Abstract
The article considers the temperature distribution in steel during its continuous casting. Temperatures were measured sequentially in the steelpouring ladle (one measurement) and in the tundish (two measurements) using a platinum-platinum-rhodium thermocouple with an accuracy of ±4 °C. We have analyzed the results of 170 casts of two steel grades: 5SP and 35GS. The type of temperatures set distribution was verified on the basis of three goodness-of-fit criteria: Pearson’s χ-square criterion, λ Kolmogorov-Smirnov criterion and W Shapiro-Wilk criterion. The results obtained are consistent with the physical picture of steel casting. The metal in steel-pouring ladle is practically in a stable state and is subject only to natural cooling through the lining, top and ladle body. In the variant of analyzing a sample of temperature values in tundish at the first and second measurements, the hypothesis of normal distribution should be rejected. Here, the steel temperature depends on a number of parameters, including the feed rate and casting rate, feed time and composition of slag-forming and heat-insulating mixtures, etc. Attempts to establish the relationship between the steel temperatures of in steel-pouring ladle and tundish were unsuccessful. Considering the temperature measurement in tundish as two sequential data arrays, the first of which is an argument, and the second is a function, a linear relationship between these arrays was established. This relationship between the first and second temperature measurements in the tundish can be used to estimate the steel final temperature at thermocouple readout, including in the event of a failure. The results of the work can be used in development of a mathematical model of steel casting.
Highlights
Одним из наиболее эффективных средств интерпретации, а в дальнейшем и прогнозирования свойств измеримых объектов, является применение методов математической статистики к вероятностным моделям, описывающим поведение измеримого объекта в различных условиях
Values of the Laplace function, probability of random variable falling into the interval, and statistics χ2 (xi – 1, xi )
New York: John Wiley and Sons Inc., London: Chapman and Hall, 1959, 361 p
Summary
Замер температур осуществлялся последовательно в сталеразливочном (один замер) и промежуточном (два замера) ковшах с помощью платино-платинородиевой термопары с точностью ±4 °С. Что значения температур в сталеразливочном ковше для различных видов стали укладываются в модель нормального распределения. В варианте анализа выборки значений температуры в промежуточном ковше при первом и втором замерах гипотезу о нормальном распределении следует отвергнуть. Попытки установить зависимость между температурами стали в сталеразливочном и промежуточном ковшах не увенчались успехом. Эта зависимость между первым и вторым измерениями температуры в промежуточном ковше может быть использована для оценки конечной температуры стали при выпадении показаний термопары, в том числе в случае выхода из строя. Результаты выполненной работы могут быть использованы при разработке математической модели разливки стали. Применение методов математической статистики к измерению температуры стали в сталеразливочном и промежуточном ковшах при непрерывной разливке стали // Известия вузов.
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
