به گزارش خبرنگار ایرایسن، آنچه در کوره‌های صنعتی رخ می‌دهد، برای بسیاری تنها تصویری از شعله، حرارت و فلز مذاب است؛ اما در اعماق همان حمام آتش، رفتار چنداتمی و کسری از میلی‌گرم‌ها تعیین می‌کند که چه میزان از فلزات ارزشمند بازیابی می‌شود و چه مقدار از عناصر سمی راهی سرباره و پسماندها می‌گردد.

پژوهش تازه‌ای از دانشگاه کوئینزلند با پشتیبانی کنسرسیومی از شرکت‌های بزرگ صنعت مس، روی و آهن، دقیقاً به همین لایه پنهان پرداخته است. محققان با طراحی آزمایش‌هایی کنترل‌شده و نزدیک به شرایط واقعی صنعتی، تصویری دقیق از نحوه تقسیم هشت عنصر کلیدی میان فاز فلز و فاز سرباره به‌دست آورده‌اند. آن‌ها در دمایی حدود ۱۴۰۰ درجه سانتی‌گراد و در سیستم کلسیم–آلومینات تعادلی با فلز مس کار کرده و برای جلوگیری از تبخیر عناصر فرّاری مانند سرب و روی، از کروزه‌های آلومینایی مهروموم‌شده در آمپول‌های سیلیسی بهره گرفته‌اند.

پس از رسیدن نمونه‌ها به حالت تعادلی، فرآیند کوئنچ سریع انجام شده و با میکروآنالیز پروب الکترونی، غلظت عناصر در هر دو فاز با دقت بالا اندازه‌گیری شده است. داده‌های به‌دست‌آمده نه‌تنها معتبر و قابل‌اعتمادند، بلکه مستقیماً با پیش‌بینی‌های مدل‌های ترمودینامیکی موجود قابل‌مقایسه‌اند. حاصل این بررسی، نقشه‌ای کمی و آزمایش‌شده از نحوه توزیع عناصر سرب، روی، آهن، آرسنیک، قلع، آنتیموان، بیسموت و نیکل میان سرباره و فلز استِ؛ نقشه‌ای که برای طراحی فرایند و بهینه‌سازی عملیات صنعتی، حیاتی به نظر می‌رسد.

این پژوهش نشان می‌دهد مدل‌های ترمودینامیکی در پیش‌بینی رفتار برخی عناصر عملکرد قابل‌قبولی دارند، اما در مورد برخی دیگر اختلاف‌های معناداری دیده می‌شود؛ اختلاف‌هایی که باید سریعاً بازنگری شوند تا تصمیم‌های صنعتی بر پایه واقعیت‌های آزمایشگاهی اتخاذ گردد. برای مهندسان فرایند و مدیران کارخانه‌ها، این یافته پیام روشنی دارد: اتکا به داده‌های تجربی و استفاده عملی از آن‌ها می‌تواند سودآوری را افزایش دهد، ریسک‌های زیست‌محیطی و بهداشتی را کاهش دهد و اعتماد بازار را تقویت کند.

وقتی مدل‌های ریاضی با زیبایی نظری روی کاغذ ترسیم می‌شوند اما در عمل با داده‌های واقعی تفاوت دارند، مسئله تنها علمی نیست؛ بلکه مستقیماً به خط تولید و تراز مالی کارخانه گره می‌خورد. این پژوهش مشخص کرده است که اگرچه مدل‌ها برای عناصری چون آهن و روی دقت مناسبی دارند، در پیش‌بینی رفتار قلع، نیکل، آرسنیک و به‌ویژه سرب دچار خطای جدی‌اند. چنین خطاهایی می‌تواند به تصمیم‌گیری نادرست در انتخاب ترکیب سرباره، دمای فرآیند یا فشار اکسیژن بینجامد.

تصور کنید کارخانه‌ای که بر اساس این مدل‌های ناقص، ترکیب مواد افزودنی و ترکیب سرباره را انتخاب می‌کند؛ نتیجه، اتلاف فلزات ارزشمند در سرباره، افزایش هزینه انرژی و نیاز به فرآیندهای بازیافت یا تصفیه پرهزینه خواهد بود. برای مدیران صنعت، پیام واضح است: تکیه بر مدل‌های قدیمی بدون اعتبارسنجی تجربی، می‌تواند میلیون‌ها دلار هزینه اضافی و خطرات زیست‌محیطی و حقوقی به‌دنبال داشته باشد. ازاین‌رو، سرمایه‌گذاری در آزمایش‌های داده‌محور و کاربردی باید در صدر اولویت‌های توسعه فرایند قرار گیرد.

گام نخست این مسیر، ایجاد پایگاه‌های داده ترمودینامیکی داخلی است؛ بانک‌هایی که نتایج آزمایش‌های واقعی را با داده‌های عملیاتی کارخانه ترکیب کرده و سپس از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحلیل کنند تا پارامترهای خطادار شناسایی و اصلاح شوند. پیاده‌سازی سامانه‌های حسگرمحور در خطوط ذوب — برای ثبت پیوسته دما، ترکیب شیمیایی سرباره و فشار جزئی اکسیژن — نیز می‌تواند حلقه بازخوردی بین مدل و واقعیت ایجاد کند تا تصمیم‌گیری‌ها به‌صورت بلادرنگ و دقیق انجام گیرد. در کنار آن، استانداردسازی آزمایش‌ها و به‌اشتراک‌گذاری امن داده‌ها میان دانشگاه و صنعت، کلید تسریع در بازتعریف پارامترهای فرآیندی است؛ زیرا بدون داده معتبر، هیچ اصلاح نظری به بهبود واقعی منجر نخواهد شد.

چشم‌انداز پیشِ‌رو روشن است. متالورژی آینده مجموعه‌ای از اقدامات مشخص است که باید از امروز آغاز شود تا فردا نتیجه دهد. در بعد فنی، افزایش سرمایه‌گذاری در آزمایش‌های کنترل‌شده می‌تواند منجر به ایجاد بانک‌های داده جامع شود که رفتار عناصر را در شرایط مختلف دما، ترکیب سرباره و فشار اکسیژن نشان می‌دهد. این پایگاه‌ها، در ترکیب با مدل‌های ترمودینامیکی و فناوری یادگیری ماشین، مدل‌هایی پویا و خوداصلاح‌پذیر خواهند ساخت.

در کارخانه‌ها نیز نصب سامانه‌های حسگرمحور برای پایش پیوسته ترکیب سرباره و متغیرهای عملیاتی، امکان تنظیم لحظه‌ای مدل‌ها و تصمیم‌های فرآیندی را فراهم می‌کند. در این میان، طراحی دقیق ترکیب سرباره باید به‌عنوان متغیری راهبردی تلقی شود؛ زیرا انتخاب بهینه CaO، Al₂O₃ و سایر اکسیدها می‌تواند مستقیماً میزان بازگشت فلزات ارزشمند را تعیین کند و کاهش هزینه‌های بازیافت را در پی داشته باشد. همچنین، توسعه روش‌های پیرومتالورژی کم‌اثر و ترکیب آن با فرآیندهای هیدرومتالورژی چندمرحله‌ای، ظرفیت ارتقای چشمگیر بازیافت فلزات را در خود دارد. از منظر مدیریتی، تدوین برنامه زمانی روشن برای آزمون و استقرار فناوری‌های نو، همراه با همکاری شفاف میان دانشگاه و صنعت و پشتیبانی سیاست‌گذاران، سرعت پذیرش این رویکرد را افزایش خواهد داد.

پیام نهایی برای مدیران فولاد و ذوب روشن است: ورود استراتژیک به حوزه داده، آزمایش و کنترل فرآیند، هزینه اضافی نیست بلکه سرمایه‌گذاری مطمئنی است که کیفیت محصول را ارتقا می‌دهد، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و مزیت رقابتی پایدار ایجاد می‌کند. اگر امروز اقدام نکنیم، رقبا فردا سهم بازار و حاشیه سود را خواهند ربود و جبران آن، پرهزینه‌تر از همیشه خواهد بود.