Polski przemysł koksowniczy jest największym w Europie eksporterem wysokiej jakości koksu. Polski koks wykorzystywany jest głównie w wielkich piecach do produkcji surówki oraz jako reduktor w procesach wytapiania żelazostopów w hutach norweskich. Żelazostopy to dodatki uszlachetniające do produkcji stali najwyższej jakości, w tym stali specjalnego przeznaczenia. Norweski przemysł żelazostopów produkuje ponad 1 mln ton żelazostopów rocznie (tj. FeSi/Si, FeMn/SiMn). Ponieważ surowce pochodzenia kopalnego (węgiel i koks) są wykorzystywane jako surowce do redukcji rudy, przemysł żelazostopów jest znaczącym emitentem CO2 i odpowiada za około 5% całkowitych przemysłowych emisji CO2 w Norwegii. W związku z niekorzystnym wpływem gazów cieplarnianych na klimat, w szczególności CO2, polityka Unii Europejskiej zakłada i ma na celu ograniczenie emisji CO2 o 40% do 2030 roku. Aby osiągnąć ten cel, konieczna jest wymiana reduktorów opartych na paliwach kopalnych na nisko- lub zeroemisyjne reduktory odnawialne – m.in. pochodzenie biomasy. Idea realizowanego projektu opiera się na produkcji hybrydowego reduktora z wykorzystaniem mieszanek węgiel-biomasa (częściowe zastąpienie nieodnawialnego węgla pierwiastkowego tworzącego strukturę koksu węglem ze źródeł odnawialnych) i zweryfikowaniu jego przydatności w skali pilotażowej. Głównym celem projektu jest opracowanie innowacyjnej i opłacalnej ekonomicznie technologii produkcji biokoksu dla przemysłu żelazostopów (stopów Mn). Nowatorski materiał – biokoks będzie stanowił zrównoważony i konkurencyjny kosztowo reduktor do produkcji żelazostopów. Wdrożenie tej technologii, czyli wykorzystanie biokoksu do produkcji żelazostopów w elektrycznych piecach łukowych, ograniczy emisje CO2 z ich produkcji.
• Opracowanie innowacyjnej i opłacalnej ekonomicznie technologii produkcji biokoksu dla przemysłu żelazostopów (SiMn i FeMn)
• Wytworzenie biokoksu – hybrydowego reduktora zawierający węgiel kopalny i węgiel odnawialny – pochodzenia biomasowego – wprowadzenie do matrycy koksu odnawialnego wegla pierwiastkowego.
Aby sprostać postawionemu wyzwaniu doświadczone jednostki badawcze o ugruntowanej pozycji w przemyśle koksowniczym (ITPE) i metalurgicznym (SINTEF) oraz wiodących producentów koksu (KCN) i żelazostopów (ERAMET) połączyły siły i utworzyły konsorcjum projektowe. Realizacja projektu zaplanowana jest na okres 36 miesięcy i składa się z 7 Pakietów Roboczych (Etapów), których realizacja przyczyni się do osiągnięcia celów projektu. Korzyści z realizacji projektu odniosą wszyscy członkowie konsorcjum – w jego skład wchodzą jednostki z obszaru badań i rozwoju oraz biznesu i przemysłu, co tworzy unikalną interakcję nauki i przemysłu z możliwością wymiany doświadczeń i pomysłów. Kontakty nawiązane w trakcie realizacji projektu stworzą w przyszłości możliwości współpracy przy realizacji prac badawczych poprzez zacieśnianie kontaktów pomiędzy partnerami polskimi i norweskimi.
Cookie | Duration | Description |
---|---|---|
cookielawinfo-checkbox-analytics | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". |
cookielawinfo-checkbox-functional | 11 months | The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional". |
cookielawinfo-checkbox-necessary | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
cookielawinfo-checkbox-others | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. |
cookielawinfo-checkbox-performance | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". |
viewed_cookie_policy | 11 months | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |