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宏观偏析是由于凝固前沿高溶质浓度的钢液发生相对流动而形成[1]。宏观偏析发生在1 cm～1 m的大尺度范围，在后续的轧制和均匀化热处理过程中并不能完全消除[2]，进而对产品的机械性能和稳定性产生重要影响，严重制约高端钢材的生产和应用[3]。
为了改善铸坯的宏观偏析，提升铸坯及钢材的质量，众多学者通过试验和数值模拟的方法进行了大量研究[4-7]。An等[8]通过工业试验研究发现随着结晶器电磁搅拌电流的增加，铸坯中心偏析得到改善；随着结晶器电磁搅拌频率的增加，铸坯中心偏析同样得到改善。Li等[9]通过对比结晶器电磁搅拌、结晶器＋末端电磁搅拌（复合电磁搅拌）条件下低倍结果和铸坯中心碳偏析结果，表明复合电磁搅拌模式得到的铸坯中心疏松和缩孔更小、更均匀，能够有效改善铸坯中心碳偏析。Bleck等[10]通过实验室试验研究了轻压下区间内不同中心固相率与中心偏析和内部裂纹的关系，结果显示在中心固相率为0.89～0.94的区间内进行压下试验，能够改善铸坯中心偏析，但是铸坯内部裂纹发生率增加。王文培等[11]进行小方坯高碳钢的工业试验，结果表明随着钢液过热度的升高，碳偏析指数增大，控制钢水过热度在30 ℃以内可保证碳偏析指数在1.10内。Jiang等[12]建立了二维的多相凝固模型并与机械压下模型耦合，分别研究不同压下量、压下区间等对液相流动和溶质传输的影响。研究结果显示，机械压下能够挤压铸坯芯部钢液，减缓溶质富集液相向凝固终点的流动速度，有效降低铸坯中心偏析。随着压下量的增加，中心偏析明显改善；提出最佳的压下区间为中心液相率在0.95～0.01之间。Wu和Ludwig[13]利用多相凝固模型研究了钢锭凝固过程中的溶质传输行为，研究表明宏观偏析仅在熔体对流或者枝晶沉降过程中形成。Sun和Zhang[14]建立了电磁搅拌、传热和溶质传输的耦合模型并预测了连铸坯的宏观偏析，模拟结果与实验室检测结果吻合较好。马长文[15]利用连续介质模型，研究了钢锭侧面和底面冷却条件下的偏析行为，侧面冷却时在铸锭顶部形成正偏析，底部形成负偏析；底部冷却时铸锭内部产生垂直生长的通道偏析。陈华标[16]针对板坯连铸过程建立了全连铸三维中心偏析模型，并模拟研究了连铸凝固过程中板坯内溶质的分布特征及中心偏析的形成机理。
由于连铸过程为高温作业，各种传输过程复杂，难以直接观察且试验过程耗费较多的人力和物力，越来越多的研究者采用数值模拟的方法研究连铸凝固过程。然而，在连铸的数值模拟中，由于连铸模型庞大、计算量较大、计算时间较长，很难及时反馈模拟结果。本文基于ProCAST软件建立简化的移动切片模型，能够高效模拟连铸过程中的宏观偏析，研究了不同过热度、二冷水量和拉坯速度等对宏观偏析的影响规律。
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本研究基于国内某钢厂小方坯齿轮钢连铸生产，利用ProCAT软件建立移动切片模型，模拟连铸坯的宏观偏析。由于实际连铸过程较为复杂，为了简化模型以提高计算效率做出如下假设：连铸坯沿拉坯方向的导热量约占总热量的3%～6%，因此忽略连铸坯纵向传热[17]；连铸二冷区同一段采用均匀冷却的经验公式[18]；凝固过程未考虑枝晶沉降和固相移动[19]；未考虑实际生产中电磁搅拌的影响。模型中偏析的计算主要由连续性方程、动量方程、能量方程和溶质传输方程控制,方程（1）、（2）和（3）分别为连续性方程、动量方程和能量方程，方程（4）和（5）分别为液相和固相中的溶质传输方程。
$$\frac{\partial }{{\partial t}}\left( {{f_{\rm{l}}}{\rho _{\rm{l}}} + {f_{\rm{s}}}{\rho _{\rm{s}}}} \right) + \nabla \left( {{f_{\rm{l}}}{\rho _{\rm{l}}}{{{u}}_{\rm{l}}} + {f_{\rm{s}}}{\rho _{\rm{s}}}{{{u}}_{\rm{s}}}} \right) = 0$$ (1) $$\begin{array}{l} \dfrac{\partial }{{\partial t}}\left( {{f_{\rm{l}}}{\rho _{\rm{l}}}{{{u}}_{\rm{l}}}} \right) + \nabla \cdot \left( {{f_{\rm{l}}}{\rho _{\rm{l}}}{{{u}}_{\rm{l}}}{{{u}}_{\rm{l}}}} \right) \!=\! - {f_{\rm{l}}}\nabla p + \nabla \cdot \left( {{f_{\rm{l}}}{\mu _{\rm{l}}}\nabla {{{u}}_{\rm{l}}}} \right) - \\ \dfrac{{{f_{\rm{l}}}^2{\mu _{\rm{l}}}}}{K}{{{u}}_{\rm{l}}} + {{{u}}_{\rm{l}}}\dfrac{{\partial {\rho _{\rm{s}}}}}{{\partial t}} + {\rho _{\rm{l}}}{f_{\rm{l}}}{{g}} + \nabla \cdot \left[ {{\mu _{\rm{l}}}{f_{\rm{l}}}\left( {\nabla \cdot {{{u}}_{\rm{l}}} + {{\left( {\nabla \cdot {{{u}}_{\rm{l}}}} \right)}^{\rm{T}}}} \right)} \right] \end{array} $$ (2) $$\frac{\partial }{{\partial t}}\left( {{f_{\rm{l}}}{\rho _{\rm{l}}}{h_{\rm{l}}} + {f_{\rm{s}}}{\rho _{\rm{s}}}{h_{\rm{s}}}} \right) + \nabla \left( {{f_{\rm{l}}}{\rho _{\rm{l}}}{{{u}}_{\rm{l}}}{h_{\rm{l}}}^{} + {f_{\rm{s}}}{\rho _{\rm{s}}}{{{u}}_{\rm{s}}}{h_{\rm{s}}}} \right) = \nabla \left( {{k_m}\nabla T} \right)$$ (3) $$\begin{split} & {f_{\rm{l}}}{\rho _{\rm{l}}}\dfrac{{\partial {c_{\rm{l}}}^{}}}{{\partial t}} + {f_{\rm{l}}}{\rho _{\rm{l}}}{{{u}}_{\rm{l}}}\nabla {c_{\rm{l}}}^{} = \nabla \left( {{f_{\rm{l}}}{\rho _{\rm{l}}}{D_{\rm{l}}}^{}\nabla {c_{\rm{l}}}^{}} \right) + \left( {{c_{\rm{l}}} - {c_{\rm{sl}}}} \right)\\ &\dfrac{\partial }{{\partial t}}\left( {{f_{\rm{s}}}{\rho _{\rm{s}}}} \right) + \dfrac{{S{\rho _{\rm{s}}}{D_{\rm{s}}}^{}}}{l}\left( {{c_{\rm{s}}} - {c_{\rm{sl}}}} \right) \end{split}$$ (4) $${f_{\rm{s}}}{\rho _{\rm{s}}}\frac{{\partial {c_{\rm{s}}}}}{{\partial t}} = \left( {{c_{\rm{sl}}} - {c_{\rm{s}}}} \right)\left[ {\frac{\partial }{{\partial t}}\left( {{f_{\rm{s}}}{\rho _{\rm{s}}}} \right) + \frac{{S{\rho _{\rm{s}}}{D_{\rm{s}}}^{}}}{l}} \right]$$ (5) $$K{\rm{ = }}\frac{{{{\left( {1 - {f_{\rm{s}}}} \right)}^3}}}{{f_{\rm{s}}^2}}\frac{{\lambda _2^2}}{{180}}$$ (6) 式中：fl (fs)为液（固）相率；ρl (ρs)为液（固）相密度，kg·m−3；t为时间，s；ul (us)为液（固）相速度，m·s−1；μl为液相黏度，Pa·s；K为渗透率，m2；g为重力加速度，m·s−2；p为压力，Pa；hl (hs)为液（固）相焓，J·mol−1；Dl (Ds)为液（固）相扩散系数，m2·s−1；T为节点温度，℃；km为热导率，W·m−1·K−1；cl (cs)为实际的液（固）相浓度；csl为界面浓度；λ2为二次枝晶间距，m；l，S为常数。
宣钢小方坯齿轮钢断面尺寸为165 mm×165 mm，拉坯速度为1.4 m·min−1，连铸机弧型段半径为10 m，结晶器有效长度为0.85 m。齿轮钢成分如表1所示，钢种的固液相线温度分别为1514 ℃和1463 ℃。图1为本研究建立的移动切片模型示意图。通过ProE建立切片模型，模型边长和厚度分别为165 mm和10 mm，采用6面体网格，体网格总数为15125个。移动切片从弯月面开始，按照图1所示连铸坯移动示意图进行运动，分别经历结晶器冷却、二冷区冷却和空冷区，最终完全凝固。连铸各区长度和冷却水量如表2所示。为了将重力对偏析的影响加入模型，本模型将连铸弧形段不同位置处的重力加速度分别沿径向和切向进行分解，进而加载至偏析模型[12, 20]，如图1所示。
$$\theta {\rm{ = }}\frac{{{{{u}}_{\rm{c}}} \cdot {t_\theta }}}{{60R}}$$ (7) $${g_{\rm{R}}} = g\cdot \sin\theta $$ (8) $${g_{\rm{T}}} = g\cdot \cos\theta $$ (9) 表 1 齿轮钢成分（质量分数）
Table 1. Element content of the gear steel
% C Si Mn P S Al Cr Ti 0.215 0.240 0.890 0.020 0.020 0.020 1.090 0.006 
图 1 移动切片模型
Figure 1. Moving slice model
表 2 各区长度和冷却水量
Table 2. Length and cooling water flow in each zone
Cooling zone Water flow/(m3·h−1) Length/m Mold 108 0.9 Zone1 3.32 0.35 Zone2 2.20 1.78 Zone3 1.03 1.85 式中：θ为连铸坯弧形段不同位置处径向与水平方向的夹角；uc为拉坯速度，m·min−1；tθ为弧形段开始至弧形段任意位置的时间，s；R为连铸机半径，m；gR为重力加速度径向分量，m·s−2；gT为重力加速度切向分量，m·s−2。
连铸生产过程中，铸坯表面与结晶器铜板接触，通过铜板内的冷却水将热量导出，在二冷区主要利用喷嘴向铸坯表面喷水（水雾）的方式冷却。在空冷区主要由铸坯表面向周围辐射散失热量。因此，需将上述传热边界条件分开处理。结晶器铜板与铸坯表面的热流密度采用平均热流密度[21]：
$${q_m} = \frac{{\rho {C_{\rm{p}}}Q\Delta T}}{F}$$ (10) 式中：qm为铸坯表面的平均热流密度，W·m−2；ρ为结晶器冷却水密度，kg·m−3；Cp为冷却水的比热容，J·kg−1·℃−1；Q为冷却水流量，m3·s−1；ΔT为结晶器铜板进出水温度差，℃；F为结晶器铜板与铸坯的有效接触面积，m2。
二冷区冷却方式主要包括喷嘴冷却、辊子与铸坯间的接触传热、二冷水聚集蒸发散热和辐射散热等，本研究采用经验公式进行计算[22]：
$$h = 5849.9 \times {W^{0.451}} \times \left( {1 - 0.0075{T_{\rm{w}}}} \right)$$ (11) 式中，h为综合换热系数，W·m−2·℃−1；W为二冷各区的平均水流密度，L·m−2·s−1；Tw为冷却水的温度，℃。
空冷区主要通过铸坯表面与周围环境的辐射换热散失热量，采用公式（12）进行计算[18, 23]。
$${q_{\rm{rad}}}{\rm{ = }}\sigma \cdot \varepsilon \times \left[ {{{\left( {{T_{\rm{s}}} + 273} \right)}^4} - {{\left( {{T_{\rm{e}}} + 273} \right)}^4}} \right]$$ (12) 式中，qrad为铸坯表面辐射换热的热流密度，W·m−2；σ为Stefan-Boltzmann常数，取值为5.67×10−8 W·m−2·K−4；ε为辐射换热系数，取值为0.8；Ts、Te分别为铸坯表面温度和环境温度，℃。模型中齿轮钢的热物性参数通过ProCAST软件自带的热力学数据库计算得出，钢种的热导率、密度、热焓、粘度和固相率随温度的关系如图2所示。
图 2 钢的热物性参数。（a）热导率；（b）密度；（c）热焓；（d）黏度；（e）固相率
Figure 2. Thermophysical parameters of the steel: (a) conductivity; (b) density; (c) enthalpy; (d) viscosity; (e) solid fraction
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为了验证移动切片模型的准确性，本文基于连铸实际工况进行模拟并与检测结果进行对比。实际连铸条件如下：拉速1.4 m·min−1，过热度35 ℃，二冷水量为正常水量，如表2所示。图3为铸坯表面红外测温与模型计算得到的温度场对比结果，可以看出计算得到的温度场与现场测温结果基本吻合，进而验证了模型温度场的准确性。为了进一步验证宏观偏析模型的准确性，需要检测铸坯横断面的宏观偏析情况。铸坯宏观偏析检测方法为：首先进行铸坯横断面低倍浸蚀，从浸蚀后的横断面找到铸坯的凝固末端位置，过凝固末端位置从内弧至外弧做垂线，并用直径为6 mm的钻头沿着垂线进行钻屑取样，最后利用碳硫分析仪（Leco CS844）检测碳元素含量。该检测方法的优势是能够准确定位凝固末端位置，进而得到更准确的中心偏析结果。图4为碳偏析检测结果与模拟结果的对比，可以看出计算得到的碳偏析度与检测结果基本吻合，进而验证了模型计算宏观偏析的准确性。碳偏析度通过公式（13）计算，其中，ri为检测位置i处的碳偏析度，mi为检测位置i处的碳含量，m0为钢液中碳的初始含量。
图 3 计算得到的铸坯表面温度和测量结果的对比
Figure 3. Comparison between the calculated and measured results of the billet surface temperature
图 4 检测得到的碳含量与模拟结果对比
Figure 4. Comparison between the calculated and measured results of the carbon content
$${r_i} = \frac{{{m_i}}}{{{m_0}}}$$ (13) 检测结果显示，铸坯表层为负偏析，这是由于结晶器电磁搅拌导致钢液冲刷凝固前沿，将凝固前沿的富集溶质带至中间钢液，进而导致铸坯表层的负偏析。随着连铸凝固的进行，碳含量逐渐增加，在距铸坯表面1/4处出现较严重的正偏析，如图4所示，该位置与连铸坯柱状晶向等轴晶的转变位置相吻合，此位置的正偏析主要是由于枝晶转变导致[24-25]，枝晶转变处枝晶变得更加粗大且交错排布，阻碍了选分结晶产生的溶质进一步流动，进而在枝晶转变处产生正偏析。随后碳含量逐渐降低，在凝固中心附近出现负偏析，在凝固中心处为严重的正偏析，碳偏析度可达1.16，这主要是因为在凝固末端，钢液凝固收缩形成的负压抽吸附近高浓度溶质钢液，导致严重的中心偏析和凝固中心附近的负偏析。模拟结果显示，铸坯中心附近的负偏析偏离凝固中心较远，这是因为模型未考虑凝固收缩导致。内弧侧的溶质浓度整体高于外弧侧，这主要是因为溶质浮力引起的热对流导致高溶质浓度钢液向内弧侧流动导致。
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为了研究不同连铸参数对铸坯宏观偏析的影响规律，本研究分别模拟了不同过热度、二冷水量和拉坯速度条件下的宏观偏析。钢中同时存在C、Si、Mn、P、S、Cr等易偏析元素，连铸凝固过程中易偏析元素均存在不同程度的偏析现象，易偏析元素的偏析规律基本一致[25-27]，因此，为表征铸坯的宏观偏析程度，本文选用碳偏析度作为铸坯偏析程度的标准。
拉速1.4 m·min−1，正常二冷水量条件下，本文分别模拟了过热度15、25和35 ℃工况铸坯横断面的宏观偏析情况。图5为铸坯横断面碳元素的分布云图，图6为铸坯横断面中垂线上碳元素宏观偏析的定量结果。可以看出，随着过热度的增加，枝晶转变处正偏析有所增加，铸坯中心偏析明显增强，铸坯中心碳偏析度从1.06增加至1.15。中心偏析的增强主要是因为在相同冷却条件下提高浇铸温度，铸坯凝固时间延长，溶质元素有更长的时间扩散，使得更多的溶质元素扩散至后期凝固的钢液，进而加剧了铸坯的中心偏析。可以看出，过热度在不超过25 ℃时，铸坯中心偏析和枝晶转变处偏析可以控制在一个比较低的水平。因此，将过热度控制在25 ℃以内，可以保证铸坯的宏观碳偏析度控制在1.10范围内。
图 5 过热度对铸坯宏观偏析的影响
Figure 5. Effect of superheat on the macrosegregation of the billet
图 6 过热度对铸坯宏观偏析的定量影响
Figure 6. Effect of superheat on the quantized results of the macrosegregation
模拟结果显示，铸坯内弧侧的偏析程度要强于铸坯的外弧侧。这是由于连铸过程中，当铸坯切片运动至弧形段以及水平段后，重力方向将不再垂直于铸坯横断面，进而产生平行于铸坯横断面的重力分量，钢液受到溶质浮力的影响而产生对流，溶质元素富集的钢液会向内弧侧流动，进而导致内弧侧的宏观偏析强于外弧侧。
为研究连铸二冷水量对铸坯横断面宏观偏析的影响，拉速1.4 m·min−1，过热度35 ℃条件下，本模拟分别计算了二冷水量降低20%、正常水量、二冷水量增加20%三种工况下铸坯的宏观偏析。图7为铸坯横断面碳元素的分布云图，图8为铸坯横断面中垂线上碳元素宏观偏析的定量结果。可以看出，连铸二冷水量对铸坯中心偏析和枝晶转变处偏析影响较小，且影响规律不明显。随着连铸二冷水量的增加，铸坯中心偏析有所改善，但是改善程度很小，铸坯中心碳偏析度从1.16降低至1.13。这主要是因为在凝固中后期，凝固坯壳较厚，二冷水量的改变对铸坯芯部的冷却条件影响较小，即对凝固后期钢液的凝固时间影响较小，溶质扩散时间改变有限，进而对铸坯中心偏析影响较小。
图 7 二冷水量对铸坯宏观偏析的影响
Figure 7. Effect of secondary cooling water flow on macrosegregation of the billet
图 8 二冷水量对铸坯宏观偏析的定量影响
Figure 8. Effect of secondary cooling water flow on the quantized results of macrosegregation
为研究拉坯速度对铸坯横断面宏观偏析的影响，过热度35 ℃，正常二冷水量条件下，本模型分别计算了1.2、1.4和1.6 m·min−1三种拉速条件下的宏观偏析。图9为铸坯横断面碳元素的分布云图，图10为铸坯横断面中垂线上碳元素宏观偏析的定量结果。可以看出，拉速的变化对铸坯中心偏析的影响较为显著，随着拉坯速度的增加，铸坯中心偏析呈现加重的趋势，铸坯中心碳偏析度由1.14增加至1.21。主要是因为随着拉坯速度的提高，连铸坯在结晶器区和二冷区停留时间变短，使得凝固末端后移动，图11显示拉坯速度在1.2、1.4和1.6 m·min−1时，凝固末端位置距离弯月面分别为9.6、11.7和13.9 m。进而溶质元素有更长的扩散时间，使得更多的溶质元素扩散到后期凝固的钢液中，加剧了铸坯的中心偏析。
图 9 拉坯速度对铸坯宏观偏析的影响
Figure 9. Effect of casting speed on macrosegregation of the billet
图 10 拉坯速度对铸坯宏观偏析的定量影响
Figure 10. Effect of casting speed on the quantized results of macrosegregation
图 11 拉坯速度对凝固坯壳厚度的影响
Figure 11. Effect of casting speed on the shell thickness of the billet
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本文建立了连铸移动切片模型，能够高效模拟连铸过程中的宏观偏析并及时反馈模拟结果。红外测温和碳偏析检测结果与模拟结果吻合良好，验证了移动切片模型模拟连铸坯宏观偏析的准确性。模型分别模拟研究了不同过热度、二冷水量和拉坯速度对铸坯宏观偏析的影响，得出如下结论：
（1）由于钢液受到溶质浮力的影响，溶质元素富集的钢液会向内弧侧流动，导致内弧侧的宏观偏析强于外弧侧。
（2）随着过热度的增加，枝晶转变处正偏析有所增加，铸坯中心偏析明显增强，铸坯中心碳偏析度从1.06增加至1.15。过热度控制在25 ℃范围内，可以保证铸坯的宏观碳偏析度控制1.10范围内。
（3）随着连铸二冷水量的增加，铸坯中心偏析改善程度较小，铸坯中心碳偏析度从1.16降低至1.13。
（4）随着拉坯速度的增加，铸坯中心偏析呈现加重的趋势，铸坯中心碳偏析度由1.14增加至1.21。拉速控制在1.4 m·min−1范围内，可保证铸坯中心碳偏析度低于1.15。
Simulation of the macrosegregation in the gear steel billet continuous casting process
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摘要: 基于国内某厂齿轮钢小方坯连铸生产过程，利用ProCAST软件建立移动切片模型，能够高效模拟连铸过程中的宏观偏析，模型分别模拟研究了不同过热度、二冷水量和拉坯速度等对宏观偏析的影响。模拟结果与碳偏析检测结果吻合良好，验证了移动切片模型模拟连铸坯宏观偏析的准确性。由于溶质浮力的影响，内弧侧的宏观偏析强于外弧侧。随着过热度的增加，铸坯中心碳偏析度从1.06增加至1.15。过热度控制在25 ℃范围内，可以保证铸坯的宏观碳偏析度控制在1.10范围内。随着连铸二冷水量的增加，铸坯中心偏析改善程度较小，铸坯中心碳偏析度从1.16降低至1.13。随着拉坯速度的增加，铸坯中心偏析呈现加重的趋势，铸坯中心碳偏析度由1.14增加至1.21，拉坯速度控制在1.4 m·min-1范围内，可保证铸坯中心碳偏析度低于1.15。Abstract: Macrosegregation forms due to relative motion between liquid and solid phases on the macro scale during solidification. As macrosegregation is formed during a solidification process, it is difficult to remove it in the subsequent rolling and heat treatment processes, thereby deteriorating the mechanical properties and stability of products. Studies of macrosegregation of billets for industrial trials have become a challenge due to the high temperature of the casting process. To improve macrosegregation of billet, a moving slice model was developed using the ProCAST software based on a continuous casting process of gear steel billet in a domestic steel mill. During the continuous casting process, macrosegregation can be calculated using the above model. The effects of superheat, secondary cooling water flows, and casting speed on macrosegregation were simulated. These results were consistent with the measured outcomes of carbon macrosegregation, validating the moving slice model to calculate the macrosegregation of billet. The solute concentration on the loose side is higher than that on the fixed side due to solute buoyancy. The degree of carbon segregation in the billet center increases from 1.06 to 1.15, with an increase in superheat, which should be controlled below 25 ℃ to ensure the degree of carbon segregation within 1.10. However, the degree of carbon segregation in the billet center decreases from 1.16 to 1.13, with an increase of secondary cooling water flow and a little improvement in central segregation. With an increase in casting speed, the central segregation becomes serious, and the degree of carbon segregation in the billet center increases from 1.14 to 1.21. However, when the casting speed is lower than 1.4 m·min−1, the degree of carbon segregation in the billet center comes lower than 1.15.
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Key words:
- macrosegregation /
- superheat /
- secondary cooling water flow /
- casting speed /
- gear steel
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图 2 钢的热物性参数。（a）热导率；（b）密度；（c）热焓；（d）黏度；（e）固相率
Figure 2. Thermophysical parameters of the steel: (a) conductivity; (b) density; (c) enthalpy; (d) viscosity; (e) solid fraction
图 3 计算得到的铸坯表面温度和测量结果的对比
Figure 3. Comparison between the calculated and measured results of the billet surface temperature
图 4 检测得到的碳含量与模拟结果对比
Figure 4. Comparison between the calculated and measured results of the carbon content
图 6 过热度对铸坯宏观偏析的定量影响
Figure 6. Effect of superheat on the quantized results of the macrosegregation
图 7 二冷水量对铸坯宏观偏析的影响
Figure 7. Effect of secondary cooling water flow on macrosegregation of the billet
图 8 二冷水量对铸坯宏观偏析的定量影响
Figure 8. Effect of secondary cooling water flow on the quantized results of macrosegregation
图 9 拉坯速度对铸坯宏观偏析的影响
Figure 9. Effect of casting speed on macrosegregation of the billet
图 10 拉坯速度对铸坯宏观偏析的定量影响
Figure 10. Effect of casting speed on the quantized results of macrosegregation
图 11 拉坯速度对凝固坯壳厚度的影响
Figure 11. Effect of casting speed on the shell thickness of the billet
表 1 齿轮钢成分（质量分数）
Table 1. Element content of the gear steel
% C Si Mn P S Al Cr Ti 0.215 0.240 0.890 0.020 0.020 0.020 1.090 0.006 
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表 2 各区长度和冷却水量
Table 2. Length and cooling water flow in each zone
Cooling zone Water flow/(m3·h−1) Length/m Mold 108 0.9 Zone1 3.32 0.35 Zone2 2.20 1.78 Zone3 1.03 1.85
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[1] Ludwig A, Wu M H, Kharicha A. On macrosegregation. Metall Mater Trans A, 2015, 46(11): 4854 doi: 10.1007/s11661-015-2959-4 [2] Ahmadein M, Wu M H, Ludwig A. Analysis of macrosegregation formation and columnar-to-equiaxed transition during solidification of Al-4wt. %Cu ingot using a 5-phase model. J Cryst Growth, 2015, 417: 65 doi: 10.1016/j.jcrysgro.2014.07.039 [3] Lesoult G. Macrosegregation in steel strands and ingots: characterisation, formation and consequences. Mater Sci Eng A, 2005, 413-414: 19 doi: 10.1016/j.msea.2005.08.203 [4] Flemings M C. Our understanding of macrosegregation: past and present. ISIJ Int, 2000, 40(9): 833 doi: 10.2355/isijinternational.40.833 [5] Oh K S, Chang Y W. Macrosegregation behavior in continuously cast high carbon steel blooms and billets at the final stage of solidification in combination stirring. ISIJ Int, 1995, 35(7): 866 doi: 10.2355/isijinternational.35.866 [6] Vušanović I, Vertnik R, Šarler B. A simple slice model for prediction of macrosegregation in continuously cast billets // The 3rd International Conference on Advances in Solidification Processes. Aachen, 2011: 012056. [7] Wu M H, Kharicha A, Ludwig A. Discussion on modeling capability for macrosegregation. High Temp Mater Processes, 2017, 36(5): 531 doi: 10.1515/htmp-2016-0133 [8] An H H, Bao Y P, Wang M, et al. Effects of electromagnetic stirring on fluid flow and temperature distribution in billet continuous casting mould and solidification structure of 55SiCr. Metall Res Technol, 2018, 115(1): 103 doi: 10.1051/metal/2017075 [9] Li J C, Wang B F, Ma Y L, et al. Effect of complex electromagnetic stirring on inner quality of high carbon steel bloom. Mater Sci Eng A, 2006, 425(1-2): 201 doi: 10.1016/j.msea.2006.03.061 [10] Bleck W, Wang W J, Bulte R. Influence of soft reduction on internal quality of high carbon steel billets. Steel Res Int, 2006, 77(7): 485 doi: 10.1002/srin.200606418 [11] 王文培, 刘列喜, 李海, 等. 高碳绞线钢SWRH82B中心碳偏析控制实践. 特殊钢, 2019, 40(5):24 doi: 10.3969/j.issn.1003-8620.2019.05.006 Wang W P, Liu L X, Li H, et al. High carbon stranded steel SWRH82B central carbon segregation control practice. Special Steel, 2019, 40(5): 24 doi: 10.3969/j.issn.1003-8620.2019.05.006 [12] Jiang D B, Wang W L, Luo S, et al. Numerical simulation of slab centerline segregation with mechanical reduction during continuous casting process. Int J Heat Mass Transfer, 2018, 122: 315 doi: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2018.01.100 [13] Wu M H, Ludwig A. A three-phase model for mixed columnar-equiaxed solidification. Metall Mater Trans A, 2006, 37(5): 1613 doi: 10.1007/s11661-006-0104-0 [14] Sun H B, Zhang J Q. Study on the macrosegregation behavior for the bloom continuous casting: model development and validation. Metall Mater Trans B, 2014, 45(3): 1133 doi: 10.1007/s11663-013-9986-6 [15] 马长文. 连铸过程中心偏析的数值模拟研究[学位论文]. 北京: 清华大学, 2004 Ma C W. Numerical Simulation on Centerline Segregation in Continuous Casting Process[Dissertation]. Beijing: Tsinghua University, 2004 [16] 陈华标. 铁基多元合金凝固溶质再分配与连铸板坯中心偏析研究[学位论文]. 重庆: 重庆大学, 2018 Chen H B. Investigations on Solute Redistribution during the Solidification of Iron-based Multicomponent Alloys and Centerline Segregation in Continuous Casting Slab[Dissertation]. Chongqing: Chongqing University, 2018 [17] 杨小刚. 低碳微合金钢铸坯角部横裂纹控制研究[学位论文]. 北京: 北京科技大学, 2016 Yang X G. Control of Transverse Corner Cracks on Low Carbon Micro-alloyed Continuous Casting Slabs[Dissertation]. Beijing: University of Science and Technology Beijing, 2016 [18] Cabrera-Marrero J M, Carreno-Galindo V, Morales R D, et al. Macro-micro modeling of the dendritic microstructure of steel billets processed by continuous casting. ISIJ Int, 1998, 38(8): 812 doi: 10.2355/isijinternational.38.812 [19] 张海杰. 石油套管钢连铸坯宏观偏析和低倍组织的模拟与优化[学位论文]. 北京: 北京科技大学, 2016 Zhang H J. Numerical Simulation and Optimization on the Macrosegregation and Solidificatin Structure of Oil Casting Steel [Dissertation]. Beijing: University of Science and Technology Beijing, 2016 [20] 董其鹏. 方坯连铸疏松及宏观偏析的模拟研究[学位论文]. 北京: 北京科技大学, 2018 Dong Q P. Numerical Study on the Porosity and Macrosegregation in Continuously Cast Billet [Dissertation]. Beijing: University of Science and Technology Beijing, 2018 [21] 王晓连. 高拉速板坯连铸传热行为研究[学位论文]. 北京: 北京科技大学, 2014 Wang X L. Study on Heat Transfer Behavior of High Speed Continuous Casting of Steel Slabs [Dissertation]. Beijing: University of Science and Technology Beijing, 2014 [22] Morales R D, Lopez A G, Olivares I M. Heat transfer analysis during water spray cooling of steel rods. ISIJ Int, 1990, 30(1): 48 doi: 10.2355/isijinternational.30.48 [23] Wang Q Q, Zhang L F. Influence of FC-mold on the full solidification of continuous casting slab. JOM, 2016, 68(8): 2170 doi: 10.1007/s11837-016-1882-5 [24] Wang Y, Zhang L F, Zhang H J, et al. Mechanism and control of sulfide inclusion accumulation in CET zone of 37Mn5 round billet. Metall Mater Trans B, 2017, 48(2): 1004 doi: 10.1007/s11663-016-0886-4 [25] Choudhary S K, Ghosh A. Morphology and macrosegregation in continuously cast steel billets. ISIJ Int, 1994, 34(4): 338 doi: 10.2355/isijinternational.34.338 [26] Chen H B, Long M J, Chen D F, et al. Numerical study on the characteristics of solute distribution and the formation of centerline segregation in continuous casting (CC) slab. Int J Heat Mass Transfer, 2018, 126: 843 doi: 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2018.05.081 [27] Maidorn C, Blind D. Solidification and segregation in heavy forging ingots. Nucl Eng Des, 1985, 84(2): 285 doi: 10.1016/0029-5493(85)90199-2 -
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