Привет, Хабр!
Уже более 5 лет мы используем численное моделирование в качестве метода решения различных инженерных задач:
Я, Олег Копаев, отвечаю в «Северстали» за численное моделирование, и сегодня я представляю вашему вниманию подборку наиболее интересных проектов, выполненных нами за прошедший год.
Моделирование – возможность изучить потоки жидкой стали в промежуточном ковше установки непрерывной разливки
Проверка различных гипотез – одно из наиболее востребованных направлений нашей работы. Вокруг всегда много «прорывных» идей: «наши конкуренты достигли…», «на конференции представлена технология будущего…», «новый технологический стартап…», некоторые из них выглядят экономически очень привлекательными. Существуют различные способы, как проверить, какие из этих идей могут быть применены в нашей компании и дадут целевую прибыль, а какие – нет. Можно рискнуть, потратить деньги и проверить в идею в рамках опытно-промышленной эксплуатации. Можно организовать НИОКР с внешним партнером и надеяться на удачу при выборе исполнителя. Однако практический опыт показывает, что наиболее эффективна самостоятельная проработка подобных инициатив силами профильных подразделений компании. И здесь численное моделирование становится неотъемлемой частью процесса принятия решений, которое позволяет при относительно небольших временных и финансовых затратах проверить работоспособность идеи.
Данный подход был использован нами в проекте по оценке возможности намотки стальных труб на катушку. Стальные трубы в катушках широко применяются при строительстве и ремонтах газовых и нефтяных скважин. Они позволяют сэкономить на операциях сборки/разборки бурильной колонны. Эти трубы производятся в относительно небольших диаметрах, до 100 мм. Перед нами были поставлены следующие вопросы:
Слева – неверные параметры техпроцесса, локальное смятие и разрушение трубы. Справа – труба диаметром 219 мм и толщиной стенки 6,5 мм сматывается на барабан диаметром 4 метра.
Больше всего мы любим проекты про взрывы и разрушения, поэтому с удовольствием взялись за создание модели полигонных испытаний труб большого диаметра. Компании, эксплуатирующие магистральные газопроводы, заинтересованы в том, чтобы в случае аварийной ситуации (можно загуглить картинки и видео по запросу «взрыв на газопроводе») был разрушен участок трубы минимальной протяженности, который можно будет быстро отремонтировать.
Сейчас для оценки трещиностойкости труб проводят масштабные полигонные испытания. Смысл простой – на полигоне собирается участок трубопровода, в нем создается высокое давление, в центральной части тестового участка трубопровода производится подрыв кумулятивного заряда, определяется длина образовавшейся трещины в каждом направлении.
Общая схема тестового участка
К сожалению, результаты испытаний всегда были слабо предсказуемыми, так как сейчас отсутствует однозначная зависимость между лабораторными свойствами металла трубы и успешностью прохождения полигонных испытаний. Для того чтобы выяснить, подходит ли выбранная марка стали, нам нужно произвести выплавку (минимум 350 тонн стали), прокатать листы, изготовить из них трубы, доставить на полигон, и только тогда мы сможем узнать результат.
Задача для моделирования – создать инструмент, который на основании лабораторных испытаний стального листа позволит с высокой точностью определить результат полигонных испытаний.
Результаты виртуальных испытаний. В зависимости от механических свойств трубы трещина может распространяться линейно или закольцовываться
Нам удалось создать такой инструмент, и мы проводим виртуальные испытания наших самых прочных труб из марки стали X100 для магистральных газопроводов, эти трубы еще не используются в России. Кроме того, мы планируем разработать методику расчета устойчивости труб к распространению трещины на основании лабораторных испытаний и предложить ее нашим партнерам и клиентам.
Среди наших задач и более распространенные для черной металлургии расчеты процессов обработки металлов давлением. Расчеты таких процессов делает, наверное, каждый студент, обучающийся по профильной специальности, написано много книг и диссертаций. Но по разным причинам в этих расчетах часто используются существенные упрощения и допущения, например: «валки цилиндрические», «валки абсолютно жесткие», «станина клети абсолютно жесткая», «геометрия валка постоянна».
Такие упрощения не позволили бы нам выполнить очередной проект – определить оптимальную профилировку валков клети стана горячей прокатки, позволяющую минимизировать напряжения в валке и вероятность его разрушения. Поэтому в нашей модели:
Модель клети стана горячей прокатки
Созданный инструмент позволил детально изучить процессы нагружения и износа рабочих валков стана горячей прокатки, разработать более эффективную профилировку.
Распределение напряжений в рабочих валках (слева) и области пластической деформации (справа) в начале и в конце кампании прокатки
В последние годы у ремонтных подразделений компании и у наших клиентов возник спрос на анализ процессов износа оборудования сыпучими средами. Пилотную работу по этой теме мы выполнили вместе с нашим партнером, компанией «КАДФЕМ Си-Ай-Эс» в новом для себя программном продукте Rocky.
При добыче полезных ископаемых широко применяются карьерные самосвалы высокой грузоподъемности, каждый из них ежедневно выполняет десятки рейсов, включающих загрузку руды или пустой породы, транспортировку и выгрузку. Транспортируемые сыпучие среды обладают высокой абразивностью, поэтому кузов самосвала изнутри футерован специальными износостойкими сталями, но даже они требуют регулярной замены.
Горнодобывающие компании заинтересованы в снижении износа футеровки, увеличении срока ее службы. Существует два основных направления действий:
Для оценки эффективности применения различных сталей и геометрических решений мы создали и развиваем модель процесса эксплуатации кузова. Параллельно, самосвал с экспериментальными элементами футеровки день за днем перевозит железную руду и приближается к моменту сравнения результатов расчета и эксперимента.
Процесс выгрузки породы из кузова карьерного самосвала
Распределение энергии, затраченной на износ футеровки кузова
Для любителей технической информации сообщаю, что мы используем программное обеспечение SIMULIA Abaqus, Ansys CFD, Autoform, расчетные станции Dell и Lenovo, самые новые из них имеют 64 ядра и 256 Гб оперативной памяти. Очень пригодился оптический 3D сканер. Для определения физико-механических свойств материалов мы используем собственные лаборатории и лаборатории наших партнеров, активно делимся данными о материалах с нашими клиентами. Один проект может занимать от часа до нескольких месяцев.
У нас еще много разных проектов в работе и в планах. Ваши отзывы и комментарии помогут нам писать чаще и предлагать интересную информацию с иллюстрациями.
Уже более 5 лет мы используем численное моделирование в качестве метода решения различных инженерных задач:
- определение параметров технологических процессов, которые не могут быть измерены в ходе натурных испытаний;
- оценка эффективности оборудования и технологий, планируемых к использованию;
- продвижение новых и уникальных продуктов клиентам;
- определение требований к механическим характеристикам перспективных материалов в технологиях будущего
Я, Олег Копаев, отвечаю в «Северстали» за численное моделирование, и сегодня я представляю вашему вниманию подборку наиболее интересных проектов, выполненных нами за прошедший год.
Моделирование – возможность изучить потоки жидкой стали в промежуточном ковше установки непрерывной разливки
Проверка различных гипотез – одно из наиболее востребованных направлений нашей работы. Вокруг всегда много «прорывных» идей: «наши конкуренты достигли…», «на конференции представлена технология будущего…», «новый технологический стартап…», некоторые из них выглядят экономически очень привлекательными. Существуют различные способы, как проверить, какие из этих идей могут быть применены в нашей компании и дадут целевую прибыль, а какие – нет. Можно рискнуть, потратить деньги и проверить в идею в рамках опытно-промышленной эксплуатации. Можно организовать НИОКР с внешним партнером и надеяться на удачу при выборе исполнителя. Однако практический опыт показывает, что наиболее эффективна самостоятельная проработка подобных инициатив силами профильных подразделений компании. И здесь численное моделирование становится неотъемлемой частью процесса принятия решений, которое позволяет при относительно небольших временных и финансовых затратах проверить работоспособность идеи.
Данный подход был использован нами в проекте по оценке возможности намотки стальных труб на катушку. Стальные трубы в катушках широко применяются при строительстве и ремонтах газовых и нефтяных скважин. Они позволяют сэкономить на операциях сборки/разборки бурильной колонны. Эти трубы производятся в относительно небольших диаметрах, до 100 мм. Перед нами были поставлены следующие вопросы:
- Можно ли производить и поставлять клиентам трубы в катушках большего диаметра, например, для строительства локальных трубопроводов, помочь сэкономить на сварке?
- Какие максимальные диаметры и толщины стенок можно обеспечить, из каких марок стали?
- Какое усилие необходимо для смотки и размотки такой трубы?
- На все эти вопросы мы смогли ответить, создав конечно-элементную модель, которая имитирует процесс смотки и позволяет варьировать управляющие параметры процесса.
Слева – неверные параметры техпроцесса, локальное смятие и разрушение трубы. Справа – труба диаметром 219 мм и толщиной стенки 6,5 мм сматывается на барабан диаметром 4 метра.
Больше всего мы любим проекты про взрывы и разрушения, поэтому с удовольствием взялись за создание модели полигонных испытаний труб большого диаметра. Компании, эксплуатирующие магистральные газопроводы, заинтересованы в том, чтобы в случае аварийной ситуации (можно загуглить картинки и видео по запросу «взрыв на газопроводе») был разрушен участок трубы минимальной протяженности, который можно будет быстро отремонтировать.
Сейчас для оценки трещиностойкости труб проводят масштабные полигонные испытания. Смысл простой – на полигоне собирается участок трубопровода, в нем создается высокое давление, в центральной части тестового участка трубопровода производится подрыв кумулятивного заряда, определяется длина образовавшейся трещины в каждом направлении.
Общая схема тестового участка
К сожалению, результаты испытаний всегда были слабо предсказуемыми, так как сейчас отсутствует однозначная зависимость между лабораторными свойствами металла трубы и успешностью прохождения полигонных испытаний. Для того чтобы выяснить, подходит ли выбранная марка стали, нам нужно произвести выплавку (минимум 350 тонн стали), прокатать листы, изготовить из них трубы, доставить на полигон, и только тогда мы сможем узнать результат.
Задача для моделирования – создать инструмент, который на основании лабораторных испытаний стального листа позволит с высокой точностью определить результат полигонных испытаний.
Результаты виртуальных испытаний. В зависимости от механических свойств трубы трещина может распространяться линейно или закольцовываться
Нам удалось создать такой инструмент, и мы проводим виртуальные испытания наших самых прочных труб из марки стали X100 для магистральных газопроводов, эти трубы еще не используются в России. Кроме того, мы планируем разработать методику расчета устойчивости труб к распространению трещины на основании лабораторных испытаний и предложить ее нашим партнерам и клиентам.
Среди наших задач и более распространенные для черной металлургии расчеты процессов обработки металлов давлением. Расчеты таких процессов делает, наверное, каждый студент, обучающийся по профильной специальности, написано много книг и диссертаций. Но по разным причинам в этих расчетах часто используются существенные упрощения и допущения, например: «валки цилиндрические», «валки абсолютно жесткие», «станина клети абсолютно жесткая», «геометрия валка постоянна».
Такие упрощения не позволили бы нам выполнить очередной проект – определить оптимальную профилировку валков клети стана горячей прокатки, позволяющую минимизировать напряжения в валке и вероятность его разрушения. Поэтому в нашей модели:
- геометрия и схема работы клети соответствуют реальности;
- станина является деформируемой;
- валки имеют профилировку;
- валки являются деформируемыми, к рабочим валкам приложено усилие противоизгиба;
- учитывается износ поверхности валка в течение кампании прокатки.
Модель клети стана горячей прокатки
Созданный инструмент позволил детально изучить процессы нагружения и износа рабочих валков стана горячей прокатки, разработать более эффективную профилировку.
Распределение напряжений в рабочих валках (слева) и области пластической деформации (справа) в начале и в конце кампании прокатки
В последние годы у ремонтных подразделений компании и у наших клиентов возник спрос на анализ процессов износа оборудования сыпучими средами. Пилотную работу по этой теме мы выполнили вместе с нашим партнером, компанией «КАДФЕМ Си-Ай-Эс» в новом для себя программном продукте Rocky.
При добыче полезных ископаемых широко применяются карьерные самосвалы высокой грузоподъемности, каждый из них ежедневно выполняет десятки рейсов, включающих загрузку руды или пустой породы, транспортировку и выгрузку. Транспортируемые сыпучие среды обладают высокой абразивностью, поэтому кузов самосвала изнутри футерован специальными износостойкими сталями, но даже они требуют регулярной замены.
Горнодобывающие компании заинтересованы в снижении износа футеровки, увеличении срока ее службы. Существует два основных направления действий:
- использование более устойчивых к износу материалов;
- оптимизация геометрии футеровки и/или использование различных схем, изменяющих характер движения сыпучей среды по поверхности.
Для оценки эффективности применения различных сталей и геометрических решений мы создали и развиваем модель процесса эксплуатации кузова. Параллельно, самосвал с экспериментальными элементами футеровки день за днем перевозит железную руду и приближается к моменту сравнения результатов расчета и эксперимента.
Процесс выгрузки породы из кузова карьерного самосвала
Распределение энергии, затраченной на износ футеровки кузова
Для любителей технической информации сообщаю, что мы используем программное обеспечение SIMULIA Abaqus, Ansys CFD, Autoform, расчетные станции Dell и Lenovo, самые новые из них имеют 64 ядра и 256 Гб оперативной памяти. Очень пригодился оптический 3D сканер. Для определения физико-механических свойств материалов мы используем собственные лаборатории и лаборатории наших партнеров, активно делимся данными о материалах с нашими клиентами. Один проект может занимать от часа до нескольких месяцев.
У нас еще много разных проектов в работе и в планах. Ваши отзывы и комментарии помогут нам писать чаще и предлагать интересную информацию с иллюстрациями.
