Wie die russische Stahlindustrie im 21. Jahrhundert ihre Position behielt und wandelte

Die russische Stahlindustrie hat im Laufe der letzten Jahrzehnten bemerkenswerte Veränderungen durchlaufen, die nicht nur durch marktwirtschaftliche Umstellungen, sondern auch durch geopolitische Einflüsse geprägt wurden. Bis 2009 blieb Russland der viertgrößte Stahlproduzent weltweit, musste jedoch 2010 den vierten Platz an Indien abtreten. Die Industrialisierung der Stahlproduktion in Russland vollzog sich nach der Privatisierung, die innerhalb eines Jahrzehnts nach der Gründung der Russischen Föderation stattfand. Die neuen Besitzer der Stahlwerke waren ausschließlich russische Unternehmer.

Die Produktion von Stahl in Russland erfolgt hauptsächlich über den Hochofen-Basismetallverfahren (BF-BOF), wobei auch das veraltete Ofen-Hochofenverfahren (OHF) in geringerem Umfang Anwendung findet. Im Jahr 2010 betrug der Anteil der OHF-Produktion in Russland noch 10 %, dieser Anteil sank jedoch bis 2022 auf nur noch 1,9 %. Im Gegensatz dazu stieg der Anteil der Elektrostahlproduktion (EAF) von 15 % im Jahr 2004 auf 33 % im Jahr 2022, was auf erhebliche Investitionen zurückzuführen ist. Zwischen 2005 und 2012 investierten russische Stahlproduzenten im Durchschnitt etwa 8 Milliarden USD jährlich in ihre Anlagen. Diese Investitionen trugen nicht nur zur Modernisierung der Produktion bei, sondern führten auch zu einer Reduktion der CO2-Emissionen der Stahlindustrie. Zwischen 1990 und 2009 stieg der Anteil der EAF-Produktion von 14,9 % auf 27,2 %, während gleichzeitig die CO2-Emissionen pro Tonne Stahl von 1,98 auf 1,64 Tonnen sanken.

Die größten russischen Stahlproduzenten waren 2004 Evraz mit 14 Millionen Tonnen, MMK mit 11,5 Millionen Tonnen und Severstal mit 10,2 Millionen Tonnen. Im Jahr 2010 war Severstal der größte Produzent mit 18,2 Millionen Tonnen, gefolgt von Evraz mit 16,3 Millionen Tonnen und NLMK mit 11,9 Millionen Tonnen. Vor dem Ukraine-Konflikt erreichte die Stahlproduktion in Russland 2021 mit 77 Millionen Tonnen einen Höchststand, fiel jedoch 2022 auf 71,5 Millionen Tonnen. Der größte Produzent im Jahr 2022 war NLMK mit 16 Millionen Tonnen, gefolgt von Evraz mit 12,5 Millionen Tonnen und MMK mit 11,69 Millionen Tonnen.

Wichtige Aspekte, die im Kontext der russischen Stahlproduktion beachtet werden sollten, umfassen nicht nur technologische und wirtschaftliche Faktoren, sondern auch die geopolitischen Veränderungen, die die Industrie beeinflussen. Insbesondere die Abhängigkeit von Energiepreisen und der Zugang zu Rohstoffen ist entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit der Stahlproduktion. Russland verfügt über riesige Ressourcen an Eisenerz und fossilen Brennstoffen, doch die Frage der ökologischen Nachhaltigkeit bleibt ein drängendes Thema, insbesondere angesichts der steigenden CO2-Emissionen und der wachsenden internationalen Dringlichkeit in Bezug auf den Klimawandel.

Ein weiterer kritischer Punkt ist die Modernisierung der Produktionsinfrastruktur. Der Übergang von traditionellen Hochofenanlagen hin zu moderneren Technologien wie der Elektrostahlproduktion (EAF) bietet nicht nur Potenziale zur CO2-Reduktion, sondern auch zur Verbesserung der Effizienz und der Produktqualität. Hier spielen nicht nur Investitionen eine Rolle, sondern auch die Fähigkeit der Industrie, sich an globale Trends und Vorschriften anzupassen, die zunehmend auf Umweltschutz und Ressourcenschonung setzen.

Wie beeinflusst die Schrottqualität den Energieverbrauch in der Stahlproduktion?

Die Qualität des Schrotts spielt eine entscheidende Rolle im Energieverbrauch von Stahlwerken, insbesondere bei der Verarbeitung von Schrott in Elektroofen (EAF). Verschiedene Studien haben gezeigt, dass die Schrottqualität erheblichen Einfluss auf den Energiebedarf hat. Haupt et al. [47] führten eine Untersuchung durch, bei der die Qualität des Schrotts auf den Energieverbrauch in einem Finger-Schacht-EAF untersucht wurde. Sie stellten fest, dass der Energieverbrauch bei der Verwendung von niedrigwertigem Schrott (HMS) etwa 40% höher war als bei der Verwendung von zerkleinertem Schrott. Diese Erkenntnisse verdeutlichen, wie wichtig die Wahl des Schrotts für die Effizienz eines Stahlwerks ist.

Chen et al. [48] gingen einen Schritt weiter und verglichen MLR mit verschiedenen Datenbank-Algorithmen wie Deep Neural Networks (DNN), Entscheidungsbäumen (SDT) und Support Vector Machines (SVM). Die Ergebnisse zeigten, dass DNN die besten Leistungskennzahlen lieferte und daher als überlegen betrachtet wurde. Dies verdeutlicht den Trend, dass maschinelles Lernen und tiefgehende neuronale Netze zunehmend in der Industrie zur Vorhersage von Energieverbrauch und anderen betrieblichen Parametern eingesetzt werden.

In ähnlicher Weise wendeten Carlsson et al. [49] Künstliche Neuronale Netze (ANN) und zusätzliche statistische Modellierungswerkzeuge an, um die Relevanz der Eingangsvariablen zu bewerten. Sie verwendeten eine Vielzahl von Modellen, die insgesamt 35 Variablen berücksichtigten, darunter auch die chemische Zusammensetzung des Schrotts. Es wurde festgestellt, dass Variablen wie das Gesamtgewicht des Materials, das Metallgewicht, Verzögerungen und Prozesszeiten einen starken Einfluss auf den Energieverbrauch haben. Ihre Modelle betonten die Bedeutung einer präzisen Vorhersage der Schmelzbadtemperatur, um den Energieverbrauch zu optimieren und Überhitzung zu vermeiden.

Die verschiedenen Studien zur Vorhersage des Energieverbrauchs haben auch die Leistungsfähigkeit von maschinellen Lernmodellen im Vergleich zu traditionellen Modellen wie der MLR untersucht. Reimann et al. [53] fanden heraus, dass Modelle wie die Gaussian Process Regression (GPR) die besten Vorhersageergebnisse lieferten. In ihrer Untersuchung wurde ein starkes Augenmerk auf die Qualität der Messdaten gelegt, da die Qualität der Eingangsdaten einen signifikanten Einfluss auf das Ergebnis hatte.

In einer weiteren Studie von Riesbeck et al. [57] wurde der Schrottmix so optimiert, dass der Energieverbrauch reduziert wurde. Es wurde empfohlen, einen höheren Anteil an zerkleinertem Schrott zu verwenden, da dieser eine niedrigere Energieanforderung stellt. Es wurde jedoch auch darauf hingewiesen, dass eine ausschließliche Nutzung von hochqualitativem Schrott aufgrund der höheren Produktionskosten in der Praxis oft wirtschaftlich unviabel ist.

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Optimierung der Energieeffizienz in Stahlwerken ist die Reduzierung des CO₂-Ausstoßes. In neueren Studien, wie denen von Haapala et al. [61], wurde ein Modell entwickelt, das es ermöglicht, den Stromverbrauch und den CO₂-Ausstoß zu optimieren. Dabei wurde ein erweiterter Ansatz verfolgt, der Ferrolegierungen und deren Einfluss auf den Energieverbrauch berücksichtigte. Durch diesen flexibleren Ansatz konnten signifikante Einsparungen bei den Energiekosten und Emissionen erzielt werden.

Schließlich wurden auch multi-objektive Optimierungsmodelle untersucht, die verschiedene Zielgrößen wie Kostenminimierung, Gewinnmaximierung und Reduzierung des Energieverbrauchs gleichzeitig berücksichtigen. Diese Modelle, die auf Methoden wie der Fuzzy-Programmierung oder hybriden Petri-Netzen basieren, bieten eine umfassende Lösung für die komplexen Anforderungen eines integrierten Stahlwerks [62, 63].

Ein ganzheitlicher Optimierungsansatz, der sowohl die Qualität des Schrotts als auch den gesamten Produktionsprozess berücksichtigt, ist entscheidend für eine nachhaltige und effiziente Stahlproduktion. Die Auswahl der richtigen Rohstoffe, die Minimierung von Energieverlusten und die Maximierung der Ressourcennutzung können dazu beitragen, die Wirtschaftlichkeit und Umweltverträglichkeit von Stahlwerken zu verbessern. Es ist wichtig, dass die Industrien in der Lage sind, diese Optimierungsansätze anzupassen, um den immer strengeren Anforderungen hinsichtlich Energieverbrauch und Emissionen gerecht zu werden.

Wie beeinflusst die chemische Zusammensetzung von Schlacke das Schaumbildungspotential?

Die Schaumhöhe von Schlacken spielt eine entscheidende Rolle in vielen metallurgischen Prozessen, insbesondere in der Stahlherstellung. Ein besseres Verständnis der Faktoren, die die Schaumbildung beeinflussen, kann zu einer Optimierung der Prozesse und einer Reduktion von Energie- und Materialverlusten führen. Insbesondere die Gasströmung, die chemische Zusammensetzung der Schlacke und der Einsatz von unterschiedlichen Gasen beeinflussen das Verhalten der Schlacke und die Bildung des Schaums.

Das Experimentieren mit verschiedenen Gasen zeigte zudem, dass Gasgemische, wie etwa Argon mit einem geringen Anteil Wasserstoff (3 %), einen positiven Einfluss auf die Schaumhöhe hatten, da sie die Blasengröße verringerten. Diese Ergebnisse legen nahe, dass für eine optimale Schaumbildung nicht nur die Gasmenge, sondern auch die spezifische Gaszusammensetzung eine Rolle spielt.

Des Weiteren wurde der Einfluss von Gasdruck auf die Schaumbildung untersucht. Verschiedene Studien berichteten darüber, dass ein erhöhter Druck, von 1.1 auf 1.9 Atmosphären, keine signifikante Veränderung in der Schaumhöhe hervorbrachte. Dies steht jedoch im Gegensatz zu anderen Studien, in denen ein erhöhter Druck zu einer deutlich besseren Schaumbildung führte. Diese Unterschiede lassen sich durch unterschiedliche experimentelle Bedingungen erklären, wie etwa den Einsatz reduzierender Gase wie Kohlenmonoxid, das die kinetischen Reaktionen in der Schlacke beeinflusst.

Ein weiterer entscheidender Faktor ist der Durchmesser des Schmelztiegels, der ebenfalls die Schaumbildung beeinflusst. Untersuchungen zeigten, dass bei einem Durchmesser von über 32 mm der Tiegeldurchmesser keinen nennenswerten Einfluss auf die Schaumhöhe hatte. Ab einem bestimmten Gasstrom, der eine Geschwindigkeit von etwa 1 cm/s erreicht, blieb die Schaumbildung konstant. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass bei größeren Schmelztiegeln die Gasströmung und nicht die Größe des Tiegels für die Schaumstabilität verantwortlich ist.

Interessanterweise hat FeO nicht nur einen Einfluss auf die Viskosität und Dichte, sondern auch auf die Drainagerate der Blasen, was durch die Beziehung zwischen Blasengröße und Viskosität erklärt wird. Ein niedriger FeO-Gehalt führt zu einer geringeren Dichte der Schlacke, was die Bildung und Stabilität von Blasen begünstigt. Ein höherer FeO-Gehalt führt jedoch zu einer Verdichtung der Schlacke und erschwert somit die Schaumbildung. In einigen Experimenten wurde die Schaumbildung sogar vollständig unterdrückt, wenn der FeO-Gehalt zu hoch war.

Zusätzlich zu FeO beeinflussen auch andere chemische Komponenten wie CaO, SiO₂ und MgO die Schaumbildung. Besonders die Zugabe von Na₂O, CaF₂ und P₂O₅ hat gezeigt, dass diese Oxide die Oberflächenspannung der Schlacke verringern und dadurch die Schaumhöhe sowie die Lebensdauer des Schaums erhöhen. Schaum, der stabiler ist, tendiert dazu, eine höhere Schaumhöhe zu erreichen, was in einigen Studien beobachtet wurde.

Abschließend lässt sich sagen, dass die Schaumbildung in Schlacken ein komplexer Prozess ist, der durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst wird. Die Wahl des Gases, die Gasströmrate, der Druck, der Schmelztiegel-Durchmesser und insbesondere die chemische Zusammensetzung der Schlacke haben alle Einfluss auf das Ergebnis. Es ist von zentraler Bedeutung, dass jeder dieser Faktoren in den spezifischen Kontext des jeweiligen industriellen Prozesses integriert wird, um eine effektive Schaumbildung zu erreichen.