Return to search

[pt] MODELAGEM DA REDE POROSA DE AGLOMERADOS DE MINÉRIO DE FERRO: DESENVOLVIMENTO DE UMA METODOLOGIA BASEADA EM MICROTOMOGRAFIA DE RAIOS-X / [en] PORE NETWORK MODELING OF IRON ORE AGGLOMERATES: DEVELOPMENT OF A METHODOLOGY BASED ON X-RAY MICROTOMOGRAPHY

[pt] Uma das características mais relevantes nos aglomerados de minério de
ferro é a sua porosidade, que impacta fortemente no desempenho desses materiais
nos processos siderúrgicos. O desempenho é diretamente dependente da existência
de uma rede porosa que permite o fluxo de gases pelo interior desses aglomerados
sem comprometer sua integridade física. Neste trabalho, amostras de diferentes
tipos de aglomerados de minério de ferro foram caracterizadas com o auxílio de
técnicas de microtomografia computadorizada de raios X (microCT),
processamento digital de imagens e modelagem de rede de poros (PNM). Com
isso, a influência da microestrutura desses aglomerados na variação da sua
porosidade e permeabilidade foi avaliada. O uso de microCT permitiu uma
visualização 3D da estrutura dos aglomerados, permitindo realizar uma análise da
estrutura interna das amostras para a discriminação do espaço poroso. O pixel size
ideal foi estipulado por meio de diversas capturas com resoluções diferentes. A
PNM foi utilizada para realizar a simulação da permeabilidade absoluta das
amostras, correlacionando com a porosidade, conectividade dos poros e diâmetro
de poros e conexões. Foi realizada uma variação de mais ou menos 5 tons de cinza nos limiares
de segmentação para estipular a sensibilidade do impacto desse parâmetro nos
resultados da modelagem. Os dois aglomerados apresentaram porosidade
parecida, em torno de 20 por cento. Os resultados para piores resoluções apresentaram
uma inconsistência, em muitos casos não possuindo sequer permeabilidade. As
imagens adquiridas com um tamanho de voxel de 2 micrômetros resultaram em cálculos
consistentes de permeabilidade, em torno de 0,4 a 2,4 mD para os briquetes e 0,03
a 1,6 mD para as pelotas, sugerindo que os briquetes são levemente mais
permeáveis. A variação do limiar de segmentação dos poros teve forte impacto
nos resultados das modelagens, influenciando diretamente no valor do cálculo da
permeabilidade absoluta. / [en] One of the most relevant features of iron ore agglomerates is their porosity, which strongly impacts the performance of these materials in steelmaking processes. Performance is directly dependent on the existence of a porous network that allows gas flow through the interior of these agglomerates without compromising their physical integrity. This study characterized samples of different iron ore agglomerates using X-ray microcomputed tomography (microCT), digital image processing, and pore network modeling (PNM). The influence of the microstructure of these agglomerates on the variation of their porosity and permeability was evaluated. MicroCT enabled a 3D visualization of the agglomerate structure, allowing for an analysis of the internal structure of the samples to discriminate the porous space. The ideal pixel size was determined through various captures at different resolutions. PNM was used to simulate the absolute permeability of the samples, correlating it with porosity, pore connectivity, and pore and connection diameter. A variation of more or less 5 gray tones in the segmentation thresholds was performed to determine the sensitivity of this parameter s impact on the modeling results. The two agglomerates had similar porosity of around 20 percent. The results for lower resolutions showed inconsistency, with many cases lacking permeability altogether. Images acquired with a pixel size of 2 micrometers resulted in consistent permeability calculations, ranging from 0.4 to 2.4 mD for briquettes and 0.03 to 1.6 mD for pellets, indicating that briquettes are slightly more permeable. The variation of pore segmentation threshold had a strong impact on the modeling results, directly influencing the value of the absolute permeability calculation.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:64365
Date19 October 2023
CreatorsIGOR NOGUEIRA LIMA
ContributorsSIDNEI PACIORNIK
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

Page generated in 0.0025 seconds