Details

Работа посвящена созданию системно-динамической модели блока отделения растворения и дегазации, позволяющей оперативно рассчитывать масс- и энергобалансы процесса и анализировать влияние технологических параметров. Цель — разработать воспроизводимое, расширяемое и вычислительно эффективное программное средство. В ходе исследования решались задачи: • проанализированы существующие методы моделирования непрерывных металлургических процессов и обоснован выбор системной динамики; • сформулирована формальная схема «блок-склад-поток» и выведены дифференциальные уравнения массопереноса и теплового баланса; • спроектирована и реализована четырёхслойная архитектура; • разработан набор из 9 модульных и интеграционных тестов, подтверждающий инварианты массы и энергии; • проведён базовый 8-часовой расчёт и параметрический прогон по массе сырья, выявивший рост извлечения никеля с 66,9 % до 70 % и двукратное снижение удельной энергоёмкости. Полученный программный комплекс может использоваться для: • оперативного составления сменных заданий и оценки тепловой нагрузки; • подбора дозировок реагентов и анализа предельных режимов. Результаты показывают, что комплекс демонстрирует воспроизводимые и консистентные расчёты, а также предоставляет устойчивую основу для дальнейшего развития — от подключения новых технологических блоков до внедрения более сложной кинетики. В процессе работы использованы информационные технологии и инструменты: язык Python 3.11, библиотеки NumPy, Pandas, Pydantic, Matplotlib, фреймворк Streamlit, pip и pyproject.toml.

The thesis presents a system-dynamics model of the leaching-and-degassing section that allows rapid calculation of mass- and energy balances and assessment of how process settings influence performance. The goal is to deliver a reproducible, extensible and computationally efficient software tool. The work addressed the following tasks: • reviewed existing approaches to modelling continuous metallurgical processes and justified the choice of system dynamics; • formulated the formal block–stock–flow scheme and derived the differential equations for mass transfer and heat balance; • designed and implemented a four-layer software architecture; • created a suite of nine unit- and integration tests confirming mass- and energy invariants; • ran a base 8-hour simulation and a parameter sweep over feed mass, revealing a rise in nickel recovery from 66.9 % to 70 % and a two-fold drop in specific energy demand. The resulting software package is suitable for: • quick generation of shift production plans and heat-load assessments; • tuning reagent dosages and exploring boundary operating modes. The results confirm that the stated goal has been achieved. The complex is reliable, delivers reproducible and consistent calculations, and provides a solid foundation for future extensions—from adding new process blocks to introducing more sophisticated reaction kinetics. Development employed Python 3.11, the NumPy, Pandas, Pydantic and Matplotlib libraries, the Streamlit framework, and a pip/pyproject.toml build system.