Features of the Decomposition of Graphitization Furnace Electric Circuit in Modeling AC Electromagnetic Fields


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The existing methods for the calculation of electromagnetic processes in the system of current feeders in a graphitization furnace and of busbar packages in a furnace loop require making substantial assumptions, which significantly distort the real picture and do not meet modern accuracy requirements. The use of three-dimensional field modeling is restricted by the stability of computational processes, as well as by a significant expenditure of computational resources and time. In this paper, a numerical simulation of the conjugate spatial electric and magnetic fields in the area of furnace loop busbar packages, current feeders and the core of ac graphitization furnaces using a finite element method. A novel method has been developed for decomposition and dynamic synthesis of parameters according to the criterion for minimizing the current error to the calculate the electrical circuits of power supply systems for electric resistance furnaces with direct heating. The method provides a high accuracy in the calculation of active and inductive resistance and a decrease in active power and magnetic field energy according to the data of three-dimensional numerical-field simulation of complex systems for the furnace-loop busbar packages, current feeders, and core of a graphitization furnace. Criteria are determined for the decomposition of three-dimensional domains of ac conductor systems having a complicated spatial-and-geometric configuration in the subdomain. The application of the finite element method and the decomposition of the 3D domain of the furnace loop for a low-power ac graphitization furnace has provided a high accuracy and computational efficiency of the numerical implementation of three-dimensional electromagnetic field modeling. The relative errors of the method do not exceed 0.35% for the magnetic field energy, 1.45% for the electrical loss, 1.48% for the voltage drop modulus, and 0.67% for the voltage drop phases compared with the numerical values from field simulation of the furnace loop electric circuit. The proposed method can be used to calculate the parameters of electrical machines and short electrical grids characteristic of arc steel-smelting furnaces.

Об авторах

D. Yarymbash

Zaporozh’e National Technical University

Автор, ответственный за переписку.
Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Украина, Zaporozh’e

I. Kilimnik

Zaporozh’e National Technical University

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Украина, Zaporozh’e

S. Yarymbash

Zaporozh’e National Technical University

Email: journal-elektrotechnika@mail.ru
Украина, Zaporozh’e

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».