Kurzbeschreibung der Problemstellung

Mit einem Anteil von 7 % der weltweiten Treibhausgasemissionen und 8 % des Energiebedarfs steht die Stahlindustrie somit im Zentrum globaler Klimaschutzbemühungen. Eine wichtige Strategie zur grünen Transformation der Branche ist die Substitution von Kohlenstoff durch Wasserstoff in den Reduktionsprozessen von Eisenerzen. Elektrifizierte Verfahrensrouten, wie der Elektrolichtbogenofen (EAF), spielen dabei eine Schlüsselrolle. Der EAF ermöglicht nicht nur den Einsatz von wasserstoffreduzierten Eisenschwämmen, sondern auch die Verarbeitung von 100 % Schrott als Rohmaterial, was den Recyclingkreislauf in der Stahlproduktion schließt.

In den vergangenen Jahrzehnten hat sich die computergestützte Thermodynamik, basierend auf dem CALPHAD-Ansatz (CALculation of PHAse Diagrams), in der metallurgischen Prozesssimulation etabliert. Durch die Kopplung fortschrittlicher thermodynamischer Modelle mit kinetischen Analysen von Reaktionsabläufen und -fortschritten konnten diverse metallurgische Prozesse der Eisen- und Stahlherstellung erfolgreich simuliert werden. Hierzu zählen die Roheisenentschwefelung, der Pfannenofenprozess und Behandlungen in RH­Vakuumanlagen. Ein zentrales Konzept in diesen Modellen ist die Methode der “Effective Equilibrium Reaction Zone” (EERZ), welche die Definition unterschiedlicher metallurgischer Reaktionszonen innerhalb eines Prozesses ermöglicht und sich als äußerst anpassungsfähig erwiesen hat. Jüngst wurde die EERZ-Methode auch für die Modellierung des EAF-Prozesses genutzt, obwohl dieser traditionell durch mathematisch-physikalische Modelle beschrieben wird. Der Vorteil der EERZ-Methode liegt in der vergleichbar kürzen Rechenzeit, bei akkurater Beschreibung der Prozessanalysen.

Ziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines grundlegenden EERZ-Modells zur Definition der metallurgischen Reaktionszonen im EAF unter Berücksichtigung von Prozessdaten. Die Umsetzung erfolgt in der Programmiersprache Python unter Verwendung der ChemApp Python-Schnittstelle sowie der thermodynamischen Datenbanken FSOxid, FSStel und FactPS aus der FactSage-Bibliothek.