Molecular–Dynamic Simulation of the Melt of an Industrial Oxide–Fluoride Mold Flux


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Abstract—The paper discusses the results of molecular–dynamic simulation of a melt of the multicomponent oxide–fluoride CaO–SiO2–Al2O3–MgO–Na2O–K2O–CaF2–FeO system that corresponds to the composition of an industrial mold flux (MF) used in steel casting for slag targeting in the mold of a continuous casting machine as: (wt %) 35.35% SiO2, 30.79% CaO, 8.58% Al2O3, 1.26% MgO, 13.73% CaF2, 7.57% Na2O, 0.88% K2O, and 1.82% FeO. These concentrations were converted to mole fractions and the number of ions was calculated for each of the components in the model. An eight-component oxide–fluoride melt containing 2003 ions in the main cube with an edge length of 31.01 Å was simulated under periodic boundary conditions at an experimentally determined solidification onset temperature of 1257 K at a constant volume. The Coulomb interaction was considered by the Ewald–Hansen method. The time step was 0.05t0, where t0 = 7.608 × 10–14 s is the internal unit of time. The melt density was taken as 3.04 g/cm3 based on experimental data obtained by the authors. The interparticle interaction potentials were chosen in the Born–Mayer form. Based on the simulation results, the structure of subcrystalline groups of atoms present in the melt at the temperature of solidification onset was determined. A discussion of the simulation results and their comparison with the literature data was held. It is shown that the computer model allows one to obtain a fairly realistic picture of the atomic structure of the slag melt, which indicates that the basic structural component of all silicate systems is silicon–oxygen tetrahedron. Tetrahedra in silicates either are in the form of structural units isolated from each other or, being connected together through vertices, form complex anions, which is consistent with the theory of slag melts. Molecular–dynamic simulation allows one to obtain adequate information on the structure of a melt of a certain chemical composition.

Об авторах

B. Gel’chinskii

Institute of Metallurgy, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: brg47@list.ru
Россия, Yekaterinburg, 620016

E. Dyul’dina

Nosov State Technical University

Email: brg47@list.ru
Россия, Magnitogorsk, 455000

L. Leont’ev

Institute of Metallurgy, Ural Branch, Russian Academy of Sciences; National University of Science and Technology “MISIS”; Scientific Council on Metallurgy and Metal Science, Russian Academy of Sciences,
Department of Chemistry and Material Sciences, Presidium of the Russian Academy of Sciences

Email: brg47@list.ru
Россия, Yekaterinburg, 620016; Moscow, 119049; Moscow, 119991

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».