CFD 시뮬레이션으로 구리 연속 주조 속도 한계 돌파: 고품질 생산성을 위한 응고 해석

이 기술 요약은 [Jones, Thomas D. A. 외]가 저술하여 [Engineering Science and Technology, an International Journal]에 발표한 논문 “Computational fluid dynamic simulations of solidification for enhancing speed of continuous cast copper”을 기반으로 합니다. STI C&D의 기술 전문가가 분석하고 요약했습니다.

키워드

• Primary Keyword: 구리 연속 주조
• Secondary Keywords: CFD 시뮬레이션, 응고 해석, 수직 상향 연속 주조(VUCC), 열전달 계수, 결정립 구조, 산소 동결 구리(OFCu)

Executive Summary

• The Challenge: 고품질 산소 동결 구리(OFCu)의 생산성을 높이기 위해 주조 속도를 향상시켜야 하지만, 속도 증가는 종종 주조 결함으로 이어져 품질 저하를 유발합니다.
• The Method: Ansys Fluent™를 사용한 전산 유체 역학(CFD) 모델을 구축하여, 8mm 직경 OFCu의 수직 상향 연속 주조(VUCC) 공정 중 발생하는 응고 현상을 시뮬레이션했습니다.
• The Key Breakthrough: 주조 다이 내에 형성되는 0.1mm 에어 갭(Air Gap)이 열전달에 미치는 영향을 정량화했으며, ‘Pushback’ 및 ‘Dwell’과 같은 특정 주조 모션이 응고 전선(Solidification Front)을 안정시켜 더 빠른 속도에서도 우수한 주조 조건을 만들어냄을 규명했습니다.
• The Bottom Line: CFD 시뮬레이션을 통해 주조 공정 변수(속도, 모션)가 최종 제품의 미세구조에 미치는 영향을 예측하고 최적화할 수 있으며, 이는 결함 감소와 생산성 향상에 직접적으로 기여할 수 있습니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

자동차 및 에너지 산업의 핵심 소재인 고순도 산소 동결 구리(OFCu)의 수요는 전기차 및 전자기기 시장의 성장과 함께 급증하고 있습니다. 생산량을 늘리기 위한 가장 직접적인 방법은 연속 주조 공정의 속도를 높이는 것이지만, 이는 기술적 한계에 부딪힙니다. 주조 속도를 무리하게 높이면 더 많은 열이 주조 다이로 유입되어 불완전한 응고를 유발하고, 결국 주조된 봉(rod)이 파손되는 등 심각한 품질 문제를 야기합니다.

업계에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘Pushback'(후퇴)이나 ‘Dwell'(정지)과 같은 특수 모션을 주조 사이클에 적용하여 고속에서도 안정적인 주조 조건을 확보하려 노력해왔습니다. 하지만 이러한 모션들이 정확히 어떤 물리적 현상을 통해 주조 품질을 개선하는지에 대한 완전한 이해는 부족했습니다. 특히 응고 과정에서 구리 봉과 다이 사이에 자연적으로 형성되는 미세한 에어 갭(Air Gap)이 열전달에 미치는 영향과, 이것이 전체 응고 거동에 어떻게 작용하는지를 정량적으로 파악하는 것이 중요한 과제였습니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 이러한 과제를 해결하기 위해 Ansys Fluent™ v.R1 소프트웨어를 활용하여 2차원 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션 모델을 구축했습니다. 연구의 핵심은 8mm 직경 OFCu의 수직 상향 연속 주조(VUCC) 공정을 실제와 가깝게 모사하는 것이었습니다.

연구진은 다음과 같은 체계적인 접근법을 사용했습니다.

1. 에어 갭 영향 분석: 먼저, 응고된 구리와 흑연 다이 사이에 형성되는 0.1mm 크기의 에어 갭이 열전달에 미치는 영향을 분석하기 위한 국소 모델(Simulation model 1)을 만들었습니다. 이 시뮬레이션을 통해 에어 갭 존재 시의 유효 열전달 계수(hc) 값을 정확하게 도출했습니다.
2. 전체 공정 시뮬레이션: 다음으로, 도가니(crucible)와 다이를 포함한 전체 주조 장비를 모델링(Simulation model 2)했습니다. 여기에 1단계에서 계산된 열전달 계수 값을 경계 조건으로 입력하여 실제 공정에 가까운 열 분포를 모사했습니다. 이 모델을 이용해 다양한 주조 속도(연속 모션: 0.022 m/s, 0.015 m/s, 0.008 m/s)와 특수 모션(Pushback: 0.06 m/s, Dwell: 0.05 m/s)에 따른 응고 거동 및 온도 변화를 시뮬레이션했습니다.
3. 모델 검증: 시뮬레이션 결과는 기존 문헌에 보고된 실제 주조 공정의 다이 내부 측정 온도 데이터와 비교하여 모델의 신뢰성을 검증했습니다.

시뮬레이션에는 난류 유동을 해석하기 위한 SST(Shear Stress Transport) k-ω 모델과 응고 현상을 모사하기 위한 엔탈피-다공성(Enthalpy-Porosity) 기법이 적용되었습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

시뮬레이션을 통해 주조 속도 향상의 핵심이 되는 몇 가지 중요한 물리적 현상을 정량적으로 밝혀냈습니다.

Finding 1: 에어 갭(Air Gap)이 열전달을 결정적으로 저해함을 정량화

응고 과정에서 발생하는 구리의 부피 수축은 주조된 봉과 다이 내벽 사이에 약 0.1mm의 미세한 공기층, 즉 에어 갭을 형성합니다. 공기의 열전도율은 구리나 흑연에 비해 현저히 낮기 때문에, 이 에어 갭은 강력한 단열층 역할을 합니다. 시뮬레이션 결과, 에어 갭이 없을 때의 평균 열전달 계수(hc)는 (1.30 ± 0.1) × 10⁵ W/m²K였으나, 100µm(0.1mm) 에어 갭이 존재할 경우 (9.0 ± 0.2) × 10⁴ W/m²K로 크게 감소했습니다 (Figure 4d 참조). 이는 에어 갭이 응고된 구리로부터 다이로의 열 추출을 심각하게 방해하여, 더 많은 열이 주조된 봉 내부에 남아있게 함을 의미합니다. 이 발견은 고속 주조 시 열 관리의 어려움을 설명하는 핵심적인 데이터입니다.

Finding 2: 주조 속도와 응고 전선(Solidification Front)의 명확한 상관관계 규명

주조 속도는 응고가 완료되는 위치, 즉 응고 전선(SF, Solidification Front)의 형태와 위치에 직접적인 영향을 미쳤습니다.

• 고속 주조 (Pushback, 0.06 m/s): 더 빠른 속도로 주조할 경우, 열이 빠져나갈 시간이 부족해 응고가 다이의 더 높은 위치에서 완료되었습니다. 응고가 시작되어 완전히 굳기까지의 구간(mushy zone)의 길이는 약 60mm로 길게 형성되었습니다 (Figure 8d 참조).
• 저속 주조 (Continuous, 0.022 m/s): 상대적으로 느린 속도에서는 열이 충분히 추출되어 다이의 낮은 위치에서 응고가 완료되었으며, 응고 구간의 길이는 약 10mm로 매우 짧았습니다 (Figure 8d 참조).

이 결과는 주조 속도가 빠를수록 응고 전선이 위로 길게 늘어져 불안정해질 가능성이 높으며, 이는 주조 결함 발생의 직접적인 원인이 될 수 있음을 시사합니다. Pushback과 같은 특수 모션은 이러한 응고 전선을 제어하여 고속에서도 안정성을 유지하는 데 기여하는 것으로 분석됩니다.

Practical Implications for R&D and Operations

본 연구 결과는 구리 연속 주조 공정의 최적화를 위한 구체적인 통찰을 제공합니다.

• For Process Engineers: 이 연구는 Pushback 및 Dwell 모션이 단순히 경험적으로 사용되는 기술이 아니라, 응고 전선의 위치와 안정성을 제어하여 고속 주조를 가능하게 하는 핵심 메커니즘임을 보여줍니다. 특정 주조 속도에 맞춰 모션 파라미터(후퇴 속도, 정지 시간 등)를 CFD 시뮬레이션을 통해 최적화함으로써 결함 발생을 최소화하고 생산성을 극대화할 수 있습니다.
• For Quality Control Teams: 논문의 Figure 9는 시뮬레이션으로 예측된 응고 전선의 형상이 실제 주조된 구리 봉의 결정립 성장 방향과 직접적인 관련이 있음을 명확히 보여줍니다. 이는 응고 전선의 형태를 제어하는 것이 최종 제품의 기계적 특성을 결정하는 미세구조를 제어하는 것과 같다는 의미입니다. 이 데이터를 활용하여 새로운 품질 검사 기준을 수립하거나, 미세구조 불량의 원인을 역추적하는 데 활용할 수 있습니다.
• For Design Engineers: 다이의 형상과 냉각 채널의 설계가 다이 내부의 온도 구배를 결정하고, 이는 곧 응고 전선의 위치와 형태에 직접적인 영향을 미칩니다. 본 연구의 결과는 다이 설계 초기 단계에서부터 목표로 하는 미세구조를 얻기 위해 열 추출 효율을 고려하는 것이 얼마나 중요한지를 강조합니다. CFD 해석을 통해 다양한 다이 설계를 사전에 평가하여 개발 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

Paper Details

Computational fluid dynamic simulations of solidification for enhancing speed of continuous cast copper

1. Overview:

• Title: Computational fluid dynamic simulations of solidification for enhancing speed of continuous cast copper
• Author: Jones, Thomas D. A.; Strachan, Richard I.; Mackie, David M.; Cooper, Mervyn; Frame, Brain; Vorstius, Jan B.
• Year of publication: 2021
• Journal/academic society of publication: Engineering Science and Technology, an International Journal
• Keywords: Casting, Copper alloy, Computational fluid dynamic, Simulation, Solidification, Grain structure

2. Abstract:

본 연구에서는 8mm 직경 산소 동결 구리(OFCu)의 수직 상향 연속 주조(VUCC) 시 주조 속도 변경에 따른 현상을 조사하기 위해 Ansys Fluent TM v.R1 내에서 전산 유체 역학(CFD) 모델을 구축했다. 주조 다이 내에 형성된 0.1mm 에어 갭을 통해 전달되는 열의 영향을 시뮬레이션하여, 다이 벽 열전달 계수(hc) 값으로 (9.0 ± 0.2) × 10⁴ W/m²K를 추출했다. 이 hc 값을 사용하여 전체 주조 도가니 및 다이에 대한 시뮬레이션을 다양한 주조 속도 설정(Pushback 모션 0.06 m/s, Dwell 모션 0.05 m/s, 연속 모션 0.022 m/s, 0.015 m/s, 0.008 m/s)에 대해 수행했으며, 주조 다이 내 측정된 열 분포에 대한 문헌 값과 비교하여 검증했다. 8mm OFCu의 가장 빠른 주조 속도를 조사하고, 시뮬레이션된 응고 전선과 측정된 결정립 성장 방향 사이의 경향을 확인하여, Pushback 및 Dwell 모션이 개선된 주조 조건을 만든다는 것을 강조했다. 주조 도가니 내 유체 유동 속도를 조사한 결과, 다이 내 유동(Pushback 주조 시 0.1 ± 0.01 m/s)에 비해 자연 대류로 인한 영향(0.001 ± 0.0005 m/s)이 작아 주조에 미미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

3. Introduction:

순도 99.999% 이상의 구리 금속은 산소 동결 구리(OFCu)로 불리며, 자동차 및 에너지 분야를 중심으로 데이터 통신용 고전도성 재료, 입자 가속기용 초전도 자석, 에나멜선 등 다양한 분야에 응용된다. OFCu 수요 증가는 주로 전기차 및 전자기기 제조의 발전에 의해 주도된다. 연속 주조 공정은 고순도, 고품질 OFCu 금속을 톤 단위로 생산하는 데 사용되는 가장 일반적인 기술로, 주조 속도는 약 100 kg/hour 또는 4 m/min에 달한다. 수직 상향 연속 주조(VUCC)는 OFCu에서 최소한의 결함으로 최고 품질을 산출하며, 평균 주조 속도는 100 kg/hr이다. VUCC는 응고 과정에서 냉각 속도를 높여 결정립 크기를 바람직하게 줄이고 결함을 낮추는 장점이 있다. 금속 응고는 인출 속도, 주조 봉의 직경, 주조 장치로 추출되는 열과 같은 주조 매개변수에 의해 영향을 받는다. VUCC에서 중요한 것은 주조 봉에 Pushback 및 Dwell(움직임의 일시 정지)을 적용하여 주조 조건을 개선하는 것이다. 이러한 모션의 적용은 가장 빠른 속도(3-4 m/min)로 주조할 때 필요하며, 이는 고품질 OFCu를 얻을 수 있는 거의 최대 속도이다. 그러나 이러한 모션의 영향에 대한 완전한 이해는 부족하여 본 연구에서 이를 규명하고자 한다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

고품질 OFCu 생산을 위한 VUCC 공정에서 생산성 향상을 위해 주조 속도를 높이는 것이 중요하지만, 고속 주조는 열 관리 문제와 응고 불안정성으로 인해 결함을 유발할 수 있다.

Status of previous research:

이전 연구들은 CFD 시뮬레이션을 통해 주조 공정의 열 및 유동 현상을 모델링할 수 있음을 보여주었으나, OFCu의 VUCC 공정에서 Pushback 및 Dwell 모션의 영향을 비교 분석한 연구는 부족했다. 특히 응고 시 발생하는 에어 갭이 열전달에 미치는 영향을 정량적으로 모델에 반영하는 것이 정확도 향상의 핵심 과제로 남아있었다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 CFD 시뮬레이션을 통해 8mm OFCu의 VUCC 공정에서 주조 속도와 모션(Pushback, Dwell, 연속)이 응고 거동, 열 분포, 최종 미세구조에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 이를 통해 주조 속도를 향상시키기 위한 공정 최적화의 과학적 근거를 마련하고자 한다.

Core study:

연구는 세 가지 주요 시뮬레이션을 통해 진행되었다. 첫째, 주조 다이 내 에어 갭의 영향을 분석하여 정확한 열전달 계수(hc)를 도출했다. 둘째, 이 값을 적용하여 전체 도가니 및 다이 시스템에서 다양한 주조 속도와 모션에 따른 응고 현상을 시뮬레이션했다. 셋째, 시뮬레이션 결과를 실제 주조된 구리 봉의 미세구조와 비교하여 모델의 예측 정확도를 검증하고, 주조 조건과 최종 품질 간의 관계를 분석했다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 전산 유체 역학(CFD) 시뮬레이션 방법을 기반으로 설계되었다. 실제 VUCC 공정을 2차원 축대칭 모델로 단순화하여 Ansys Fluent™ 소프트웨어에서 해석을 수행했다. 에어 갭의 영향을 분석하는 국소 모델과 전체 주조 시스템을 해석하는 거시 모델을 연계하여 해석의 정확도를 높였다.

Data Collection and Analysis Methods:

시뮬레이션 데이터는 Ansys Fluent™를 통해 수집되었으며, 온도 분포, 응고율(liquid fraction), 유속 등을 분석했다. 시뮬레이션 모델의 검증을 위해 기존 문헌에 발표된 실제 8mm OFCu 주조 공정의 다이 내부 온도 측정 데이터를 비교 데이터로 사용했다. 또한, 실제 Pushback 및 Dwell 조건에서 주조된 구리 봉 샘플을 채취하여 연마 후 광학 현미경으로 결정립 구조를 관찰하고, 시뮬레이션된 응고 전선 형상과 비교 분석했다.

Research Topics and Scope:

• 연구 주제: 8mm OFCu의 VUCC 공정에서 주조 속도 및 모션이 응고 현상에 미치는 영향 분석
• 연구 범위:
  • 0.1mm 에어 갭이 열전달 계수에 미치는 영향 정량화
  • Pushback, Dwell, 연속 모션 등 다양한 주조 조건 시뮬레이션
  • 주조 조건에 따른 다이 내부 온도 분포 및 응고 전선 위치 변화 분석
  • 시뮬레이션 결과와 실제 주조품의 미세구조 간 상관관계 분석
  • 도가니 및 다이 내부의 유체 유동 패턴 분석

6. Key Results:

Key Results:

• 주조 다이 내 100µm 에어 갭은 평균 열전달 계수(hc)를 (1.30 ± 0.1) × 10⁵ W/m²K에서 (9.0 ± 0.2) × 10⁴ W/m²K로 크게 감소시켜 단열 효과를 발생시킨다.
• 주조 속도가 빠를수록(예: Pushback 0.06 m/s) 응고가 완료되는 구간이 길어지고(약 60mm) 다이의 더 높은 위치에서 응고가 일어나는 반면, 속도가 느릴수록(예: 연속 0.022 m/s) 응고 구간은 짧아진다(약 10mm).
• Pushback 및 Dwell 모션은 응고 전선을 안정시켜 고속 주조 시에도 우수한 주조 조건을 유지하는 데 기여하며, 이는 시뮬레이션된 응고 전선 형상과 실제 결정립 성장 방향의 일치로부터 확인되었다.
• 도가니 내부의 자연 대류에 의한 유속(0.001 ± 0.0005 m/s)은 다이로 유입되는 용탕의 유속(0.1 ± 0.01 m/s)에 비해 매우 작아, 응고 거동에 미치는 영향이 미미하다.

Figure List:

• Fig. 1. a) Schematic of the vertically upwards continuous casting (VUCC) 8 mm process. b) Photograph of setup.
• Fig. 2. a) Schematic of 2-D axisymmetric simulation setup for simulation model 1 & 3 of air gap within the die and b) mesh optimization without airgap. c) The optimal mesh size.
• Fig. 3. Schematic of Simulation model 2, showing a) & b), the crucible and a close-up of the die region, respectively and c) the generated optimal mesh showing close-up within die.
• Fig. 4. Simulation of solidified OFCu metal/graphite die interface, showing with arrows the orientation of the average pushback casting movement and the temperature distributions for A) without air gap and B) with 0.1 mm air gap. C) Horizontal temperature distribution across simulation showing with dashed lines position of air gap. D) Table insert of measured values.
• Fig. 5. 2-D simulated casting for OFCu metal, showing thermal distribution (dark = 1200 °C, light = 20 °C) for pushback setting (0.06 m/s average), over A) the entire simulation, B) within the die and C) upwards motion casting setting (0.022 m/s) within the die.
• Fig. 6. Simulated plots of the thermal distribution from die bottom to top (along y axis) for casting settings a) pushback (0.06 m/s average) and b) continuous at 0.022 m/s, respectively.
• Fig. 7. a) Measured thermal profile inside the graphite die vertically for different casting speeds from [4]. b) Simulated plot of temperature inside graphite vertically for different casting speeds. c) Temperature comparisons between measured and simulated thermal values.
• Fig. 8. 2-D simulated casting for OFCu metal showing mass fraction of solidification for a) pushback (0.06 m/s average), and b) continuous motion (0.022 m/s). Plots of the mass fraction vertically along the die wall (along y axis), at positions c) at the die wall around super cooler and d) in the middle of the die between the two blue arrows.
• Fig. 9. Longitudinal cross sections of 8 mm diameter rod, showing grain growth direction by white arrows, with simulated SF overplaid, for a) pushback cast sample (0.06 m/s, average), showing SF for upwards and pushback cycles as shown as pink (light) and yellow (dark), respectively; and b) & c) dwell setting (0.05 m/s, average) for the pause and upwards movements of the casting cycle, respectively.
• Fig. 10. 2-D simulated casting for OFCu metal (0.06 m/s, pushback), showing copper fluid flow and solid motion. a) Fluid and solid orientations only for the upwards pulse cycle, for the entire crucible, b) the fluid orientation and magnitude within the crucible/die entrance and c) without Marangoni boundary conditions.

7. Conclusion:

본 연구에서는 8mm 직경 OFCu의 VUCC 공정에 대한 2차원 CFD 시뮬레이션을 수행했다. 응고된 금속과 주조 다이 사이에 형성되는 0.1mm 에어 갭이 열전달에 미치는 영향을 모델링한 결과, 에어 갭이 다이로의 열전달을 크게 저해하여 주조된 봉 내부에 더 많은 열이 오래 남게 됨을 확인했다. 이 데이터를 활용하여 도가니/다이 전체 시스템에 대한 CFD 시뮬레이션을 6가지 다른 주조 속도에 대해 수행했다. 시뮬레이션 결과, 주조 속도가 느릴수록 봉에서 더 많은 열이 추출되어 봉 내부 온도가 낮아지고 응고 전선(SF)이 다이의 더 낮은 위치에 형성됨을 보여주었다. 개발된 시뮬레이션 모델은 문헌의 열 측정값과 비교하여 검증되었다. Pushback 및 Dwell 모션을 포함한 두 가지 주조 조건을 비교한 결과, 구리 미세구조가 적용된 모션에 따라 변화하며, 이러한 변화는 응고 전선 위치에 대한 CFD 시뮬레이션 결과로부터 예측 가능함이 확인되었다. 이 모델은 OFCu 및 다른 합금의 주조 거동에 대한 통찰을 제공하고 주조 결과를 예측하여 재료 낭비를 줄이는 데 적용될 수 있다.

8. References:

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Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 왜 0.1mm 에어 갭(Air Gap)을 시뮬레이션에 포함하는 것이 그토록 중요했습니까?

A1: 에어 갭은 응고 시 구리의 부피 수축으로 인해 필연적으로 발생하는 물리 현상입니다. 공기는 구리나 흑연 다이에 비해 열전도율이 매우 낮아 강력한 단열층으로 작용합니다. 이 연구는 에어 갭을 모델에 포함함으로써 실제 공정에서 발생하는 열 저항을 정확히 반영할 수 있었고, 그 결과로 도출된 열전달 계수((9.0 ± 0.2) × 10⁴ W/m²K)는 전체 주조 시스템 시뮬레이션의 정확도를 획기적으로 높이는 핵심 요소가 되었습니다. 에어 갭을 무시했다면 열 추출이 과대평가되어 실제와 다른 응고 거동을 예측했을 것입니다.

Q2: 시뮬레이션 결과, Pushback 모션이 연속 모션에 비해 더 나은 주조 조건을 만드는 이유는 무엇입니까?

A2: Figure 8과 9에서 볼 수 있듯이, Pushback 모션은 더 빠른 평균 주조 속도를 가능하게 하면서도 응고 전선(SF)을 안정적으로 유지하는 데 기여합니다. Pushback 사이클 동안의 일시적인 후퇴 및 정지 동작은 응고 계면에 열이 재분배될 시간을 주어, 급격한 온도 변화를 완화하고 더 균일한 응고를 유도합니다. 그 결과, Figure 9a에서처럼 응고 전선이 안정적인 형태를 유지하며 성장하여, 최종적으로 바람직한 기둥 모양의 결정립(columnar grain) 구조를 형성하게 됩니다. 이는 고속에서도 주조 결함을 억제하고 품질을 유지할 수 있는 핵심 메커니즘입니다.

Q3: 이 연구 결과가 8mm OFCu 봉 외에 다른 직경이나 합금에도 적용될 수 있습니까?

A3: 네, 적용 가능합니다. 이 연구에서 개발된 CFD 모델링 접근법은 재료 물성치와 공정 변수를 변경하여 다른 조건에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 직경의 구리 봉이나 구리 합금을 주조할 경우, 해당 재료의 열물성 데이터(열전도율, 밀도, 잠열 등)와 변경된 주조 속도, 다이 형상 등을 모델에 입력하면 유사한 방식으로 응고 거동을 예측하고 공정을 최적화할 수 있습니다. 따라서 이 연구는 특정 사례를 넘어 연속 주조 공정 전반에 적용할 수 있는 강력한 분석 도구를 제시했다는 점에서 의의가 큽니다.

Q4: 그림 8d에서 더 빠른 주조 속도(0.06 m/s)에서 응고율이 일시적으로 감소하는 현상이 나타나는 이유는 무엇입니까?

A4: 이는 다이 내 액상 금속의 무작위적인 대류 운동 때문일 가능성이 높습니다. 고속으로 주조될 때 다이 내부의 용탕 유동은 더 복잡하고 불안정해집니다. 국소적인 대류 흐름이 일시적으로 더 뜨거운 용탕을 응고 계면으로 가져와 온도를 높이면, 그 지점의 응고가 잠시 지연되거나 이미 형성된 고상 일부가 다시 녹으면서 응고율이 국부적으로 감소할 수 있습니다. 이러한 현상은 고속 주조 시 응고 전선이 불안정해질 수 있음을 보여주는 증거이기도 합니다.

Q5: 도가니 내부의 자연 대류가 응고에 미치는 영향이 미미하다고 결론 내린 근거는 무엇입니까?

A5: Figure 10의 시뮬레이션 결과에 따르면, 도가니 내부에서 자연 대류로 인해 발생하는 유체의 평균 속도는 약 0.001 ± 0.0005 m/s에 불과했습니다. 반면, 다이 내부로 빨려 들어가는 용탕의 속도는 Pushback 주조 시 약 0.1 ± 0.01 m/s로 측정되었습니다. 이처럼 다이 내부의 강제 대류 속도가 도가니의 자연 대류 속도보다 약 100배 더 빠르기 때문에, 도가니에서 발생하는 약한 유동은 다이 내부의 응고 현상에 거의 영향을 미치지 못한다고 판단할 수 있습니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 CFD 시뮬레이션이 구리 연속 주조 공정의 복잡한 물리 현상을 얼마나 정밀하게 예측하고 분석할 수 있는지를 명확하게 보여줍니다. 특히, 눈에 보이지 않는 0.1mm 에어 갭의 영향을 정량화하고, Pushback과 같은 특수 주조 모션이 어떻게 응고 전선을 제어하여 고속에서도 품질을 유지하는지를 과학적으로 규명했습니다. 이는 경험에 의존하던 공정 최적화를 데이터 기반의 엔지니어링 영역으로 끌어올린 중요한 성과입니다.

이러한 해석 기술을 활용하면, R&D 및 운영팀은 실제 생산 라인에서 값비싼 시행착오를 거치지 않고도 다양한 공정 변수의 영향을 사전에 파악하고 최적의 주조 조건을 찾아낼 수 있습니다. 결과적으로 이는 주조 결함을 줄이고, 생산 속도를 한계까지 끌어올려 궁극적으로 더 높은 품질과 생산성을 달성하는 길을 열어줄 것입니다.

“STI C&D에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.”

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• This content is a summary and analysis based on the paper “Computational fluid dynamic simulations of solidification for enhancing speed of continuous cast copper” by “Jones, T. D. A., et al.”.
• Source: https://doi.org/10.1016/j.jestch.2020.12.009

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