Tecnologia em Metalurgia, Materiais e Mineração
https://tecnologiammm.com.br/article/doi/10.4322/2176-1523.20222723
Tecnologia em Metalurgia, Materiais e Mineração
Artigo Original

Modelo matemático e estatístico para o mapeamento do volume morto no interior do distribuidor de lingotamento contínuo  

Mathematical and statistical model for mapping the dead volume inside the continuous casting tundish

Devans Gomes Rocha, Leonardo Neves

Downloads: 3
Views: 586

Resumo

O presente estudo utilizou a modelagem matemática aliada aos métodos de obtenção das curvas de Distribuição de Tempo de Residência (DTR) para simular o modelo físico de um distribuidor em escala 1:5. Foram realizadas três simulações: sem injeção de gás, com injeção de gás em uma posição e com injeção de gás em quatro posições. O método de dispersão de traçador por pulso foi utilizado para análise da curva DTR permitiu uma análise do escoamento do aço líquido para a obtenção das frações de volume pistonado, de mistura e morto, para validação dos resultados foi utilizado dados obtidos no modelo físico do distribuidor. Os métodos de distribuições de probabilidade e transformações logarítmicas de dados foram utilizados para realizar o mapeamento de volume estagnado ou “morto” no distribuidor, onde velocidades máximas que caracterizam o volume morto foram definidas. Esse mapeamento permitiu propor uma nova configuração de injeção de gás com melhoria nos resultados de frações de volume.

Palavras-chave

Distribuidor de lingotamento contínuo; Métodos estatísticos; Mapeamento do volume morto; Modelagem matemática

Abstract

The present study used the mathematical modeling combined with the methods of obtaining the Residence Time Distribution (RTD) curves to simulate the physical model of a tundish in 1:5 scale. Three simulations were performed: without gas injection, with gas injection in one position and with gas injection in four positions. The tracer dispersion experiment was used to analyze the RTD curve, it allowed an analysis of the flow of liquid steel to obtain the fractions of plugged, mixing and dead volume, for validation of the results, data obtained from the physical model of the tundish was used. The methods of probability distributions and logarithmic transformations of data were used to perform the mapping of stagnant or “dead” volume in the tundish, where maximum velocities that characterize the dead volume were defined. This mapping allowed us to propose a new gas injection configuration with improved results for volume fractions.

Keywords

Continuous casting tundish; Statistical methods; Dead volume mapping; Mathematical modeling

Referências

1 Mendonça AFG, Araújo FA, Faria MS, Filgueira AC, Souza GM, Tavares RP. Análise do efeito da injeção de gás na eficiência de remoção de inclusões em um distribuidor com diques e barragens. In: 49° Seminário de Aciaria, Fundição e Metalurgia de Não-Ferrosos. São Paulo: ABM; 2018. p. 656-667.

2 Souza GM, Mendonça AFG, Tavares RP. Physical and mathematical modeling of inclusion behavior in a tundish with gas curtain. REM - International Engineering Journal. 2020;73:531-538.

3 Neves L, Tavares RP. Analysis of the mathematical model of the gas bubbling curtain injection on the bottom and the walls of a continuous casting tundish. Ironmaking & Steelmaking. 2017;44(8):559-567.

4 Braga BM, Tavares RP. Similarity criteria for the study of removal of spherical non-metallic inclusions in physical models of continuous casting tundishes: a more fundamental approach. Metallurgical and Materials Transactions. B, Process Metallurgy and Materials Processing Science. 2018;49:2343-2356.

5 Mazumdar D, Evans JW. Modeling of steelmaking processes. 1. ed. Boca Raton: CRC Press; 2009. 463 p.

6 Bird RB, Stewart WE, Lightfoot EN. Transport phenomena. 2. ed. New York: John Wiley & Sons; 2001. 905 p.

7 Launder BE, Spalding DB. The numerical computation of turbulent flows. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 1974;3(2):269-289.

8 Szekely J, Ilegbusi OJ. The physical and mathematical modeling of tundish operations. 1. ed. New York: Springer-Verlag; 1989. 111 p.

9 Sahai Y, Emi T. Tundish technology for clean steel production. 1. ed. Singapore: World Scientific Publishing Company; 2007. 328 p.

10 Barbosa FA, Araújo GMF, Tavares RP. Modelagens matemáticas e física do escoamento do aço líquido em diferentes projetos de distribuidor do lingotamento contínuo das Usiminas. Tecnologia em Metalurgia e Materiais, São Paulo. 2005;1(4):34-39.

11 Sahai Y, Emi T. Melt flow characterization in continuous casting tundishes. ISIJ International. 1996;36(6):667-672.

12 Nydal OJ, Pintus S, Andreussi P. Statistical characterization of slug flow in horizontal pipes. International Journal of Multiphase Flow. 1992;18(3):439-453.

13 Cozin C, Vicencio FEC, Barbuto FAA, Morales REM, Silva MJ, Arruda LVR. Two-phase slug flow characterization using artificial neural networks. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2016;65(3):494-501.

14 Duan N. Smearing estimate: a nonparametric retransformation method. Journal of the American Statistical Association. 1983;78(383):605-610.

15 Limpert E, Stahel WA, Abbt M. Log-normal distributions across the sciences: keys and clues: on the charms of statistics, and how mechanical models resembling gambling machines offer a link to a handy way to characterize log-normal distributions, which can provide deeper insight into variability and probability—normal or log-normal:

that is the question. Bioscience. 2001;51(5):341-352.

16 Meulenberg MTG. On the estimation of an exponential function. Econometrica. 1965;33(4):863-868.


Submetido em:
12/08/2022

Aceito em:
13/12/2022

63fcc3e3a953953a9468397a tmm Articles
Links & Downloads

Tecnol. Metal. Mater. Min.

Share this page
Page Sections