Análise numérica de circuitos de resfriamento em Stave

Abstract

A produção do ferro gusa é uma atividade do setor siderúrgico de extrema importância econômica pelo fato de corresponder à grande parte do custo da produção do aço. A sua produção ocorre através do alto-forno e sua temperatura de trabalho é acima de 1500 °C. O Stave de resfriamento é um dos elementos importantes quando se trata de alto-forno, pois pode prolongar sua vida útil e reduzir o custo de produção do ferro gusa. Este trabalho tem como objetivo analisar a efetividade de diferentes circuitos de resfriamento de Stave através de metodologia numérica. A transferência de calor e o escoamento interno em diferentes modelos de serpentina, através da fluidodinâmica computacional (CFD), foram avaliados para diferentes circuitos de serpentina e diferentes condições de operação. Uma abordagem em regime permanente, ou seja, não variante com o tempo, será utilizada. Além disso, o modelo de turbulência SST κ – ω e o método de discretização volumes finitos são utilizados através do software ANSYS CFX 17.1. O desempenho do Stave com diferentes serpentinas é analisado a partir da queda de pressão, da distribuição de temperatura e da taxa de transferência de calor. Para o circuito de melhor desempenho, parâmetros de temperatura e vazão são analisados adimensionalmente e uma correlação foi proposta. Os resultados apontam que o circuito com duas serpentinas é o mais adequado para ser implementado em projeto de alto-forno. É apresentado também que os circuitos de serpentinas com duas entradas e saídas possuem uma maior potência hidráulica, sendo que a diferença da potência hidráulica entre eles é de 13%. De acordo com os estudos paramétricos realizados, as análises adimensionais produzem resultados, em relação a temperatura máxima, 5,86% superior aos resultados encontrados em CFD. Quando a variável de interesse é a temperatura mínima, a análise adimensional tem resultados 2,21% superior. Tudo isso, constata que os resultados obtidos pela análise adimensional não são tão discrepantes aos obtidos com a simulação em CFD e como aquele tem um tempo de processamento menor, pode ajudar em uma tomada de decisão mais rápida.