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[en] OPTIMIZATION OF THE THREE-DIMENSIONAL CHARACTERIZATION OF IRON ORE PELLETS / [pt] OTIMIZAÇÃO DA CARACTERIZAÇÃO TRIDIMENSIONAL DE PELOTAS DE MINÉRIO DE FERRO

[pt] A porosidade e o arranjo espacial dos poros são essenciais para a transferência
de calor e para o processo de redução das pelotas de minério de ferro em fornos
siderúrgicos. Portanto, a caracterização microestrutural das pelotas torna-se
importante para o controle de qualidade do produto final, o aço, auxiliando no
entendimento de seu comportamento nos altos-fornos. Atualmente, as técnicas mais
utilizadas para a caracterização são a microscopia ótica, que oferece resultados
somente bidimensionais e com isso não representa exatamente a realidade; e a
Porosimetria por intrusão de mercúrio, na qual utiliza-se mercúrio, que é altamente
nocivo à saúde humana, e avalia apenas poros conectados com a superfície. Além
disso, são técnicas consideradas destrutivas, ou seja, não é possível fazer outras
análises porque há a perda do material. Este trabalho propõe otimizar uma
metodologia de caracterização tridimensional de porosidade em pelotas a partir da
técnica de Microtomografia Computadorizada de Raios X (microCT) – que é uma
técnica não destrutiva e fornece informações tridimensionais, porém apresenta
limitações relacionadas ao tempo de análise e resolução – e análise e processamento
das imagens geradas. Foi possível caracterizar em 3D a porosidade de amostras
cedidas pela empresa Vale, a partir da distribuição espacial e obtenção do volume
dos poros, além da discriminação de poros abertos e fechados por uma nova
metodologia desenvolvida. Assim, a metodologia de aquisição foi otimizada,
alcançando-se uma redução de tempo para todas as análises - foram necessárias 3
horas para a análise de uma pelota inteira. Confirmou-se que a resolução de fato
causa grande impacto na caracterização de porosidade em pelotas de minério de
ferro, evidenciado na grande diferença entre os percentuais de porosidades medidos
nas diferentes resoluções alcançadas: 14,83 por cento para 7,6 micrometros, 23,69 por cento para 4 micrometros e 26,75 por cento para 2 micrometros. / [en] Porosity and pore space arrangement are essential for heat transfer and the
reduction process of iron ore pellets in steelworks. Therefore, the pellet
microstructural characterization becomes important for the quality control of the
final product, steel, helping in the understanding of its behavior in the blast
furnaces. Currently, the most used techniques for characterization are optical
microscopy, which offers only two-dimensional results and thus does not represent
exactly the reality; and mercury intrusion porosimetry that evaluates only pores
connected to the surface, and uses mercury, which is highly harmful to human
health. Moreover, they are techniques considered destructive as it is not possible to
do other analyzes in the same samples, since they are destroyed. This work proposes
to optimize a methodology of three-dimensional characterization of porosity in
pellets using the technique of x-ray microtomography (microCT). This is a non -
destructive technique that provides 3D information, but presents limitations related
to the time of analysis and resolution. It was possible to characterize in 3D pellet
samples provided by the Vale company, obtaining the porosity and the pore volume
distribution. Open and closed porosity was also measured by a new developed
methodology. Thus, the acquisition methodology was optimized, reaching a
reduction of time for all the analyzes - it took 3 hours for the analysis of an entire
ball. It was confirmed that the resolution had a great impact on the porosity
characterization of iron ore pellets, evidenced by the great difference between the
porosities measured at the different resolutions reached: 14.83 percent for 7.6 micrometers,
23.69 percent for 4 micrometers and 26.75 percent for 2 micrometers.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:35971
Date03 January 2019
CreatorsCAMILA GOMES PECANHA DE SOUZA
ContributorsSIDNEI PACIORNIK
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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