Введение

Наблюдающееся повышение требований к качеству производимой металлургической продукции [1 – 4] является особенно значимым для ответственных отраслей промышленности, в том числе для тяжелого и энергетического машиностроения.

В случае металлургического машиностроения после получения жидкой стали требуемого химического состава и ее отливки в слиток на последующие переделы (ковка, термическая обработка) передается достаточно малое количество информации о заготовке: усредненный химический состав стали, геометрические размеры слитка, его масса, температура, качество поверхности. Однако основные несовершенства будущего изделия, определяющие его качество (такие как неоднородности структуры и химического состава, несплошности и др.), формируются именно на стадии разливки и затвердевания слитка [5 – 9].

Стоит отметить, что к настоящему времени накоплен значительный объем информации и методик, позволяющих описывать процессы затвердевания и зависящие от них различные типы неоднородностей, в том числе изложенные в работах отечественных исследователей [9 – 15], исследователей из Европы [4; 16 – 18], Северной и Южной Америки [3; 5 – 8; 19; 20]. Однако для систематизированного применения подобной информации могут потребоваться квалифицированное вмешательство оператора, дополнительная теоретическая информация и достаточно длительное время на подготовку и проведение расчетов.

В связи с этим создание инструментов, позволяющих в промышленных условиях осуществлять контроль и сквозное прогнозирование параметров качества ответственных изделий на каждой стадии их производства, включая разливку и ковку стальных заготовок (в том числе с целью корректировки последующих стадий), является актуальной задачей для металлургии и машиностроения.

В настоящей работе рассмотрены вопросы прогнозирования параметров качества стального слитка по всему сечению в зависимости от фактической реализации технологии его производства (вопросы создания технологического паспорта слитка) и использования результатов прогноза на последующих переделах. Такой подход, основанный на оценке параметров качества заготовки от одного передела к другому в процессе производства изделия, соответствует концепции сквозного моделирования, изложенной в работе [21].

Под параметрами качества стального слитка, а также изготавливаемых из них поковок, в настоящей работе подразумевается совокупность следующих показателей: степень химической (зональная ликвация), физической (пористость, усадочная раковина) и структурной (расстояние между дендритными осями, размер литого зерна) неоднородностей. Под качеством конечного изделия, получаемого после термической обработки, подразумевается совокупность его механических свойств, зависящих от вышеперечисленных показателей.

Моделирование затвердевания слитка

Ниже представлен принцип проведения моделирования процессов затвердевания и формирования неоднородностей стального слитка. Предлагаемые зависимости иллюстрируют основные идеи, реализуемые в расчете, и при необходимости могут быть выражены другими уравнениями (как, например, далее рассматривается для структурной неоднородности).

Процесс затвердевания слитка зависит от теплофизических условий, основными параметрами которых являются три теплофизические величины (рис. 1) [14]:

– V – линейная скорость кристаллизации (ЛСК), м/с;

– G – градиент температуры, °С/м;

– ɛ – скорость охлаждения, °С/с.

При проведении расчетов делается допущение, что кристаллизующаяся сталь является идеальным изотропным материалом, в связи с чем независимыми являются две из перечисленных величин. Это позволяет упрощенно рассматривать скорость охлаждения как произведение градиента температуры и ЛСК: ε = GV (рис. 1, б).

При осуществлении ускоренной оценки также может быть использовано отношение градиента температуры к ЛСК G/V (рис. 1, б), являющееся качественным показателем уровня накопления примесей перед фронтом затвердевания [15].

Ниже схематично описан принцип проведения моделирования для этапа разливки стали в слиток.

1. Решая задачу нестационарного теплообмена, определяется изменение положения изотерм TS (температура солидуса), TL (температура ликвидуса), TЗП (температура зоны затрудненного питания) в различные моменты времени от начала разливки слитка до конца его затвердевания. При этом для каждого следующего шага расчета целесообразно учитывать изменения значений температур TS , TL и TЗП , вызванные обогащением жидкой части затвердевающего слитка примесями (см. пункт 3).

2. Зная динамику изменения положения изотерм TS , TL и TЗП , для выбранных точек слитка определяются значения V, G и ɛ. В случае проведения ускоренной оценки данные величины могут быть определены для определенных, заранее оговоренных точек, например, на краю слитка, на 1/2 среднего радиуса поперечного сечения слитка, на оси слитка.

3. Зная зависимость неравновесного коэффициента распределения от ЛСК kv = f (V), определяется содержание химических элементов по сечению затвердевшего слитка. Данная зависимость может быть описана, например, уравнением Азиза (1) (рис. 2) [5]:

где (δi V/Di ) = Pi – число Пекле применительно к межфазной границе; δi – характерная толщина межфазной границы, м; V – линейная скорость затвердевания, м/с; Di – коэффициент межфазной диффузии, м2/с; k – равновесный коэффициент распределения.

Таким образом, формируется информация о химической неоднородности слитка.

При необходимости могут быть использованы и другие уравнения, например, Бартона-Прима-Слихтера [20].

4. В зависимости от величины отношения протяженности жидко-твердой и твердо-жидкой зон HL-ЗП / HЗП-S по сечению слитка (рис. 3) можно определить зоны вероятности образования пористости: чем меньше это соотношение, тем больше вероятность образования пор [12]. На данном этапе формируется информация о физической неоднородности в слитке.

5. Зная величину ε = GV при затвердевании и построив функцию, связывающую среднее расстояние между дендритными осями \(\bar \lambda \)м.о. со скоростью охлаждения ε, возможно определить распределение величины \(\bar \lambda \)м.о. по сечению слитка. Для конструкционных сталей величина \(\bar \lambda \)м.о. может быть вычислена по уравнению [15]:

Подобные уравнения для различных марок стали могут быть получены по результатам экспериментальных исследований [6; 7; 18]. Учитывая, что средний размер зерна \(\bar r\)зер = n\(\bar \lambda \)м.о. (где n – коэффициент пропорциональности), можно описать распределение зеренной структуры в слитке, что представляет отдельный интерес для последующих этапов термодеформационной и термической обработок.

Реализация предлагаемого принципа моделирования позволяет получать информацию о неоднородностях рассматриваемого слитка при фактической реализации технологии его отливки. При использовании специализированного программного обеспечения (ПО) информация о несовершенствах слитка может быть рассчитана не только для определенных точек, но и по всему сечению. Таким образом, вместе с самим слитком на участок ковки передается подробная информация о распределениях физической, химической и структурной неоднородностей (топология распределения неоднородностей) по сечению будущей поковки.

Представленный принцип моделирования преимущественно реализован в ПО «Крупный слиток» (АО «НПО «ЦНИИТМАШ»). Примеры расчетов, выполненных с его использованием, представлены на рис. 4, где приведено сравнение физической, химической и структурной неоднородностей стального слитка, отлитого сверху (правая часть) и сифоном (левая часть).

Следует отметить, что благодаря осесимметричности слитка достаточным является решение двухмерной задачи, то есть проведение моделирования по вертикальному сечению слитка. Это позволяет выполнять расчеты за короткое время и, как следствие, использовать данное ПО в качестве инструмента для сопровождения фактического производства каждого слитка. Здесь важно подчеркнуть, что подобные расчеты предполагается проводить непосредственно в промышленных условиях, что требует сравнительно высокой скорости проведения вычислений и оперирования преимущественно параметрами технологического процесса, учитываемыми на предприятии.

Использование результатов моделирования слитка на следующих переделах

Как было отмечено ранее, результатом моделирования является топология распределения неоднородностей по сечению слитка, передаваемая вместе с фактически отлитым слитком на последующий термодеформационный передел (ТДП). При этом целесообразно на стадии планирования производства проведение дополнительного предварительного расчета, осуществляемого в полном соответствии с нормативно-технической документацией и допускающего точное выполнение всех требований планирующейся технологии (условно, идеальный ход процесса). Далее, при проведении основного расчета, учитывающего фактический ход реализации технологии, проводится сравнение основного и предварительного расчетов, с фиксацией отклонений от изначально прогнозируемых значений качества слитка. Совокупность информации (и составляющей собственно технологический паспорт слитка) передается на последующие переделы.

Передаваемая информация может быть использована для оперативного осуществления оценки качества и, при необходимости, корректировки процесса ТДП, например, изменения места отрубки прибыльной и/или донной частей в целях отбора наиболее однородной по химии, плотности и/или структуре части слитка для последующей обработки; изменения степени деформации для конкретной области слитка с целью получения размера зерна, не превышающего заданного значения, и т. п.

Также информация о неоднородностях слитка может быть использована для заблаговременного диагностирования брака (например, высокий процент пористости в осевой части слитка), до проведения ковки, термической обработки и следующего за ними ультразвукового контроля (УЗК).

При наличии возможностей по осуществлению моделирования изменения параметров качества поковки уже непосредственно в процессе ТДП на последующий этап термической обработки вместе с заготовкой также передается информация о ее неоднородностях, сформированных по окончании ТДП. Подобное ПО, разрабатываемое АО «НПО «ЦНИИТМАШ» с использованием алгоритмов машинного обучения [22], позволяет проводить моделирование этапа ТДП за короткий срок для ряда конструкционных марок стали и различных масс заготовок. В результате еще до начала термической обработки термист обладает информацией о параметрах качества исходной поковки, в том числе о размере зерна, связанным с механическими свойствами будущего изделия [14]. Как следствие, данная информация может быть использована для оперативной корректировки процесса, например, для изменения времени выдержки при определенных температурах.

Реализация описанных подходов обеспечит сквозное моделирование качества фактически производимых изделий в промышленных условиях и, как следствие, снижение себестоимости производства в силу оперативного диагностирования брака и обоснованной корректировки технологии в зависимости от фактической реализации предыдущих этапов изготовления будущего изделия.

Выводы

Рассмотрен принцип оперативного моделирования параметров качества стального слитка (физической, химической и структурной неоднородностей) в условиях промышленного производства. Описанный принцип преимущественно реализован в ПО «Крупный слиток» (АО «НПО «ЦНИИТМАШ»). Совокупность расчетной информации по «идеальному» (соответствующему нормативно-технической документации) и фактическому (допускающему отклонения от «идеального» варианта) ходу реализации процесса по всему сечению слитка составляет его технологический паспорт, который предполагается к передаче вместе с самим слитком на последующие переделы.

Описан подход использования технологического паспорта слитка как инструмента сквозной оценки и управления качеством на этапах разливки, ковки и термической обработки. Реализация данного подхода соответствует концепции сквозного моделирования технологического процесса и направлена на повышение качества стальных ответственных изделий и уменьшение себестоимости их изготовления благодаря учету особенностей каждой конкретной заготовки, обусловленных фактической реализацией технологии, с минимизацией возможных негативных последствий, вызванных отклонениями от «идеального» хода процесса.