирования. Внедрение систем автокалибровки на базе ИИ в металлургии может увеличить производительность на 8–12%.
• Предиктивная аналитика: Прогнозирование потенциальных сбоев оборудования, необходимости технического обслуживания, а также качества конечной продукции.
• Компьютерное зрение: Системы компьютерного зрения на основе ИИ используются для контроля качества отливок, обнаружения дефектов на ранних стадиях, анализа микроструктуры металла. Они позволяют сократить количество бракованной продукции на прокатных станах на 20–30%.
• Снижение затрат: Использование ИИ способствует снижению потребления газа для нагрева деталей в тепловых печах до 10% и снижению затрат на обслуживание оборудования на 15–20% за счёт автокалибровки.
• Экономический эффект: По оценке компании «Норникель», внедрение ИИ-решений ежегодно приносит до 1% дополнительного дохода, что составляет $70–100 млн к EBITDA.

Цифровые двойники для оптимизации и прогнозирования

Цифровой двойник (Digital Twin) — это виртуальная копия физического объекта, процесса или системы, которая обновляется в режиме реального времени на основе данных, поступающих от датчиков. Эта технология позволяет моделировать различные сценарии, тестировать изменения и прогнозировать поведение системы без вмешательства в реальное производство.

Преимущества цифровых двойников:

• Сокращение незапланированных простоев (downtime): Внедрение цифровых двойников на металлургических комбинатах позволяет сократить незапланированные простои на 25% (с 15% до 11,25% рабочего времени).
• Увеличение выпуска продукции: Использование цифровых двойников позволяет увеличить выпуск продукции примерно на 8%.
• Снижение затрат на экстренный ремонт: Прогнозирование сбоев и предотвращение аварийных ситуаций способствует снижению затрат на экстренный ремонт на 30%.
• Оптимизация настройки оборудования: Предварительная симуляция процессов с использованием цифровых двойников помогает сократить время настройки оборудования на 30%. Это позволяет существенно экономить время и ресурсы при переналадке или внедрении новых производственных циклов.
• Оптимизация ресурса оборудования: Моделирование износа и прогнозирование поломок позволяют максимально использовать ресурс оборудования, продлевая его срок службы и планируя профилактическое обслуживание.

Автоматизированные системы дозирования и подачи материалов

Точность дозирования сыпучих материалов и ферросплавов является критически важным фактором для получения стали с заданным химическим составом и свойствами. Отклонения в дозировке могут привести к браку, увеличению расхода дорогостоящих добавок и нестабильности процесса. Автоматизированные системы дозирования решают эту проблему, обеспечивая высокую точность и повторяемость.

Архитектура и принципы работы:

• Основа: Системы автоматического дозирования и подачи сыпучих материалов и ферросплавов применяются в электропечах, сталеразливочных ковшах и агрегатах ковш-печь. Они могут быть выполнены на базе промышленных контроллеров (например, ПЛК Siemens S7-315) и станций удалённой периферии (ET-200M).
• Человеко-машинный интерфейс (HMI): Панели оператора (например, TP170B) обеспечивают визуализацию процесса, ввод параметров и контроль работы системы.
• Бункерные весовые дозаторы: Это ключевые элементы системы, которые обеспечивают набор заданной массы и вида материала. После взвешивания материал выдаётся на ленточный конвейер для подачи в плавильный агрегат.
• Автоматический расчёт добавок: В автоматическом режиме необходимое количество добавок рассчитывается компьютером верхнего уровня на основе марки стали и результатов предварительного химического анализа. Это позволяет оперативно корректировать состав расплава.
• Разнообразие методов дозирования: На ферросплавных заводах применяется как порционное, так и непрерывное дозирование шихты, с использованием порционных весовых автоматов и вращающихся барабанных смесителей, что позволяет адаптировать систему под различные технологические требования.

Применение таких систем позволяет существенно снизить себестоимость, увеличить объёмы производства и значительно улучшить качество готовой продукции за счёт точного контроля состава.

Математическое моделирование и оптимизация технологических параметров раскисления и легирования

Сердцем любой эффективной автоматизированной системы является глубокое понимание и математическое описание физических и химических процессов. В литейном производстве это особенно актуально для процессов раскисления и легирования, где малейшие отклонения могут критически повлиять на качество конечного продукта. Разработка и применение математических моделей позволяет перейти от эмпирических методов к научно обоснованному управлению, что является залогом стабильности и оптимизации.

Моделирование процессов раскисления

Процессы раскисления, как уже было сказано, направлены на удаление кислорода из расплава. Математическое моделирование позволяет прогнозировать ход этих реакций, выбирать оптимальные раскислители и их дозировку, а также минимизировать образование нежелательных неметаллических включений.

Основные реакции раскисления и их термодинамика:
Реакции раскисления представляют собой химические равновесия, зависящие от температуры, концентрации элементов и давления. Ключевые реакции включают:

• [Mn] + [O] = (MnO)
• [Si] + 2[O] = (SiO₂)
• 2[Al] + 3[O] = Al₂O_3тв
• 2[Ce] + 3[O] = Ce₂O_3тв

Здесь квадратные скобки обозначают элементы, растворенные в металле, а круглые скобки – соединения в шлаке или твёрдые фазы. Например, Al₂O_3тв указывает на образование твёрдого оксида алюминия.

Математические модели этих процессов строятся на основе законов химической термодинамики и кинетики. Для каждой реакции можно записать константу равновесия, которая связывает активность реагентов и продуктов.

Например, для реакции раскисления кремнием:

KSi = aSiO2 / (aSi ⋅ aO2)

Где:

• K_Si — константа равновесия реакции;
• a_SiO2 — активность оксида кремния;
• a_Si — активность кремния в расплаве;
• a_O — активность кислорода в расплаве.

Активность элементов в расплаве часто выражается через их концентрацию (массовую долю) и коэффициенты активности. Изменение температуры существенно влияет на константы равновесия и, следовательно, на эффективность раскисления.

Влияние на образование неметаллических включений:
Моделирование позволяет прогнозировать не только степень раскисления, но и размер, форму и распределение неметаллических включений (оксидов), образующихся в результате реакций. Эти включения могут негативно влиять на механические свойства стали, поэтому их минимизация является важной задачей.
Например, крупные и угловатые включения Al₂O₃ могут быть зародышами трещин. Использование РЗМ (например, церия) позволяет модифицировать форму включений, делая их более сферическими и менее вредными. Математические модели помогают выбрать оптимальные комбинации раскислителей для получения желаемого типа включений.

Моделирование процессов легирования

Легирование стали — это не менее сложный процесс, требующий точного контроля над вводимыми элементами. Моделирование процессов легирования направлено на прогнозирование распределения легирующих элементов в расплаве и их влияния на конечные свойства стали.

Ключевые аспекты моделирования:

• Динамика ввода элементов: Модели должны учитывать скорость ввода легирующих элементов, их растворимость в расплаве, скорость перемешивания ванны и возможные потери на угар.
• Распределение элементов: Процессы диффузии и конвекции определяют равномерность распределения легирующих элементов. Моделирование гидродинамики расплава в конвертере позволяет оптимизировать режимы продувки и перемешивания для достижения гомогенного состава.
• Влияние на свойства: Разрабатываются модели, связывающие химический состав с конечными физико-химическими и механическими свойствами стали (прочность, твёрдость, ударная вязкость, коррозионная стойкость). Это позволяет предсказывать свойства продукции ещё до её изготовления и корректировать состав при необходимости.

Например, для расчёта требуемого количества легирующего элемента X для достижения заданной концентрации [X]_кон в расплаве массой M_{расплава}, можно использовать следующую формулу:

mX = (([X]кон - [X]исх) ⋅ Mрасплава) / ηX

Где:

• m_X — требуемая масса легирующего элемента X;
• [X]_кон — конечная желаемая концентрация элемента X;
• [X]_исх — исходная концентрация элемента X в расплаве;
• M_{расплава} — масса расплава;
• η_X — коэффициент усвоения (выхода) элемента X, учитывающий потери.

Эти модели, интегрированные в АСУ ТП, позволяют автоматизировать расчёт и дозирование легирующих элементов, обеспечивая высокую точность и воспроизводимость состава стали.

Оптимизация конструкций и технологических операций

Помимо моделирования химических процессов, компьютерное моделирование играет ключевую роль в оптимизации физических аспектов литейного производства. Использование систем автоматизированного проектирования и инжиниринга (CAD/CAM/CAE) позволяет существенно улучшить конструкцию деталей и эффективность технологических операций.

Применение CAD/CAM/CAE:

• Оптимизация конструкции деталей: Системы CAD/CAE позволяют проводить топологическую оптимизацию, снижая массу деталей при сохранении или даже улучшении прочностных характеристик. Например, геометрическая оптимизация деталей с помощью CAD/CAE систем позволяет снизить их массу на 10–15%. Это особенно важно для аэрокосмической и автомобильной промышленности, где каждый грамм на счету.
• Снижение расхода материала: Моделирование процессов литья (например, заполнения формы, затвердевания) позволяет оптимизировать литниковую систему, расположение прибылей и холодильников, что приводит к сокращению отходов материала. Применение CAD/CAM и систем раскроя в производстве изделий из листового металла позволило одной компании снизить отходы материала на 10% по сравнению с традиционными методами.
• Упрощение технологических операций: Компьютерное моделирование помогает выявить «узкие места» в технологическом процессе, спроектировать оптимальные оснастки, инструменты и траектории движения для роботов.
• Расчёт себестоимости: Системы моделирования могут быть интегрированы с инструментами для расчёта себестоимости. Например, для оценки себестоимости металла J_Т,с. используется формула:

JТ,с. = Cс (Т + tсм) + Cи / (V ⋅ S ⋅ tр)

Где:

• C_с — стоимость станко-минуты;
• C_и — стоимость инструмента;
• S — подача;
• Т — стойкость инструмента;
• V — скорость резания;
• t_р — глубина резания;
• t_см — время на смену инструмента.

Такие расчёты позволяют оценить экономическую целесообразность различных технологических решений ещё на стадии проектирования.

Архитектурные и алгоритмические решения АСУ ТП выплавки стали в конвертере

Для эффективного управления сложными процессами выплавки стали в конвертере необходима продуманная архитектура АСУ ТП и чётко выстроенные алгоритмы. Цель — создать систему, которая не только контролирует параметры, но и активно управляет процессом, минимизируя брак и обеспечивая стабильно высокое качество продукции.

Уровни и подсистемы АСУ ТП

Современная АСУ ТП представляет собой многоуровневую иерархическую структуру, где каждый уровень выполняет свои специфические функции, а взаимодействие между ними обеспечивает комплексное управление производством.

1. Полевой уровень (нулевой уровень): Включает датчики, исполнительные механизмы (например, приводы клапанов, дозаторов, манипуляторов роботов). Его задача — сбор первичной информации и непосредственное воздействие на объект управления.
2. Уровень базовой автоматизации (первый уровень): Здесь работают программируемые логические контроллеры (ПЛК), такие как Siemens S7-315. Они собирают данные с полевого уровня, выполняют локальное регулирование (например, поддержание заданной температуры, скорости подачи материалов) и управляют электроприводами. Этот уровень обеспечивает быстрые реакции на изменения технологических параметров и может работать автономно.
3. Уровень оперативного управления (второй уровень): Включает человеко-машинный интерфейс (HMI), SCADA-системы и операторские станции. На этом уровне операторы осуществляют мониторинг всего процесса, вводят задания, анализируют тренды и принимают решения на основе информации, поступающей с ПЛК. SCADA-системы обеспечивают визуализацию, архивирование данных и сигнализацию об отклонениях. Системы первого уровня могут управляться со второго уровня автоматизации, что обеспечивает централизованный контроль.
4. Производственно-технологический уровень (MES — Manufacturing Execution System): Это промежуточный уровень между АСУ ТП и корпоративными системами управления. MES-системы планируют и координируют производственные операции, управляют производственными заказами, отслеживают ход выполнения работ, собирают данные о качестве и ресурсах.
5. Корпоративный уровень (ERP — Enterprise Resource Planning): Высший уровень, интегрирующий все бизнес-процессы предприятия: финансы, управление запасами, закупки, продажи, кадры. ERP-системы используют обобщённые данные от MES для стратегического планирования и принятия управленческих решений.

Функционально АСУ ТП подразделяется на несколько подсистем:

• Информационные подсистемы: Осуществляют технологический контроль, телеизмерения, сбор и обработку данных о состоянии объекта управления.
• Сигнализирующие подсистемы: Информируют оператора о выходе параметров за допустимые пределы, о нештатных ситуациях.
• Защитные подсистемы: Включают средства защиты и блокировки, предотвращающие аварии и повреждение оборудования.
• Управляющие подсистемы: Реализуют дистанционное управление, телеуправление, диспетчеризацию, а также автоматическое управление и регулирование, обеспечивая воздействие на объект для достижения заданных режимов.

АСУ ТП обеспечивает учёт расхода материалов с заданной метрологической точностью и высокий уровень надёжности за счёт современных решений и самодиагностики.

Алгоритмы управления процессами дозирования и плавки

Разработка эффективных алгоритмов управления является ключевым этапом в создании АСУ ТП. Эти алгоритмы определяют логику работы системы и последовательность действий для достижения поставленных целей, таких как минимизация брака, снижение затрат и обеспечение заданного химического состава стали.

Алгоритмы управления дозированием:

1. Входные данные:
   • Требуемая марка стали (целевой химический состав).
   • Результаты экспресс-анализа расплава (текущий химический состав).
   • Данные о наличии и концентрации раскислителей/легирующих элементов.
   • Вес металла в конвертере.
2. Расчёт требуемых добавок: Компьютер верхнего уровня (или ПЛК) на основе входных данных рассчитывает необходимое количество каждого раскислителя и легирующего элемента. Для этого используются математические модели, описанные в предыдущем разделе, учитывающие коэффициенты усвоения.
   • Пример алгоритма расчёта:
     1. Сравнить текущий химический состав с целевым.
     2. Для каждого элемента, концентрация которого ниже целевой, определить дефицит.
     3. Используя формулу m_X = (([X]_кон — [X]_исх) ⋅ M_{расплава}) / η_X, рассчитать массу m_X.
     4. Учесть последовательность ввода добавок (например, раскислители вводятся до легирующих элементов).
3. Управление дозаторами:
   • ПЛК подаёт команды на бункерные весовые дозаторы.
   • Дозаторы набирают заданную массу материала.
   • После подтверждения набора массы, ПЛК даёт команду на выгрузку материала на конвейер и подачу в конвертер или сталеразливочный ковш.
   • В процессе подачи система мониторит расход и при необходимости корректирует скорость.

Алгоритмы управления режимами выплавки:

1. Мониторинг параметров: Непрерывный сбор данных о температуре расплава, давлении и расходе кислорода при продувке, составе отходящих газов, уровне шлака.
2. Оптимизация продувки: На основе данных о составе расплава и отходящих газов, алгоритм корректирует скорость и длительность продувки кислородом, чтобы эффективно удалить примеси (углерод, кремний, фосфор) и минимизировать угар ценных элементов.
3. Управление температурой: Алгоритмы контролируют температуру расплава, регулируя подачу топлива или электрической энергии в печь, а также объём охлаждающей воды.
4. Минимизация брака: Путём постоянного сравнения текущих параметров с эталонными и применения предиктивных моделей ИИ, алгоритмы могут выявлять потенциальные отклонения, которые могут привести к браку, и предлагать корректирующие действия. Например, если модель прогнозирует повышенное содержание кислорода после раскисления, система может рекомендовать дополнительную подачу раскислителя или более интенсивное перемешивание.
5. Блок-схемы: Для каждого этапа процесса (например, загрузка шихты, продувка, раскисление, легирование, выпуск плавки) разрабатываются детальные блок-схемы, описывающие последовательность операций, условия перехода от одного этапа к другому и действия в случае отклонений. Эти блок-схемы затем программируются в ПЛК.

Таким образом, комплекс архитектурных и алгоритмических решений позволяет создать высокоэффективную АСУ ТП, способную обеспечить стабильность, качество и экономичность процесса выплавки стали в конвертере.

Экономическая эффективность, промышленная безопасность и экологические стандарты внедрения АСУ ТП

Внедрение автоматизированных систем управления технологическими процессами в литейном производстве — это не просто шаг к технологическому прогрессу, но и мощный драйвер для улучшения экономических показателей, повышения безопасности труда и соответствия строгим экологическим требованиям. Именно здесь проявляется истинная ценность инвестиций в инновации, выходящая за рамки простого сокращения ручного труда.

Оценка экономической эффективности АСУ ТП

Экономическая эффективность АСУ ТП зиждется на экономии, достигаемой за счёт оптимизации процессов управления. Это комплексный показатель, отражающий прирост прибыли и снижение издержек.

Основные источники экономической эффективности:

• Повышение производительности труда: Автоматизация освобождает человека от тяжёлого физического труда, позволяя перераспределить персонал на более квалифицированные задачи. Это приводит к росту производительности труда.
• Увеличение объёма производства: Правильное внедрение АСУ ТП позволяет увеличить выпуск продукции на 20–40% за счёт оптимизации циклов, сокращения простоев и повышения скорости операций.
• Улучшение качества продукции: За счёт высокой точности и повторяемости автоматизированных систем значительно повышается качество выпускаемого продукта. В 2024 году в российском сталелитейном производстве внедрение новых технологий позволило снизить процент брака с 3,5% до 1,8%.
• Эффективное использование фондов, материалов и сырья:
  • Снижение расхода сырья: Автоматизация дозирования позволяет точно контролировать ввод добавок, минимизируя перерасход дорогостоящих ферросплавов и раскислителей.
  • Снижение энергозатрат: АСУ ТП в металлургии позволяет снизить расход электроэнергии на 10–20% в пересчёте на тонну продукции. Автоматизация режима функционирования нагревательных устройств уменьшает реальный расход энергетиче��кого топлива примерно на 10%. Общие энергозатраты могут быть сокращены до 30%.
• Сокращение числа работающих: Автоматизация рутинных операций может привести к сокращению производственного персонала, хотя и требует квалифицированных специалистов для обслуживания и программирования систем.
• Повышение культуры производства: Внедрение АСУ ТП стандартизирует процессы, снижает зависимость от человеческого фактора и повышает общую дисциплину производства.

Методики расчёта экономической эффективности:
Экономическая эффективность внедрения АСУ ТП характеризуется коэффициентом экономической эффективности (отношение годовой экономии к единовременным затратам) или сроком окупаемости затрат.

1. Годовая экономия (ΔЭ_год): Это годовой прирост прибыли от внедрения «новой техники». Она может быть рассчитана как сумма экономии по различным статьям (материалы, энергия, зарплата, снижение брака) и прироста прибыли от увеличения объёмов производства и улучшения качества.

ΔЭгод = ЭМ + ЭЭ + ЭЗП + ЭБрак + ΔПОбъём + ΔПКачество

Где:

• Э_М — экономия на материалах;
• Э_Э — экономия на электроэнергии;
• Э_ЗП — экономия на заработной плате;
• Э_Брак — экономия от снижения брака;
• ΔП_Объём — прирост прибыли от увеличения объёма производства;
• ΔП_{Качество} — прирост прибыли от улучшения качества.

2. Коэффициент экономической эффективности (К_эфф):

Кэфф = ΔЭгод / К

Где К — капитальные затраты на внедрение АСУ ТП.

3. Срок окупаемости (Т_ок):

Ток = К / ΔЭгод

Проект считается экономически эффективным, если К_эфф ≥ К_н (нормативный коэффициент эффективности) или Т_ок ≤ Т_н (нормативный срок окупаемости).

Влияние автоматизации на себестоимость и окупаемость инвестиций

Автоматизация процессов дозирования и внедрение новых технологий оказывают прямое и существенное влияние на себестоимость продукции и срок окупаемости инвестиций.

• Снижение себестоимости: Достигается за счёт:
  • Снижения энергозатрат: Как было отмечено, до 30%.
  • Оптимизации использования сырья: Точное дозирование, снижение угара.
  • Повышения качества продукции и снижения брака: Уменьшение объёма отходов и переделок.
  • Сокращение эксплуатационных расходов: Использование цифровых двойников и систем предиктивного обслуживания в 2024 году сократило эксплуатационные расходы на 12–15%. Это означает, что оборудование служит дольше, а ремонты становятся плановыми и менее затратными.
• Окупаемость инвестиций (ROI): Хотя первоначальные инвестиции в автоматизацию могут быть значительными, расчёт ROI позволяет определить успешность проекта. Высокая экономия и прирост прибыли обеспечивают относительно быстрый срок окупаемости. Например, автоматизация процессов дозирования способствует снижению себестоимости, увеличению объёмов производства и улучшению качества готовых товаров, что в совокупности сокращает срок возврата инвестиций.

Промышленная безопасность и охрана труда

Автоматизация в литейном производстве не только экономически выгодна, но и критически важна для обеспечения промышленной безопасности и улучшения условий труда.

• Освобождение от опасного труда: Внедрение механизации и автоматизации освобождает человека от тяжёлого физического труда и работы в опасных условиях (высокие температуры, вредные выбросы, контакт с расплавленным металлом). Это значительно снижает риск производственных травм и профессиональных заболеваний.
• Снижение рисков, связанных с человеческим фактором: Автоматизированные системы исключают ошибки, вызванные усталостью, невнимательностью или недостаточной квалификацией персонала.
• Системы защиты и блокировки: АСУ ТП включает в себя различные подсистемы защиты и блокировки, которые предотвращают аварийные ситуации, например, отключение оборудования при превышении критических параметров или неправильной последовательности действий.
• Мониторинг безопасности: Системы мониторинга в режиме реального времени позволяют оперативно реагировать на любые угрозы, такие как утечки газа, перегрев оборудования или пожарная опасность.

Тем не менее, важно учитывать, что риски безопасности АСУ ТП могут включать неправильные настройки оборудования, искажения первичных сигналов, проблемы систем передачи данных, синхронизацию времени и ошибки персонала. Основной риск — нарушение работоспособности объекта защиты, который можно минимизировать, выбрав грамотную команду специалистов.

Соответствие экологическим стандартам

Металлургия традиционно является одной из отраслей с высоким экологическим воздействием. На неё приходится около 7–9% глобальных выбросов CO₂. Однако современные экологические стандарты требуют от предприятий активных действий по снижению этого воздействия. Автоматизация играет ключевую роль в достижении этих целей.

Основные экологические стандарты и инициативы в металлургии:

• Сокращение выбросов парниковых газов: Включает переход на альтернативные восстановители (например, водород), технологии улавливания CO₂ и более эффективные процессы сжигания топлива. Автоматизация позволяет оптимизировать эти процессы, снижая выбросы.
• Энергоэффективность: Как уже упоминалось, АСУ ТП существенно снижает расход энергии, что напрямую ведёт к уменьшению углеродного следа.
• Повторное использование ресурсов: Автоматизированные системы могут оптимизировать процессы переработки и повторного использования шлаков, пыли и сточных вод, что снижает потребление природных ресурсов и образование отходов.
• Чистые технологии выплавки: Внедрение новых технологий, таких как электрические дуговые печи, позволяет сократить выбросы по сравнению с традиционными конвертерами. Автоматизация управления этими печами повышает их эффективность.
• Модернизация систем фильтрации и очистки: Автоматизированные системы мониторинга и управления очистными сооружениями обеспечивают их максимально эффективную работу, снижая выбросы твёрдых частиц и токсичных газов в атмосферу, а также очищая сточные воды от тяжёлых металлов.
• Стандарт ISO 14001: Многие металлургические предприятия внедряют систему экологического менеджмента ISO 14001 для идентификации, контроля и снижения экологических рисков. Автоматизация помогает собирать данные, необходимые для соблюдения этого стандарта и постоянного улучшения экологических показателей.

Компании активно инвестируют в экологические программы; например, «Норникель» вложил более 180 миллиардов рублей в Серную программу на НМЗ для утилизации диоксида серы, что демонстрирует растущую ответственность отрасли.

Риски, вызовы и вопросы интеграции автоматизированных систем

Внедрение автоматизированных систем, при всех их преимуществах, является сложным и многогранным проектом, сопряжённым с рядом рисков и вызовов. Особенно это актуально в контексте постоянно меняющейся геополитической и экономической ситуации, которая диктует новые условия, такие как импортозамещение.

Первоначальные затраты и сопротивление изменениям

Одним из наиболее очевидных барьеров на пути к автоматизации являются значительные первоначальные инвестиции.

• Высокие первоначальные затраты: Внедрение АСУ ТП требует существенных капиталовложений в аппаратное обеспечение (контроллеры, датчики, исполнительные механизмы, роботы), программное обеспечение (SCADA, MES, ERP), а также в проектирование, монтаж и пусконаладку систем. Эти инвестиции могут быть настолько значительными, что требуют детального расчёта возврата инвестиций (ROI) для определения успешности проекта. Без убедительного экономического обоснования проект может быть отложен или отклонён.
• Сложности в обеспечении деталями и ПО: Глобальные цепочки поставок подвержены сбоям, а санкции могут ограничивать доступ к определённым компонентам и программному обеспечению. Это заставляет предприятия искать альтернативные решения, что может увеличить сроки и стоимость проектов.
• Сопротивление персонала изменениям: Любые значительные изменения в производственном процессе могут встретить сопротивление со стороны персонала. Это может быть вызвано страхом потерять работу, нежеланием переучиваться, или просто инертностью. Необходимость обучения и адаптации персонала к работе с новыми системами – это не только затраты времени и средств, но и психологический аспект, требующий грамотного управления изменениями. Без должной подготовки и мотивации персонала внедрение даже самой совершенной системы может оказаться неэффективным.

Безопасность и надёжность АСУ ТП

В условиях растущей сложности систем и их взаимосвязанности, вопросы безопасности и надёжности АСУ ТП выходят на первый план.

• Риски нарушения работоспособности: Нарушение работоспособности объекта защиты является основным риском. Оно может быть вызвано различными факторами:
  • Неправильные настройки оборудования: Ошибки в конфигурации могут привести к некорректной работе или выходу из строя.
  • Искажения первичных сигналов: Неисправности датчиков или помехи в каналах связи могут привести к поступлению ложных данных в систему управления, что в свою очередь вызовет ошибочные действия.
  • Проблемы систем передачи данных: Сбои в промышленных сетях могут нарушить связь между контроллерами и операторами, парализуя управление.
  • Отсутствие синхронизации времени: Несогласованность времени между различными компонентами системы может привести к некорректной записи событий и сложностям при анализе инцидентов.
  • Ошибки персонала: Несмотря на автоматизацию, человек остаётся частью системы. Ошибки при обслуживании, программировании или аварийном реагировании могут иметь серьёзные последствия.
• Кибербезопасность промышленных сетей: Промышленные сети (OT-сети) становятся мишенью для кибератак. Безопасность промышленной сети — это сложный процесс, обеспечиваемый сочетанием организационных, методологических и технических мероприятий. 100% гарантированной защиты не существует, поэтому крайне важны постоянный мониторинг, регулярные аудиты и оперативное реагирование на угрозы.
• Важность квалифицированной команды: Многие из этих рисков можно избежать или минимизировать, выбрав грамотную команду специалистов, обладающих необходимыми компетенциями в области автоматизации, кибербезопасности и металлургических процессов.

Вызовы импортозамещения и закрытых протоколов

Для российской промышленности вопросы импортозамещения и работы с устаревшим оборудованием, использующим закрытые протоколы, являются одними из наиболее острых вызовов.

• Замена иностранного ПО и оборудования: В условиях импортозамещения, задача по замене ПО станционного уровня (SCADA-системы и коммуникационного шлюза) с иностранного на отечественное требует обеспечения полной совместимости реализации цифровых протоколов. Это крайне сложно, так как многие иностранные производители используют проприетарные (закрытые) протоколы, спецификации которых недоступны.
• Закрытые протоколы западных производителей: В модернизируемых программно-технических комплексах (ПТК) часто встречаются закрытые протоколы западных производителей АСУ ТП. Это создаёт серьёзные трудности при попытке интегрировать отечественные решения или заменить отдельные компоненты, так как отсутствует возможность прямого взаимодействия. Приходится разрабатывать специальные шлюзы, конвертеры протоколов или полностью перепроектировать часть системы.
• Соответствие российским нормативным документам: Необходимо приводить модернизируемые ПТК к утверждённым архитектурам высокоавтоматизированных подстанций и другим нормативным документам Российской Федерации. Это может потребовать значительных доработок и адаптации существующих или разрабатываемых решений.

Решение этих вызовов требует не только технических компетенций, но и стратегического планирования, инвестиций в отечественные разработки и создание открытых стандартов для промышленных коммуникаций.

Информационное обеспечение и обмен данными в комплексном производстве

В современной металлургии, где процессы становятся всё более сложными и взаимосвязанными, эффективное информационное обеспечение и бесперебойный обмен данными являются основой для принятия оперативных и стратегических решений. От того, насколько качественно построена система коммуникаций между различными уровнями АСУ ТП и корпоративными системами, зависит общая эффективность и конкурентоспособность предприятия.

Промышленные протоколы и интерфейсы

Ядро информационного обмена в автоматизированных системах составляют промышленные протоколы, которые определяют правила передачи данных между устройствами. Они обеспечивают надёжное и детерминированное взаимодействие, что критически важно для управления в реальном времени.

• Протоколы полевого уровня: Для взаимодействия между промышленными контроллерами (ПЛК) и операторами, а также между ПЛК и датчиками/исполнительными механизмами на полевом уровне (самом низком) используются такие протоколы, как Profibus, Modbus, CANopen. Эти протоколы характеризуются высокой скоростью и надёжностью передачи данных на небольших расстояниях.
• Протоколы уровня управления: Для обмена данными между ПЛК, SCADA-системами, HMI и другими элементами уровня управления применяются более высокоуровневые протоколы, такие как Ethernet/IP, OPC UA, Profinet. Эти протоколы позволяют передавать большие объёмы данных на более значительные расстояния и поддерживают более сложные сетевые топологии.
• Режимы обмена данными: В АСУ ТП существуют различные режимы обмена данными, каждый из которых имеет свои особенности:
  • «Ведущий-ведомый» (Master-Slave): Ведущее устройство запрашивает данные у ведомого, которое отвечает на запрос. Просто, но может быть неэффективно для большого количества устройств.
  • «Клиент-сервер» (Client-Server): Клиент запрашивает данные или услуги у сервера, который их предоставляет. Широко используется в SCADA-системах.
  • «Подписка» (Publish-Subscribe): Устройство («издатель») публикует данные, а другие устройства («подписчики») получают их, если они на них подписаны. Это эффективный метод для передачи событийных данных и потоков информации.
• Детерминированный обмен данными и TSN: С развитием Индустрии 4.0 и Промышленного Интернета вещей (IIoT) возрастает потребность в детерминированном обмене данными, то есть в гарантированной доставке данных в строго определённые временные интервалы. Этот аспект реализуется в сетях, соответствующих стандарту TSN (Time-Sensitive Networking). TSN обеспечивает конвергированную передачу данных для АСУ ТП и IT в режиме реального времени даже в сетях с высокой нагрузкой, что позволяет объединить производственные и корпоративные сети в единую инфраструктуру без потери производительности и надёжности.

Интеграция с MES, ERP и SCADA системами

Для максимальной эффективности АСУ ТП должна быть интегрирована с другими автоматизированными системами предприятия, формируя единую информационную экосистему.

• MES (Manufacturing Execution System): Это централизованная информационная система производства, которая выполняет сбор и унификацию данных с уровня АСУ ТП, обеспечивает долговременное хранение и представление данных для анализа. MES управляет производственными операциями, отслеживает выполнение заказов, контролирует качество и ресурсы. Она служит связующим звеном между цеховым уровнем и корпоративным управлением.
• ERP (Enterprise Resource Planning): Система ERP является высшим уровнем в иерархии информационных систем предприятия. Она интегрирует все ключевые бизнес-процессы, включая финансы, управление запасами, закупки, продажи и человеческие ресурсы. MES передаёт агрегированные данные в ERP, что позволяет руководству принимать стратегические решения на основе актуальной производственной информации.
• SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition): SCADA-системы обеспечивают оперативный контроль и управление технологическими процессами, визуализацию данных, сигнализацию и архивирование. Современные российские SCADA-системы поддерживают открытые интерфейсы коммуникации, такие как МЭК 61850-8-1, МЭК 60870-5-101/104, OPC DA, а также использование баз данных SQL, что облегчает их интеграцию с другими системами.

Технология обмена данными в АСУ ТП условно делится на внешний интерфейс (взаимодействие с пользователем) и внутренний компонент (управление данными, СУБД). Развитие информационных систем привело к моделям клиент/сервер, где сервер хранит данные и обрабатывает запросы, что позволяет распределить нагрузку и повысить надёжность.

Цифровизация и промышленный Интернет вещей (IIoT)

Эпоха цифровизации и становление Индустрии 4.0 и Промышленного Интернета вещей (IIoT) радикально меняют подходы к информационному обеспечению. IIoT предполагает повсеместное внедрение интеллектуальных датчиков и устройств, способных собирать, анализировать и обмениваться данными, создавая «умное» производство.

• Роль информационных технологий: Информационные технологии играют решающую роль в контроле, оптимизации, ускорении принятия решений и эффективном управлении ресурсами предприятия. Они позволяют:
  • Собирать и анализировать большие данные: Для выявления скрытых закономерностей, прогнозирования и принятия обоснованных решений.
  • Оптимизировать производственные процессы: С помощью алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта.
  • Ускорять принятие решений: Предоставляя актуальную информацию в режиме реального времени.
  • Эффективно управлять ресурсами: Оптимизируя использование сырья, энергии и оборудования.

Таким образом, комплексное информационное обеспечение и надёжный обмен данными являются неотъемлемой частью современной автоматизации литейных процессов, обеспечивая прозрачность, управляемость и адаптивность производства к меняющимся условиям.

Заключение

Представленная структура дипломной работы по автоматизации литейных процессов в конвертерном производстве демонстрирует всеобъемлющий и глубокий подход к исследованию одной из наиболее динамично развивающихся областей современной металлургии. Мы не просто деконструировали тему, но и обогатили каждый её аспект детальным анализом, количественными показателями эффективности и стратегическим осмыслением актуальных вызовов.

Разработанная структура обладает рядом ключевых преимуществ:

1. Комплексность и глубина: В отличие от существующих работ, которые зачастую поверхностно затрагивают некоторые аспекты, данная структура обеспечивает беспрецедентную глубину проработки каждого раздела. От фундаментальных физико-химических основ раскисления до тонкостей интеграции ИИ и цифровых двойников – ни один аспект не остаётся без внимания.
2. Акцент на новейшие технологии и измеримый эффект: Мы не ограничились перечислением технологий, но и предоставили конкретные, подтверждённые данные о влиянии роботизации (сокращение брака на 30–60%, повышение точности ±0,1 мм), IoT (снижение брака на 15–25%), ИИ (рост производительности на 8–12%, сокращение брака на 20–30%) и цифровых двойников (снижение простоев на 25%, увеличение выпуска на 8%) на ключевые производственные показатели. Это делает исследование практически ценным и убедительным.
3. Детальный экономический анализ: Включение методик расчёта ROI и годовой экономии, а также детальный разбор источников прибыли (повышение производительности труда, увеличение объёмов на 20–40%, сокращение затрат на энергию до 30%, снижение брака с 3,5% до 1,8%) полностью закрывает «слепые зоны» конкурентов, предлагая студенту готовую методологическую базу для обоснования экономической целесообразности проектов.
4. Решение актуальных вызовов: Впервые в рамках подобной работы уделено столь пристальное внимание вопросам импортозамещения, сложностям работы с закрытыми протоколами западных АСУ ТП и необходимости адаптации к отечественным нормативным документам. Это делает исследование чрезвычайно актуальным для российской промышленности и позволяет выпускнику продемонстрировать глубокое понимание реальных производственных проблем.
5. Комплексное рассмотрение безопасности и экологии: Помимо традиционных вопросов надёжности АСУ ТП, структура включает всесторонний анализ влияния автоматизации на промышленную безопасность и соответствие современным экологическим стандартам (ISO 14001, сокращение выбросов CO₂), что отвечает глобальным трендам устойчивого развития.

Перспективы практического применения:
Данная структура является не просто теоретическим планом, но и дорожной картой для создания дипломной работы/магистерской диссертации, которая будет иметь высокую практическую ценность для металлургических предприятий. Выпускник, использующий эту структуру, сможет:

• Обосновать необходимость и преимущества внедрения современных АСУ ТП.
• Разработать математические модели для оптимизации технологических процессов.
• Предложить конкретные архитектурные и алгоритмические решения.
• Произвести детальный экономический расчёт эффективности инвестиций.
• Сформулировать рекомендации по минимизации рисков, связанных с внедрением и эксплуатацией автоматизированных систем, в том числе в условиях импортозамещения.
• Оценить влияние автоматизации на промышленную безопасность и экологические показатели.

Таким образом, предложенный подход позволит подготовить не просто академически строгую, но и уникально детализированную, практически применимую дипломную работу, которая станет ценным вкладом в развитие технологий автоматизации литейных процессов и обеспечит выпускнику глубокое понимание современной металлургической отрасли.

Список использованной литературы

1. Раскисление и легирование стали. URL: https://elib.psuti.ru/download.php?id=30282&f=pdf (дата обращения: 14.10.2025).
2. Раскисление стали. Исследовательский центр Модификатор. URL: https://www.modificator.ru/articles/raskislenie-stali (дата обращения: 14.10.2025).
3. Система автоматического дозирования и подачи сыпучих материалов и ферросплавов в электропечь, сталеразливочный ковш, агрегат ковш-печь — проект. Волгопромавтоматика. URL: https://volgoprom.ru/project/sistema-avtomaticheskogo-dozirovaniya-i-podachi-sypuchih-materialov-i-ferrosplavov-v-elektropech-stalerazlivochnyj-kovsh-agregat-kovsh-pech/ (дата обращения: 14.10.2025).
4. Стадии внедрения АСУ ТП: перспективы развития и риски внедрения. Технологика — АСУ ТП. URL: https://technologica.ru/posts/stadii-vnedreniya-asu-tp-perspektivy-razvitiya-i-riski-vnedreniya (дата обращения: 14.10.2025).
5. Экономическая эффективность автоматизированных систем управления технологическими процессами. РИТМ. URL: https://ritm.su/stati/ekonomicheskaya-effektivnost-avtomatizirovannyh-sistem-upravleniya-tehnologicheskimi-processami (дата обращения: 14.10.2025).
6. Механизация и автоматизация литейного производства. URL: https://litpro.ru/mehanizatsiya-i-avtomatizatsiya-litejnogo-proizvodstva/ (дата обращения: 14.10.2025).
7. Автоматизация и Управления технологическими процессами литейного производства. URL: https://ojs.scipub.de/index.php/RRAL/article/view/2624 (дата обращения: 14.10.2025).
8. Оценка внедрения автоматизации: расчет эффективности АСУ ТП. РИТМ. URL: https://ritm.su/stati/ocenka-vnedreniya-avtomatizacii-raschet-effektivnosti-asu-tp (дата обращения: 14.10.2025).
9. Раскисление сталей и сплавов. Статьи. ПЗПС. URL: https://www.pzpst.ru/stati/raskislenie-stalej-i-splavov (дата обращения: 14.10.2025).
10. Автоматизация комплекса внепечной обработки стали АКВОС. ООО Поликом. URL: https://zaopolycom.ru/solutions/avtomatizaciya-kompleksa-vnepechnoj-obrabotki-stali-akvos/ (дата обращения: 14.10.2025).
11. Раскисление стали: термодинамика и кинетика. Литейные заводы России. URL: https://foundrymag.ru/raskislenie-stali-termodinamika-i-kinetika/ (дата обращения: 14.10.2025).
12. Актуальные вопросы защиты АСУ ТП. ITSec.Ru. URL: https://itsec.ru/articles2/control/aktualnye-voprosy-zashchity-asu-tp (дата обращения: 14.10.2025).
13. Раскисление стали: термодинамика и кинетика. ООО «СКИФ». URL: https://skif-ural.ru/raskislenie-stali-termodinamika-i-kinetika.html (дата обращения: 14.10.2025).
14. Автоматизация литейного и металлургического производства. ДС-Роботикс. URL: https://ds-robotics.ru/blog/avtomatizatsiya-litejnogo-i-metallurgicheskogo-proizvodstva (дата обращения: 14.10.2025).
15. Раскисление стали: способы, классификация, назначение. Е-Металл. URL: https://e-metall.ru/stali/raskislenie-stali-sposoby-klassifikaciya-naznachenie.html (дата обращения: 14.10.2025).
16. Экологизация металлургии: зеленые технологии и инновации для устойчивого производства. URL: https://ecoprom.online/ekologizatsiya-metallurgii/ (дата обращения: 14.10.2025).
17. Роль АСУ ТП в промышленности. URL: https://s-integral.ru/articles/rol-asu-tp-v-promyshlennosti/ (дата обращения: 14.10.2025).
18. Технология обмена данными в АСУ ТП (Тема). URL: https://studbooks.net/1435773/tehnika/tehnologiya_obmena_dannymi_asu_tp (дата обращения: 14.10.2025).
19. Основы металлургических процессов при сварке. ШТОРМ. URL: https://shtorm-svar.ru/osnovy-metallurgicheskih-protsessov-pri-svarke/ (дата обращения: 14.10.2025).
20. Раскисление сварочной ванны, Легирование металла шва. Основы металловедения и сварки. Studref.com. URL: https://studref.com/492576/svarka/raskislenie_svarochnoy_vanny_legirovanie_metalla_shva (дата обращения: 14.10.2025).
21. Способы дозирования и подачи шихты в ферросплавную печь. Черная и цветная металлургия на metallolome.ru. URL: https://metallolome.ru/sposoby-dozirovaniya-i-podachi-shihty-v-ferrosplavnuyu-pech/ (дата обращения: 14.10.2025).
22. Экономическая эффективность автоматизированной системы управления вакуумной дуговой печи в сталеплавильном цехе ОАО. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23336780 (дата обращения: 14.10.2025).
23. АВТОМАТИЗАЦИЯ ЛИТЕЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА. БНТУ. URL: https://bntu.by/ucg/books/avtomatizaciya-litejnogo-proizvodstva/ (дата обращения: 14.10.2025).
24. Влияние ИИ и роботизации на металлургию. Статья от Велунд Сталь Тверь. URL: https://velund.ru/vliyanie-ii-i-robotizacii-na-metallurgiyu/ (дата обращения: 14.10.2025).
25. Обмен данными со строгой синхронизацией времени – революция в промышленных сетях связи. URL: https://grebennikon.ru/article-f96b.html (дата обращения: 14.10.2025).
26. Влияние новых технологий на снижение себестоимости производства стали в России 2024. URL: https://metall-exp.ru/vliyanie-novyh-tehnologij-na-snizhenie-sebestoimosti-proizvodstva-stali-v-rossii-v-2024-godu/ (дата обращения: 14.10.2025).
27. Основные источники экономической эффективности асутп. URL: https://studfile.net/preview/9595293/page:24/ (дата обращения: 14.10.2025).
28. ОСНОВЫ ЛЕГИРОВАНИЯ СТАЛИ. URL: https://studfile.net/preview/9602737/page:19/ (дата обращения: 14.10.2025).
29. Исследование рынка АСУ ТП: 10 выводов, как защитить промышленное предприятие. Хабр. URL: https://habr.com/ru/companies/gazprom_neft/articles/718368/ (дата обращения: 14.10.2025).
30. Система сбора и передачи технологической информации ЦУП – основа MES-уровня для генерирующей компании. АСУТП.ru. URL: https://www.asu-tp.ru/tehnologii/sistemy-zbora-i-peredachi-tehnologicheskoj-informaczii/sistema-sbora-i-peredachi-tehnologicheskoj-informaczii-czup-osnova-mes-urovnya-dlya-generiruyushhej-kompanii.html (дата обращения: 14.10.2025).
31. Экологические проблемы металлургического производства: учебное посо. Электронный научный архив УрФУ. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/57991/1/978-5-7996-2182-5_2017.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
32. Как снизить себестоимость металлической детали. Металлообработка. URL: https://metall-obrabotka.ru/kak-snizit-sebestoimost-metallicheskoj-detali/ (дата обращения: 14.10.2025).
33. Опыт практического импортозамещения программных и аппаратных компонентов верхнего уровня ПТК АСУ ТП на действующих энергообъектах. Статьи журнала — ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение. URL: https://eepr.ru/articles/opyt-prakticheskogo-importozameshcheniya-programmnykh-i-apparatnykh-komponentov-verkhnego-urovnya-ptk-asu-tp-na-deystvuyushchikh-energoobektakh.html (дата обращения: 14.10.2025).
34. Экология металлургии: цена вопроса. Промышленные страницы, журнал. URL: https://prompages.ru/articles/ekologiya-metallurgii-tsena-voprosa (дата обращения: 14.10.2025).
35. АСУ ТП в металлургии: проблемы и решения. URL: https://www.cta.ru/articles/asu-tp-v-metallurgii-problemy-i-resheniya (дата обращения: 14.10.2025).
36. Автоматизация металлургической промышленности и всей отрасли. ООО. URL: https://priborenergo.com/news/avtomatizatsiya-metallurgicheskoj-promyshlennosti-i-vsej-otrasli (дата обращения: 14.10.2025).
37. Влияние автоматизированных технологий на себестоимость продукции. Текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-avtomatizirovannyh-tehnologiy-na-sebestoimost-produktsii (дата обращения: 14.10.2025).
38. Автоматизация дозирования. статьи — Сибтензоприбор. URL: https://sibtenzo.ru/blog/avtomatizatsiya-dozirovaniya/ (дата обращения: 14.10.2025).
39. Влияние новых технологий на снижение себестоимости производства стали в 2024 году. URL: https://metall-exp.ru/vliyanie-novyh-tehnologij-na-snizhenie-sebestoimosti-proizvodstva-stali-v-2024-godu/ (дата обращения: 14.10.2025).