Содержание к диссертации
Введение
1. Характеристика проблемы оценки качества металлического листа с полимерным покрытием 11
1.1. Анализ моделей и методов оценки качества полимерных покрытий металлического листа 12
1.1.1. Структура стального листа с полимерным покрытием 12
1.1.2. Модели металлической поверхности и полимерных систем 14
1.1.3. Методы имитационного моделирования полимерных систем на поверхности металла 25
1.2. Характеристика процесса формирования полимерных покрытий металла 28
1.2.1. Характеристика технологического процесса нанесения и сушки полимерного покрытия 28
1.2.2. Требования к качеству полимерных покрытий металла. 34
1.2.3. Системы управления нанесением полимерных покрытий 45
1.3. Постановка задачи оценки качества полимерного покрытия металлического листа 46
1.4. Выводы по разделу 49
2. Модели оценки качества полимерных покрытий металла 51
2.1. Структурно-функциональная организация процесса оценки качества полимерных покрытий металла 51
2.2. Математическая модель оценки антикоррозионных свойств полимерных покрытий (первый этап оптимизации) 59
2.3. Математическая модель полимерной цепи 63
вблизи металлической поверхности (второй этап оптимизации) 63
2.4. Определение параметров модели полимерной цепи вблизи металлической поверхности 72
2.5. Выводы по разделу 75
3. Алгоритмическое обеспечение оценки качества полимерных покрытий металла 77
3.1. Алгоритмы определения эффективных параметров имитационной модели 77
3.2. Результаты имитационного моделирования
3.4. Алгоритмы определения управляющих воздействий при получении эффективных параметров имитационной модели полимерных покрытий 97
3.5. Выводы по разделу 100
4. Результаты производственных испытаний алгоритмического обеспечения системы оценки качества полимерных покрытий 101
4.1. Описание системы оценки качества полимерных покрытий 101
4.2. Методика настройки алгоритмического обеспечения 103
4.2.1. Определение констант моделирования 105
4.2.2. Модуль «MK-Corrozion» 107
4.2.3. Модуль «Coating thickness »
4.3. Аппаратное обеспечение 109
4.4. Результаты испытаний по управлению толщиной и оценки качества покрытия 115
4.5. Результаты экспериментальных исследований оценки качества покрытия из
полиэфирной эмали 117
4.6. Выводы по разделу 120
5. Заключение 121
5.1. Эффективность применения исследований антикоррозионных свойств полимерных покрытий 121
5.2. Выводы 123
Литература
- Модели металлической поверхности и полимерных систем
- Определение параметров модели полимерной цепи вблизи металлической поверхности
- Методика настройки алгоритмического обеспечения
- Эффективность применения исследований антикоррозионных свойств полимерных покрытий
Введение к работе
Актуальность темы. Проблема борьбы с коррозией строительных конструкций, технологического оборудования и других различных предметов потребления является актуальной во всех цивилизованных странах. Одним из ее эффективных методов является нанесение на стальные листы полимерного покрытия, которое не только придает металлическим изделиям различные декоративные свойства, но и одновременно служит эффективным защитным средством. Поэтому в настоящее время на внутреннем и внешнем рынке России (строительство, машиностроение и др.) возросла потребность в металлических изделиях с полимерными покрытиями, к качеству которых предъявляются повышенные требования с точки зрения сопротивляемости воздействию агрессивной внешней среды. Однако, расширение названного производства возможно только на основе разработки и внедрения современных и постоянно обновляемых технологий, способных обеспечить конкурентоспособность
Созданию систем управления и контроля качества нанесения полимерных покрытий на поверхность металлического листа посвящены разработки ряда предприятий и фирм: GATV (Германия), Drever International (Бельгия), Новолипецкий металлургический комбинат, ПАО «Северсталь» (Россия) и др., а также отдельных исследователей: Г.С.Гун, A.Wolf, B.Meuthen и др. Тем не менее, на практике вопросы управления формированием полимерных покрытий металла и оценки их качества, рассматриваются чаще всего путем оптимизации рецептурно-технологических факторов, без учета молекулярного строения полимерного покрытия. Однако свойства полимеров невозможно описать при использовании только уравнений сплошных сред. Поэтому при смене ассортимента, технологических требований или износе оборудования эти системы управления теряют свою актуальность.
В то же время, на сегодняшний день существуют исследования в
области адгезии полимеров и представлены в трудах С.С.Воюцкого,
Ю.С.Липатова, В.Е.Басина, Л.М.Притыкина, В.В.Арсланова, А.Е.Чалых, S.
Tossatti, M.Erdmann и др. Однако эти работы имеют фундаментальный
характер и не могут быть использованы в производстве. Модели для
описания поведения одиночной полимерной молекулы вблизи
металлической поверхности также достаточно подробно описаны (А.М.Скворцов, В.И.Иванов), однако в них отсутствует корректный учет межмолекулярных взаимодействий. Кроме того, использование этих моделей для практических целей весьма затруднительно. Поэтому для управления формированием полимерных покрытий металла и оценки их качества необходима разработка дискретных моделей, которые основаны на определенных представлениях молекулярной структуры полимеров и являющихся синтезом аналитических вычислений, компьютерного моделирования и данных производственных испытаний.
В целом, показатели качества полимерного покрытия стали зависят от характеристик поверхности металлического листа, химического строения полимера, толщины покрытия, а также режима его сушки. Себестоимость производства покрытия определяется, прежде всего, толщиной его сырого
слоя. В тоже время, толщина сухого слоя покрытия, если этого не требует заказчик, не должна быть меньше минимального значения, требуемого ГОСТ Р 52146 – 03.
Поэтому разработка моделей и алгоритмов обработки информации в системе оценки качества полимерных покрытий металлического листа является актуальной задачей, которая не может быть решена без учёта характеристик окружающей среды, показателей структуры и свойств металла, грунтовки и лакокрасочного материала, учёта рецептуры и технологии. В этой связи, металлический лист с полимерным покрытием в процессе его формирования необходимо рассматривать как сложную систему, испытывающую на себе комплекс внешних воздействий и имеющую ряд управляющих параметров. Такой подход требует применения математического моделирования и разработки на его основе системы оценки качества полимерных покрытий металлического листа со строго заданными структурой и свойствами.
Цель работы. Минимизация толщины сырого слоя покрытия за счет эффективного выбора температурного режима сушки и уменьшение себестоимости производства полимерных покрытий металлического листа при сохранении качества продукции на основе математического моделирования антикоррозионных свойств полимерного покрытия.
Для достижения поставленной цели в работе решены следующие
задачи:
-
Выполнен анализ требуемых показателей качества стального листа с полимерным покрытием;
-
Разработаны математические модели для оценки качества полимерных покрытий металлического листа;
-
Разработаны метод и алгоритм для вычисления оптимальных параметров (толщина, плотность) покрытия, при которых сохраняется качество продукции при одновременном уменьшении себестоимости производства;
-
Разработаны метод и алгоритм для эффективного управления параметрами покрытия в процессе его формирования;
-
Проведены экспериментальные исследования работоспособности и эффективности предложенных моделей и алгоритмов в системе оценки качества полимерных покрытий металлического листа.
Объектом исследования является система оценки качества полимерных покрытий оцинкованной металлической полосы.
Предмет исследования – модели и алгоритмы оценки антикоррозионных свойств полимерных покрытий металла.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использовались методы теории систем и системного анализа, имитационного моделирования, статистической физики, физической химии полимеров, электрохимии металлов, численные методы, а также основы теории построения алгоритмов и программ.
Научная новизна и основные положения, выносимые на защиту:
-
Математическая модель процесса оценки качества полимерных покрытий металлического листа, учитывающая движение в полимерной пленке заряженных частиц от агрессивной среды к поверхности металла.
-
Математическая модель полимерной цепи вблизи поверхности металлического листа, учитывающая межмолекулярные взаимодействия, и позволяющее оценить толщину сухого слоя покрытия в зависимости от условий его формирования и толщины сырого слоя.
-
Метод и алгоритм, определения минимальной толщины сырого слоя покрытия, при которой сухой слой покрытия удовлетворяет требованиям, предъявляемым к качеству продукции.
-
Метод определения эффективного температурного режима формирования полимерного покрытия в печах агрегата полимерных покрытий (АПП) во время его сушки, который позволяет получить качественное полимерное покрытие при минимальной толщине сырого слоя.
Практическая значимость работы. Разработано алгоримическое и
программное обеспечение, позволяющее определить минимальную
толщину сырого слоя покрытия, что позволило снизить расход
лакокрасочного материала на 1,7% .
Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение было использовано в системе АСУТП цеха покрытий металла №2, что позволило увеличить скорость принятия решений по подбору технологических параметров процесса нанесения полимерного покрытия.
Разработана методика настройки программного обеспечения при смене оборудования или ассортимента лакокрасочного материала, что позволило снизить количество пробных окрашиваний на 30%.
Реализация результатов работы. Диссертационное исследование выполнено в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг., госконтракт № 14.В37.21.0075 от 12.07.2012 г. на тему «Компьютерное моделирование процессов формирования, равновесных свойств и подвижности в частично упорядоченных наноструктурах: слоях и плёночных покрытиях».
Разработанные методы и алгоритмы управления многосвязными тепловыми объектами агрегата полимерных покрытий прошли экспериментальную проверку и внедрены в вроизводство в ЦПМ № 2 ПХП ПАО «Северсталь».
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на следующих научных конференциях: международных научно-технических конференцииях "Научно-технический прогресс в черной металлургии" (Череповец, 2013, 2015), XII международной конференции «Polymers for Advanced Technologies» (Берлин,2013), III Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием "Теория и практика системного анализа" (Рыбинск, 2014), Всероссийских научно-практических конференциях «Череповецкие научные чтения» (Череповец, 2012, 2014),
Международной научно-практической конференции "Системный анализ и моделирование процессов управления качеством в нанобиотехнологиях" (Воронеж, 2014), I Всероссийской научно-практической конференции «Современные информационные технологии. Теория и практика» (Череповец, 2014).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, в том числе 5 статей в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях из перечня ВАК Министерства образования и науки РФ
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы, включающего 122 наименования и 3 -х приложений. Объем диссертационной работы -154 страницы. В тексте диссертации содержатся 47 рисунков и 11 таблиц.
Модели металлической поверхности и полимерных систем
Полимерная система является сложной иерархической системой, что позволяет при ее изучении использовать методы системного анализа [18], [19], [20], [21], [22]. Основная задача исследований в рамках иерархической модели [23] состоит в том, чтобы получить математическую модель процесса в условиях, приближенных к промышленности, и определить эффективные характеристики управления процессами, происходящими в АПП. Полная модель формирования полимерных покрытий на поверхности металлического листа может быть представлена в виде иерархической структурной модели, где на каждом уровне исследуется свой класс явлений. Согласно системному подходу, можно выделить четыре уровня иерархии [24].
Первый уровень иерархии характеризуется процессами, происхолящими на атомном уровне, где рассматриваются только локальные взаимодействия. Локальные характеристики среды определяются взаимным расположением атомов и молекул в системе. Последние определяются химическим строением, температурой, а также связаны с эффектами вышестоящих ступеней иерархии. При моделировании структуры исследователи обычно используют специализированные компьютерные программы, например «HyperChem Pro», «RasWin Molecular Grafics», «ChemOffice», «ISIS Draw», «Mopac» и др. Также хорошо себя зарекомендовавшие мощные программные пакеты AMBLER, IMPACT, BOSS, MCPRO, CHARM [25]. Однако, выполненные в настоящее время исследования [26] показали, что процессы, протекающие на атомном уровне настолько сложны, что использование результатов моделирования для практических целей весьма затруднительно. Поэтому при моделировании процесса нанесения полимерных покрытий используются модели на уровне наноструктур (второй уровень).
Второй уровень иерархии представляет совокупность процессов, происходящих на уровне макромолекул. Здесь рассматриваются модели полимерных покрытий [27], металлической поверхности [28], [29], а также адсорбции [30], с учетом моделей первого уровня. Изучение системы на этом уровне позволяет целенаправленно использовать и систематизировать различного рода исследования, выполненные большей частью по узкому вопросу.
Третий уровень иерархии рассматривает процессы, происходящие в сплошной среде - металле и полимерном покрытии. Структура каждого слоя покрытия (рис.1.1) зависит не только от его собственного химического строения, но и от структуры соседних слоев и условий их формирования. Макроскопические характеристики элементов рассматриваемой модели данного уровня могут быть получены при моделировании элементов второго уровня и сопоставлены с данными лабораторных исследований.
Четвертый уровень иерархической структуры составляет совокупность явлений, которые определяют гидродинамическую и термодинамическую обстановку на макроуровне в сушильной печи. Исходными параметрами, определяющими специфику данного уровня, служат конструктивные особенности АПП.
Адгезионные, прочностные, оптические, изоляционные и другие свойства полимерных покрытий на поверхности металла на втором уровне иерархической модели исследуются на стыке различных разделов фундаментальных и прикладных наук: металлургии, термодинамики, физической химии и химии высокомолекулярных соединений, физики твердого тела, математической статистики и др [31], [29], [32]], [33], [34].
На ранних этапах развития науки о поверхности теоретическое описание поверхностных свойств твердых тел осуществлялось обычно в рамках феноменологического подхода [35], [36]. Лишь в последние годы широкое распространение получили микроскопические методы и интенсивно начали развиваться физика и химия поверхностных явлений в металлах [37], [28].
При контакте двух конденсированных фаз характеристики поверхностного слоя каждой фазы меняются под воздействием второй фазы, в результате чего свойства поверхностных слоев жидкостей и твердых тел отличаются от свойств внутреннего объема этих фаз. Совокупность двух поверхностных слоев при контакте конденсированных фаз называют межфазным слоем. Как правило, поверхностные слои в целом электронейтральны, но из-за неравномерного распределения заряженных частиц в них могут образовываться системы электрических зарядов противоположного знака, так называемые двойные электрические слои (ДЭС) [38]. Согласно современным представлениям [39] ДЭС можно рассматривать как пространственное разделение в межфазном слое зарядов противоположного знака.
В зависимости от локализации зарядов различают два вида ДЭС: поверхностный и пограничный. Поверхностный слой целиком сосредоточен в одной из фаз (например, из-за неравномерного распределения ионов в металле, адсорбции ионов электролита на поверхности ртути, ориентации дипольных молекул воды в растворе электролита и др. причин). Пограничный слой образован зарядами, расположенными в разных фазах. Как известно, возможны три механизма образования ДЭС [39]: 1) за счет перехода ионов или электронов из одной фазы в другую (поверхностная ионизация); 2) благодаря адсорбции соединений – примесей водных сред, объемом фазы (из-за самопроизвольного перераспределения веществ между и межфазной поверхностью); 3) за счет определенной ориентации молекул контактирующих фаз в результате их взаимодействия. Величина потенциала ДЭС (рис.1.3) в значительной мере связана со значением рН среды и химическими свойствами полимерного покрытия. Современная теория строения ДЭС, логически развивающая представления Гельмгольца, Штерна, Френкеля, Гуи и Чепмена [28], рассматривает слой в виде двух частей (рис. 1.3). Одна его часть находится непосредственно у межфазной поверхности и образует адсорбционный слой (слой Гельмгольца) толщиной d, соответствующий диаметру гидратированных ионов, находящихся в нем. Остальная часть противоионов находится в диффузной части толщиной 1, зависящей от свойства и состава раствора и коллоидной системы. Значение потенциала в слое Гельмгольца при удалении от образующих его ионов снижается линейно от Одо потенциала диффузного слоя ps, а затем изменяется по экспоненциальному закону.
Определение параметров модели полимерной цепи вблизи металлической поверхности
Величина hw = F1 (V2j ,V3k ) в данной работе вычисляется с помощью имитационного моделирования, находится значение целевой функции J и решается задача оптимизаци. С помощью функции U = F2 (hw,V1(i)V2( j) ,V3(k ) ) определяются управляющие параметры, при заданных параметрах АПП, стального листа, лакокрасочного материала при эффективном значении hw можно получить выходные параметры X, соответствующие дополнительным условиям целевой функции, приведенными в п. 1.3
Поэтому для достижения поставленной цели была решена задача двухэтапной оптимизации (рис.2.3).
Этап первый – сводится к вычислению значений параметров V , при которых достигается минимум целевой функции с ограничениями, приведенными в п. 1.3. В этом случае решается задача оптимизации на микроуровне, то есть определяется количество молекулярных слоев и оптимальное расстояние между ними d, которое пропорционально толщине сырого слоя покрытия hw (V ) . Полимерная система исследуется с помощью имитационной модели антикоррозионных свойств полимерных покрытий. Этап второй состоит в нахождении функции U, при которой достигаются параметры, определенные на первом этапе. Необходимое значение величины d можно достичь при помощи соответствующего теплового режима АПП, который определяется при моделировании на макроуровне. Полученные значения температуры зон печи передаются в контроллеры. После нанесения полимерного покрытия образцы проходят экспериментальное исследование качества продукции.
В данной работе проведено теоретическое и экспериментальное исследование двух параметров Q1 (толщина сухого слоя покрытия) и D (антикоррозионные свойства покрытия). Остальные выходные параметры системы определялись экспериментально.
Этапы решения задачи эффективного управления процессом формирования полимерного покрытия металлического листа 2.2. Математическая модель оценки антикоррозионных свойств полимерных покрытий (первый этап оптимизации)
Защитная полимерная пленка необходима для того, чтобы исключить взаимодействие металлической поверхности с ионами кислорода. В данной работе не рассмотриваются механизмы коррозии. Однако, предполагается, что если пленка пропускает ионы кислорода, коррозия уже существует и полимерное покрытие является не качественным.
Свойства полимеров невозможно описать при использовании только уравнений механики сплошных сред. Поэтому необходима разработка специализированных дискретных моделей, которые основаны на определенных представлениях молекулярной структуры полимеров [104]. В данном разделе работы в качестве модели полимерного покрытия металлического листа принималась трехмерная решеточная модель (рис.1.5), в каждом узле которой находится удлиненная частица (молекула) - диполь, обладающий только вращательными степенями свободы [61]. Для описания взаимодействий полимера с металлом, как и в работе [102], использована модель двойного электрического слоя, то есть в потенциальную энергию полимерной системы (1.2) необходимо ввести дополнительное слагаемое (1.1), зависящее от расстояния до межфазной границы.
В разработанной в данной работе модели первоначально ионы кислорода находятся в верхнем (или «воздушном») слое (ион 1 на рис.2.4). При исследовании проводимости полимерного покрытия в рассматриваемой модели предполагалось, что движение заряженных частиц осуществляется прыжками по локализованным состояниям в центрах ячеек решеточной модели (ионы 2 - 4). Подобный подход применялся ранее в работе [105] и оправдывался возрастанием проводимости слоя при повышении температуры и частоты внешнего электрического поля. В данной работе была создана компьютерная программа, которая позволяет вычислять количество ионов кислорода, проходящих через полимерную пленку и достигающих металлической поверхности металла (ион 5 на рис.2.4). Если в защитном покрытии имеется трещина, то ионы кислорода в данной модели проникают через две плоскости (рис.2.5)
Модель движения иона кислорода внутри защитной полимерной пленки при наличии трещины Потенциал взаимодействия между электроном и диполем определяется по формуле [106]: qp cos а U = -— , (2.1) 4ле()г2 где q - заряд иона кислорода (q = - 2е, где е - заряд электрона), р - модуль дипольного момента, а величины г и «показаны на рис. 2.6. При моделировании учитывались взаимодействия иона с ближайшими восемью звеньями полимерных цепей, а также с полем двойного электрического слоя металла (рис.2.7). Рисунок 2.6 - Расположение Рисунок 2.7 - Расположение иона иона кислорода вблизи диполя кислорода внутри решетки, создаваемой дипольными моментами полимерных цепей В реальном покрытии полимерные цепи, в зависимости от химического состава, могут располагаться как перпендикулярно, так и параллельно поверхности. Приведенные ниже формулы соответствуют случаю, когда полимерные цепи располагаются перпендикулярно поверхности металла (рис.2.4). Потенциальная энергия иона внутри пленки вычислялась по формуле -л(і+](і1 UV = UA + UB + UC + U D + UA1 + Um + Uc1 + Um+ p0e 2) (2.2) Если ион располагается в агрессивной среде вблизи поверхности пленки (ион 1 на рис.2.4), то формула для вычисления энергии имеет вид: -Л\ JV1+ rf1 Us = UA + UB + Uc + U в + р0Яе к 2) (2.3) В выражениях (2.2) и (2.3) Е0 и Л- параметры двойного электрического слоя, величины UA, UB, UC,UD, UA1, UB1, UC1, U m вычисляются по формуле (2.1), где r = -Jd12+2d22 для случая, когда цепи располагаются перпендикулярно поверхности, изображенные на рис. 2.7 величины d1, d2 и d3 являются параметрами решетки и зависят от плотности полимерной пленки.
Расчеты количества ионов, достигших металлического листа, производились методом Монте-Карло. Для характеристики антикоррозийных свойств покрытия введен параметр коррозии s=N cor (2.4) N MK где Ncor - число ионов, достигших и захваченных металлической поверхностью, NMK - число шагов Монте-Карло. При уменьшении значения s антикоррозионные свойства покрытия увеличиваются, а при s=0 полимерная пленка становится изолятором для ионов кислорода, что приводит к долговечности стального листа.
Методика настройки алгоритмического обеспечения
Алгоритм обеспечения имитации полной конфигурации полимерной системы на поверхности металла и движения в ней заряженных частиц с учетом всех особенностей протекания этих явлений состоит из следующих этапов: 1. Расчет конфигурации положения звеньев полимерной цепи в зависимости от температуры, ее внутреннего строения (констант потенциала межмолекулярных взаимодействий), влияния металлической подложки; 2. Изучение движения заряженных частиц внутри рассчитанной макромолекулярной (полимерной) системы; 3. Получение зависимостей коррозионных параметров от внешних и внутренних характеристик; 4. Определение оптимальных методов управления антикоррозионной защиты. На первом этапе рассчитывалась равновесная конфигурация положения диполей в полимерной пленке в зависимости от температуры, внутреннего строения (констант потенциала межмолекулярных взаимодействий), величины внешнего электромагнитного поля. Вычисления производились с использованием пакета MK-ORDER [114], аналогично методам, приведенным в работах [115], [116]. Выходными параметрами этой процедуры яляются два трехмерных массива, содержащие значения сферическими углов Эйлера (нутации (q) и прецессии ( j) ) каждого диполя. Конфигурация системы вычислялась с помощью динамического метода Монте-Карло (алгоритм Метрополиса). На каждом шаге Монте - Карло случайным образом выбирался диполь. Просчитывалась энергия его взаимодействия с шестью ближайшими соседями и внешним электрическим полем.
Алгоритм вычисления энергии диполя приведен в работе [61]. Далее диполь поворачивался случайным образом, и затем снова вычислялась энергия взаимодействия. По значениям начальной и конечной энергии принималось решение, следует ли изменить исходную конфигурацию на последнюю. Новая конфигурация принималась в том случае, если ее энергия меньше первоначальной или вероятность перехода в новое состояние меньше случайного числа, выбранного в промежутке (0; 1). Вероятность перехода определяется с помощью формулы: W = ехр , где W - вероятность квТ j перехода диполя в новое состояние, АЕ - разность значений энергии, Т -температура, кв - постоянная Больцмана. Зависимость шагов Монте-Карло выбиралась обратно пропорционально скорости нагревания или охлаждения системы.
На втором этапе моделирования также методом Монте-Карло производились расчеты антикоррозионных свойств. Внешними параметрами по отношению к рассмотренной выше модели были выбраны температура, число слоев и расстояние между ними в полимерной пленке. Внутренними параметрами являлись величины, связанные с их химическим строением (молекулярной массой, константами взаимодействий, собственной частотой колебаний молекул и др.), значения которых определяются с помощью справочников, формул, или при обработке данных натурных экспериментов [61]. Блок - схема алгоритма на основании имитационной модели, приведенной в разделе 2 (рис.2.3 и 2.4), приведена на рис.3.1. Выбор начальных условий Определение равновесной конфигурации полимерной системы Блок-схема алгоритма для имитационного моделирования антикоррозийных свойств защитной полимерной пленки Исходя из свойств модельного гамильтониана, описывающего взаимодействия в молекулярном масштабе, обычно требуется изучить поведение макроскопической системы с числом атомов i\A = 1 023. Так как для моделирования обычно доступны системы с 7V 107, возникает вопрос, насколько большой должна быть выбрана моделируемая система для рассматриваемых задач, и каким образом может быть осуществлена экстраполяция полученных результатов в термодинамическом пределе. Поэтому выбор параметров моделирования является важной задачей для данного исследования. Кроме того, при моделировании конечной системы необходимо для нее корректно задать граничные условия [115]. Для минимизации эффекта конечности системы вдоль осей п2 и п3 (рис. 1.12) были выбраны периодические граничные условия. В направлении вдоль нормали к поверхности стального листа (N1) граничные условия заданы особым способом. В ячейках с і = 1 полимерные цепи взаимодействуют с металлом. Поэтому ориентации звеньев полимерных цепей в этих ячейках могут быть выбраны свободными или фиксированными (0u,i = 0) с вероятностью, равной коэффициенту прилипания, метод определения которого приведен в работе [101]. Для ячеек в наружном слое (i = N1 ) введены свободные граничные условия. При моделировании коррозии, при условии, что пленка имеет трещину, введены свободные граничные условия также при j = 1.
Эффективность применения исследований антикоррозионных свойств полимерных покрытий
Для управления толщиной покрытия используется программные блок «Coating thickness», интерфейс которого приведен на рис. 4.5. Для определения параметров моделирования использовались данные производственных испытаний, приведенные в приложении (таблица П.1). Модуль выполнен на языке программирования Delphi. Для запуска ПО рекомендуется использовать компьютер под управлением операционной системы семейства Microsoft Windows версии не ниже Windows XP, с тактовой частотой процессора не ниже 1,5 ГГц и объёмом оперативной памяти не менее 256 Мб.
Пользователь вводит тип ЛКМ, толщину и марку стального листа, а также скорость его движения в АПП. Также вводится увеличение толщины покрытия по сравнению со стандартным режимом, величина которого определяется при помощи модуля «MK-Corrozion». Производится вычисление оптимального температурного режима стального листа. Оптимальные значения температуры зон печи АПП определяются при использовании модуля «Модель процесса сушки полимерного покрытия» [110].
Аппаратное обеспечение Сушка полимерных покрытий состоит в нагреве основного материала с нанесенным покрытием, которая осуществляется в проходных печах № 1 и № 2 в среде рециркулируемого потока воздуха. Максимально допустимая температура циркуляционного воздуха в зонах печей № 1 и № 2 составляет 400 С. Воздух подается соплами в направлении, перпендикулярном направлению движения полосы. Каждая печь включает в себя 7 зон, каждая зона оснащена отдельной горелкой. Для примера, на рис.4.5. приведена схема четвертой зоны отделочной печи. Система управления печи изображена на рис. 4.6
Каждая из семи зон печи грунтовочного и отделочного слоя снабжена самостоятельным регулятором температуры, которые работают по одинаковому принципу. Горячий воздух, подводимый из системы возврата горячего воздуха в отдельных зонах, служит в качестве основной нагрузки для потребности печи в энергии. На рис.4.5 введены обозначения «TICA -/+» - температура циркуляционного воздуха, аналоговое значение; 111 «TA +» -температура циркуляционного воздуха, выключатель предельного значения; «XIC -/+» - заслонка регулирования природного газа (открыть / закрыть); «PDA -» - перепад давлений, воздух для горения (через VP21/ VF21); «PA +» - рабочее давление, воздух для горения (через VP21/VF21).
Все печи дополнительно оснащены заслонками отработанного воздуха. В зонах 2 и 7 заслонки отработанного воздуха снабжены регулятором положения, при помощи которого можно установить пороговое значение, зависящее от типа продукции.
Все другие заслонки отработанного воздуха являются ручными заслонками для отработанного воздуха, которые настраиваются на месте при пуске в эксплуатацию. Контроль/регулирование горелок осуществляется с помощью приборов фирмы Eclipse, испытанных в соответствии с евростандартом. Полностью электронная система управления устойчива к помехам от внешних электрических воздействий и отвечает самым жестким промышленным условиям. Процесс выполнения программы может быть точно воспроизведен благодаря микропроцессорной технологии, работающей по автономным программам без вспомогательных и питающих систем.
Тепловой режим сушки лакокрасочных материалов в печах № 1 и № 2 рассчитывается для каждого типа лакокрасочного материала с учетом следующих факторов: - толщины и ширины исходного металла; - скорости полосы и технологических особенностей АПП ; - состава растворителей в ЛКМ (температуры испарения и количества растворителя) по сертификату на ЛКМ; - типа наносимого ЛКМ; - толщины наносимого слоя ЛКМ. Толщина покрытия осуществляется с помощью модуля «MK-Corrozion», температуры зон печи - с помощью модуля «Coating thickness». Контроль температуры осуществляется оператором по показаниям цифровой индикации на экране монитора в системе визуализации на пульте управления ПУ-2 (рис.4.6).
Актуальная температура зон печи измеряется непрерывно. В системе управления SPS для печи производится сравнивание заданной и действительной температуры. Если отклонение от заданного значения ( + / - ) является слишком высоким, то производится соответствующее изменение температуры посредством регулятора положения газовой заслонки. При этом вычисленное значение температуры подается непосредственно в виде регулирующего воздействия на установочный вход газовой горелки.
При производстве промышленных испытаний использовались газовые горелки со стабилизирующей диафрагмой, центральным газовом соплом, электродами поджига, системой контроля пламени и встроенным трансформатором высокого напряжения. Производитель горелки: КомбуТек, тип CT-G 1000. Мощность горелки: макс.1000 кВ, min. 100 кВ. ПУ (рис.4.5) управляет газовой растопочной горелкой, а также контролирует пламя встроенным в устройство управления датчиком контроля горения. Кроме того, анализируются сигналы ограничителя цепи и цепи безопасности, например давления газа, давления воздуха, постороннего излучения.