Optimización de hornos de arco eléctrico: automatización y modelado

El horno de arco eléctrico (HAE) constituye el proceso principal en la producción de acero a partir de chatarra o hierro de reducción directa (DRI) y representa la segunda ruta de producción de acero más importante a nivel mundial. Es el proceso fundamental para el reciclaje de chatarra ferrosa. Fue inventado en 1889 por Paul Héroult y, aunque inicialmente se utilizaba principalmente para la producción de aceros especiales, se consolidó como uno de los principales procesos siderúrgicos a finales del siglo XX.

Ventajas frente al proceso integral

En comparación con la ruta de alto horno-convertidor de oxígeno (BF-BOF), la producción mediante HAE reduce el consumo energético hasta un 61 % y las emisiones de carbono alrededor de un 77 %. La eficiencia y la productividad han mejorado drásticamente gracias a innovaciones como el mayor uso de oxígeno, carbono y otras fuentes de energía química, la práctica de escoria espumante y la post-combustión del monóxido de carbono. Sin embargo, persiste un margen considerable de optimización: la demanda teórica de energía ronda los 400 kWh/t para fundir y calentar la chatarra, mientras que el consumo real promedio en los HAE actuales es de unos 375 kWh/t de energía eléctrica más una cantidad similar de energía química, lo que se traduce en una eficiencia total de aproximadamente el 50 %.

Control de potencia en arco de alta tensión

Los HAE modernos operan con tensiones de arco y corrientes secundarias más elevadas para incrementar la productividad, alcanzando potencias de hasta 300 MVA. Controlar con precisión el proceso de fundición es esencial: un arco que dirige su energía hacia los paneles del horno causa daños severos. Para evitarlo se requiere un control de potencia en lazo cerrado que reaccione en tiempo real a eventos como zonas de pared sin cobertura de chatarra o escoria espumante insuficiente.

Modelado matemático como herramienta clave

Muchos parámetros críticos (temperatura y composición del baño y la escoria) no pueden medirse de forma continua y directa debido a las condiciones extremas del interior del horno. Los modelos matemáticos suplen esta carencia, permitiendo estimar variables no medibles, simular estrategias de optimización y reducir la necesidad de ensayos en planta, que son costosos y riesgosos. Existen diversos enfoques de modelado para el HAE, desde balances de masa y energía en zonas concentradas hasta simulaciones CFD de transferencia de calor y dinámica de fluidos en el sistema de gases.

Arquitectura de automatización

La automatización convencional del HAE abarca tres pilares: régimen eléctrico, régimen térmico y posicionamiento de electrodos. Un sistema de control de proceso moderno (Nivel 1) combina automatización básica y funciones de control tecnológico, con HMI redundante y dispositivos *fail-safe* para alta disponibilidad. Sus características principales incluyen:

• Perfiles ajustables para cambiador de tomas del transformador, reactancia, curvas de control de electrodos, quemadores, RCB e inyectores, minimizando la intervención del operador.
• Estructura modular que facilita la integración con sistemas externos: patio de chatarra, despolvoreo, manejo de materiales, inyección de cal/carbono, control de escoria espumante, analizador de gases y central eléctrica.
• Diagnóstico de sistema y proceso con monitorización de condición, informes por colada/día/mes y registro de tendencias.
• Simulación de software que verifica la funcionalidad completa del ciclo de colada antes de la puesta en marcha.

Sensores avanzados para control en tiempo real

Medición de temperatura sin contacto (RCB)

Integrada en la tecnología RCB (*Refining Combined Burner*), permite predecir el momento exacto de vaciado durante la potencia conectada. Opera en tres modos: quemador (precalienta la chatarra), lanza (chorro de oxígeno supersónico para reacciones C-Fe-O) y medición de temperatura (ciclo de medición tras alcanzar homogeneización). Elimina lanzas consumibles, mejora la seguridad, reduce costes operativos y energéticos, y aumenta la productividad al minimizar tiempos de potencia desconectada.

Análisis continuo de gases de escape

El sistema de análisis *in-situ* en el conducto primario refrigerado por agua realiza mediciones automáticas y continuas durante potencia conectada y desconectada, con purga y limpieza automáticas de la sonda, garantizando operación prácticamente libre de mantenimiento incluso en entornos severos.

Módulos de control avanzado

Control de electrodos

Sistema de lazo cerrado basado en impedancia que mantiene el punto de operación eléctrico. Su rendimiento impacta directamente en KPIs como consumo eléctrico específico, consumo de electrodos, productividad, estrés mecánico/hidráulico y perturbaciones en la red. Módulos adicionales adaptan los puntos de consigna de los diagramas operacionales según condiciones reales (carga térmica de paneles, blindaje del arco), optimizando la entrada de potencia mediante ajuste dinámico de impedancia.

Control de escoria espumante

Basado en ruido estructural (acelerómetros en el casco del horno), evalúa la amortiguación de la propagación acústica desde los arcos hasta la carcasa, determinando la altura de la escoria en tres zonas independientes (una por electrodo). Esto permite una visión bidimensional de la distribución de la escoria y su regulación mediante inyección de carbono controlada por algoritmos difusos (Fuzzy) con modulación por ancho de pulso (PWM), logrando altura uniforme, estable y suficiente, reduciendo consumo de carbono y aumentando eficiencia energética del arco.

Fundición de chatarra basada en condición

Utiliza el mismo hardware que el control de escoria espumante. Mide corriente de arco y vibración de paneles para calcular dos señales de estado: blindaje de paneles por chatarra/escoria y estado de la chatarra en la base del arco (aparición de chatarra «fría» pesada). Un controlador ajusta tensión secundaria (cambio de toma del transformador), puntos de impedancia individuales por fase y reactancia en serie, maximizando la potencia según blindaje real y carga térmica. Detecta pérdida de blindaje ~60 s antes del aumento de temperatura de paneles, permitiendo redistribución inmediata de la radiación de los tres arcos (control asimétrico de impedancia) y reduciendo cambios de toma del transformador.

Sistema experto HAE (EAF Expert System)

Supervisor integrado que reconoce desviaciones automáticamente y reajusta el programa de fundición: planificación de potencia eléctrica, paquete químico, metalurgia de escoria y acero. Integra automatización básica, funciones tecnológicas y sensorización avanzada (incluyendo cámaras), permitiendo púlpitos remotos sin visión directa. Realiza precálculo de la colada completa, optimiza carga (tipos y cantidades de chatarra, DRI, formadores de escoria, aleaciones), determina energía eléctrica necesaria considerando aporte de oxígeno soplado, monitoriza consumo en línea y evita picos de tarifa. Su núcleo, el «modelo de fundición» (*melt-model*), coordina control en lazo cerrado de perfiles eléctrico y químico, gestionando cobertura de arco por escoria espumante, optimización de post-combustión, reducción de consumo eléctrico y optimización de oxígeno/carbono.

Beneficios principales: reducción del tiempo colada-a-colada hasta 10 %, consumo energético hasta 5 %, costes de aleaciones hasta 5 % y ahorro en costes energéticos evitando tarifas punta.

Modelado del proceso de acero en HAE

Un modelo de proceso es un algoritmo que predice el comportamiento de un sistema abierto o cerrado, permitiendo control predictivo, asistencia al operador, optimización *off-line*, comprensión de fenómenos físicos y estimación *on-line* de parámetros no medibles. Los modelos deterministas basados en leyes de conservación (masa, energía, especies) y relaciones termodinámicas son el estándar. Resuelven sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias no lineales (esquemas de integración explícita) y requieren valores iniciales y datos de entrada dependientes del tiempo (potencia, aportes químicos, cargas de chatarra/DRI).

El desarrollo de modelos HAE comenzó en 1974 y ha evolucionado en varias direcciones: características globales del proceso y control, CFD de gases/transferencia de calor, y modelado de fundición, química de escoria y espumado. La complejidad (múltiples materiales de carga, fuentes de energía, composiciones objetivo, fases discontinuas, tipos de horno, estrategias operativas) ha generado diversos enfoques: modelos estadísticos/data-driven (redes neuronales), híbridos (parámetros físicos + regresión), y modelos de fenómenos específicos (arco, reacción carbono-escoria, recuperación de energía en gases) integrados luego en modelos globales.

La instrumentación del horno (pesaje de cargas, análisis de gases, etc.) alimenta continuamente el modelo *on-line*; datos más precisos mejoran la predicción de masa y temperatura del baño, lo que a su vez permite mejor control *on-line* o desarrollo de modos operativos optimizados *off-line*. Los modelos analíticos, aunque más difíciles de desarrollar que los puramente estadísticos, permiten extrapolación y transferibilidad gracias a su base físico-termodinámica universal.

El ciclo de optimización combina instrumentación, modelo de proceso y control: los datos de medición alimentan el modelo, que provee estimaciones y predicciones al sistema de control, el cual actúa sobre el horno, generando nuevos datos de medición.