Symulacja komputerowa stała się jednym z kluczowych narzędzi transformujących przemysł hutniczy z gałęzi tradycyjnie postrzeganej jako ciężka i mało elastyczna w obszar zaawansowany technologicznie, oparty na danych i precyzyjnym modelowaniu procesów. Jej wdrożenie pozwala projektować i optymalizować skomplikowane ciągi technologiczne bez konieczności kosztownych i ryzykownych prób bezpośrednio na instalacjach produkcyjnych. Dzięki temu huty mogą skracać czas rozruchu nowych linii, ograniczać zużycie energii i surowców, a także podnosić jakość wyrobów stalowych, żeliwnych czy metali nieżelaznych. Coraz precyzyjniejsze modele numeryczne umożliwiają analizę zjawisk cieplno-przepływowych, metalurgicznych i mechanicznych w jednej, spójnej przestrzeni obliczeniowej, co jeszcze dekadę temu było bardzo trudne lub wręcz niewykonalne. W praktyce oznacza to przejście od hutnictwa opartego głównie na doświadczeniu operatorów do hutnictwa zarządzanego wiedzą, liczbami i symulowanymi scenariuszami pracy instalacji, które można przetestować zanim w ogóle zostaną zastosowane w realnym zakładzie.
Rodzaje symulacji stosowanych w hutnictwie
Zakres wykorzystania symulacji komputerowej w hutnictwie jest szeroki i obejmuje zarówno poziom pojedynczych procesów jednostkowych, jak i całych układów technologicznych. Można wyróżnić kilka głównych grup symulacji, które odpowiadają specyficznym potrzebom inżynierów, technologów i służb utrzymania ruchu. W praktyce często łączy się różne typy modeli w jedną ścieżkę obliczeniową, pozwalającą analizować wpływ zmian na wszystkich etapach wytwarzania metalu – od wsadu po gotowy wyrób walcowany lub kuto-walcowany.
Symulacje procesów cieplno-przepływowych i spalania
Jedną z najważniejszych kategorii są symulacje oparte na metodzie CFD (Computational Fluid Dynamics), które służą do analizy przepływu gazów, cieczy i suspensji, a także rozkładu temperatury w urządzeniach hutniczych. W piecach do wytopu i obróbki metalu symulacje CFD umożliwiają badanie pracy palników, rozkładu stref spalania, mieszania się czynników utleniających oraz emisji związków szkodliwych. Inżynierowie mogą dobierać parametry spalania tak, aby zwiększać sprawność energetyczną, ograniczać powstawanie tlenków azotu i siarki oraz zmniejszać nadmierne przegrzewy konstrukcji ogniotrwałej.
Przykładowo, w przypadku pieców łukowych, w których przetapia się złom stalowy, symulacje CFD i sprzężone analizy cieplne pomagają określić optymalne rozmieszczenie dopalaczy, systemów odciągu spalin oraz kształt czaszy pieca. Pozwala to ograniczyć nierównomierne nagrzewanie wsadu i przyspieszyć proces topienia, co przekłada się na mniejsze zużycie energii elektrycznej oraz niższe zużycie materiałów ogniotrwałych. Podobne modele stosuje się w piecach grzewczych do nagrzewania wsadu przed walcowaniem, gdzie analiza przepływu spalin i promieniowania cieplnego umożliwia zmniejszenie gradientów temperatury w przekroju kęsów, kęsim i bram, co ma bezpośredni wpływ na późniejszą jakość mikrostruktury stali.
Symulacje spalania i wymiany ciepła są także wykorzystywane w procesach wdmuchiwania paliw zastępczych do wielkich pieców, takich jak pył węglowy czy gazy odpadkowe. Modele CFD pomagają przewidywać sposób rozkładu temperatury, stopień wykorzystania energii chemicznej w strefie spalania oraz wpływ na stabilność pracy wielkiego pieca. Dzięki temu można zwiększać udział paliw alternatywnych bez ryzyka utraty drożności słupa wsadu czy nadmiernego zużycia materiałów ogniotrwałych w rejonie dysz wdmuchowych.
Modelowanie procesów metalurgicznych i reakcji chemicznych
Odrębną grupę stanowią symulacje ukierunkowane na opis zjawisk metalurgicznych, takich jak redukcja tlenków, odsiarczanie, odtlenianie, flotacja wtrąceń niemetalicznych, rafinacja próżniowa oraz krystalizacja metalu. Wykorzystuje się tu zarówno modele termodynamiczne, jak i kinetyczne, które opisują szybkość reakcji i równowagi pomiędzy fazą metaliczną, żużlową oraz gazową.
Termodynamiczne bazy danych umożliwiają przewidywanie składu żużli i stopów oraz ich właściwości, takich jak lepkość, aktywność składników czy temperatura likwidus. Pozwala to dobierać odpowiednie dodatki stopowe oraz topniki w taki sposób, aby zoptymalizować proces rafinacji i uzyskać pożądany skład chemiczny stali przy minimalnym zużyciu kosztownych dodatków. Modele kinetyczne służą natomiast do przewidywania czasu potrzebnego na uzyskanie równowagi, co ma znaczenie przy krótkich, intensywnych procesach prowadzonych w kadziach pośrednich lub piecach kadziowych.
Symulacje reakcji metalurgicznych są także istotne przy projektowaniu procesów odsiarczania surówki lub stali, gdzie ważne jest osiągnięcie bardzo niskiej zawartości siarki bez nadmiernego zużycia reagentów i przy zachowaniu odpowiednich parametrów żużla. Zastosowanie modeli umożliwia obliczanie optymalnych proporcji mieszanin wapna, dolomitu, fluorytu i innych składników, a także ocenę wpływu temperatury, intensywności mieszania oraz składu gazów nad kąpielą metalową.
Symulacje krzepnięcia, ciągłego odlewania i segregacji
Bardzo ważną dziedziną w hutnictwie jest modelowanie procesu krzepnięcia metalu oraz powstawania wady wewnętrznej, takiej jak segregacja makroskopowa, jamy skurczowe czy porowatość gazowa. W przypadku masowego wytwarzania stali ciągłe odlewanie kęsów, kęsim, bram i wlewków wymaga precyzyjnego sterowania rozkładem temperatury i szybkością chłodzenia. Modele numeryczne krzepnięcia łączą równania przewodzenia ciepła z opisem przemian fazowych oraz przepływu ciekłego metalu w strefie ciekło-stałej.
Symulacje ciągłego odlewania pozwalają m.in. określić optymalne natężenie przepływu wody w poszczególnych strefach chłodzenia wtórnego, tak aby uniknąć pęknięć zewnętrznych i wewnętrznych, a także ograniczyć niekorzystne naprężenia termiczne. Dzięki modelom można prognozować pozycję czoła krystalizacji w przekroju wlewka oraz stopień rozwoju strefy słupkowej i równowartościowoziarnistej. Są to informacje kluczowe przy wytwarzaniu stali o specjalnych wymaganiach, np. na rury przewodowe, szyny kolejowe czy blachy do zastosowań w przemyśle energetycznym i morskim.
W zaawansowanych modelach uwzględnia się również działanie elektromagnesów hamujących przepływ ciekłej stali w krystalizatorze (tzw. elektromagnetyczne hamowanie), co ma na celu poprawę jakości powierzchni i ograniczenie pęcherzy oraz wtrąceń. Symulacje umożliwiają inżynierom dobór częstotliwości i natężenia prądu zasilającego elektromagnesy w zależności od gatunku stali, prędkości odlewania i wymiaru wlewka.
Modelowanie procesów przeróbki plastycznej i mikrostruktury
W kolejnych etapach wytwarzania stali istotną rolę odgrywają symulacje procesów przeróbki plastycznej: walcowania na gorąco i na zimno, kucia, ciągnienia, prasowania i innych operacji odkształcania. Wykorzystuje się modele oparte na metodzie elementów skończonych (MES), które pozwalają analizować rozkład odkształcenia, naprężeń i temperatur w wyrobie podczas deformacji. Dzięki temu można optymalizować kształt kalibrów walców, sekwencję przepustów oraz parametry takie jak prędkość walcowania, redukcja przekroju czy smarowanie.
Nowoczesne pakiety symulacyjne umożliwiają sprzężenie modelu mechanicznego z modelami mikrostruktury, które opisują wzrost ziarna, rekrystalizację statyczną i dynamiczną, przemiany fazowe typu ferryt–perlityt, bainit czy martenzyt. Pozwala to przewidywać rozkład twardości, wytrzymałości i plastyczności w różnych częściach wyrobu. Na przykład przy projektowaniu walcowania blach o wysokiej wytrzymałości można sprawdzić, jak zmiana temperatury końca walcowania i prędkości chłodzenia wpływa na udział poszczególnych faz i wynikowe własności mechaniczne.
Dla wyrobów długich, takich jak pręty zbrojeniowe, kształtowniki konstrukcyjne czy szyny kolejowe, symulacje walcowania pomagają przewidzieć ryzyko skręcania, falowania krawędzi, nierównomiernego rozkładu twardości oraz powstawania wad powierzchniowych. Pozwala to zmniejszyć ilość odpadów i przeróbek, a także lepiej wykorzystać zdolności produkcyjne ciągów walcowniczych.
Modele całych linii technologicznych i symulacje logistyczne
Obok modeli opisujących konkretne zjawiska fizyczne, coraz większe znaczenie zyskują symulacje przepływu materiału i sterowania w skali całego zakładu hutniczego. Wykorzystuje się do tego narzędzia znane z inżynierii systemów produkcyjnych i logistyki, takie jak symulacje dyskretno-wydarzeniowe czy modele agentowe. Dzięki nim można analizować, jak zmiany planu produkcji, czasu przezbrojeń, awaryjności urządzeń czy harmonogramów remontów wpływają na wykorzystanie mocy produkcyjnych, poziom zapasów półproduktów oraz terminowość dostaw wyrobów do klientów.
Symulacje logistyczne pozwalają na testowanie alternatywnych scenariuszy organizacji pracy, na przykład zmiany wielkości partii wsadu, konfiguracji pieców i walcowni, wprowadzenia buforów pośrednich czy zastosowania nowych algorytmów planowania produkcji. Szczególnie złożone staje się to w kombinatowych układach hutniczych, gdzie funkcjonują wielkie piece, stalownie, walcownie, koksownie i instalacje energetyczne, a surowce i media techniczne krążą pomiędzy wieloma wydziałami. Modele symulacyjne pomagają ograniczać wąskie gardła, minimalizować czasy przestojów i zwiększać efektywność przepływu materiałów.
Korzyści z wdrożenia symulacji komputerowej w hutnictwie
Upowszechnienie symulacji komputerowej w hutnictwie nie jest wyłącznie efektem mody na cyfryzację, ale wynika z bardzo konkretnych i mierzalnych korzyści. Dotyczą one zarówno obniżenia kosztów produkcji, poprawy jakości i niezawodności procesów, jak i sprostania coraz bardziej rygorystycznym wymaganiom środowiskowym oraz oczekiwaniom klientów końcowych. Dodatkową wartością jest wzmocnienie kultury inżynierskiej opartej na analizie danych i ciągłym doskonaleniu.
Redukcja kosztów energii i surowców
Przemysł hutniczy należy do najbardziej energochłonnych sektorów gospodarki. Każde niewielkie usprawnienie procesu nagrzewania, topienia czy walcowania przekłada się na wymierne oszczędności kosztowe. Symulacje komputerowe umożliwiają identyfikację miejsc, w których dochodzi do strat ciepła, nadmiernego spalania paliw lub nieefektywnego wykorzystania energii elektrycznej. Dzięki temu można wprowadzać korekty parametrów pracy, przeprojektowywać geometrię pieców czy modernizować systemy odzysku ciepła.
Modelowanie spalania i przepływu spalin umożliwia optymalizację ustawień palników, aby osiągać pożądaną temperaturę wsadu przy mniejszym zużyciu paliw kopalnych. Z kolei symulacje nagrzewania kęsów i bram w piecach przepychowych czy rolkowych pozwalają ograniczyć przegrzewanie wsadu, które powoduje zbędne straty energii i może prowadzić do nadmiernego utleniania powierzchni. W efekcie uzyskuje się niższe zużycie gazu, węgla lub energii elektrycznej na tonę wyprodukowanej stali.
W obszarze gospodarki surowcowej symulacje pomagają dobierać optymalny skład wsadu do wielkich pieców i pieców elektrycznych, uwzględniając dostępność rudy, złomu, dodatków topnikowych oraz koszt paliw. Modele pozwalają oceniać wpływ zmiany proporcji składników na uzysk, ilość wytwarzanego żużla, zużycie koksu lub elektroenergię. Dzięki temu możliwe jest ograniczenie ilości odpadów, a także lepsze wykorzystanie tańszych lub alternatywnych surowców przy zachowaniu stabilnej jakości produktu końcowego.
Poprawa jakości wyrobów hutniczych
Rynek stali i wyrobów hutniczych staje się coraz bardziej wymagający pod względem parametrów mechanicznych, trwałości zmęczeniowej, odporności na korozję czy przewidywalności zachowania w warunkach eksploatacji. Symulacje komputerowe odgrywają tu ważną rolę, ponieważ umożliwiają powiązanie parametrów procesu z powstającą mikrostrukturą i właściwościami materiału.
Modele krzepnięcia i ciągłego odlewania pomagają ograniczać segregację składników stopowych, powstawanie wtrąceń niemetalicznych i jam skurczowych, co przekłada się na lepszą jednorodność wlewków. W dalszych etapach przeróbki plastycznej symulacje odkształcenia i przemian fazowych umożliwiają przewidywanie rozkładu twardości, granicy plastyczności czy udarności w poszczególnych częściach wyrobu. Inżynierowie mogą dobierać parametry walcowania i chłodzenia tak, aby uzyskać pożądany profil właściwości, na przykład wysoką wytrzymałość przy zachowaniu odpowiedniej plastyczności.
Symulacje są również stosowane do analizy przyczyn wad jakościowych. Gdy w partii wyrobów pojawiają się pęknięcia poprzeczne, łuski powierzchniowe lub niejednorodność struktury, modele numeryczne umożliwiają odtworzenie procesu technologicznego i zidentyfikowanie newralgicznych etapów. Dzięki temu możliwe jest wprowadzenie korekt w parametrach nagrzewania, walcowania czy chłodzenia bez konieczności wielokrotnych, kosztownych prób na linii produkcyjnej.
Bezpieczeństwo pracy instalacji i redukcja awarii
Urządzenia hutnicze pracują w ekstremalnych warunkach temperaturowych, mechanicznych i chemicznych, co sprzyja przyspieszonemu zużyciu elementów konstrukcyjnych, wyłożenia ogniotrwałego oraz osprzętu pomocniczego. Symulacje komputerowe oparte na metodzie elementów skończonych pozwalają przewidywać rozkład naprężeń, deformacje, koncentracje naprężeń oraz pola temperatury w newralgicznych elementach konstrukcji.
Przykładem może być analiza wytrzymałości kadzi stalowniczej lub kadzi do przewozu ciekłego żeliwa, w której zewnętrzna płaszcz stalowy narażony jest na cykliczne nagrzewanie i chłodzenie, a wewnętrzna warstwa wyłożenia ogniotrwałego podlega erozji i korozji chemicznej. Dzięki modelom można przewidywać, po ilu cyklach pracy i przy jakim stopniu zużycia materiału ogniotrwałego ryzyko awarii staje się na tyle duże, że konieczna jest wymiana lub remont. Pozwala to planować przestoje w sposób uporządkowany i unikać niekontrolowanych wycieków ciekłego metalu, które stanowiłyby zagrożenie dla ludzi i urządzeń.
Symulacje są także wykorzystywane przy projektowaniu systemów odciągu spalin, filtrów, instalacji odpylających oraz konstrukcji nośnych pieców. Pozwalają sprawdzać zachowanie konstrukcji podczas rozruchu, nagłych zmian temperatury, a także w sytuacjach awaryjnych, takich jak zanik zasilania mediów czy nagłe zatrzymanie urządzeń ruchomych. Dzięki temu można wprowadzać odpowiednie zabezpieczenia konstrukcyjne oraz procedury eksploatacyjne, które minimalizują ryzyko wypadków.
Ograniczenie wpływu na środowisko i spełnienie wymogów regulacyjnych
Wraz z zaostrzaniem przepisów dotyczących emisji gazów cieplarnianych, pyłów i zanieczyszczeń chemicznych przemysł hutniczy zmuszony jest do systematycznego obniżania swojego śladu środowiskowego. Symulacje komputerowe są tutaj narzędziem umożliwiającym ocenę skutków planowanych modernizacji oraz rozwijanie nowych rozwiązań technologicznych zmierzających do redukcji emisji.
Modele przepływu gazów i spalania pozwalają analizować tworzenie się tlenków azotu, siarki i pyłów w trakcie pracy pieców, a także projektować skuteczniejsze systemy ich redukcji. Symulacje obiegu mediów w zakładzie mogą wskazywać, gdzie znajdują się niewykorzystane potencjały odzysku ciepła, na przykład w spalinach z pieców grzewczych czy w gazach wielkopiecowych. Dzięki temu można projektować instalacje kogeneracyjne, systemy podgrzewu powietrza czy rekuperatory, które zwiększają całkowitą sprawność energetyczną huty.
W obszarze gospodarki odpadami modele pomagają optymalizować procesy granulacji żużla, jego chłodzenia i przetwarzania na produkty uboczne, które mogą być wykorzystane w budownictwie drogowym lub jako składnik cementu. Odpowiednie sterowanie parametrami procesu, oparte na symulacjach, pozwala uzyskać stabilne właściwości żużla i ograniczyć powstawanie odpadów składowanych na hałdach.
Wsparcie dla projektowania nowych instalacji i modernizacji
Budowa nowych instalacji hutniczych lub głęboka modernizacja istniejących linii wiążą się z bardzo dużymi nakładami inwestycyjnymi i ryzykiem technologicznym. Symulacja komputerowa jest narzędziem umożliwiającym ograniczenie tego ryzyka poprzez szczegółową analizę wariantów już na etapie projektowania. Inżynierowie mogą testować różne konfiguracje urządzeń, parametry procesowe, rozmieszczenie palników, kształt kanałów spalin czy układ walców w walcowni, zanim zostanie podjęta ostateczna decyzja inwestycyjna.
Modele w skali całego układu hutniczego pomagają z kolei ocenić, jak nowa instalacja wpisze się w istniejącą infrastrukturę energetyczną, gazową i logistyczną. Można przewidywać obciążenia sieci energetycznych, zapotrzebowanie na sprężone powietrze, tlen i inne media, a także wpływ na istniejące linie produkcyjne. Pozwala to uniknąć sytuacji, w której nowo wybudowana jednostka technologiczna staje się wąskim gardłem lub powoduje przeciążenie systemu mediów technicznych.
Integracja symulacji z cyfrową hutą i rozwój technologii
Rozwój symulacji komputerowej w hutnictwie nie odbywa się w próżni. Jest on ściśle powiązany z globalnymi trendami w przemyśle, takimi jak Przemysł 4.0, cyfrowe bliźniaki, zaawansowana analityka danych i sztuczna inteligencja. Huty, które chcą utrzymać konkurencyjność, muszą integrować klasyczne modele numeryczne z rzeczywistymi danymi procesowymi, systemami automatyki i narzędziami do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
Cyfrowy bliźniak instalacji hutniczej
Jednym z najważniejszych kierunków jest tworzenie tzw. cyfrowych bliźniaków, czyli wirtualnych odpowiedników rzeczywistych urządzeń, linii technologicznych lub całych zakładów. Taki bliźniak łączy w sobie modele fizyczne procesów, dane historyczne, bieżące pomiary z czujników oraz algorytmy predykcyjne. Dzięki niemu możliwe jest symulowanie zachowania instalacji niemal w czasie rzeczywistym oraz testowanie zmian w parametrach, zanim zostaną one wprowadzone w praktyce.
W hutnictwie cyfrowy bliźniak może obejmować na przykład piec elektryczny wraz z systemem odpylania, kadź stalowniczą, ciąg odlewania ciągłego czy linię walcowniczą. Modele CFD, MES oraz modele metalurgiczne są sprzęgane z systemem sterowania PLC i nadrzędnymi systemami MES/ERP. Operatorzy oraz technolodzy otrzymują narzędzie, które umożliwia przewidywanie konsekwencji zmian ustawień, takich jak temperatura wsadu, natężenie przepływu gazów, prędkość odlewania lub rozkład przepustów walcowniczych.
Cyfrowy bliźniak może także służyć do szkolenia personelu. Nowi operatorzy uczą się obsługi skomplikowanych instalacji w środowisku wirtualnym, gdzie symulowane są zarówno typowe warunki pracy, jak i sytuacje awaryjne. Pozwala to ograniczyć ryzyko błędów w rzeczywistym procesie oraz przyspieszyć adaptację pracowników do pracy w zaawansowanym technicznie otoczeniu.
Integracja symulacji z danymi procesowymi i sztuczną inteligencją
Rośnie znaczenie integracji tradycyjnych modeli numerycznych z metodami opartymi na analizie danych i uczeniu maszynowym. W hutnictwie oznacza to łączenie wiedzy fizycznej o procesach cieplnych, mechanicznych i metalurgicznych z algorytmami, które potrafią wykrywać wzorce w dużych zbiorach danych produkcyjnych. Efektem takiego podejścia są modele hybrydowe, łączące zalety rzetelnego opisu zjawisk fizycznych z elastycznością metod data-driven.
Przykładowo, model krzepnięcia ciągłego może być wzbogacony o moduł uczenia maszynowego, który na podstawie danych historycznych koryguje pewne parametry wejściowe, uwzględniając specyfikę konkretnej linii odlewniczej. Taki system jest w stanie lepiej przewidywać ryzyko powstawania wad wewnętrznych i sugerować zmiany parametrów w czasie rzeczywistym. Podobnie, modele walcowania mogą wykorzystywać dane z pomiarów geometrii i właściwości gotowych wyrobów do adaptacyjnej korekty ustawień walców i prędkości linii.
Symulacje mogą także współpracować z systemami predykcyjnego utrzymania ruchu. Analiza drgań, temperatur, ciśnień i innych sygnałów diagnostycznych, wspomagana uczeniem maszynowym, pozwala przewidywać awarie łożysk, silników, przekładni czy elementów konstrukcyjnych. Na podstawie wyników symulacji obciążeń i zużycia elementów można wyznaczyć optymalny moment remontu, minimalizując zarówno ryzyko nieplanowanej awarii, jak i zbędnych przestojów.
Wyzwania wdrażania zaawansowanych symulacji
Mimo licznych korzyści wdrażanie zaawansowanych symulacji w hutnictwie wiąże się z szeregiem wyzwań. Po pierwsze, modele muszą być odpowiednio zweryfikowane i zwalidowane na podstawie wiarygodnych danych eksperymentalnych i pomiarowych. W warunkach przemysłowych, gdzie pomiary są utrudnione z uwagi na wysokie temperatury, agresywne środowisko i ograniczony dostęp do kluczowych stref procesu, pozyskanie takich danych nie jest proste.
Kolejnym wyzwaniem jest złożoność integracji różnych typów modeli i systemów informatycznych. Modele CFD, MES, termodynamiczne, logistyczne oraz algorytmy uczenia maszynowego często pochodzą z różnych źródeł i są tworzone w odmiennych środowiskach programistycznych. Ich połączenie w spójną platformę wymaga odpowiedniej architektury systemowej, kompetencji informatycznych i standaryzacji wymiany danych.
Istotnym aspektem jest również kwestia kompetencji kadrowych. Efektywne wykorzystanie symulacji wymaga specjalistów łączących wiedzę z zakresu metalurgii, mechaniki, termodynamiki, informatyki oraz analizy danych. W wielu zakładach konieczne jest prowadzenie programów szkoleniowych i budowanie interdyscyplinarnych zespołów inżynierskich, które będą w stanie zarówno rozwijać modele, jak i interpretować wyniki oraz przekładać je na konkretne decyzje technologiczne.
Nie można pominąć także zagadnień związanych z kulturą organizacyjną. Wdrożenie symulacji komputerowej wymaga odejścia od wyłącznie empirycznego podejścia do prowadzenia procesów na rzecz podejmowania decyzji opartych na analizie danych i wynikach obliczeń. Oznacza to potrzebę zmiany nawyków, otwartość na nowe narzędzia oraz ścisłą współpracę pomiędzy działem technologii, automatyki, utrzymania ruchu i zarządzania produkcją.
Perspektywy rozwoju i kierunki badań
Rozwój symulacji komputerowej w hutnictwie będzie w najbliższych latach postępował w kilku kluczowych kierunkach. Po pierwsze, można się spodziewać dalszego zwiększania dokładności modeli fizycznych, w tym lepszego opisu złożonych zjawisk wielofazowych, interakcji pomiędzy ciekłym metalem, żużlem, gazami i materiałami ogniotrwałymi oraz zjawisk na poziomie mikrostruktury i mechanizmów uszkodzeń.
Po drugie, w centrum zainteresowania znajdzie się rozwój metod przyspieszania obliczeń, tak aby bardziej złożone symulacje mogły być stosowane w trybie zbliżonym do czasu rzeczywistego. W tym celu wykorzystuje się m.in. techniki równoległego przetwarzania danych, obliczenia na układach GPU oraz redukcję modeli (model order reduction). Dzięki temu nawet złożone modele mogą zostać włączone do cyfrowych bliźniaków pracujących równolegle z rzeczywistą instalacją.
Po trzecie, rosnące znaczenie będzie miał rozwój modeli hybrydowych, łączących tradycyjne podejście fizyczne z metodami opartymi na danych. Pozwoli to lepiej radzić sobie z niepewnościami, niedokładnościami parametrów materiałowych oraz zmiennością warunków produkcji. Takie podejście może być szczególnie wartościowe przy optymalizacji procesów pod kątem zmiennych celów, takich jak jednoczesne minimalizowanie emisji CO₂, zużycia energii i kosztów surowców.
Wreszcie, spodziewany jest wzrost znaczenia symulacji w kontekście transformacji energetycznej i dekarbonizacji hutnictwa. Modele komputerowe będą wspierać projektowanie nowych, niskoemisyjnych technologii wytwarzania stali, takich jak procesy oparte na wodorze, bezpośrednia redukcja rudy żelaza czy zaawansowane systemy wychwytywania i składowania CO₂. Pozwoli to przeanalizować wykonalność techniczną i ekonomiczną różnych scenariuszy transformacji oraz wybrać te, które zapewnią zrównoważony rozwój przemysłu hutniczego.
