Selon des médias étrangers, le département américain de l'Énergie a récemment alloué 2 millions de dollars américains pour financer une recherche dirigée par le professeur O'Malley de l'Université des sciences et technologies du Missouri. L'étude, intitulée "Système consultatif intelligent de four à arc électrique dynamique (IDEAS) pour améliorer l'efficacité opérationnelle de l'EAF", est dédiée à l'amélioration de l'efficacité opérationnelle de l'EAF et à la réduction de l'empreinte carbone.
Les fours à arc électrique consomment beaucoup d'électricité pour fonctionner, et O'Malley et son équipe recherchent de nouvelles façons de réduire leur empreinte carbone. Il est rapporté qu'ils travaillent dur pour installer un nouveau système de contrôle dynamique pour le four à arc électrique et utiliser un nouveau système de capteur pour promouvoir le four à arc électrique afin d'améliorer l'efficacité de fonctionnement dans des conditions changeantes.
L'étude est provisoirement divisée en deux phases : Dans la première phase, l'équipe de recherche a évalué deux partenaires existants, Big River Steel à Osceola, Arkansas, et Birmingham Commercial Metals (CMC) en Alabama. Système de production de four à arc électrique, et a développé un cadre pour de nouvelles recherches. À ce stade, l'équipe de recherche doit effectuer une analyse approfondie des données du processus, intégrer le contrôle existant m
odules, concevoir de nouveaux modules de contrôle et développer et tester en laboratoire une nouvelle technologie de détection à fibre optique pour la production de FEA.
Dans la deuxième phase, la nouvelle technologie de détection à fibre optique sera testée et appliquée en usine avec le nouveau module de contrôle, l'entrée d'énergie dirigée et le modèle de comportement du laitier de four à arc électrique. La nouvelle technologie de détection à fibre optique fournira un tout nouvel ensemble d'outils pour l'optimisation du four à arc électrique, qui pourra mieux vérifier l'état du four à arc électrique et l'impact des variables de fonctionnement sur le processus en temps réel, afin de fournir un retour d'information à l'opérateur, améliorer l'efficacité énergétique et la production, et réduire les coûts.
