Eliana Romero Salcedo, Sandra Rocío Manosalva Sánchez, Wilson Enario Naranjo Merchán, Oscar García Cabrejo, Mauricio A Bermúdez, Juan Sebastián Gómez Neita
En esta investigación se desarrolló un modelo teórico para la determinación del Cociente de Anisotropía del Coque (CAQ) del semicoque a partir de las propiedades de su carbón precursor. El CAQ permite definir la resistencia y la reactividad del semicoque en el alto horno. Usando material residual de las pruebas de fluidez se realizó un análisis textural para determinar el CAQ real sobre 36 muestras de semicoque. Las principales texturas observadas para los carbones bituminosos fueron: isotrópicas y circulares para los de alta volatilidad (HVB); cintas lenticulares y finas para los de media volatilidad (MVB); y cintas medias y gruesas para los de baja volatilidad (LVB). El CAQ varió en un rango de 1 a 11. Análisis de componentes principales (PCA) y regresión múltiple permitieron reconocer la importancia de ciertas propiedades del carbón para determinar el CAQ. El análisis estadístico sugirió que el CAQ puede predecirse mejor a partir de la fluidez,la materia volátil y el Ro de los carbones precursores. Este modelo fue validado a través de la comparación con datos reales de carbones de Polonia. Este trabajo proporciona un medio de control de calidad que podríaimplementarse en la producción de coque colombiano.
This study developed a theoretical model for the determination of the Coke Anisotropy Quotient (CAQ) of semi-coke from the properties of its precursor coal. This is an useful parameter to define the resistance and reactivity of semi-coke in the blast furnace. For 36 semi-coke samples, a textural analysis was performed alongside a fluidity test to determine the real CAQ. The main textures observed were: isotropic and circular for high volatile bituminous coals (HVB); lenticular and fine ribbons for the medium volatile bituminous coals (MVB); and medium and thick ribbons for the low volatile bituminous coals (LVB). The CAQ varied in a range from 1 to 11. A principal component analysis (PCA) and multiple regression allowed to discriminated the importance of certain coal properties, in determining the CAQ to be recognized and to estimate parameters of the mathematical model. The statistical analysis suggested that CAQ can be best predicted from the fluidity, volatile matter, and Ro of the parent coals. The veracity of this model result was then tested using a second dataset from Poland. This work optimizes the usefulness of standard datasets in the prediction of CAQ's offering a means of quality control that could be implemented in Colombian coke production.
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