고합금 알루미늄의 트윈롤 주조 공정 최적화: 정밀 온도 제어를 통한 품질 혁신

이 기술 요약은 V. Yu. Bazhin 외 저자가 Non-ferrous Metals (2024)에 발표한 논문 “[Influence of temperature regime of the combined process of casting and rolling of strips from high-alloy aluminium alloys]”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

• 주요 키워드: 트윈롤 주조(Twin-Roll Casting)
• 보조 키워드: 알루미늄 포일 생산, 연속 주조, 온도 제어, 고합금 알루미늄, 열장 모델링, 공정 모니터링

Executive Summary

• 도전 과제: 고합금 알루미늄의 트윈롤 주조 공정에서 실시간 온도 모니터링 및 제어의 어려움은 심각한 원자재 및 에너지 손실과 빌렛 품질 저하를 야기합니다.
• 연구 방법: 알루미늄 합금 8011 및 8006의 주조 및 압연 중 열전대를 이용한 실험 데이터를 기반으로, “금속-롤러” 접촉 영역의 열장에 대한 수학적 모델을 개발했습니다.
• 핵심 돌파구: 결정자 롤러의 정밀한 온도장 데이터를 구축하여, 용탕 접촉 시 최고 온도(475-510°C)와 게이팅 시스템 접촉 전 최저 온도(95-135°C)를 특정함으로써 공정 제어의 정확도를 높였습니다.
• 핵심 결론: 정확한 열장 모델링을 통해 제조업체는 고합금 알루미늄 포일 생산 시 결정화 및 압연 조건을 최적화하여 제품 품질과 공정 효율성을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

알루미늄 포일 생산, 특히 트윈롤 주조 장치를 이용한 연속 주조-직접 압연(CC-DR) 공정에서는 열 관리 자동화에 있어 심각한 문제에 직면합니다. 현재의 공정 제어는 간헐적인 수동 접촉식 열전대 측정에 의존하여 결정자 롤러의 열장을 부적절하게 모니터링합니다. 이로 인해 용탕 과열이나 부분 응고와 같은 편차가 발생하며, 이는 기술 공정의 모든 단계에서 고려되지 않습니다. 결과적으로, 실시간 기술 파라미터 모니터링의 복잡성은 상당한 원자재 및 에너지 손실로 이어지며 최종 제품의 품질을 저하시킵니다. 특히 베트남과 같이 고합금 알루미늄 생산으로 전환하는 신흥 시장에서는 이러한 공정 및 열 관리 제어의 어려움이 더욱 두드러지고 있습니다.

접근 방식: 연구 방법론 분석

본 연구는 실험적 측정과 수학적 모델링을 결합한 접근 방식을 채택했습니다. 연구팀은 다음과 같은 방법론을 사용했습니다.

• 온도 측정: 응고 중인 스트립의 단면 온도는 주조 노즐의 개방 슬롯에 45-50mm 간격으로 배치된 크로멜-알루멜(chromel-alumel) 열전대를 사용하여 측정했습니다. 결정자 롤러 표면의 온도는 접촉식 열전대를 사용하여 다양한 지점에서 측정되었습니다.
• 데이터 수집: 열전대는 금속에 내장되어 시간 경과에 따른 온도 변화를 포착했으며, 고속 전위차계 KSP-4에 연결되어 ±5°C의 높은 정밀도로 데이터를 기록했습니다.
• 수학적 모델링: 수집된 실험 데이터를 기반으로, “용탕-롤” 접촉 영역의 알려진 경계 조건 하에서 스트립의 온도장을 구축했습니다. 열 전달을 평가하기 위해 누셀트 기준(Nusselt criterion)을, 결합된 주조 및 압연 공정 중 소성 및 탄성 변형을 평가하기 위해 프란틀-로이스 유동 방정식(Prandtl-Reuss flow equation)을 사용하여 열 균형 모델을 형성했습니다. 이 접근법을 통해 합금 8011 및 8006의 주조 및 압연 중 결정자 롤러의 열장 데이터를 기반으로 한 초기 행렬을 얻을 수 있었습니다.

핵심 돌파구: 주요 발견 및 데이터

결과 1: 결정자 롤러의 정밀한 열 프로파일 구축

본 연구는 알루미늄 합금 8011과 8006에 대한 결정자 롤러의 온도장을 실험적으로 구축하는 데 성공했습니다(그림 2 참조). 이 데이터는 롤러의 단일 회전 동안 발생하는 역동적인 온도 변화를 명확하게 보여줍니다.

• 최고 및 최저 온도: 용탕과 접촉하는 지점에서 롤 표면 온도는 475-510°C 사이에서 최고점에 도달합니다. 90° 회전 후 온도는 130-155°C로 급격히 떨어지며, 게이팅 시스템과 접촉이 시작되는 지점에서 95-135°C 범위의 최저 온도를 기록합니다.
• 합금별 차이: 그림 2는 합금 8006(주조 온도 710°C)이 합금 8011(주조 온도 690°C)보다 전반적으로 더 높은 롤러 표면 온도를 유발함을 보여줍니다. 예를 들어, 용탕 공급 지점에서 8006 합금의 롤러 온도는 124°C인 반면, 8011 합금은 82°C였습니다. 이는 합금의 종류에 따라 열 관리 전략이 달라져야 함을 시사합니다.

결과 2: 안정적인 연속 압연을 위한 핵심 온도 제어 범위 식별

연구는 안정적인 공정 유지를 위한 구체적이고 실행 가능한 온도 제어 범위를 제시했습니다.

• 준안정 주조 모드: 용탕에 담그기 전 결정자 롤러의 표면 온도는 65-110°C 범위에서 유지되어야 합니다. 온도가 65°C 이하로 떨어지면 빌렛 형성이 어려워지고 주조 공정이 불안정해집니다.
• 용탕 과열 제한: 알루미늄 합금의 경우, 금속 과열은 15-35°C 범위로 엄격하게 제어되어야 합니다. 이 범위를 벗어나면 품질 문제가 발생할 수 있습니다.
• 출구 온도: 일반적으로 스트립이 결정자 롤러를 빠져나갈 때의 온도는 고상선(solidus) 온도에 해당하며, 이는 최종 미세구조에 직접적인 영향을 미칩니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

• 공정 엔지니어: 이 연구는 용탕 접촉 전 롤 표면 온도를 65-110°C 범위 내로 제어하는 것이 공정 안정성에 매우 중요함을 시사합니다. 냉각 시스템을 조정하여 이 범위를 달성하면 빌렛 형성 문제를 예방하는 데 기여할 수 있습니다.
• 품질 관리팀: 논문의 그림 2 데이터는 합금 조성(8011 대 8006)이 열 프로파일에 미치는 직접적인 영향을 보여줍니다. 이는 롤러 온도를 모니터링하여 예상되는 결정 구조 및 결함 존재와 연관 짓는 새로운 품질 검사 기준을 수립하는 데 정보를 제공할 수 있습니다.
• 설계 엔지니어: 난류 유동, 열 교환, 그리고 결정화에 대한 중력의 영향에 대한 연구 결과는 게이팅 시스템과 롤 냉각 채널의 설계가 매우 중요함을 시사합니다. 이 데이터는 보다 효율적인 트윈롤 주조 장치를 설계하는 데 유용한 고려 사항이 될 수 있습니다.

논문 정보

Influence of temperature regime of the combined process of casting and rolling of strips from high-alloy aluminium alloys

1. 개요:

• 제목: Influence of temperature regime of the combined process of casting and rolling of strips from high-alloy aluminium alloys
• 저자: V. Yu. Bazhin, Tran Duc Hieu, D. V. Makushin, K. A. Krylov
• 발행 연도: 2024
• 학술지/학회: Non-ferrous Metals
• 키워드: aluminum foil, continuous casting-direct rolling process, twin-roll casting, parameter control, temperature field, casting and rolling

2. 초록:

알루미늄 포일 생산에서는 주조 및 압연 중 기술 파라미터와 온도 제어의 실시간 모니터링 및 제어에 어려움이 발생하여 상당한 원자재 및 에너지 손실을 초래합니다. 캐스터-롤러의 열 조건 오작동 및 중단은 연속 주조 빌렛 품질을 저하시킵니다. 본 논문은 고강도 알루미늄 합금 8011 및 8006 등급의 연속 주조에 대한 데이터 분석 및 공정 모니터링을 위한 특수 시스템의 요소를 제안하며, 이는 캐스터-롤러의 열장 모델링을 기반으로 한 산업 공정의 보편적인 아키텍처로 제시됩니다. 알루미늄 스트립의 연속 주조를 위한 기존 자동 제어 시스템은 적절한 소프트웨어가 없거나 수입 솔루션에 크게 의존합니다. 이 연구는 연속 주조를 위한 자동 제어 시스템 개발의 토대를 마련합니다. “금속-롤러” 접촉 영역과 “부싱-롤러” 영역에서 스트립 변형의 수학적 모델을 구축하기 위한 초기 행렬이 알루미늄 합금 8011 및 8006의 주조 및 압연 중 캐스터-롤러의 열장 데이터를 기반으로 얻어졌습니다. 연구 결과와 제안된 접근 방식은 산업에서의 실제 적용과 베트남의 알루미늄 포일 생산을 포함한 다른 2차 야금 공정에서의 사용에 유익할 것입니다.

3. 서론:

에너지 및 자원 보존 문제는 모든 국가에서 매우 중요합니다. 첨단 장비와 계측을 통한 효율적인 공정 관리는 국가 경제의 발전을 결정합니다. 특히 트윈롤 주조 장치에서 빌렛을 제조하는 알루미늄 포일 생산에서는 유사한 장비가 많이 사용되어 생산 라인을 따라 기술 파라미터의 순차적이고 지속적인 제어 및 조절이 필요합니다. 고합금 알루미늄 스트립의 연속 압연에서 열 관리 자동 제어의 어려움은 현재 간헐적으로 수동 접촉 열전대 측정을 통해 수행되는 결정자 롤러의 부적절한 열장 모니터링에서 비롯됩니다. 용탕 과열이나 부분 결정화와 같은 기술 공정의 모든 단계에 걸친 불일치는 고려되지 않습니다. 이로 인해 상당한 원자재 및 에너지 손실이 발생합니다. 베트남의 2차 야금 산업은 현재 확장 중이며, 합금 스크랩 및 금속화 폐기물로부터 제품 품질을 개선하기 위해 용탕 준비 파라미터에 대한 더 엄격한 제어가 필요합니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

알루미늄 포일 생산, 특히 연속 주조-직접 압연(CC-DR) 공정에서는 실시간 공정 모니터링 및 온도 제어의 부재로 인해 상당한 원자재 및 에너지 손실이 발생합니다. 기존 자동화 시스템은 소프트웨어가 부족하거나 수입에 의존하여 현장 적용에 한계가 있습니다.

이전 연구 현황:

여러 연구에서 추가적인 정보 공정 파라미터를 수집하여 이 문제를 해결하기 위한 고급 솔루션을 제안했지만, 포괄적이고 다단계 자동화 시스템의 개발은 여전히 과학적이고 실질적인 과제로 남아 있습니다.

연구 목적:

본 연구의 목적은 고강도 알루미늄 합금 8011 및 8006의 연속 주조를 위한 데이터 분석 및 공정 모니터링 시스템의 요소를 제안하는 것입니다. 이는 캐스터-롤러의 열장 모델링을 기반으로 하며, 궁극적으로 연속 주조를 위한 자동 제어 시스템 개발의 기초를 마련하는 것을 목표로 합니다.

핵심 연구:

연구의 핵심은 알루미늄 합금 8011 및 8006의 주조 및 압연 중 캐스터-롤러의 열장 데이터를 실험적으로 수집하고, 이를 바탕으로 “금속-롤러” 및 “부싱-롤러” 접촉 영역에서의 스트립 변형에 대한 수학적 모델을 구축하는 것입니다. 이 모델은 합금 전환 시 기술 조건을 예측하고 온도 조정을 가능하게 하는 디지털 트윈의 데이터베이스를 만드는 기초가 됩니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 실험적 측정과 이론적 모델링을 결합한 방식으로 설계되었습니다. 실제 주조 및 압연 공정 중에 온도 데이터를 직접 측정하고, 이 데이터를 사용하여 열 전달 및 변형에 대한 수학적 모델을 검증하고 구축했습니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

응고 중인 스트립의 온도는 직경 1.2mm의 크로멜-알루멜 열전대를 사용하여 측정되었으며, 이는 석면 피복으로 보호되었습니다. 열전대는 주조 노즐의 개방 슬롯에 45-50mm 간격으로 배치되었습니다. 결정자 롤러 표면 온도는 접촉식 열전대로 측정되었습니다. 수집된 데이터는 고속 전위차계 KSP-4를 통해 기록되었으며, 측정 정확도는 ±5°C였습니다.

연구 주제 및 범위:

연구는 고합금 알루미늄 합금 8011 및 8006의 트윈롤 주조 공정에 초점을 맞춥니다. 주요 연구 주제는 주조 및 압연 중 결정자 롤러와 스트립의 온도장 변화이며, 이를 통해 최적의 결정화 및 압연 조건을 정의하는 것을 범위로 합니다.

6. 주요 결과:

주요 결과:

• 합금 8011 및 8006의 주조 및 압연 중 결정자 롤러의 온도장을 실험적으로 측정하고 구축했습니다.
• 롤러의 단일 회전 동안 온도 변화를 분석한 결과, 용탕과 접촉 시 표면 온도는 475-510°C에서 최고조에 달하고, 90° 회전 후 130-155°C로 떨어지며, 게이팅 시스템과 접촉하기 직전에 95-135°C의 최저 온도를 기록했습니다.
• 안정적인 연속 압연을 위해 용탕에 담그기 전 결정자 롤러 표면 온도를 65-110°C로 유지해야 하며, 65°C 이하에서는 공정이 불안정해짐을 확인했습니다.
• 알루미늄 합금의 금속 과열은 15-35°C 범위로 제한되어야 함을 확인했습니다.
• 열 교환 파라미터는 빌렛 두께, 결정 구조, 표면 품질, 결함 존재 및 공정 안정성을 포함한 여러 요인에 따라 달라짐을 밝혔습니다.

그림 목록:

• Fig. 1. Coordinate schemes in the strip deformation area: a – “metal-roller” contact zone; b – “nozzle-roll” contact zone (compiled by the authors)
• Fig. 2. Temperature fields of crystallizer rollers for aluminum alloys: 1- for alloy 8011; 2- for alloy 8006 (compiled by the authors)

7. 결론:

현대 알루미늄 합금의 주조 및 압연 기술은 실시간 파라미터 모니터링의 어려움으로 인해 상당한 원자재 및 에너지 손실에 직면해 있습니다. 정확한 계산과 열장 모델, 그리고 연속 압연에서의 온도 체제는 기존 장치를 개선하고 새로운 장치를 개발하여 효율적인 열 교환, 최적의 주조 속도 및 고품질 빌렛 생산을 가능하게 합니다. 본 연구를 통해 연속 압연 공정에 대한 자동 제어 시스템을 생성하고 개발하기 위한 전제 조건이 확립되었습니다. 알루미늄 합금 8011 및 8006의 주조 및 압연 중 결정자 롤러에 대해 수집된 열장 데이터를 기반으로 “금속-롤러” 및 “노즐-롤러” 영역에서 스트립 변형 영역의 수학적 모델을 구성하기 위한 기본 행렬이 얻어졌습니다. 모델링 및 실험 데이터는 최적의 결정화 및 압연 조건을 정의하여 제품 품질을 크게 향상시킬 수 있게 합니다. 제안된 온도장 제어 시스템은 베트남 하이퐁의 Cau Kien 산업 단지에 있는 VIET NHAT 공장의 컴퓨터 지원 공정 제어 시스템(CAPCS)에 통합될 때 매우 유익할 수 있습니다.

8. 참고문헌:

• 1. Litvinenko V. S., Petrov E. I., Vasilevskaya D. V., Yakovenko A. V., Naumov I. A., Ratnikov M. A. Assessment of the Role of the State in the Management of Mineral Resources. Journal of Mining Institute. 2023. Vol. 259. pp. 95-111.
  1. Nguyen M. P., Ponomarenko T., Nguyen N. Energy Transition in Vietnam: A Strategic Analysis and Forecast. Sustainability. 2024. Vol. 16, Iss. 5. 1969.
  1. Litvinenko V., Bowbrick I., Naumov I., Zaitseva Z. Global Guidelines and Requirements for Professional Competencies of Natural Resource Extraction Engineers: Implications for ESG Principles and Sustainable Development Goals. Journal of Cleaner Production. 2022. Vol. 338. 130530.
  1. Kinzyaulatova G. I., Elkina L. G. Ensuring Balanced Development of Innovation and Investment Processes in the Russian Federation. CITISE. 2022. Vol. 31, Iss. 1. pp. 91-107.
  1. Safiullin R. N., Afanasyev A. S., Reznychenko V. V. The Concept of Development of Monitoring and Control Systems for Intelligent Technical Complexes. Journal of Mining Institute. 2019. Vol. 237. pp. 322-330.
  1. Aramja A., Kamach Q., Elmeziane R. Companies’ Perception Toward Manufacturing Execution Systems. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE). 2021. Vol. 11, Iss. 4. pp. 3347-3355.
  1. Shestakov A. K., Sadykov R. M., Petrov P. A. Multifunctional Crust Breaker for Automatic Alumina Feeding System of Aluminum Reduction Cell. E3S Web of Conferences. 2021. Vol. 266. 09002.
  1. Dmitrieva V. V., Avkhadiev I. F., Sizin P. E. Application of Modern Software and Hardware Complexes for Automation of Conveyor Lines. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2021. No. 2. pp. 150-163.
  1. Ugolnikov A. V., Makarov N. V. Application of Automation Systems for Monitoring and Energy Efficiency Accounting Indicators of Mining Enterprises Compressor Facility Operation. Journal of Mining Institute. 2019. Vol. 236. pp. 245-248.
  1. Opalev S. A., Alekseeva S. A. Methodological Substantiation of the Choice for Optimal Modes of Equipment Operation During the Stage-Wise Concentrate Removal in Iron Ores Beneficiation. Journal of Mining Institute. 2022. Vol. 256. pp. 593-602.
  1. Zabaykin Yu. V., Anisimov P. F., Zaernyuk V. M., Lyutyagin D. V., Davshan A. S. Reproduction of the Russian Mineral Resource Base: Trends and Development Prospects. Moscow: National Research, 2020. 340 р.
  1. Nazarova Z. M., Kosyanov V. A., Zabaykin Y. V., Kulikov V. V., Zaernyuk V. M., Goldman E. L., Kharlamov M. F., Yashin V. P., Yashina V. I. Economic Prerequisites and Prospects for the Reproduction of the Russian Mineral Resource Base. Moscow: National Research, 2020. 388 p.
  1. Leonova M. S., Timofeeva S. S. Environmental and Economic Damage from the Dust Waste Formation in the Silicon Production. IOP Conference Series Earth and Environmental Science. 2019. Vol. 229. 012022.
  1. Yolkin K. S., Yolkin D. K., Kolosov A. D., Shtayger M. G. Technologies, which Allow to Reduce an Impact of Metal Silicon Production on the Environment. IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 411, Iss. 1. 012028.
  1. Oksengoyt E. A., Kunitsky N. A., Petrov P. A., Shestakov A. K. Modern Equipment by Soyuztsvetmetavtomatika for Detecting Aerosols and Spills of Harmful Pollutants. Tsvetnye Metally. 2023. No. 4. pp. 61-65.
  1. Bazhin V. Yu., Masko O. N., Nguyen Huy H. Increasing the Speed of Information Transfer and Operational Decision-Making in Metallurgical Industry Through an Industrial Bot. Non-ferrous Metals. 2023. No. 1. pp. 62-67.
  1. Sverguzova S. V., Sapronova Z. A., Zubkova O. S., Svyatchenko A. V., Shaikhieva K. I., Voronina Y. S. Electric Steelmaking Dust as a Raw Material for Coagulant Production. Journal of Mining Institute. 2023. Vol. 260. pp. 279-288.
  1. Shestakov A. K., Petrov P. A., Nikolaev M. Yu. Automatic System for Detecting Visible Emissions in a Potroom of Aluminum Plant Based on Technical Vision and a Neural Network. Metallurgist. 2023. Vol. 66. pp. 1308-1319.
  1. Anufriev A. S., Lebedik E. A., Smirnov A. A. Automated Ball Charge Control System for Grinding Units. Obogashchenie Rud. 2024. No. 1. pp. 3-9.
  1. Rozs R., Ando M. Collaborative Systems, Operation and Task of the Manufacturing Execution Systems in the 21st Century Industry. Periodica Polytechnica Mechanical Engineering. 2020. Vol. 64, Iss. 1. pp. 51-66.
  1. Kulchitskiy A. A., Mansurova O. K., Nikolaev M. Yu. Recognition of Defects in Hoisting Ropes of Metallurgical Equipment by an Optical Method Using Neural Networks. Chernye Metally. 2023. No. 3. pp. 81-88.
  1. Makarov S. S., Alies M. Yu. Mathematical Model and Numerical Simulation of Conjugate Heat Transfer During Cooling of a High-Temperature Metal Body by a Gas-Liquid Medium Flow. Chemical Physics and Mesoscopy. 2022. Vol. 24, Iss. 3. pp. 287-295.
  1. Zvyagina E. Y., Ogarkov N. N., Polyakova M. A., Sukhova M. D. Estimation of Depth and Degree of Mill Roll Surface Hardening During Grit Texturing. Izvestiya. Ferrous Metallurgy. 2020. Vol. 63, Iss. 9. pp. 735-741.
  1. Antsupov A. V. (Jr.), Antsupov A. V., Antsupov V. P., Ryskina E. S. Methodology of Theoretical Assessment of Durability and Reliability of Operation of Rolls of Four-High Stands by Modeling Their Contact Interaction with Strips. Bulletin of Nosov Magnitogorsk State Technical University. 2023. Vol. 21, Iss. 3. pp. 97-113.
  1. Negri E., Berardi S., Fumagalli L., Macchi M. MES-Integrated Digital Twin Frameworks. Journal of Manufacturing Systems. 2020. Vol. 56, Iss. 6. pp. 58-71.
  1. Vertyanov D. V., Korobova N. E., Pogudkin A. V., Kravtsova V. D. Physical and Technological Characteristic Features of The Process of Installation of Dies Onto A Temporary Foundation in Internal Wiring Technology. Journal of Technical Physics. 2020. Vol. 90. pp. 1750-1757.
  1. Ojeda Pardo F. R., Sánchez Figueredo R. P., Belette Fuentes O., Quiroz Cabascango V. E., Mosquera Urbano A. P. Metallographic Properties Evaluation of the Specimens Obtained by the Vibratory Method (Cast Iron ISO 400-12). Journal of Physics Conference Series. 2022. Vol. 2388, Iss. 1. 012058.
  1. Zakirova G., Pshenin V., Tashbulatov R., Rozanova L. Modern Bitumen Oil Mixture Models in Ashalchinsky Field with Low-Viscosity Solvent at Various Temperatures and Solvent Concentrations. Energies. 2023. Vol. 16, Iss. 1. 395.
  1. Chernyshov E. A., Baev I. V., Romanov A. D. Mechanical Properties and Structure of Castings at Different Ladle Processing of Liquid and Crystalizing Steel. Izvestiya. Ferrous Metallurgy. 2020. Vol. 63. pp. 644-650.
  1. Kushchenko A. N., Syrkov A. G., Ngo Q.K. Inorganic Synthesis of Hghly Hydrophobic Metals Containing Surface Compounds with Electron Acceptor Modifiers: Process Features. Tsvetnye Metally. 2023. No. 8. pp. 62-72.
  1. Pham Q. T., Syrkov A. G., Silivanov M. O., Ngo Q. K. Preparation of zinc nanooxide and its application for antibacterial coatings. Tsvetnye Metally. 2023. No. 9. pp. 51-56.
  1. Kazyaev M. D., Samoilovich Yu. A., Kazyaev D. M., Vokhmyakov A. M., Spitchenko D. I. Study of the Temperature Field in Work Rolls of Cold Rolling Mills During Rapid Heating in a Chamber Furnace. Modern Scientific Achievements in Metallurgical Heat Engineering and Their Industrial Implementation: Proceedings of the 2nd International Scientific-Practical Conference (Ekaterinburg, September 18-21, 2017). Ekaterinburg: UrFU, 2018. pp. 77-85.
  1. Podkustov V. P., Alekseev P. L. Mathematical Model of the Thermal Regime of Rolling. Collection of Scientific Papers. Moscow: MISIS, 1998. pp. 45-49.
  1. Akinlabi E. T., Dats E. P., Mahamood R. M., Murashkin E. V., Shatalov M. Y. On a Method of Temperature Stresses Computation in a Functionally Graded Elastoplastic Material. Mechanics of Solids. 2020. Vol. 55, Iss. 6. pp. 800-807.
  1. Ospanova T. T., Sharipbaev A. A., Niyazova R. S. Algorithm of Numeral Modelling of Distribution of Temperature Field in Rolling Mill. Fundamental Research. 2015. No. 10-1. pp. 56-62.
  1. Young Gun Ko. Microstructure Evolution and Mechanical Rroperties of Severely Deformed Al Alloy Processed by Differential Speed Rolling. Journal of Alloys and Compounds. 2012. Vol. 536. Suppl. 1. pp. S122-S125.
  1. Elagin V. I. Ways of Developing High-Strength and High-Temperature Structural Aluminum Alloys in the 21st Century. Metal Science and Heat Treatment. 2007. Vol. 49. pp. 427-434.

전문가 Q&A: 자주 묻는 질문에 대한 답변

Q1: 이 실험에서 접촉식 열전대와 내장형 열전대를 모두 사용한 이유는 무엇입니까?

A1: 두 가지 유형의 열전대를 사용한 것은 공정의 완전한 열적 그림을 얻기 위함입니다. 내장형 열전대는 주조 스트립의 내부 온도장과 액상 깊이에 대한 중요한 정보를 제공하여 응고 과정을 이해하는 데 도움을 줍니다. 반면, 접촉식 열전대는 결정자 롤러의 표면 온도를 직접 측정하며, 이는 결정화 과정과 스트립 품질에 직접적인 영향을 미치는 핵심 제어 변수입니다. 이 두 데이터를 결합함으로써 연구팀은 보다 정확하고 포괄적인 열장 모델을 구축할 수 있었습니다.

Q2: 그림 2는 합금 8011과 8006에 대해 서로 다른 온도 프로파일을 보여줍니다. 이 차이의 실질적인 의미는 무엇입니까?

A2: 이 차이는 열 모델이 반드시 합금에 따라 특정되어야 함을 강조합니다. 8011의 주조 온도(690°C)보다 높은 710°C의 주조 온도를 가진 합금 8006은 롤러에서 다른 열 반응을 보입니다. 이는 합금 종류를 변경할 때 동일한 품질을 유지하기 위해서는 냉각 속도나 주조 속도와 같은 제어 파라미터를 반드시 조정해야 함을 의미합니다. 따라서 이 데이터는 합금 전환 시 공정 최적화를 위한 중요한 기초 자료가 됩니다.

Q3: 논문에서 프란틀-로이스 유동 방정식을 언급했는데, 이것이 주조 공정과 어떻게 관련이 있습니까?

A3: 이 방정식은 결합된 주조 및 압연 공정 동안 발생하는 소성 및 탄성 변형을 모두 평가하는 데 사용됩니다. 트윈롤 주조에서는 금속이 응고되자마자 즉시 압연을 받게 됩니다. 프란틀-로이스 방정식은 이처럼 반고상 및 고상 상태에서 발생하는 복잡한 응력과 변형률을 모델링하여, 변형 영역에서의 재료 거동을 정확하게 예측하는 데 도움을 줍니다.

Q4: 이 연구가 해결하고자 하는 기존 자동 제어 시스템의 주요 한계는 무엇입니까?

A4: 논문에 따르면 기존 시스템은 적절한 소프트웨어가 없거나 수입 솔루션에 크게 의존하는 문제가 있습니다. 더 중요한 것은, 실시간 연속 열장 모니터링 기능이 부족하다는 점입니다. 대신 간헐적인 수동 측정에 의존하는데, 이는 공정 중 발생하는 역동적인 온도 변화를 포착하지 못하여 용탕 과열이나 부분 응고와 같은 문제를 효과적으로 제어할 수 없게 만듭니다.

Q5: 논문은 이 모델이 “디지털 트윈”에 사용될 수 있다고 제안합니다. 이 연구의 어떤 특정 데이터가 그 기반이 될까요?

A5: 합금 8011 및 8006에 대한 열장 데이터로부터 얻은 초기 행렬이 디지털 트윈의 핵심 기반이 될 것입니다. 이 데이터는 “금속-롤러” 및 “부싱-롤러” 영역에 걸쳐 온도를 매핑하며, 이를 통해 기술 조건에 대한 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 이 예측 기능은 실제 공정의 가상 복제본인 디지털 트윈의 핵심 구성 요소입니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

고합금 알루미늄의 트윈롤 주조 공정에서 정밀한 온도 제어는 오랫동안 해결하기 어려운 과제였습니다. 본 연구는 실험 데이터와 수학적 모델링을 결합하여 결정자 롤러의 복잡한 열장을 명확히 규명함으로써 이 문제에 대한 중요한 돌파구를 제시했습니다. 핵심 온도 제어 범위를 식별하고 합금별 열 프로파일을 구축함으로써, 제조업체는 이제 데이터 기반의 의사결정을 통해 공정 안정성을 높이고 최종 제품의 품질을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

STI C&D는 최신 산업 연구를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 알아보십시오.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

• 연락처 : 02-2026-0450
• 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

저작권 정보

• 이 콘텐츠는 V. Yu. Bazhin 외 저자의 논문 “Influence of temperature regime of the combined process of casting and rolling of strips from high-alloy aluminium alloys”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
• 출처: https://doi.org/10.17580/nfm.2024.02.07

이 자료는 정보 제공 목적으로만 사용됩니다. 무단 상업적 사용을 금지합니다. Copyright © 2025 STI C&D. All rights reserved.