Projektbeschreibung
Wegweisende Wasserstoffreduktionstechnologie für die Stahlerzeugung
Rückstände aus Fertigungsprozessen sind ein großes Problem bei der Stahlerzeugung. Beim Recycling dieser Rückstände mit dem hochmodernen Wälzprozess wird nur Zink wiedergewonnen, sodass andere wertvolle Metalle, insbesondere Eisen, verloren gehen. Auch der erhebliche CO2-Fußabdruck ist ein Umweltproblem. Daher wird im EU-finanzierten Projekt Dust2Value eine innovative Wasserstoffreduktionstechnologie vorgestellt, mit der sämtliches Zink effizient wiedergewonnen und gleichzeitig ein eisenhaltiges Material mit hohem Metallgehalt geschaffen wird, das als Ersatz für Schrott verwendet werden kann. Mit dem Verfahren wird das Kreislaufprinzip bei der Stahlerzeugung gestärkt. Gleichzeitig werden die Treibhausgasemissionen gesenkt, um den Weg für eine nachhaltige Zukunft zu bereiten.
Ziel
The Dust2Value project aims to transform the steelmaking residue recycling process by introducing an innovative hydrogen reduction technology that efficiently recovers valuable metals, such as zinc and iron, from steelmaking residue streams. This environmentally-friendly technology supports the circular economy, reduces greenhouse gas emissions, and contributes to a sustainable future for the steel industry.
The Dust2value process utilizes green hydrogen to reduce zinc oxide and iron oxide present in the residue, converting them into gaseous zinc that evaporates, re-oxidizes with water vapor to fine-dispersed ZnO particles which leave the furnace via the off-gas system and are recovered in bag house filters. Additionally, a secondary DRI is produced. The novel design of the Dust2Value process recovers heat and hydrogen generated during the re-oxidation of gaseous zinc to fine-dispersed ZnO particles, optimizing its energy efficiency. The project will design, construct and optimize a prototype rotary kiln that enables optimized heat transfer and gas-solid interactions, ensuring effective metal recovery.
A key aspect of the Dust2Value project is the integration of digitalization and machine learning techniques for process modelling and optimization. The project will leverage machine learning algorithms trained on kinetic data from thermogravimetry to create an accurate and comprehensive process model. This model will be used for the dimensioning of the prototype and will be further developed into a digital twin, providing a real-time representation of the physical process. The digital twin will enable continuous monitoring, analysis, and optimization of the process, ensuring optimal performance, and facilitating the rapid implementation of improvements. This advanced approach to process modelling will significantly enhance the Dust2Value process optimisation, driving innovation in the field of steelmaking residue recycling.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-CL4-2023-TWIN-TRANSITION-01
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