The effect of the grinding method on the grain shape coefficient of black silicon carbide

Cover Page

Cite item

Abstract

Introduction. JSC Volzhsky Abrasive Plant is the sole producer of silicon carbide in Russia and the largest producer in Europe. The company employs various methods, equipment, and technologies for grinding abrasive materials, which influence the geometric parameters of the grains. The most prominent and widely used methods for grinding silicon carbide in current production are roller-press grinding and rotary grinding. The purpose of this work is to study the effect of the roller-press and rotary methods of grinding black silicon carbide, which are used at the JSC Volzhsky Abrasive Plant, on the shape factor, length, and width of the grains in the sample fractions. Research methods. The initial material obtained in accordance with the current technological process was selected after crushing in a rod mill. One sample was crushed using the roller-press method, and the other was crushed using the rotary method. The crushed silicon carbide was sieved into fractions using a Ro-Tap sieve analyzer. The geometric parameters and grain shape were determined in five fractions, and 800 grains were measured in each fraction. The horizontal projection of the grain profile was obtained using an Altami SM0870-T optical stereoscopic microscope. Special software was used to process the projections and determine the geometric parameters. Results and discussion. It has been established that the shape factor and grain length follow the maximum value law, while the width follows the normal distribution law. The strength of the correlation between geometric parameters ranges from weak to strong, and the direction of the relationships varies from positive to negative. Graphical dependencies are presented, demonstrating the correlation and regression relationships between the geometric parameters of the grains in the fractions. Rotary grinding results in an average increase of 5% in the number of isometric grains compared to roller-press grinding, while the number of needle-like grains decreases by a factor of 3. The research findings are intended for optimizing the formulation and manufacturing technology of abrasive and refractory products.

About the authors

Vladimir A. Nosenko

Volzhsky Polytechnic Institute (branch) of Volgograd State Technical University

Author for correspondence.
Email: vladim.nosenko2014@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5074-1099
SPIN-code: 3907-4990
Scopus Author ID: 7003828824
ResearcherId: O-1672-2015

D.Sc. (Engineering), Professor

Russian Federation, 43a Engelsa str., Volzhskiy, 404120, Russian Federation

Daniel E. Rivas Peres

JSC “Volzhsky Abrasive Plant”

Email: rivas-peres_de@vabz.ru
ORCID iD: 0009-0000-7733-236X
SPIN-code: 9158-5333

Deputy General Director for Production and Sales of Silicon Carbide

Russian Federation, 169 F.G. Loginov Str., Volzhsky, 404119, Russian Federation

Aleksey A. Aleksandrov

Volzhsky Polytechnic Institute (branch) of Volgograd State Technical University

Email: alexalexal2011@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1986-9139
SPIN-code: 3213-1098

Senior Lecturer

Russian Federation, 43a Engelsa str., Volzhskiy, 404120, Russian Federation

Aleksandr V. Sarazov

Volzhsky Polytechnic Institute (branch) of Volgograd State Technical University

Email: sarazov_av@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-3052-5691
SPIN-code: 3195-5851
Scopus Author ID: 55973631200
ResearcherId: N-6664-2015

Ph.D. (Engineering), Associate Professor

Russian Federation, 43a Engelsa str., Volzhskiy, 404120, Russian Federationu

References

  1. Богуцкий В.Б., Шрон Л.Б. Изменение характеристик рабочей поверхности шлифовального круга за период его стойкости // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Машиностроение. – 2019. – Т. 19, № 2. – С. 66–74. – doi: 10.14529/engin190206. – EDN EXAFOD.
  2. Братан С.М., Харченко А.О., Часовитина А.С. Анализ и моделирование закономерностей изменения размеров профилей абразивных зерен и площадок износа в процессе шлифования // Вестник современных технологий. – 2020. – № 1 (17). – С. 43–48. – EDN FIUUSO.
  3. Characterization of grain geometrical features for monolayer brazed grinding wheels based on grain cross-sections / J. Chen, C. Cui, G. Huang, H. Huang, X. Xu // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2019. – Vol. 105. – P. 1425–1436. – doi: 10.1007/s00170-019-04354-1.
  4. Современные представления о плавленых и спеченных огнеупорных заполнителях / М. Шнабель, А. Бур, Д. Шмидтмайер, С. Чаттерджи, Д. Даттон // Новые огнеупоры. – 2016. – № 3. – С. 107–114. – doi: 10.17073/1683-4518-2016-3-107-114.
  5. Одарченко И.Б., Прусенко И.Н. Роль огнеупорного наполнителя в процессах структурообразования стержневых смесей // Литье и металлургия. – 2017. – № 4 (89). – С. 89–93. – EDN YMRXUZ.
  6. Yoshihara N., Takahashi H., Mizuno M. Effect of the abrasive grain distribution on ground surface roughness // International Journal of Automation Technology. – 2022. – Vol. 16 (1). – P. 38–42. – doi: 10.20965/ijat.2022.p0038.
  7. Сазонов С.Е., Емченко Е.А., Стреляная Ю.О. Исследование повышения эффективности процесса шлифования кругами из классифицированного по форме абразивного зерна // Актуальные проблемы в машиностроении. – 2020. – Т. 7, № 3–4. – С. 59–63. – EDN OCXGZG.
  8. Шатько Д.Б., Люкшин В.С. Исследование режущей способности единичных абразивных зерен в зависимости от их формы и пространственной ориентации // Вестник Кузбасского государственного технического университета. – 2023. – № 5 (159). – С. 23–30. – doi: 10.26730/1999-4125-2023-5-23-30. – EDN QIVLVI.
  9. Korotkov A., Korotkov V. Grinding tools made of grains with controlled shape and orientation // MATEC Web of Conferences. – 2018. – Vol. 224. – P. 01071. – doi: 10.1051/matecconf/201822401071.
  10. Гаршин А.П., Федотова С.М. Абразивные материалы и инструменты. Технология производства. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. – 1009 с. – ISBN 978-5-7422-1853-1. – EDN QNEQXH.
  11. Tamás L., Rácz Á. Comparison of particle size and shape distribution of corundum produced by industrial ball mill and material bed compression // Multidiszciplináris tudományok. – 2021. – Vol. 11. – P. 59–67. – doi: 10.35925/j.multi.2021.5.6.
  12. Li Z., Zhai H., Tan M. Particle shape characterization of brown corundum powders by SEM and image analysis // IET Conference Publications. – 2006. – P. 1310–1313. – doi: 10.1049/cp:20060969.
  13. Machine learning reveals the influences of grain morphology on grain crushing strength / Y. Wang, G. Ma, J. Mei, Y. Zou, D. Zhang, W. Zhou, X. Cao // Acta Geotechnica. – 2021. – Vol. 16. – P. 3617–3630. – doi: 10.1007/s11440-021-01270-1.
  14. Crushing mechanism analysis of sintered ore and study of particle size distribution pattern after crushing / P. Tang, B. Dai, Z. Zhou, W. Ma // Ironmaking & Steelmaking: Processes, Products and Applications. – 2024. – Vol. 51. – P. 527–545. – doi: 10.1177/03019233241248987.
  15. Ajaka O., Akinbinu V. Design, fabrication and performance analysis of a planetary roll mill for fine grinding // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2011. – Vol. 6. – P. 75–90.
  16. Comminution behavior and mineral liberation characteristics of low-grade hematite ore in high pressure grinding roll / J. Cao, L. Liu, Y. Han, A. Feng // Physicochemical Problems of Mineral Processing. – 2019. – Vol. 55. – P. 575–585. – doi: 10.5277/ppmp18169.
  17. Люкшин В.С., Шатько Д.Б. Совершенствование процесса сортировки абразивов по форме // Вестник Кузбасского государственного технического университета. – 2022. – № 4 (152). – С. 13–22. – doi: 10.26730/1999-4125-2022-4-13-22.
  18. Shatko D.B., Lyukshin V.S., Strelnikov P.A. Separation of abrasive materials according to the form // Materials Science Forum. – 2018. – Vol. 927. – P. 35–42. – doi: 10.4028/ href='www.scientific.net/MSF.927.35' target='_blank'>www.scientific.net/MSF.927.35. – EDN YBJVML.
  19. Вайсберг Л.А., Устинов И.Д. Феноменология вибрационной классификации и усреднения по крупности гранулярных материалов // Научно-технические ведомости СПбПУ. Естественные и инженерные науки. – 2019. – Т. 25, № 1. – С. 181–189. – doi: 10.18721/JEST.25118. – EDN ZFDLBB.
  20. Байдакова Н.В. О принципах управления технологической частью классификатора типа ВДК на операциях спецрассева абразивных материалов // Тяжелое машиностроение. – 2023. – № 4. – С. 29–32. – EDN CGFJRJ.
  21. Патент № 2236303 C1 Российская Федерация, МПК B03C 7/08. Устройство для сепарации шлифовальных зерен по форме: № 2003113373/03: заявл. 06.05.2003: опубл. 20.09.2004 / А.Н. Коротков, С.А. Костенков, В.С. Люкшин, Н.В. Прокаев; заявитель ВолгГТУ. – EDN ZLNEOM.
  22. ОАО «Волжский абразивный завод»: сайт. – URL: https://vabz.ru/ (дата обращения: 21.08.2025).
  23. Коротков А.Н., Дубов Г.М. Повышение эффективности отрезного шлифования // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2008. – № 4 (41). – С. 4–6. – EDN JVIEYN.
  24. Программа для автоматизированного определения геометрических параметров шлифовального зерна по фотографии «Зерно НМ ВПИ»: свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2011610144 от 11.01.2011 / В.А. Носенко, А.А. Рыбанов, И.А. Макушкин, А.А. Шегай, К.А. Букштанович; ВолгГТУ.
  25. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – 12-е изд. – М.: Юрайт, 2012. – 478 c. – ISBN 978-5-9916-1589-1. – EDN QJYTKV.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».