В современных работах, касающихся исследования различных аспектов теории и технологии сталеплавильного производства, широко применяются методы и средства математического моделирования, предназначенные как для решения исследовательских задач или проведения проектных расчётов, так и для решения задач управления производством.
Большинство работ, касающихся моделирования технологических процессов, завершается разработкой приложений, реализующих ту или иную математическую модель, в виде пакета программ, разработанного с использованием языка программирования общего назначения (C++, Object Pascal и т. п.), и среды быстрой разработки приложений (Delphi, C-Builder). Выбор языка программирования компилятора для решения тех или иных задач обусловлен во многом личными склонностями разработчика и априорными соображениями. Однако для решения вычислительных задач значительного объёма разница в скорости выполнения кода, сгенерированного различными компиляторами, может оказаться существенной.
Для решения задач, связанных с разработкой комплексных математических моделей, определёнными преимуществами по сравнению компилируемыми языками обладают интегрированные математические пакеты, объединяющие встроенные функции для решения разнородных задач, в т. ч. построения графических иллюстраций. В частности, открытый пакет Python+SciPy был использован авторами для реализации ряда математических моделей объектов металлургического производства: циркуляционного течения в промежуточном ковше (ПК) машины непрерывного литья заготовок, плавления порошковой проволоки в сталеразливочном ковше, формирования непрерывнолитых заготовок и т. п. Полученные результаты нашли практическое применение для выбора рациональных технологических решений в условиях МК «Азовсталь», а также в дипломном и курсовом проектировании в ПГТУ. В процессе разрешения проблем недостаточного быстродействия при реализации ряда сложных в вычислительном отношении задач авторами проведён ряд бенчмарк-тестов.
В качестве систетического теста использовалась программа, предназначенная для исследования нестационарных режимов разливки, позволяющая рассчитывать изменение поля температур и поля концентраций основных примесей в осевом сечении заготовки. Это достаточно трудоёмкая в вычислительном отношении задача, требующая решения нелинейных уравнений теплопроводности и диффузии в многомерной области.
Для упрощения обработки результатов расчётов модель формирования непрерывнолитой заготовки была полностью реализована на языке MatLab (Octave) с использованием встроенных вычислительных возможностей пакета, а также на C++, Java, Python. Эксплуатация версий разработанной моделирующей программы, реализованных в различных ОС и на различных языках программирования, послужила отправной точкой для проведения тестирования. Кроме того, сопоставлялась скорость выполнения кода, сгенерированного различными компиляторами (gcc в среде Linux и FreeBSD и C++-Builder 6 в среде Windows). Расчёт кинетики формирования непрерывнолитой заготовки либо с выводом промежуточных результатов (консольное приложение, вывод примерно 5000 строк результатов в рабочее окно) или с выводом только начальных и конечных результатов.
Результат тестирования оказался во многом в пользу gcc в среде Unix-подобных систем. Вследствие более развитых средств оптимизации кода по скорости исполнения, хотя без оптимизации C++-Builder демонстрирует лучшие результаты, что отмечалось в публикациях в Интернете. Обращает на себя внимание разница в скорости выполнения при выводе промежуточных результатов, зависящая от организации операций ввода/вывода в ОС. Вне конкуренции оказалась FreeBSD (использовалась версия 5.2.1) с монолитным ядром, а для Linux с модульным ядром и Windows результаты оказались практически одинаковы. Тестирование проводилось на одном и том же компьютере. Аналогичные сопоставления проводились и неоднократно публиковались как в Интернете, так и в прессе, однако для заметно более простых и несколько искусственных бенчмарк-тестов.
Признанным стандартом интегрированного математического пакета для технических вычислений является пакет MatLab, основным недостатком которого является высокая стоимость лицензии как для сетевого, так и для индивидуального использования. Однако для решения задач моделирования разработано большое количество свободного программного обеспечения, либо совместимого с MatLab по языку программирования (Octave, SciLab), либо обеспечивающего аналогичный набор возможностей (язык программирования Python с вычислительными пакетами расширений).
Сопоставление вычислительных возможностей было выполнено и для интегрированных математических систем: MatLab 6.1 (ОС Windows), Octave (на 90 % совместимый с MatLab аналог для ОС Unix и Windows), SciPy 0.3.2 (библиотека численных алгоритмов и графических утилит для программирования на языке Python), Java. Для сопоставления использовались как реальный тест (программа расчёта затвердевания), так и синтетические бенчмарк-тесты. Установлено, что по быстродействию математические пакеты отличаются незначительно (независимо от проприетарного или свободного происхождения), и связаны с технологией реализации тех или иных численных методов или использованных алгоритмов. Возможности оформления качественных документов с графическими иллюстрациями в настроенной Linux-системе, полностью основанной на open source ПО, не уступают, а иногда и превышают возможности работы в Windows-системе с использованием проприетарных продуктов. Высокая эффективность настольных вычислительных систем достигается лишь при условии тщательной настройки системы и использования набора стандартных библиотек (ATLAS, BLAS и LAPACK), собранных из исходного кода, и пересборки необходимых программ. Кроме того, в различных дистрибутивах на первый взгляд мало отличающиеся компоненты могут заметно различаться по возможностям. По набору всевозможного программного обеспечения для решения задач вычислительного характера непревзойдённым является дистрибутив Debian.