Журналы →  Черные металлы →  2025 →  №11 →  Назад

Подготовка сырьевых материалов
Название Исследование влияния размеров пор на прочность железорудных окатышей с использованием модели клеточных автоматов
DOI 10.17580/chm.2025.11.01
Автор И. С. Берсенев, Э. Р. Сабиров, Н. А. Спирин
Информация об авторе

ООО «НПВП ТОРЭКС», Екатеринбург, Россия1 ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Екатеринбург, Россия2

И. С. Берсенев, руководитель научно-аналитического отдела1, доцент кафедры металлургии железа и сплавов2, канд. техн. наук, эл. почта: i.bersenev@torex-npvp.ru
Э. Р. Сабиров, старший инженер1, аспирант2, эл. почта: e.sabirov@torex-npvp.ru

 

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Екатеринбург, Россия.

Н. А. Спирин, заведующий кафедрой теплофизики и информатики в металлургии, докт. техн. наук, профессор, эл. почта: n.a.spirin@urfu.ru

Реферат

Представлено исследование влияния размеров пор в железорудных окатышах на их прочность с использованием метода клеточных автоматов. Актуальность работы обусловлена ростом производства и потребления окатышей, при этом одним из основных факторов, влияющих на их свойства, является пористость. Целью работы является изучение формирования трещин в окатышах с использованием методологии клеточных автоматов и оценки их взаимосвязи с величиной пор и прочности. Для моделирования поровой структуры применялся подход клеточных автоматов, который позволяет учитывать стохастический характер формирования пор и их эволюцию при термообработке. Клеточные автоматы представляют собой дискретные математические модели, состоящие из сетки ячеек, каждая из которых может находиться в одном из конечного числа состояний. Изменение состояния ячеек происходит по заданным правилам в зависимости от соседних ячеек. Моделирование проводили в двумерном пространстве с квадратной решеткой, где каждая ячейка могла находиться в одном из двух состояний: 0 — пора; 1 — твердое вещество. Результаты показали, что мелкие (менее 0,26 мм) поры создают большее число зародышей трещин, что снижает прочность окатышей на 20–25 % по сравнению с окатышами, имеющими крупные (более 0,26 мм) поры. Установлено, что увеличение площади поверхности пор за счет уменьшения их размера повышает восстановимость окатышей, но одновременно способствует быстрому возникновению и распространению трещин, снижая их прочность. Таким образом, оптимизация металлургических свойств окатышей требует поиска рационального сочетания параметров пористой структуры.

Ключевые слова Железорудные окатыши, поровая структура, прочность, клеточные автоматы, восстановимость, трещины, объем пор, поверхность пор
Библиографический список

1. Petrov S. P. Ferrous metallurgy of Asian Russia in the second and third decades of the 21st century. Novosibirsk : Institute of Economics and Industrial Engineering, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 2023. 240 p.
2. Budanov I. A. Macroeconomic prospects of metal production. Stal. 2024. No. 6. pp. 47–53.
3. Kapelyushin Yu. E. Comparative review on the technologies of briquetting, sintering, pelletizing and direct use of fines in processing of ore and technogenic materials. CIS Iron and Steel Review. 2023. Vol. 26. pp. 4–11.
4. Yuryev B. P., Spirin N. A., Sheshukov O. Yu. et al. Development of technologies for production of iron ore pellets with high metallurgical properties: scientific monograph. Nizhny Tagil : NTI (branch) of UrFU, 2018. 172 p.
5. Maltseva V. E., Seleznev V. S., Chukin D. M. Heat treatment of raw pellets: technology and schemes of roasting machines. Moscow : Metallurgizdat, 2023. 719 p.
6. Bersenev I. S., Sabirov E. R., Ishimbaev A. V., Matyukhin V. I. Study of the porosity of burnt pellets using the capillary-porous solids model. Steel in Translation. 2024. Vol. 54, No. 4. pp. 311–315.
7. Zhuravlev F. N., Malysheva T. Ya. Pellets from ferruginous quartzite concentrates. Moscow : Metallurgiya, 1991. 127 p.
8. Malysheva T. Ya., Dolitskaya O. A. Petrography and mineralogy of iron ore raw materials: textbook for university students. Moscow : MISIS, 2004. 422 p.
9. Bersenev I. S., Vokhmyakova I. S., Ozornin N. K., Pokopenko S. I., Sabirov E. R., Spirin N. A. Porosity of iron-ore pellets at different stages of roasting and reduction. Steel in Translation. 2023. Vol. 53, No. 12. pp. 1137–1143.
10. Bersenev I. S., Pokolenko S. I., Sabirov E. R., Spirin N. A., Borisenko A. V., Kurochkin A. R. Influence of the Iron Ore Pellets Macrostructure on Their Strength. Steel in Translation. 2023. Vol. 53, No. 11. pp. 1018–1022.
11. Usol’tsev D. Y., Bersenev I. S., Bardavelidze G. G., Sabirov E. R., Spirin N. A., Isaenko G. E. On the formation
of porosity in fluxed iron-ore pellets. Steel in Translation. 2022. Vol. 52, No. 10. pp. 859–863.
12. Berman Yu. L. Basic principles of pellet production. Chelyabinsk : Metallurgiya, 1991. 184 p.
13. Gruzdev A. I., Bersenev I. S., Chernov M. S., Pigarev S. P., Gridasov I. N., Pokolenko A. Yu., Sabirov E. R., Spirin N. A. Study of the pore space structure of iron ore pellets using computer tomography. Steel in Translation. 2024. Vol. 54, No. 12. pp. 1145–1155.
14. Cavaliere P., Sadeghi B., Dijon L., Laska A., Koszelow D. Three-dimensional characterization of porosity in iron ore pellets: A comprehensive study. Minerals Engineering. 2024. Vol. 213. 108746. DOI: 10.1016/j.mineng.2024.108746
15. Nie H., Qi B., Li Y., Qiu D., Wei H., Hammam A., Ahmed A., Yaowei Yu. Structure analysis of pellets with different reduction degrees using X-ray micro-computed tomography. Steel Res. Int. 2023. Vol. 94, Iss. 1. 2200241. DOI: 10.1002/srin.202200241
16. Medvedeva A. V., Mordasov D. M., Mordasov M. M. Classification of methods for monitoring the porosity of materials. Vestnik TGTU. 2012. Vol. 18, No. 3. pp. 749–754.
17. Bersenev I. S., Bizhanov A. M., Sabirov E. R., Spirin N. A. Determination of specific surface area of pore space of iron ore pellets. Chernye Metally. 2025. No. 1. pp. 10–15.
18. Scharm C., Küster F., Laabs M., Huang Q., Volkova O., Reinmöller M., Guhl S., Meyer B. Direct reduction of iron ore pellets by H2 and CO: In-situ investigation of the structural transformation and reduction progression caused by atmosphere and temperature. Minerals Engineering. 2022. Vol. 180. 107459. DOI: 10.1016/j.mineng.2022.107459
19. Nguyen C.-S., Nguyen T.-H., Nguyen S.-L., Bui A.-H. Study on the reducibility of iron ore pellets at high temperature. Vietnam Journal of Science, Technology and Engineering. 2021. Vol. 63, No. 4. pp. 3–7. DOI: 10.31276/VJSTE.63(4).03-07
20. Gilyarov V. L. Modeling of crack growth during the destruction of heterogeneous materials. Fizika tverdogo tela. 2011. Vol. 53, Iss. 4. pp. 707–710.
21. Belous D. D., Tyrtyshnikov A. Yu., Gordienko M. G. Cellular automata approach for predicting changes in pore size distribution during pyrolysis. Uspekhi v khimii i khimicheskoy tekhnologii. 2016. Vol. 30, No. 4. pp. 108–110.
22. Kuchinsky N. A., Vasetsky A. M., Kenig E. Ya., Koltsova E. M. Modeling the process of granule coating formation based on the cellular automata theory. Fundamentalnye issledovaniya. 2013. No. 4. pp. 1069–1073.
23. Bandman O. L. Parallel implementation of cellular automata algorithms for modeling spatial dynamics. Sibirskiy zhurnal vychislitelnoy matematiki. 2007. Vol. 10, No. 4. pp. 335–348.
24. Wolfram S. Twenty problems in the theory of cellular automata. Physica Scripta. 1985. Vol. T9. pp. 170–183.
25. Gu C., Ridgeway C. D., Cinkilic E., Lu Y., Luo A. A. Predicting gas and shrinkage porosity in solidification microstructure: A coupled three-dimensional cellular automaton model. Journal of Materials Science & Technology. 2020. Vol. 49. pp. 91–105. DOI: 10.1016/j.jmst.2020.02.028
26. Psakhye S. G., Korostelev S. Yu., Smolin A. Yu., Dmitriev A. I. et al. The method of movable cellular automaton as a tool of physical mesomechanics of materials. Fizicheskaya mezomekhanika. 1998. Vol. 1. No. 1. pp. 95-108.
27. Mendoza-Cuy A., Begambre-Carrillo O., Villalba-Morales J. D. Topology optimization of steel slotted dampers with the hybrid cellular automata technique. Advances in Engineering Software. 2025. Vol. 206. 103921. DOI: 10.1016/j.advengsoft.2025.103921
28. Bozsóki I., Illés B., Géczy A. Numerical simulation of Sn grain growth in composite solder joint using a modified cellular automaton model. Results in Engineering. 2025. Vol. 26. 104669. DOI: 10.1016/j.rineng.2025.104669
29. Lian Y., Lin S., Yan W. et al. A parallelized three-dimensional cellular automaton model for grain growth during additive manufacturing. Comput Mech. 2018. Vol. 61. pp. 543–558. DOI: 10.1007/s00466-017-1535-8
30. Guo Z., Zhou J., Yin Y., Shen X., Ji X. Numerical simulation of three-dimensional mesoscopic grain evolution: model development, validation, and application to nickel-based superalloys. Metals. 2019. Vol. 9, No. 1. 57. DOI: 10.3390/met9010057
31. Lopez-Botello O., Martinez-Hernandez U., Ramírez J., Pinna C., Mumtaz K. Two-dimensional simulation of grain structure growth within selective laser melted AA-2024. Mater. Des. 2017. Vol. 113. pp. 369–376.
32. Guo C., Sheng X., Chu C., Dong Y., Pu Y., Lin P. A cellular automaton simulation of the degradation of porous polylactide scaffold: I. Effect of porosity. Materials Science and Engineering: C. 2009. Vol. 29, Iss. 6. pp. 1950–1958. DOI: 10.1016/j.msec.2009.03.003
33. Vetyugov D. A., Matveeva T. N. Use of xanthan gum as part of bentonite-polymer binder for pelletizing of iron ore concentrate. Chernye Metally. 2024. No. 5. pp. 4–9.
34. Wang C., Xu C., Liu Z. Effect of organic binders on the activation and properties of indurated magnetite pellets. Int J Miner Metall Mater. 2021. Vol. 28. pp. 1145–1152.
35. Ma M., Qian L., Xuling C., Yan Z., Yongbin Y., Qiang Z. Reducing bentonite usage in iron ore pelletization through a novel polymer-type binder: Impact on pellet induration and metallurgical properties. Journal of Materials Research and Technology. 2024. Vol. 30. pp. 8019–8029.
36. Shupletsov Yu. P. Strength and deformability of rock massifs. Yekaterinburg : Izdatelstvo UrO RAN, 2004. 195 p.
37. Khopunov E. A. Selective destruction of mineral and technogenic raw materials (in beneficiation and metallurgy). Yekaterinburg : UIPTs, 2013. 429 p.
38. Bezerra E. T. V., Augusto K. S., Paciornik S. Discrimination of pores and cracks in iron ore pellets using deep learning neural networks. REM, Int. Eng. J. 2020. Vol. 73 (2). pp. 1–8. DOI: 10.1590/0370-44672019730119
39. Mikhalyuk A. V., Zakharov V. V. Relaxation effects in the dynamics of soils and rocks. Prikladnaya mekhanika i tekhnicheskaya fizika. 2000. Vol. 41, No. 3. pp. 202–212.
40. GOST 24765-81. Iron pellets. Method for the determination of compression strength. Introduced: 01.07.1981.

Language of full-text русский
Полный текст статьи Получить
Назад