Evaluación y Monitoreo de la Condición del Horno Mediante la Utilización de Técnicas Innovadoras de Ensayos No Destructivos (END)
Resumen
En la mayoría de los casos, el espesor y la calidad remanentes del revestimiento refractario son fundamentales para el funcionamiento continuo de los vasos pirometalúrgicos en la industria del cobre. La penetración de la fusión dentro del revestimiento refractario puede dar lugar a una delaminación o, en casos graves, a la elevación refractaria dentro de la solera de un horno flash o convertidor. La formación de grietas y delaminaciones en la solera, las paredes laterales y el revestimiento refractario del techo puede conducir a la infiltración de la masa fundida y aumenta la probabilidad de que se produzcan fugas. Las áreas importantes como los orificios de colada, deben ser monitoreadas constantemente para detectar deterioros refractarios dentro del canal de colada. Se puede desarrollar un mejor procedimiento de punción o perforación de acuerdo con la retroalimentación de dichos sistemas de monitoreo, lo que provoca un aumento del tonelaje de material que se cuela entre cada reparación.
En este documento se describe la aplicación de nuevas e innovadoras técnicas de pruebas no destructivas (NDT) desarrolladas y aplicadas por el grupo de NDT de Hatch sobre hornos de fundición flash, conversión flash, Noranda/Teniente, Isasmelt y Mitsubishi. Estas técnicas incluyen la técnica de ultrasonido acústico (AU-E), donde el espesor e integridad del revestimiento refractario se evalúa del lado frío, mientras el recipiente está en funcionamiento. Además, se presenta la técnica de monitoreo acústico del orificio de colada (TAM), donde el sistema monitorea el revestimiento refractario dentro del canal de colada a toda hora para detectar signos de desgaste y para mejorar la práctica de colada.
Presentaremos estas técnicas de AU-E y TAM y sus principios y mecanismos de recopilación de datos, y analizaremos los casos seleccionados. Ambas técnicas combinan los medios tradicionales de adquisición de datos con el procesamiento de señales de última generación, lo que incluye el reconocimiento de patrones basado en redes neuronales artificiales. El aumento de la potencia informática y el acceso a canales de comunicación rápida a través de Internet ofrecen nuevas capacidades tanto para las inspecciones periódicas como para el monitoreo continuo de hornos operativos. Además, se demuestra el uso de técnicas tradicionales, tales como la detección de fugas de termografía y emisión acústica (AE) que se aplicó de forma no tradicional para mediciones de espesor refractario y detección de cavidades.