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Numerical Modeling of Oxide Scale Formation on Low-Carbon Steel Under Reheating Furnace Conditions Using Hydrogen and Natural Gas Air–Fuel and Oxy-Fuel Mixtures

水素および天然ガスの空気燃焼・酸素燃焼混合気体を用いた低炭素鋼加熱炉条件下における酸化スケール形成の数値モデリング (AI 翻訳)

Mario Herrera‐Ortega, Armin K. Silaen, Nicholas Walla, Chenn Q. Zhou, Tomas Ekman, Esin Iplik, Rüdiger Eichler, R. Hirmiz, Joseph Maiolo, Bernard Chukwulebe, Oscar Lanzi, Yong Lee

Metals📚 査読済 / ジャーナル2026-05-14#水素Origin: Global
DOI: 10.3390/met16050534
原典: https://doi.org/10.3390/met16050534

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、鉄鋼加熱炉における水素燃焼時の酸化スケール形成を予測する数値モデルを提案。CFDと酸化速度論を統合し、天然ガス燃焼との比較も行い、実験検証により誤差約10%の精度を確認した。水素燃焼への移行に伴うスケール制御に貢献する。

English

This paper presents a numerical model integrating CFD and oxidation kinetics to predict oxide scale formation on low-carbon steel under hydrogen and natural gas combustion. Validated against experiments, the model achieves ~10% average deviation. It aids in optimizing scale control during fuel switching to hydrogen in steel reheating.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の鉄鋼業界は水素活用によるCO2削減を推進しており、本モデルは加熱工程での水素燃焼導入時の品質管理に示唆を与える。脱炭素化に向けた実用的な知見として注目される。

In the global GX context

Hydrogen combustion in steel reheating is a key decarbonization pathway. This model provides a predictive tool for scale formation when switching from natural gas to hydrogen, relevant for industrial emission reduction efforts globally.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a validated framework for modeling scale growth under hydrogen atmospheres, useful for further study of hydrogen-based steelmaking.

🏢実務担当者:Can inform process optimization to control scale thickness when transitioning to hydrogen fuel in reheating furnaces.

📄 抄録（日本語訳）

本研究は、高温鋼酸化速度論とCFDシミュレーションを統合した酸化モデルを提示し、800～1200 °Cの温度範囲、60～160分の滞留時間において、様々な燃焼雰囲気下での鋼再加熱中の酸化スケール形成を予測するものである。本モデルは、炉内雰囲気中の水蒸気含有量を考慮し、空気または酸素を酸化剤として用いた天然ガス燃焼および水素燃焼の両方におけるスケール厚さを評価する。酸化スケールの成長は、混合成長機構を捉えるために線形–放物線複合アプローチを用いて記述される。シミュレーション結果は、2種類の低炭素鋼グレードについて得られたスケール厚さの実験測定値に対して検証された。モデル予測は実験測定値と良好な一致を示し、平均偏差は約10%であり、特定のケースおよび運転条件では最大偏差が約17%まで観察された。本モデルは、非等温条件下でのスケール成長傾向を捉え、酸化挙動に対する水蒸気および燃焼雰囲気の影響を明らかにする。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

This work presents an oxidation model that integrates high-temperature steel oxidation kinetics with CFD simulations to predict oxide scale formation during steel reheating under varying combustion atmospheres in the temperature range of 800–1200 °C, over residence times in the rage of 60–160 min. The model accounts for the water vapor content in the furnace atmosphere and evaluates scale thickness under both natural gas and hydrogen combustion, using air or oxygen as oxidizing agents. Oxide scale growth is described using a combined linear–parabolic approach to capture mixed growth mechanisms. Simulation results were validated against experimental measurements of scale thickness obtained for two low-carbon steel grades. The model predictions show good agreement with experimental measurements, with average deviations of approximately 10%, while maximum deviations of up to approximately 17% are observed for specific cases and operating conditions. The model captures scale growth trends under non-isothermal conditions and highlights the impact of water vapor and combustion atmosphere on oxidation behavior.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。