DOI: 10.52150/2522-9117-2024-38-232-252
Молчанов Лавр Сергійович, к.т.н., с.н.с., зав. відділом, Інститут чорної металургії ім. З. І. Некрасова НАН України, площа Академіка Стародубова, 1, Дніпро, 49107, Україна. ORCID: 0000-0001-6139-5956. E-mail: metall729321@gmail.com
Голуб Тетяна Сергіївна, к.т.н., с.н.с., Інститут чорної металургії ім. З. І. Некрасова НАН України, площа Академіка Стародубова, 1, Дніпро, 49107, Україна. ORCID: 0000-0001-9269-2953. E-mail: isinasu.golubts@gmail.com
Семикін Сергій Іванович, к.т.н., с.н.с., Інститут чорної металургії ім. З. І. Некрасова НАН України, площа Академіка Стародубова, 1, Дніпро, 49107, Україна. ORCID: 0000-0002-7365-2259. E-mail: isisemykin@gmail.com
МЕТОДИЧНІ АСПЕКТИ АНАЛІЗУ ТА ІНТЕРПРЕТАЦІЇ РЕЗУЛЬТАТІВ ФІЗИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ВЗАЄМОДІЇ ГАЗОВИХ СТРУМЕНІВ З РІДКИМИ ФАЗАМИ КИСНЕВО-КОНВЕРТЕРНОЇ ВАННИ
Анотація. Сталеплавильна галузь є невід’ємною складовою сучасної важкої промисловості та базою для інших галузей, бо забезпечує конструкційними матеріалами, серед яких важливе місце займає сталь різного сортаменту. В світі більша частка сталеплавильного виробництва припадає на кисневе конвертування, що зумовлює актуальність постійного розвитку й вдосконалення цього процесу як з технологічного так і з екологічних аспектів. Проте будь-яке нововведення потребує дослідження та випробування, яке не може бути проведене в промислових умовах через можливість нанесення шкоди поточному виробництву та втрати часу й ресурсів. Через це активно розвивається напрямок моделювання киснево-конвертерного процесу. Моделювання може відбуватися фізично на холодних моделях або гарячих моделях, чи віртуально з використанням математичних моделей. Однак останні потребують попередніх досліджень на фізичних моделях для пошуку закономірностей, що стануть їх основою. Таким чином фізичне натурне моделювання є невід’ємною базою та джерелом інформації про всі процеси, що супроводжують виготовлення сталі. Однак, кожен отриманий результат повинен бути адекватно інтерпретований. Так в роботі запропоновані варіанти дослідження та інтерпретації динамічних показників процесу продувки за результатами, отриманими шляхом фізичного моделювання. Проведено за допомогою запропонованих методик оцінювання різних варіантів холодного моделювання з використанням водних двофазних моделей, де у якості модельних рідин використовують воду, що імітує рідку сталь, та рідину, що імітує шлак; та високотемпературного моделювання на справжньому металевому розплаві у малих масштабах. Встановлені динамічні особливості руху середовищ при продуванні зверху, які були визначені за допомогою вказаних методів моделювання, а саме швидкості руху часточок однієї фази, що імітує шлак, при потраплянні в іншу фазу, що імітує сталевий розплав, під час продувки; рух поверхні ванни в залежності від технологічних показників та за результатами високотемпературного моделювання встановлено особливості пульсації лунки, що створює струмінь продувного газу.
Ключові слова: киснево-конвертерний процес, холодне моделювання, високотемпературне моделювання, продувка, швидкість руху фаз
DOI: https://doi.org/10.52150/2522-9117-2024-38-232-252
Посилання для цитування: Молчанов Л. С., Голуб Т. С., Семикін С. І. Методичні аспекти аналізу та інтерпретації результатів фізичного моделювання процесів взаємодії газових струменів з рідкими фазами киснево-конвертерної ванни. Фундаментальні та прикладні проблеми чорної металургії. 2024. Вип. 38. С. 232-252. https://doi.org/10.52150/2522-9117-2024-38-232-252.
Перелік посилань
1. Zhang Y. C., Zhang C. J., Zhu L. G., Zhou Q. L. Numerical simulation of high Mach number oxygen lance under high oxygen pressure. Iron and Steel. 2019. Vol. 54. P. 32–38
2. Li Q., Li M.-M., Li L., Zou Z.-S. Numerical analysis on oxygen jet characteristic for BOF convertor top-blown process based on CFD method. Journal of Northeastern University. 2013. Vol. 34(6). P.828–831
3. Kemminger A., Krause F., Odenthal H.-J. CFD simulation of top-blown converters. Conference: 9th EOSC European Oxygen Steelmaking ConferenceAt: Aachen, 2022
4. Wang W., Yuan Z., Matsuura H., Zhao H., Dai Ch., Tsukihashi F. Three-dimensional Compressible Flow Simulation of Top-blown Multiple Jets in Converter. ISIJ International. 2010. Vol. 50. No. 4. P. 491–500
5. Hu S. Y., Zhu R., Dong K. Numerical simulation research on flow in combined blown converter at steelmaking temperature. Chin. J. Eng.. 2018. Vol. 40. P. 108–115
6. Wang H., Zhu R., Gu Y. L., Wang C. J. Behavior of supersonic oxygen jet injected from four-hole lance during top-blown converter steelmaking process. Can. Metall. Q. 2014. Vol. 53. P. 367–380
7. Li M. M., Li Q., Kuang S. B., Zou Z. S.Coalescteriscs of supersonic jets from multi-nozzle oxygen lance in steelmaking BOF. Steel Res. Int. 2015. Vol. 86. P. 1517–1529
8. Красников К. С., Лыжов Н. В. Численные исследования на математической модели вспенивания с инжекцией газа. Системные технологии. Региональный межвузовский сборник научных работ. 2021. Вып. 1 (132). С. 23–30
9. Zhu Sh., Zhao Q., Li X., Liu Y. & Zhang T. CFD Simulation of gas-slag-metal multiphase flow in a side-blown vortex smelting reduction reactor. Journal of Sustainable Metallurgy. 2023. Vol. 9. P. 1033–1049
10. Errson M., Tillander A. Review on CFD simulation and modeling of decarburization processes. Steel Research International. 2018. Vol. 89 (1)
11. Wei J.‐H., Zeng L. Numerical simulation of fluid flow in bath during combined top and bottom blowing VOD refining process of stainless steel. Steel Research International, 2012. Vol. 83 (11). P. 1053–1070
12. Wei J.-H., He Y., Shi G.-M. Mathematical modeling of fluid flow in bath during combined side and top blowing AOD refining process of stainless steel: Mathematical model of the fluid flow. Steel Research International. 2011. Vol. 82 (6). P.703–709
13. Singh V., Kumar J, Bhanu C., Ajmani S. K., Dash S. K. Optimization of the bottom tuyeres configuration for the BOF vessel using physical and mathematical modeling. ISIJ Int. 2007. Vol. 47(11). P. 1605–1612
14. Quiyoom A., Golani R., Singh V., Buwa V. V. Effect of differential flow schemes on gas-liquid flow and liquid phase mixing in a Basic Oxygen Furnace. Chem. Eng. Sci. 2017. Vol. 73 (9). P. 373–377
15. Чернятевич А. Г., Самохвалов О. С., Сігарьов Є. М., Чубіна О. А. Математична модель гідродинаміки процесу продувки шлакової ванни у порожнині конвертера. Математичне моделювання. 2005. №1 (13). С. 76–78
16. Repossi E., Rosso R., Verani M. A phase-field model for liquid-gas mixtures: mathematical modelling and discontinuous Galerkin discretization. Modeling and scientific computing. 2016. Vol. 27. P. 1–36.
17. Misra P., Deo B., Chhabra R. Dynamic model of slag foaming in oxygen steelmaking converters. ISIJ International. 1998. Vol. 38 (11). P.1225–1232
18. Сигарев Е. Н., Сокол А. Н., Недбайло Н. Н. Компьютерное моделирование теплового состояния системы «гарнисаж – футеровка» с учетом неравномерности её толщины. Математичне моделювання. 2016. № 2 (35). С. 70–73.
19. Brandaleze E., Torresi U., Santini L. A refractory wear predictive model developed for BOF converters. Scholars Journal of Engineering and Technology. 2018. Vol. 6 (1). P. 7–13
20. Demete J., Buľko B., Demeter P., Hrubovčáková M. Evaluation of factors affecting the MgO–C refractory lining degradation in a basic oxygen furnace. MDPI. 2023. Vol. 13 (22). P. 12473–12500
21. Gruber D. Optimisation of the Lining Design of a BOF Converter by Finite Element Simulations. Steel research international. 2004. Vol. 75 (7). P. 455–461
22. Paul S., Chosh D. N. Model study of mixing and mass transfer rates of slag-metal in top and bottom blown converters. Metal Trans B. 1986. Vol. 17 (3). P. 461–469
23. Ghosh D. N., Singh R. P. Cold model study of mixing time in hybrid prosecc. Trans Iron Steel Inst. Japan. 1988. Vol. 28 (8). P. 659–662
24. Ajmani S. K., Chatterjee A. Cold model studies of mixing and mass transfer in steelmaking vessels. Ironmak. Steelmak. 2005. Vol. 32 (6). P. 515–527
25. Choudhary S. K., Ajmani S. K. Evaluation of bottom stirring system in BOF steelmaking vessel using cold model study and thermodynamic analysis. ISIJ Int. 2006. Vol. 46 (8). P. 1171–1176
26. Singh V., Lenka S. N., Ajmani S. K., Bhanu C., Pathak S. A novel bottom stirring scheme to improve BOF performance through mixing and mass transfer modeling. ISIJ Int. 2009. Vol. 49 (12). P. 1889–1894
27. Roth C., Peter M., Schindler M., Koch K. Cold model investigation into the effects of bottom blowing in metallurgical resctors. Steel Res. 1995. Vol. 66 (8). P. 325–330
28. Roth C., Peter M., Juhart M., Koch K. Cold model investigations of fluid flows and mixing within top and combined blown in metallurgical process. Steel Res. 1999. Vol. 70 (12). P.502–507
29. Olivares O., Elias A., Sanchez R., Diaz-Cruz M., Morales R. D. Physical and mathematical models of gas-liquid fluid dynamics in LD converters. Steel Res. 2002. Vol. 73 (2). P. 44–51
30. Oymo D., Guthrie R. I. L. Mixing times in combination blowing process. Proceedings of the process technology conference. 1984. P. 45–52
31. Martin M., Rendueles M., Diaz M. Steel-slag mass transfer in steel converter, bottom and top/bottom combined blowing through cold model experiments. Chem.Eng.Res.Des. 2005. Vol. 83 (9). P.1076–1084
32. Wu W., Bin Yang L., Zheng C. J., Liu L. Cold simulation of oxygen transfer rate in BOF. J Iron Steel Res., 2010. Vol. 17. P. 7–13
33. Koria S.C., George A. Selection of bottom injection parameters in combined blown steelmaking. Ironmak. Steelmak. 1988. Vol. 15 (3). P. 127–133
34. Koria S. C., Pal S. Experimental study of the effect of gas injection parameters on the bath mixing intensity ibduced during steelmaking. Process. Metall. 1991. Vol. 62 (2). P. 47– 53
35. Evestendt M., Medvedev A. Cavity shape dynamical modeling and estimation in water model of the steel converter process. J Jpn. Soc. Exp. Mech. 2007. v. 7. P. 93–98
36. Cheslak F. R., Nicholls J. A., Sichel M. Cavities formed on liquid surfaces by impinging gaseous jets. J Fluid. Mech. 1969. Vol. 36 (1). P. 55–63
37. Nordquist A., Kumbhat N., Jonsson L., Jonsson P. The effect of nozzle diameter, lance height and flow rate on penetration depth in a top-blown water model. Steel Res. Int. 2006. Vol. 77 (2). P. 82–90
38. Li Q., Li M., Kuang S., Zou Z. Numerical simulation of the interaction between supersonic oxygen jets and molten slag-metal bath in steelmaking BOF process. Metal Mater. Trans. B. 2015. Vol. 46 (3). P. 1494–1509
39. Naito K-I., Asahara N., Kaizawa A., Ogawa Y., Kitagawa I., Inomoto T. Behavior of top-blowing lance jets in BOF. Nippon Steel Tech. Rep. 2013. Vol. 104. P. 33–41
40. Lee M. S., O’Rourke S. L., Molloy N. A. Oscillatory flow in the steelmaking vessel. Scand. J Metall. 2003. Vol. 32 (5). P. 281–288
41. Luoma M. J., Fabritius T. M. J., Harkki J. J. The effect of bottom nozzle configuration on the bath behavior in the BOF. ISIJ Int. 2004. v. 44 (5). P. 809–816
42. Sabah S., Brooks G. Study of cavity modes in BOF by analysis of sound. Ironmak. Steelmak. 2016. Vol. 43 (6). P. 473–480
43. Shi J., Luo X., Li J., Jiang J. Investigation on penetration model of shaped charge jet in water. Mod. Phys. Lett. B. 2016. Vol. 30 (2). P. 1–15
44. Камкіна Л. В., Мішалкін А. П., Камкін В. Ю., Мяновська Я. В., Дворковий О. І., Ісаєва Л. Є. Моделювання впливу режиму продування ванни на масообмінні процеси та шлакоутворення у кисневому конвертері. Теорія і практика металургії. 2022. №1. С. 27–37.
45. Gerlach F., Frohberg M.G. Mass transfer in bottom blowing cold model converter. Steel Res. 1993. Vol. 64 (1). P. 7–14
46. Deo B., Overbosch A., Snoeijer B., Das D., Srinivas K. Control of slag formation, foaming, slopping and chaos in BOF. Trans. IndianInst. Met. Dec. 2013. Vol. 66 (5–6). P. 543–554
47. Ascanio G. Mixing time in stirred vessels: a review of experimental techniques. Chin. J Chem. Eng. 2015. Vol. 23 (7). P. 1065–1076
48. Melton L. A., Lipp C. W., Spredling R. W., Paulson K. A. Determination of mixing time through color changes. Chem. Eng. Comm. 2002. Vol. 189 (3). P. 322–228
49. Ascanio G., Foucault S., Tanguy P.A.Time-periodic mixing of shear-thinning fluids. Chem. Eng. Res. Des. Sep. 2004. Vol. 82 (9). P. 1199–1203
50. Kuo T. Y., Kuo J. C. Determination of mixing time in a ladle-refining process using optical image processing. ISIJ Int. 2011. Vol. 510 (10). P. 1597–1600
51. Wuppermann C., Giesselmann N., Ruckert A., Pfeifer H., Odenthal H. J., Hovestadt E. A novel approach to determine the mixing time in a water model of an AOD converter. ISIJ Int. 2012. Vol. 52 (10). P.1817–1823
52. Kumar A., Malathi M., Godiwalla K. M., Chacko E. Z., Ajmani S. K., Ranganathan S. Cold model study of submerged peripheral gas bubbling from a cylindrical dispenser. ISIJ Int. 2014. Vol. 54 (10). P. 2239–2247
53. Rosseburg A., Fitschen J., Wutz J., Wucherpfennig T., Schluter M. Hydrodynamic inhomogeneties in large scale stirred tanks – influence on mixing time. Chem. Eng. Sci. 2018. Vol. 188. P. 208–220
54. Chen C., Rui Q., Cheng G. Effect od salt tracer amount on the mixing time measurement in a hydrodynamic model of gas-stirred ladle system. Steel Res. Int. 2013. Vol. 84 (9). P. 900–907
55. Martin M., Rendueles M., Diaz M. Global and local mixing determinations for steel converter analysis. Chem. Eng. Sci. 2005. Vol. 60 (21). P.5781–5791
56. Stisovic T., Koch K. Bottom blowing investigations on a cold model reactor to optimize mixing behavior in metallurgical processes. Steel Res. 2002. Vol. 73 (9). P. 373–377
57. Martin M., Diaz M. Gas –liquid and gas-liquid-liquid reactors with top and bottom blowing:I. Fluid dynamic regimes. Chem. Eng.Common. 2002. Vol. 189 (2). P. 543–570
58. Martin M., Rendueles M., Diaz M. Emulsion analysis in a gas/liquid reactor with top blowing. Can. J Chem. Eng. 2004, Vol. 82. P.249–255
59. Kawabe Y., Uddin M. A., Kato Y, Seok M. O., Lee S. B. Correlation between liquid/liquid and gas/liquid mass transfer in top/bottom blowing converter. ISIJ Int. 2017. Vol. 57 (2). P. 296–303
60. Cao L. L. Modeling of gas-slag-metal multiphase fluid during basic oxygen steelmaking process. Ph.D. Thesis, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China, 2019.
61. Balkos T., Batham J., Russo T., Fash R., Howanski B. Cold shroud-boosting converter performance. Proceedings of the 6th European Oxygen Steelmaking Conference, Aachen, Germany, 26–28 June 2006. P. 179–185.
62. Чернятевич А. Г., Вакульчук В. В., Молчанов Л. С., Юшкевич П. О., Сигарев Е. Н., Чубин К. И., Чубина Е. А. Высокотемпературное моделирование продувки конвертерной ванны с использованием двухъярусной кислородной фурмы. Теория и практика металлургии. 2017. № 3-4. С. 79–85.
63. Чернятевич А. Г., Сигарев Е. Н., Чернятевич И. В. Новые разработки конструкций кислородных фурм и способов продувки ванны 160-т конвертеров ОАО «АрселорМиттал Кривой Рог». Теория и практика металлургии. 2010. № 2. C. 31–38
64. Murashov I. and Stroganov Y. Method of determining vehicle speed according to video stream data. J. Phys.: Conf. Ser. 1419 012020, IOP Publishing, 2019. P. 1–6
65. Hashim K. M. Suggest a mathematical model to measure the speed of vehicles via video. Journal of Education for Pure Science- University of Thi-Qar. 2022. Vol. 12. Iss. 2. P. 130–139
66. Jawad H. M., Husain T. A. Measuring Object dimensions and its distances based on image processing technique by analysis the image using sony camera. Eurasian Journal of Science & Engineering. 2017. Vol. 3. Iss. 2, P. 100–110
67. Viola P., Jones M. Robust real-time object detection. Intl. J. Computer Vision. 2004. Vol. 57 (2). P. 137–154.
