Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: XXXV Международной научно-практической конференции «Наука вчера, сегодня, завтра» (Россия, г. Новосибирск, 13 июня 2016 г.)

Наука: Технические науки

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Торговец А.К., Пикалова И.А., Юсупова Ю.С. МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПРОЦЕССАХ НЕПРЕРЫВНОГО ЛИТЬЯ // Наука вчера, сегодня, завтра: сб. ст. по матер. XXXV междунар. науч.-практ. конф. № 6(28). – Новосибирск: СибАК, 2016. – С. 88-95.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПРОЦЕССАХ НЕПРЕРЫВНОГО ЛИТЬЯ

Торговец Анатолий Корнеевич

магистр металлургии, ассистент кафедры металлургия и материаловедение, Карагандинского государственного индустриального университета,

Республика Казахстан, г. Темиртау

Пикалова Ирина Анатольевна

магистр металлургии, ассистент кафедры металлургия и материаловедение, Карагандинского государственного индустриального университета,

Республика Казахстан, г. Темиртау

Юсупова Юлия Сергеевна

магистр металлургии, ассистент кафедры металлургия и материаловедение, Карагандинского государственного индустриального университета,

Республика Казахстан, г. Темиртау

MODELLING IN CONTINUOUS CASTING PROCESSES

Anatoly Torgovets

cand. tech. sci., professor, Karaganda state industrial university,

Kazakhstan, Temirtau

Irina Pikalova

master of metallurgy, senior teacher of department metallurgy and materials science, Karaganda state industrial university,

Kazakhstan, Temirtau

Yulia Yusupova

master of metallurgy, assistant to department metallurgy and materials science, Karaganda state industrial university,

Kazakhstan, Temirtau

 

АННОТАЦИЯ

Рассмотрены варианты моделирования процессов непрерывного литья и их применение для эффективного контроля работы МНЛЗ. Представлены результаты моделирования отливки слитка среднеуглеродистой марки стали при различных скоростных режимах.

ABSTRACT

It is viewed variants of continuous casting models and their application in order to achieve effective control of continuous casting machine operation. In the article the results of a modelling for continuous casting of medium carbon steel at various rates.

 

Ключевые слова: моделирование, диаграмма, охлаждение, скорость, система, слиток.

Keywords: design, diagram, cooling, speed, system, bar.

 

Высокие требования, предъявляемые потребителями к качеству товарной металлопродукции, могут быть удовлетворены только посредством непрерывного совершенствования технологии её производства. Одним из эффективных и современных способов решения этой задачи является математическое моделирование функций производственного процесса. Представляется заслуживающей внимания попытка анализа некоторых особенностей математического моделирования процессов непрерывного литья стальных заготовок с заданными техническими характеристиками.

Известно, что качество непрерывнолитой заготовки оценивается по наличию или отсутствию её основных дефектов – внешних продольных и поперечных трещин, осевой ликвации и др. Кроме того, процессы литья и затвердевания сопровождаются образованием в теле заготовки внутренних трещин при высоких скоростях разливки и интенсивном охлаждении. Возникновение таких дефектов является следствием, как внутренних термических напряжений, так и повышенного содержания в металле элементов (P, S, В и др.), способствующих их образованию [7].

Выявление и исследование причин образования различных дефектов в непрерывнолитых заготовках может осуществляться методом «серных отпечатков», травлением и другими способами. Изучение более детального «жизненного цикла» дефекта и разработка способов его устранения путём корректировки технологии непрерывного литья возможно также методом системного моделирования данного процесса или отдельных его составляющих.

Компьютерные модели для прогнозирования поведения заготовки в реальном времени и обеспечения эффективной работы МНЛЗ являются основными средствами решения данной проблемы. Условно, все используемые модели можно разделить на три взаимосвязанные группы:

  • модели для оперативного управления и контроля в режиме on-line (в реальном времени);
  • статистические модели для обработки массива данных;
  • автономные программы для моделирования процессов с максимально возможным учетом всех параметров.

Точное прогнозирование и контроль по моделям, работающим в реальном времени, дает большую гибкость в работе машины непрерывного литья (рис. 1). Такие модели позволяют оператору изменять скорость литья и поддерживать на требуемом уровне такие параметры, как температура поверхности сляба и точка конца затвердевания заготовки, в результате чего обеспечивается однородность химического состава и механических свойств плоского литого продукта.

Автономное кратковременное моделирование позволяет оперативно исследовать изменение ряда переменных и их влияние на параметры разливки, а также глубоко проникать в особенности процесса непрерывного литья.

Особую значимость представляет детальное моделирование процесса охлаждения непрерывнолитого слитка, параметры которого непосредственно связаны со всеми основными характеристиками непрерывного литья (скорость литья, марка стали, деформационная составляющая). Наиболее простым и регулируемым методом контроля режимов охлаждения по всей длине технологической оси МНЛЗ является подача выверенного количества воды, пропорционально скорости литья. Оптимальный расход воды, соответствующий выбранной скорости литья, обеспечивается её точным распределением по каналам системы охлаждения МНЛЗ. Эти каналы снабжают водой систему форсунок, которые смонтированы в зонах охлаждения; на сегменте или на комбинации сегментов машины, и делятся на устройства распыления верхней и нижней поверхности сляба. Расход воды, пропорционально скорости литья, может быть обеспечен её распылением по нелинейной функции. Такая связь между потоком воды и скоростью литья определяется опытным путем, или моделированием в устойчивом состоянии.

 

Рисунок 1. Схематическая диаграмма: а – схематическая диаграмма системы координат и области вычислений в модели DYSCOS; b – диаграмма граничных условий; участки 1–5 – сегменты зоны вторичного охлаждения; охлаждение водо-воздушное, излучением, конвекцией и контактное

 

Для того чтобы предотвратить температурные отклонения режима охлаждения заготовки, а также в условиях запуска и остановки МНЛЗ, расход охлаждающей воды должен непрерывно контролироваться по всей длине технологической оси МНЛЗ, в течение всего времени разливки. Вследствие ненадёжности температурных датчиков, недостатка эффективных сенсорных устройств для контроля необходимых параметров процесса (таких как глубина жидкой фазы и точка конца затвердевания), использование компьютерной модели является лучшим, если не единственным, методом надёжного динамического контроля температурного режима охлаждения непрерывнолитой заготовки.

В случае, когда целью моделирования является контроль процесса охлаждения в реальном времени, обычно, физическая модель упрощается. Температурное отслеживание истории охлаждения сляба, возможно, является наиболее проверенным методом динамического контроля на МНЛЗ, хотя и предполагает существенные математические упрощения по методу Ирвинга, согласно которому коэффициент теплоотдачи коррелируется с объёмом охлаждающей воды [6]. Используя эту корреляцию, температурная история охлаждения сегмента сляба «прослеживается» во времени, и расход разбрызгивающейся воды контролируется по достижении установленной взаимосвязи между коэффициентом теплоотдачи и временем. Эта взаимосвязь («коэффициент теплоотдачи-время») определяется из диаграммы температурного профиля сляба.

Окуно и др. [1] предложили компьютерную модель системы контроля ЗВО (зоны вторичного охлаждения), которая используется в режиме реального времени. Она основана на отслеживании температуры плоских поверхностей сляба и прогнозировании уровня водного потока, необходимого для сохранения профиля заданных температур на поверхности сляба в четырех «контрольных точках» по металлургической длине МНЛЗ. Контрольные точки фиксируются непосредственно за регулируемыми разбрызгивающими устройствами. Результаты вычислений, производимых моделью, выдаются каждые 20 секунд. Сенсоры обратной связи используются для калибровки системы и для пересчета расхода потоков воды, когда температуры поверхности сляба в четырех контрольных точках оказываются согласованными с плановыми температурами.

Представленная Спитцером и др. модель, используемая на ряде МНЛЗ, для динамического контроля режима охлаждения на основе отслеживания зон охлаждения сляба основана на измерении температуры в режиме реального времени одновременно с решением обратной задачи расчёта теплопередачи с целью регулирования коэффициента теплопередачи (для лучшего контроля охлаждения поверхности непрерывнолитого слитка по пяти точкам). Различие между результатами расчёта по модели и фактически измеренными значениями температуры поверхности составляет ±300С (при регулировании коэффициента теплоотдачи в режиме on-line), и в пределах ±500С, (когда коррекция по этому фактору не использовалась).

Другой подход к динамическому моделированию процесса охлаждения и контроля был разработан Бароззи и др. [3]. Здесь приемлемая температура поверхности непрерывнолитого сляба устанавливается в нескольких заданных точках. Толщина корочки и средняя температура на выходе МНЛЗ дополняют эти данные, необходимые для обеспечения контроля расхода воды и скорости литья. В этой модели используется способ прямой и обратной связи для контроля температур в конце ЗВО. Здесь контролируемые обратной связью переменные – это не измеряемая температура, а температура, вычисленная динамичной моделью в режиме реального времени. Замкнутый контур прямой связи применяется для определения потока тепла, необходимого для достижения желаемой точки с вычисленной температурой поверхности, а уровень расхода воды устанавливается на основе этой расчётной оценки. Отдельные вычислительные массивы данных используются для управления формированием области твердой корочки и области двухфазной зоны. Эти две области в модели объединяются при помощи суммирования непрерывного теплового потока через их границы. Уравнение, описывающее область затвердевания преобразуется в обычное дифференциальное уравнение, предполагающее параболический закон температурного распределения в профиле, а основная задача теплопередачи решается только в зоне твердой корочки сляба.

Примером реализации модели такого вида могут служить результаты, полученные нами при моделировании отливки слитка среднеуглеродистой марки стали при различных скоростных режимах (таблица 1). За основу математической модели принималась кривая температуры из условия минимизации термических напряжений в непрерывнолитом слитке.

Используемая кривая описывалась математической зависимостью (её подробное описание представлено Григорьевым В.П. [1]) и в дальнейшем обрабатывалась на ЭВМ.

Таблица 1.

Сводная таблица параметров непрерывнолитой заготовки в зависимости от скорости разливки в пяти контрольных точках температуры

Темпера-тура

пов-ти слитка,С0

τ, мин

δ, мм

L, м

τ, мин

δ, мм

L, м

τ,, мин

δ, мм

L, м

τ, мин

δ, мм

L, м

τ, мин

δ, мм

L, м

при температуре непрерывнолитого слитка на выходе из кристаллизатора и скорости разливки

1091С0 / 0,8 м/мин

1120С0 / 1,0 м/мин

1147С0 / 1,2 м/мин

1171С0 / 1,4 м/мин

1194С0 / 1,6 м/мин

1,35

29

1,08

1,08

26,0

1,08

0,85

23,0

1,02

0,77

22,0

1,08

0,64

20,0

1,02

1100

-

-

-

1,74

33,29

1,74

2,28

36,96

2,74

2,68

39,13

3,75

3,63

43,09

5,81

1050

2,57

42,56

2,06

3,28

46,87

3,28

4,12

50,73

4,94

4,71

52,9

6,59

6,02

56,74

9,63

1000

4,7

60,51

3,76

5,77

64,16

5,77

6,96

67,81

8,35

7,75

69,75

10,85

9,43

73,04

15,09

950

9,98

93,02

7,98

11,4

94,14

11,4

13,05

96,69

15,66

14,08

97,78

19,71

16,15

99,43

25,84

900

16,91

125,37

13,53

18,26

122,86

18,26

20,13

123,69

24,16

21,23

123,63

29,72

23,39

123,17

37,42

 

Примечание: 1) сечение слитка – ; 2) коэффициент кристаллизации – ; 3) температура поверхности слитка в конце ЗВО – ; 4) эффективная высота кристаллизатора ; L – металлургическая длина МНЛЗ, δ – толщина затвердевшей корочки непрерывнолитого слитка

 

Упрощения этой модели, в своё время, были необходимы для проведения вычислений в условиях технических ограничений скорости обработки данных, из-за которых процесс затвердевания и учёта высвобождения скрытого тепла не мог быть смоделирован в реальном времени также точно, как в физической модели «теплопередача – затвердевание». В настоящее время развитие передовых технологий обработки данных вычислений позволяет использовать более совершенные модели для контроля работы МНЛЗ, которые учитывают более полный массив физических и металлургических факторов её работы, без использования приближений такого рода.

Одной из совершенных моделей этого типа является модель учёта теплопередачи в реальном времени представленная Лохенкилпи и др. [5], и разработанная на примере машины для литья нержавеющих марок стали. Эта модель использует установленную нелинейную взаимосвязь между твердой фазой и температурой, вычисленной по фактическим параметрам затвердевания сталей, различных марок. Зависимость «температура – твердая фаза» и особенности процесса затвердевания определённых марок стали моделируются с использованием программ, разработанных рядом специалистов. В модели режим охлаждения зависит от нескольких переменных (поток охлаждающей воды, температура поверхности сляба, число зон охлаждения, марка стали), и определяется по соответствию расчётных температурных кривых фактическим значениям измеряемых температур поверхности сляба.

Лохенкилпи также разработал модель для «предсказания» (прогноза) конечной точки затвердевания непрерывнолитого сляба. Отслеживание временного положения любой элементной части сляба МНЛЗ и просмотр таблиц для определения конечной точки его затвердевания (с вычислением режима охлаждения по статистической модели) используются для контроля позиции конечной точки затвердевания в модели CASIM [8].

Примеры других моделей охлаждения в ЗВО, известные из литературы, разработаны VAI и Sumitomo Metals [2].

Из представленного нами обзора видно, что моделирование режимов охлаждения является неотъемлемой частью системы управления всего технологического процесса на установках непрерывного литья. Кроме того, прогнозируемые результаты могут использоваться, как составляющая часть, при изучении процессов деформации заготовки по мере продвижения непрерывно литого слитка [4].

Комплексное использование различного рода моделей процесса непрерывного литья позволяет существенно сократить затраты и время на устранение возможных дефектов. Особый эффект даёт применение моделирования на начальном этапе эксплуатации МНЛЗ. При дальнейшем развитии производства непрерывной разливки стали, описывающие его математические модели могут быть дополнены новыми переменными, учитывающими случаи изменения направленности технологического процесса.

 

Список литературы:

  1. Григорьев В.П. и др. Конструкции и проектирование агрегатов сталеплавильного производства. – М.: МИСИС, 1995 г., 512 с.
  2. Barozzi S., Fontana P., and Pragliola P.: Iron Steel Eng., 1986, vol. 12, Р. 21–26.
  3. Irving W.R.: Continuous Casting of Steel, Institute of Metals, London, 1993, Р. 182–85.
  4. Louhenkilpi S., Laitinen E., and Nienminen R.: Metall. Trans. B, 1993, vol. 24B, Р. 685–93.
  5. Okuno K., Naruwa H., Weber B., Kuribayashi T., and Takamoto T.: Iron Steel Eng, 1987, vol. 12 (4), Р. 34–38.
  6. Proposed Continuous Casting project of converter plant, Kvarner Metals, March 1998, Р. 22–26.
  7. Richard A. Hardin, Kai Liu, Atul Kapoor, and Christoph Beckermann: A Transient simulation and dynamic spray cooling control model for continuous steel casting. Metallurgical and materials transactions, Volume 34B, June 2003, Р. 297–307.
  8. Spitzer K.H., Harste K., Weber B., Monheim P., and Schwerdtfeger K.: Iron Steel Inst. Jpn. 1992, vol. 32 (7), Р. 848-56.фы.
Проголосовать за статью
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом