Effect of scale formation on the emissivity of austenitic stainless steels in an annealing furnace
Lassila, Erno (2023-03-21)
Lassila, Erno
E. Lassila
21.03.2023
© 2023 Erno Lassila. Ellei toisin mainita, uudelleenkäyttö on sallittu Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0) -lisenssillä (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Uudelleenkäyttö on sallittua edellyttäen, että lähde mainitaan asianmukaisesti ja mahdolliset muutokset merkitään. Sellaisten osien käyttö tai jäljentäminen, jotka eivät ole tekijän tai tekijöiden omaisuutta, saattaa edellyttää lupaa suoraan asianomaisilta oikeudenhaltijoilta.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202303211279
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202303211279
Tiivistelmä
The aim of this thesis was to develop a mathematical model to describe the effect of scale growth of austenitic stainless steels on the emissivity during the annealing process. The model is intended to be suitable for industrial use, so the temperatures, atmospheres and holding times used in annealing tests were chosen to match industrial conditions in stainless steel making.
The experimental work consisted of simulating the annealing of cold rolled AISI 316L on an industrial scale annealing- and pickling line. The experiments were performed in a vertical tube furnace and the analysis was performed using a GDOES and FESEMEDS microscope. Emissivity measurements were performed under the same conditions as the annealing experiments, which made it possible to find out how the formed scale layer affects the emissivity. In all cases it was noted that a higher temperature and longer holding time would cause a higher amount of oxidation. Correspondingly, the emissivity values increased as the thickness of the scale layer increased. The results of the experimental work were fitted into mathematical models executed using the Python programming language. Different oxidation time laws were tested, of which the best performing one was selected for the final model. The Arrhenius equation was used to calculate equilibrium constants, activity coefficients and frequency factors. In the model, a regression line was used to predict emissivity, which was determined from the measurement data by multivariate regression analysis. Tämän työn tavoitteena oli kehittää matemaattinen malli kuvaamaan austeniittisten terästen hilseenkasvun vaikutusta emissisiivisyyteen hehkutusprosessin aikana. Malli on tarkoitettu sopivaksi teolliseen käyttöön, joten hehkutuskokeissa käytetyt lämpötilat, atmosfäärit ja pitoajat valittiin vastaamaan ruostumattoman teräksen valmistuksen teollisia olosuhteita.
Työn kokeellisessa osassa simuloitiin kylmävalssatun AISI 316L:n hehkutusta teollisen mittakaavan hehkutus- ja peittauslinjalla. Kokeet suoritettiin pystyputkiuunissa ja näytteiden analysointiin käytettiin GDOES- ja FESEM-EDS-mikroskopiaa. Emissiivisyysmittaukset suoritettiin samoissa olosuhteissa kuin hehkutuskokeet, jolloin saatiin selville, miten muodostunut hilsekerros vaikuttaa emissiivisyyteen. Kaikissa tapauksissa havaittiin, että korkeampi lämpötila ja pidempi pitoaika aiheuttivat enemmän hapettumista. Vastaavasti emissiivisyyden arvot kasvoivat hilsekerroksen kasvaessa. Kokeellisen työn tulokset sovitettiin matemaattisiin malleihin, joiden toteutus suoritettiin käyttämällä Python ohjelmointikieltä. Erilaisia hapettumisen aikalakeja testattiin, josta parhaiten suoriutunut valittiin lopulliseen malliin. Tasapainovakioiden, aktivoitumisenergioiden ja taajuustekijöiden laskemiseen käytettiin Arrheniuksen yhtälöä. Mallissa emissiivisyyden ennustamiseen käytettiin regressiosuoraa, joka määritettiin mittausdatan pohjalta monimuuttujaregressioanalyysillä.
The experimental work consisted of simulating the annealing of cold rolled AISI 316L on an industrial scale annealing- and pickling line. The experiments were performed in a vertical tube furnace and the analysis was performed using a GDOES and FESEMEDS microscope. Emissivity measurements were performed under the same conditions as the annealing experiments, which made it possible to find out how the formed scale layer affects the emissivity. In all cases it was noted that a higher temperature and longer holding time would cause a higher amount of oxidation. Correspondingly, the emissivity values increased as the thickness of the scale layer increased. The results of the experimental work were fitted into mathematical models executed using the Python programming language. Different oxidation time laws were tested, of which the best performing one was selected for the final model. The Arrhenius equation was used to calculate equilibrium constants, activity coefficients and frequency factors. In the model, a regression line was used to predict emissivity, which was determined from the measurement data by multivariate regression analysis.
Työn kokeellisessa osassa simuloitiin kylmävalssatun AISI 316L:n hehkutusta teollisen mittakaavan hehkutus- ja peittauslinjalla. Kokeet suoritettiin pystyputkiuunissa ja näytteiden analysointiin käytettiin GDOES- ja FESEM-EDS-mikroskopiaa. Emissiivisyysmittaukset suoritettiin samoissa olosuhteissa kuin hehkutuskokeet, jolloin saatiin selville, miten muodostunut hilsekerros vaikuttaa emissiivisyyteen. Kaikissa tapauksissa havaittiin, että korkeampi lämpötila ja pidempi pitoaika aiheuttivat enemmän hapettumista. Vastaavasti emissiivisyyden arvot kasvoivat hilsekerroksen kasvaessa. Kokeellisen työn tulokset sovitettiin matemaattisiin malleihin, joiden toteutus suoritettiin käyttämällä Python ohjelmointikieltä. Erilaisia hapettumisen aikalakeja testattiin, josta parhaiten suoriutunut valittiin lopulliseen malliin. Tasapainovakioiden, aktivoitumisenergioiden ja taajuustekijöiden laskemiseen käytettiin Arrheniuksen yhtälöä. Mallissa emissiivisyyden ennustamiseen käytettiin regressiosuoraa, joka määritettiin mittausdatan pohjalta monimuuttujaregressioanalyysillä.
Kokoelmat
- Avoin saatavuus [32203]