硅钢资料

为了弄清楚高硫硅钢中的硫化物析出行为及其对钢的微观组织和电磁性能的影响，以便为工业化生产制定更为合理的硫含量控制标准和采取更为有效措施减轻炼钢生产的硫含量控制压力，结合0.25% Si 无取向硅钢 ，采用非水溶液电解提取 + 扫描电镜/透射电镜观察相结合的方法 ，研究了0.006 8%、0.010 2%、0.025 5% 和 0.035 3% 硫含量条件下，钢中的硫化物夹杂物组成和存在形式及其形貌、种类、尺寸、数量变化，以及相应的热轧、成品试样的微观组织和电磁性能变化。结果表明，随着钢中硫含量的增加，钢中的硫化物逐渐由 MnS→MnS+Cu₂S→Cu₂S转变，数量逐渐增多，尺寸向高低两个方向发展。相应地，导致热轧再结晶组织劣化和抑制了成品晶粒尺寸长大。随着钢中硫含量的增加，钢的磁感、铁损劣化程度逐渐增大。钢中的硫含量平均每增加 0.01%，涡流损耗、磁滞损耗分别劣化0.24 W/kg 和 0.41 W/kg，而磁感会劣化 0.009 T。但是 ，在硫含量为 0.010 2% 时 ，铁损可以低于 6.0W/kg，而在硫含量为 0.025 5% ... In order to find out the precipitation behavior of sulfide inclusions and the corresponding changes of microstructure and electromagnetic properties of high sulfur silicon steel sheets, so that to design more suitable sulfur concentration controlling limit for industrial manufacture and to release the steel-making difficulty effectively, Based on the change of given sulfur concentration 0.006 8%, 0.010 2%0.025 3% and 0.035 3%, the type and composition, the size and number, and the size distribut... 

磁性能指标是硅钢产品最关键的质量指标之一，但是目前磁性能判定100%依赖于样品的离线实验室检测结果，生产线配置的在线检测仪的测量结果由于精度问题，不宜直接用于成品牌号判级。本文在现有硅钢产品质量管控体系基础上，利用大数据技术对生产数据进行分析与建模，构建不同磁性能指标在线检测模型，并在现有信息系统上完成模型库的集成部署，实现硅钢产品全长、多指标磁性能结果的拟合数据输出，支撑取样优化、精准分切、辅助综合判定等功能应用，进一步优化硅钢产品质量管控体系。 The magnetic performance index of silicon steel products is one of the most critical quality indexes.However,at present,100%determination of magnetic performance depends on the offline laboratory test results of samples,and the measurement results of the online detector configured in the production line cannot be applied in practice due to the accuracy problem.Based on the existing quality control system of silicon steel products,big data technology was used to analyze and model the production d... 

本发明公开了一种高磁感取向硅钢，其含有Fe及不可避免的杂质元素，其还含有质量百分含量如下的下述各化学元素：C：0.02～0.08％，Si：2.0～4.5％，Mn：0.02～0.30％，S≤0.0050％，Als：0.01～0.04％，N：0.002～0.01％，Nb：0.0050～0.0600％；以及P：0.01～0.1％，Sn：0.01～0.30％，Cu：0.01～0.50％的至少其中一种。此外，本发明还公开了上述高磁感取向硅钢的制造方法，其包括步骤：(1)制得板坯；(2)板坯加热；(3)热轧，其包括：粗轧、在热卷箱内卷取保温，以及精轧；其中粗轧结束温度高于970℃；卷取温度为800～1050℃，卷取时间为30～200s；精轧开始温度低于1050℃；(4)冷轧；(5)脱碳退火；(6)渗氮；(7)涂覆退火隔离剂；(8)高温退火；(9)涂覆绝缘涂层和激光刻痕。

采用RH精炼添加钙合金方式对硅钢进行钙处理,结果表明,钙合金添加量为0.67、1.00和1.67 kg/t钢时,钢中Ca含量分别为0、2×10-6和4×10-(6质量分数);随着钙合金添加量的增加,钢中夹杂物粒度逐渐由0～2μm向2～4μm、4～6μm偏移;不同钙处理条件下,钢中均存在粒径小于1μm和粒径为1～5μm的MnS、CuxS夹杂物,后者或单独存在,或与AlN、CaS夹杂复合;钢中粒径为5～10μm的夹杂物基本以Ca的氧化物和硫化物为主。与未经钙处理的炉次相比,钙合金添加量为0.67、1.00和1.67 kg/t钢时,粒径小于1.0μm的夹杂物减少幅度分别为68.06%、87.50%和94.94%。钙合金添加量为1.67 kg/t钢时,可以去除钢中绝大部分的微细夹杂物。 In order to improve the properties of final silicon steels,the calcium treatment was adopted by adding Ca alloys into the liquid steel during the RH refining process.Results show that when the addition of Ca alloys is 0.67 kg/t,1.00 kg/t and 1.67 kg/t,the corresponding Ca content in silicon steels is 0,2 × 10-6 and 4 × 10-6 respectively.With the increase of Ca alloy addition,the particle sizes of inclusions in steels become 2～4 μm and 4～6 μm,from 0～2 μm.Under different calcium treatments,there e... 

结合工业化生产的无取向硅钢,进行了RH精炼喂CaSi线去除钢中的非金属夹杂物试验研究。针对不同的钙处理条件,分析了CaS夹杂生成热力学,观察了夹杂物的形貌和尺寸分布,确定了夹杂物的类型、数量,探讨了钙处理后钢中夹杂物的变化规律。结果表明,本试验条件下,钙处理可以有效抑制MnS、AlN夹杂物的生成,有效促进钢中微细夹杂物的聚合、上浮、去除,钢质纯净度明显提高。经过合适的钙处理后,钢中的夹杂物以独立存在的CaO为主,同时有少量含CaO、SiO2、MgO的复合夹杂,没有发现CaS夹杂存在。这部分夹杂物的尺寸集中分布在2～20μm,数量约为1.8×105个/mm3。 Experimental study on removal of non-metallic inclusions in non-oriented silicon steel obtained from industrial production by CaSi wire feeding during RH refining process was carried out.The thermodynamics of CaS inclusion formation was analyzed,the morphology and the size distribution of inclusions were observed,and the numbers and types of inclusions were also determined for the steel specimens treated under different calcium treatment conditions.Furthermore,the variation of inclusion characte... 

本发明公开了一种硅钢含铬涂层废液处理过程中六价铬浓度在线监控方法，提出一种准确检测废液中六价铬含量的方法和检测时间的确定，实现了含铬废水原液中六价铬含量预测和焦亚硫酸溶液添加量的确定及六价铬在线检测预处理系统的启动时间的确定，确保处理装置安全高效运行。在酸化还原罐上安装氧化还原电位检测仪，实时检测含铬废液在整个处理过程中ORP的变化，推测含铬涂层废液中六价铬还原情况，初步判断还原过程的终点，为在线六价铬自动检测仪的启动提供依据，最终实现解毒后废液六价铬的含量低于0.05mg/L，达到六价铬含量超低处理的要求。

本发明涉及一种高压电机用无取向硅钢50SBW600的制备方法，包括，S1，将装有精炼钢水的钢包运至回转台，回转台转到浇铸位置后，将钢水注入中间包；S2，中间包通过水口将所述钢水分配至若干个结晶器中，所述结晶器中设置有浸入式水口，S3,钢水在结晶器内生成晶核，结晶器将带有晶核的钢水下放至通道；S4，通道上设有第二电磁搅拌器，第二电磁搅拌器对通道内钢水进行电磁搅拌,所述钢水在通道中逐步转换为钢坯；S5,拉矫辊将的所述钢坯拉出通道并对钢坯进行形态矫正；S6,切断装置所述钢坯进行切割。本发明通过在无取向硅钢50SBW600制备过程中设置双电磁搅拌装置，充分保证连铸过程中钢坯中的等轴晶数量，保障了产品表面缺陷质量。

本发明公开了一种无瓦楞状缺陷的高磁感低铁损无取向电工钢板，其各化学元素质量百分含量为：0＜C≤0.0035％、Si：1.2～2.8％、Mn：0.2～1.0％、P：0.04～0.15％、Sn+Sb：0.02～0.2％，余量为Fe和其他不可避免的杂质。此外，本发明还公开了上述高磁感低铁损无取向电工钢板的制造方法，其包括步骤：(1)冶炼和连铸，其中在该步骤不采用电磁搅拌；(2)热轧，其包括：粗轧、精轧、卷取和均热；其中在粗轧步骤采用2～6道次进行轧制，且粗轧单道次压下率控制在20％～40％之间；(3)上述热轧步骤后不进行常化步骤而直接进行冷轧；(4)连续退火。本发明所述的无瓦楞状缺陷的高磁感低铁损无取向电工钢板在保证较低生产成本的同时，还具有高磁感和低铁损的特性。

对碳-锰-硅钢进行不同配分温度的Q&P(Quenching and Partitioning)处理,测试了热处理后不同钢的力学性能和残余奥氏体含量,并用扫描电子显微镜和透射电镜观察其显微组织,分析了配分温度对显微组织和力学性能的影响。结果表明:试验钢显微组织基本由低碳板条状马氏体、块状铁素体和条状残余奥氏体组成;随配分温度的升高,试验钢的抗拉强度呈下降趋势,伸长率与奥氏体含量的变化趋势相同,但变化规律不确定;提高锰含量能稳定残余奥氏体,从而提高试验钢的伸长率,并使伸长率对配分温度不敏感。 The C-Mn-Si steel was quenched and partitioned at different partitioning temperatures,the mechanical properties and residual austenite contents were investigated,the microstructure was observed by SEM and TEM,and the effect of partitioning temperature on microstructure and mechanical properties was analyzed.The results show that the microstructure of the tested steel consisted of lath martensite with low carbon,nubby ferrite and banded residual austenite.The tensile strength of the tested steel ... 

本发明公开了一种硅钢产品生产方案的智能设计评估方法，包括以下步骤：1、采集数据，并集成用户数据、实验室研发数据和大生产数据；2、构建用户数据主题、实验室研发数据主题和大生产数据主题；3、输入硅钢产品的种类、规格和性能需求的需求信息，并根据需求信息生成若干个硅钢产品的生产方案，生产方案包括优化产品的生产方案和新产品的生产方案；4、多维度综合评估步骤3中生成的每个硅钢产品的生产方案，得到硅钢产品生产方案的绿色设计指数，并根据绿色设计指数推荐生产方案。本发明基于产品设计需求，融合实验研发数据和大生产数据，生成并评估产品设计方案模型，缩短研发周期，提高研发效率。

本发明公开了一种用于无取向硅钢清洗液的洁净度检测分析方法，包括以下步骤：步骤1：从清洗液循环槽中取含有污物的清洗液样品，并进行脱水、烘干、研磨，得到污物粉末样品；步骤2：根据含有污物的清洗液样品和污物粉末样品计算清洗液循环槽中清洗液的洁净度；步骤3：根据含有污物的清洗液样品的洁净度建立清洗液洁净度评定标准；步骤4：根据清洗液洁净度评定标准控制含有污物的清洗液的排放和换液。本发明能简便且直观的了解当前清洗段循环槽内清洗液的状态，并可以根据清洗液的洁净度评级对清洗液的使用和排放做出及时的在线调整。

一种基于大数据分析技术的电工钢用户选材询单推荐方法，于终端计算机内、以可与终端计算机各数据库进行信息交互的形式、设置一计算模块；经此计算模块完成依次的基于各数据库的有效信息的采集、用户询单选材推荐方案模型的设置、基于有效信息及推荐方案模型完成推荐牌号的生成，根据设定的评估模型对生成的推荐牌号及信息评估运算的运行，据此建立对用户的选材询单推荐。本发明的一种基于大数据分析技术的电工钢用户选材询单推荐方法，基于L4计算机系统开发出的计算模块及相应的可与计算模块进行信息交互的用户界面完成，形成可根据不同用户需求对应的不同评价体系，完成与不同用户需求适配的方案推荐。