La Fermeture de la Porosité Interne dans les Lingots de Coulée Continue Pendant le Processus de Réduction Lourde

Les cavités de retrait sont des défauts internes courants dans les lingots de coulée continue [1], pouvant réduire de manière significative les propriétés mécaniques et la durée de vie des matériaux métalliques. Ces défauts sont des sources potentielles d'initiation de fissures [2]. Dans ce contexte, une réduction excessive dans la section de cintrage et de redressage de la coulée continue peut provoquer une propagation des fissures à partir des cavités de retrait. Une fois que le lingot de coulée continue est chauffé dans le four de chauffage, la cavité de retrait devient susceptible à l'oxydation. Si ce défaut ne peut pas être soudé pendant le laminage, il se transforme en fissure, ce qui affecte gravement le rendement du produit.

Les cavités de retrait peuvent être classées en micro-cavités et macro-cavités, selon leur taille. Malheureusement, ces cavités ne peuvent pas être éliminées par

Comment comprendre et prédire la distribution des porosités dans les lingots épais et larges en continu

L’observation des défauts internes dans les lingots d’acier est essentielle pour garantir leur qualité, surtout lorsqu’il s'agit d'aciers micro-alliés comme le Q345E. Une des méthodes les plus efficaces pour analyser ces défauts est l’utilisation de la microscopie ultrasonique à haute fréquence (SAM), qui permet de détecter les cavités de retrait présentes dans la coupe transversale des lingots. Le processus de solidification du métal, couplé à la formation de ces cavités, joue un rôle clé dans l'analyse de la distribution des porosités.

Les cavités de retrait sont principalement présentes dans la zone de porosité, qui se répartit symétriquement le long de la ligne médiane du lingot. En utilisant une grille de 10 mm x 10 mm, on peut diviser l'image de la section transversale et appliquer une formule mathématique pour calculer les zones de porosité dans chaque grille. Cela permet de produire une carte de distribution de la porosité, généralement réalisée à l'aide de logiciels de traitement d'image. Cette méthode permet d'identifier non seulement la taille des cavités, mais aussi leur localisation exacte au sein de la structure du lingot.

En termes de distribution dans la direction de l’épaisseur, la zone de porosité est principalement localisée dans le tiers de l’épaisseur, autour de la ligne médiane du lingot. Cela reflète un phénomène de solidification non uniforme. Dans la direction de la largeur, on observe une transition, depuis la face étroite jusqu’à environ un huitième de la largeur du lingot, où les cavités de retrait sont particulièrement nombreuses. Ce phénomène est dû à la solidification inégale dans la direction de la largeur, qui génère des zones de porosité, particulièrement graves dans cette dernière portion du lingot.

Ces observations sont confirmées par des modèles de simulation de transfert thermique, comme celui de Niyama. Grâce à ces modèles, il est possible de prédire avec une grande précision la distribution des cavités de retrait, tant macroscopiques que microscopiques. En utilisant des paramètres tels que la température liquide, la densité du métal en fusion et la fraction solide, le modèle de Niyama peut prédire les zones de porosité et la gravité de celles-ci. Les résultats obtenus à partir de ces modèles montrent une très faible erreur relative dans la prédiction des zones de porosité, ce qui prouve l’efficacité de cette approche pour les lingots d’acier épais et larges.

L'importance de cette analyse ne réside pas seulement dans l'observation des défauts, mais aussi dans la prédiction de leur distribution, ce qui permet d'optimiser les processus de fabrication. Ces informations sont cruciales pour améliorer la qualité du produit final, en minimisant les défauts internes qui peuvent affecter la résistance et la durabilité du métal. La capacité à prédire les zones de porosité à l’avance permet de réajuster les paramètres de solidification et d’éviter des défauts coûteux dans la production.

Ce processus de diagnostic, couplé à une meilleure compréhension de la solidification du métal, permet d’améliorer la gestion de la qualité tout au long de la chaîne de production, de la coulée à la solidification finale.

Comment les paramètres de traitement influencent l'évolution de la ségrégation des cavités de retrait dans les aciers de rails pour chemins de fer lourds

L'évolution de la ségrégation dans les cavités de retrait est un phénomène complexe qui se manifeste au cours du processus de fabrication des aciers, en particulier dans les rails de chemins de fer lourds. L'étude de ce phénomène repose sur une analyse détaillée de la manière dont la température de trempe, le temps de maintien et la taille des cavités de retrait influencent la microsegregation des éléments dans l'acier.

L'impact du temps de trempe, bien qu'il ait un effet notable, reste moins important que celui de la température de trempe. Dans le cadre de la recherche menée sur des échantillons d'acier, il a été observé que l'augmentation du temps de trempe à des températures plus élevées entraînait également une réduction de la ségrégation, mais cet effet est moins marqué que celui induit par la température elle-même. Par exemple, pour des cavités de retrait mesurant entre 100 µm et 400 µm, une trempe à 1200°C pendant 90 minutes a produit une amélioration notable de la microsegregation par rapport à des températures plus basses ou à des durées plus courtes.

Un autre facteur important est la taille des cavités de retrait. Il a été démontré que les cavités plus grandes (supérieures à 400 µm) ont tendance à présenter des niveaux de microsegregation plus élevés, même après traitement thermique. Cependant, il a été noté que la taille des cavités n'affecte pas autant la diffusion des éléments solutés que la température de trempe. Les cavités plus petites, bien que présentant moins de ségrégation, subissent également un effet de diffusion plus homogène sous des conditions de traitement thermique spécifiques.

La diffusion des éléments solutés dans les cavités de retrait suit un modèle complexe. La diffusion des éléments solutés au sein des bras dendritiques se caractérise par une distribution périodique, conforme à une loi du cosinus. Cependant, cette distribution n'est pas toujours uniforme, car les contenus en éléments varient d'un bras dendritique à l'autre, ce qui peut perturber la loi cosinus. Pour mieux comprendre ce phénomène, certains chercheurs ont proposé un modèle de diffusion gaussienne qui reflète mieux la réalité de la distribution des éléments solutés dans les zones entre les bras dendritiques.

L'équation de diffusion de la microsegregation dans une cavité de retrait peut ainsi être formulée comme une fonction dépendant de plusieurs facteurs, notamment la taille de la cavité, la température de trempe, et le temps de maintien. La constante de diffusion des éléments, comme le carbone, varie en fonction de la température, et peut être exprimée à travers l'équation d'Arrhenius. Cette équation montre que la diffusion est fortement influencée par la température, ce qui explique pourquoi des températures plus élevées favorisent une meilleure homogénéisation des éléments solutés au sein de l'acier.

Une fois la diffusion entamée, la distribution des éléments dans la cavité de retrait évolue au fil du temps. Cependant, il existe un moment précis où la distribution des éléments devient plus stable, et ce moment peut être calculé en fonction des paramètres du processus de trempe. La compréhension de ce processus est cruciale pour optimiser la qualité des rails produits, en minimisant les zones de ségrégation et en améliorant ainsi les propriétés mécaniques de l'acier.

La diffusion des éléments solutés dans les cavités de retrait, bien qu'influencée par des facteurs tels que la température de trempe et le temps de maintien, reste un phénomène complexe qui nécessite une modélisation précise pour prédire le comportement des matériaux sous différentes conditions. Ce phénomène, bien que bien compris dans ses grandes lignes, continue de faire l'objet de recherches pour affiner les modèles existants et mieux comprendre les interactions entre les différents paramètres de traitement thermique.