Yüksek fırınlarda verim artırmak amacıyla koklaşabilir yerli ve ithal kömürlerin optimum harmanlama özelliklerinin belirlenmesi
Determination of optimum blending characteristics of coking domestic and imported coals to increase productivity at blast furnaces
- Tez No: 256100
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN VAPUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada ithal taşkömürleri kok fırınlarına doğrudan şarj edilerek ve TTK taşkömürleriyle harmanlanması sonucu elde edilen kok kalitesinin değerlendirilmesi ve optimum harmanlama oranının bulunarak bunun Yüksek Fırınlardaki teorik olarak yansımaları hesaplanmıştır. Ayrıca ithal kömürlerin tek başlarına işletme şartlarında koklaşma kriterlerinin ne olduğunu da ortaya konulmuştur. Stok sahasından her kömür (TTK, ABD, Ukrayna ve Kanada kaynaklı) için ayrı ayrı numuneler alınmış ve kömürlerin fiziksel ve kimyasal özellikleri belirlenmiştir. Çalışmada tek kaynak kömürlerin koklaştırılmasının yanısıra TTK kömürleriyle yapılan harmanlarda kullanılmıştır. Çalışmanın her aşamasında yaklaşık 200 ton kömür belirlenen 10 adet kok fırınına şarj edilerek 18?20 saat koklaşma süresi beklenmiş, oluşan koktan numune alınarak kok analizleri yapılmıştır. Analiz sonuçları incelenerek üçlü harman için en uygun karışımın %20 TTK, %20 Ukrayna, %60 Kanada olduğu sonucuna varılmış ve mevcut stok durumu değerlendirilerek bu harman proseste kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, the quality of coke produced by using the direct charge of imported coal or blended coal (TTK and imported coal) to the coke ovens was determined, and the effect of the optimum blending rate for the Blast Furnaces were evaluated. Also, this study demonstrates the coking criterion of just imported coals at operating conditions. The coal samples (From TTK, USA, Ukraine and Canada) were taken from the stock zone separately and the physical and chemical properties of these samples were determined.In this study, not only one sourced coals but also coal blend with TTK were used for coking process. In all stages of the study, approximately 200 tones of coal were charged to designate 10 coke ovens and after coking time of 18 ? 20 hours, the coke samples were analyzed. Then, the result of this analyze was examined and the optimum blend structure was chosen as 20 % TTK, 20 % Ukraine, 50 % Canada coals. This blend was used in production up to the evaluation of the coal stock.
Benzer Tezler
- Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor
Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar
MINA GHORBAN ZADEH BADELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA
- Nanohybrid photocatalytic filter production via electrophoretic deposition
Elektroforetik depozisyon yöntemiyle nano hibrit fotokatalitik filtre üretimi
ONUR AĞMA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ KILIÇ
- Enhancement of dispenser cathode fabrication with pre – design activation simulations and polymer doping
Polimer katkılandırma ve ön aktivasyon tasarımı benzetim çalışmaları ile dispenser katotların üretim süreçlerinin geliştirilmesi
NERGİS YILDIZ ANGIN ATMACA
Doktora
İngilizce
2023
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA ALVEROĞLU DURUCU
- Tekstil sektöründe dijital olgunluk seviyesinin artırılmasına yönelik stratejilerin değerlendirilmesi
Evaluation of strategies for increasing digital maturitylevels in the textile industry
ECEMNUR DEMİRÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET PINARBAŞI
- Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods
Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini
HANİFE IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YURET