Thermodynamic Modeling of Metal Desulfurization with Boron-Containing Slags of the CaO–SiO2–MgO–Al2O3–B2O3 System


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In thermodynamic modeling of the desulfurization of steel by CaO–SiO2–MgO–Al2O3–B2O3 slag on the basis of HSC 6.12 Chemistry software (Outokumpu), the influence of the temperature (1500–1700°C), the slag basicity (2–5), and the B2O3 content (1–4%)1 on the desulfurization is analyzed. It is found that the sulfur content is reduced with increase in the temperature from 1500 to 1700°C, within the given range of slag basicity. At 1600°C, the sulfur content in the metal is 0.0052% for slag of basicity 2; at 1650°C, by contrast, its content is 0.0048%. Increase in slag basicity from 2 to 5 improves the desulfurization, which increases from 80.7 to 98.7% at 1600°C. If the B2O3 content in the slag rises, desulfurization is impaired. At 1600°C, the sulfur content in the metal may be reduced to 0.0052 and 0.0098% when using slag of basicity 2 with 1 and 4% B2O3, respectively; in the same conditions but with slag of basicity 5, the corresponding values are 0.00036 and 0.00088%, respectively. Note that desulfurization is better for slag without B2O3. According to thermodynamic modeling, metal with 0.0039 and 0.00019% S is obtained at 1600°C when using slag of basicity 2 and 5, respectively, that contains no B2O3. The results obtained by thermodynamic modeling for the desulfurization of metal by CaO–SiO2–MgO–Al2O3–B2O3 slag of basicity 2–5 in the range 1500–1700°C are consistent with experimental data and may be used in improving the desulfurization of steel by slag that contains boron.

Об авторах

V. Salina

Institute of Metallurgy, Ural Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: valentina_salina@mail.ru
Россия, Yekaterinburg

A. Sychev

Institute of Metallurgy, Ural Branch

Email: valentina_salina@mail.ru
Россия, Yekaterinburg

V. Zhuchkov

Institute of Metallurgy, Ural Branch

Email: valentina_salina@mail.ru
Россия, Yekaterinburg

A. Babenko

Institute of Metallurgy, Ural Branch

Email: valentina_salina@mail.ru
Россия, Yekaterinburg

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».