CFD Modelling of Refining Behaviour in EAF: Influence of Burner Arrangement and Oxygen Flow Rates
Notice bibliographique
Résumé
The electric arc furnace (EAF) process includes key stages: charging scrap metal, melting using electric arcs, refining through oxygen injection and slag formation, and tapping molten steel. Recently, EAF steelmaking has become increasingly important due to its flexibility with recycled materials, lower environmental impact, and reduced investment costs. This study focuses specifically on select aspects of the refining stage, analysing decarburization and the associated exothermic oxidation reactions following the removal of carbon with oxygen injection. Particular attention is given to FeO generation during refining, as it strongly affects slag chemistry, yield losses, and overall efficiency. Using a Computational Fluid Dynamics (CFD)-based refining simulator validated with industrial data from EVRAZ North America (showing an 8.57% deviation), this study investigated the impact of oxygen injection rate and burner configuration. The results in a three-burner EAF operation showed that increasing oxygen injection by 10% improved carbon removal by 5%, but with an associated increase of FeO generation of 22%. Conversely, reducing oxygen injection by 15% raised the residual carbon content by 43% but lowered FeO by 23%. Moreover, the impact of the number of burners was analysed by simulating a second scenario with 6 burners. The results show that by increasing the number of burners from three to six, the target carbon is reached 33% faster while increasing FeO by 42.5%. Moreover, by reducing the oxygen injection in the six-burner case, it is possible to reduce FeO generation from 42.5 to 28.5% without significantly impacting carbon removal. This set of results provides guidance for burner optimization and understanding the impact of oxygen injection on refining efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».