Influence of Electrosmelting Conditions on Rail Quality and Production Costs


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Analysis of literature and production data shows that, despite significant gains in rail quality made possible in the past decade by the reequipment of Russian rail plants, the rejection rate of rails due to surface defects is still high. Research on the composition of rail steel shows that increase in copper content in the range 0.07–0.15% and in sulfur content in the range 0.006–0.011% in Э76XФ electrosteel at AO EVRAZ ZSMK significantly increases the rejection rate of rails due to surface defects. The mechanism by which the copper and sulfur concentration in the steel affects the rail quality is established. The ratio of iron and scrap in the metal batch is found to determine the copper and sulfur content in the rail steel: increase in the hotmetal content from 20 to 50% decreases the copper concentration and increases the sulfur content. To establish the optimal composition of the metal batch in the electrosmelting of rail steel, taking account of the relation between rail quality and the production economics, the influence of the ratio of iron (in liquid and solid forms) and scrap in the metal batch on electrofurnace performance is assessed. It is found that increasing the content of hot metal and pig iron in the metal batch results in linear decrease in power consumption, parabolic increase in oxygen consumption, and linear decrease in manganese content of the steel discharged from the furnace. The dependence of the smelting time on the proportion of batch components includes a minimum when the hot-metal content is 35–40% and the pig-iron content is 30–35%. On the basis of regression equations, we formulate a statistical model describing how the composition of the metal batch affects the overall performance of the electrosmelting shop in rail-steel production. Optimization is based on two factors: the total costs corresponding to the composition of the metal batch; and the productivity of the shop in terms of continuous-cast billet. This model permits recommendations regarding the optimal iron content in the metal batch at current prices of the batch materials and power, taking account of the change in shop productivity.

Об авторах

A. Umanskii

Siberian State Industrial University

Автор, ответственный за переписку.
Email: umanskii@bk.ru
Россия, Novokuznetsk

L. Dumova

Siberian State Industrial University

Email: umanskii@bk.ru
Россия, Novokuznetsk

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

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».