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초록
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재가열로에서 분위기 온도에 따른 소재온도 변화를 예측하기 위해 SUS304, SS400 소재가 적용되었으며, 소재내부에 깊이 방향으로 열전대를 5개씩 설치한 후 분위기 온도를 1200도까지 상승시켰다. 그 결과 소재온도는 평균적으로 1150도 이상 도달했으며, 국부적으로 소재 표면과 내부는 10도 이상의 온도차를 나타내었다. 실험결과의 타당성 검증을 위해 열모델을 적용하여 수치해석 되었으며, 실험결과 대비 해석결과는 출구 평균온도 기준 15도 이내의 범위에서 오차를 나타내었다. 또한 오차는 SUS304 소재에 비해 비열 변화가 큰 SS400 소재에서 상대적으로 높게 나타났다. 결론적으로 재가열로에서 소재 온도는 분위기 온도 제어를 통해 달성할 수 있으며, 분위기 온도에 따른 소재 온도 변화는 출구에서 3% 오차범위 내에서 열모델을 사용하여 유추할 수 있음이 실험적으로 증명되었다.

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The materials of SUS304 and SS400 are adopted for prediction of workpiece temperature variation according to ambient temperature in a reheating furnace. Five thermocouples were installed in a depth direction inside the material, and the ambient temperature was raised to 1200 Celsius degrees. As a re...

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제안 방법

  • 이를 위해 2008년도 Radhakrishnan Purushothaman의 박사학위 논문 “Evaluation and Improvement of Heat Treat Furnace Model”[5]에서 제시한 열모델을 사용하였으며, 실험 조건을 고려하여 해당 열모델의 주요 변수를 결정한 후 실험결과와 비교하게 되었다.
  • 에너지 효율 향상과 양질의 소재를 얻기 위해 재가열로는 가열 조건에 따라 3∼4개의 영역으로 구분되어 운영되는데, 대표적으로 예열대(pre-heating zone), 가열대(heating zone) 그리고 균열대(soaking zone)로 나누어 진 것을 들 수 있다. 각 구간별로 목표온도를 별도 설정하고 가열능력에 따른 버너의 출력, 대수 및 배열 등을 조절한다. 다만, 상기 제어방식을 적용하더라도 버너를 통한 화염이 분위기 온도를 상승시키고 분위기 온도에 따른 소재 온도변화가 열전달 메커니즘에 의해서 일어나기 때문에 정확한 지배방정식의 수립이 근본 해결책임을 알 수 있다.
  • 사각기둥 형태의 SUS304, SS400 소재의 정중앙에 깊이 방향으로 천공하여 각각 5개의 k-type 열전대를 설치하였으며, 열전대 와이어를 후렌지를 통하여 재가열로 외부로 뺀 후 소재 온도 정보를 디지털로 변환할 수 있는 데이터 팩에 연결하였다. 이후 버너 연료공급부에 연료를 공급 한 후 제어밸브를 통하여 1∼4기 버너를 순차적으로 점화하여 분위기 온도가 약 800도씨에 도달할 때까지는 급격히 온도를 상승시키고 이후 완만하게 조절하여 최종적으로 약 1200도씨에 이르게 하여 온도를 유지하였다.
  • 이후 버너 연료공급부에 연료를 공급 한 후 제어밸브를 통하여 1∼4기 버너를 순차적으로 점화하여 분위기 온도가 약 800도씨에 도달할 때까지는 급격히 온도를 상승시키고 이후 완만하게 조절하여 최종적으로 약 1200도씨에 이르게 하여 온도를 유지하였다. 화염의 온도와 가스의 분위기 온도 그리고 소재의 온도는 HMI(Human Machine Interface) 화면을 통하여 1분 주기로 실시간으로 계측되도록 구성하였다.
  • 약 4시간 동안 버너를 가열하여 분위기 온도를 1200도 근방까지 유지했으며, 분위기 온도는 재가열로 내부에 위치한 12개 열전대의 평균온도를 채택하였다. 이때 소재의 온도 변화는 그림5와 같이 운전 후 3시간 동안 빠른 열전달에 의해 급격히 상승하다가 이후 분위기 온도와의 작은 온도 차이에 의해 완만하게 증가하게 되었다.
  • 소재 내부에 깊이 방향으로 위치한 5개 열전대의 온도를 평균화하여 식6의 열모델에 의한 해석 결과와 비교하였다. 그림7의 실험결과 대비 해석결과의 비교에서 두 소재 모두 공통적으로 최종 출구온도의 경우 20도 이하의 온도 차이를 나타내었으며, 재료 종류에 상관없이 실험과 해석의 경향성이 유사하여 실험 결과의 타당성이 검증되었다.
  • 재가열로에서 분위기 온도에 따른 소재 온도 변화를 알기 위해 정치식 형태의 재가열로 테스트베드에서 물성이 다른 SUS304, SS400 두 소재를 이용해 실험을 수행하였으며 실험결과의 타당성을 검증하기 위해 열모델을 적용한 수치해석적 분석을 통해 다음과 같은결론을 얻었다.

대상 데이터

  • 실험에 적용된 재가열로는 컴버스텍(주) 소유의 당진공장에 위치하고 있으며 소재의 운송과정이 없는 정치식이며 또한 상용급과 달리 예열부, 가열부, 균열부로 구분되어 있지 않고 통합된 하나의 가열로이다. 그렇지만 본 연구의 목적이 분위기 온도에 따른 소재 온도 변화를 실험하고 해석 결과와 비교하는 것으로 정치식 재가열로의 적용은 문제될 것이 없다고 판단된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
지배방정식의 수립의 한계는 무엇인가? 이러한 목적으로 많은 연구자들이 재가열로 내에서의 전도, 대류, 복사 열전달 및 에너지평형에 의해 소재 온도 및 가스 온도를 예측하기 위한 지배방정식의 수립과 수치해석적 방법으로 결과를 도출하였다[1∼4]. 그러나 기존의 학문적 연구가 타당하더라도 상용급 재가열로의 실시간 제어를 고려했을 때, 상당한 계산시간이 요구되는 복잡한 편미분방정식이나 CFD를 사용한 해석방법은 적용하기 어려우므로 단순화된 열모델의 도출이 필요하다. 이를 위해 2008년도 Radhakrishnan Purushothaman의 박사학위 논문 “Evaluation and Improvement of Heat Treat Furnace Model”[5]에서 제시한 열모델을 사용하였으며, 실험 조건을 고려하여 해당 열모델의 주요 변수를 결정한 후 실험결과와 비교하게 되었다.
재가열로는 어떻게 구분되며 그 목적은 무엇인가? 또한 재가열로는 시간당 15,000,000∼150,000,000 kcal의 높은 연료를 소모하는 설비로 에너지 저효율에 따른 생산비용의 증가가 기술적 문제의 현안이다. 에너지 효율 향상과 양질의 소재를 얻기 위해 재가열로는 가열 조건에 따라 3∼4개의 영역으로 구분되어 운영되는데, 대표적으로 예열대(pre-heating zone), 가열대(heating zone) 그리고 균열대(soaking zone)로 나누어 진 것을 들 수 있다. 각 구간별로 목표온도를 별도 설정하고 가열능력에 따른 버너의 출력, 대수 및 배열 등을 조절한다.
재가열로란 무엇인가? 재가열로는 압연, 단조 공정을 위하여 소재를 가열하는 설비로 철강산업에서 가장 많은 화석에너지를 사용한다. 국내 상용급 재가열로의 경우 평균적으로 15∼60m 길이와 6∼12m의 폭을 지니며 1100∼1300°C의 고온에서 1년 중 300일 이상 연속운전 하는 것으로 알려져 있다.
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참고문헌 (5)

  1. Kim K. M. et al., 2015, A numerical study on the efficiency of an industrial furnace for oxygen combustion conditioins, KOSEE, Vol. 24, No. 3, pp. 82-88 

  2. Jiraphon Srisertpol et al., 2011, Estimation of the Mathematical Model of the Reheating Furnace Walking Hearth Type in Heating Curve Up Process, International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, Vol. 5, Issue 1, pp. 167-174 

  3. Pongam T. et al., 2012, Manufacturing Process Identification for the Reheating Furnace Walking Hearth Type Using Genetic Algorithm, International Journal of Modeling and Optimization, Vol. 2, No. 2, pp. 114-118 

  4. N. Wang et al., 2013, Optimal heating and energy management for the reheating furnace using oxygen enhanced combustion, Proc. of the 2013 AIChE Annual Meeting 

  5. Radhakrishnan Purushothaman, 2008, Evaluation and Improvement of Heat Treat Furnace Model, Dissertation, Worcester Polytechnic Institute 

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