硅钢资料

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。

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。

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。

借助高温激光共聚焦显微镜,在线观察了不同Mn含量的无取向硅钢中夹杂物的尺寸、类型、数量变化。结果表明,Mn含量(质量分数)为0.77%、0.32%时,试样中的夹杂物数量分别约为1000万个/mm3、1600万个/mm3。Mn含量较高的钢种,会优先析出球形、椭球形MnS夹杂物,其析出数量较少,尺寸相对较大,可以有效抑制AlN、CuxS夹杂物析出;Mn含量较低的钢种,会在试样再加热后冷却过程中,先析出相当数量MnS夹杂物,并作为AlN夹杂物析出核心,形成MnS+AlN复合夹杂物。这种复合夹杂物数量较多,尺寸也较大。 Based on the high temperature confocal microscope, the chage of size, type, and quantity of inclusions in non-oriented silicon steels with different Mn content were observed by in-situ SEM. Results show that the inclusion quantities are 10 million per mm3 and 16 million per mm3,while the mass fractions of Mn are 0.77% and 0.32%, respectively. In the silicon steel with higher Mn content, the spherical and ellipsoidal MnS inclusion will precipitate first, which can retard the precipitation of AlN ... 

结合工业化生产的无取向硅钢,探讨了氧硫交互作用对钢中夹杂物生成的影响。借助非水溶液电解+扫描电镜法,研究了不同O、S含量下钢中夹杂物的变化规律。结果表明,本实验条件下,提高O含量、降低S含量,会劣化热轧组织再结晶效果。在劣化效果上,O的作用大于S;低Si、无Al硅钢中,应尽可能降低O含量、适当提高S含量,以粗化钢中微细夹杂物,减少尺寸小于1.0μm的夹杂物的数量;O、S含量与钢中夹杂物数量不具有关联性。生产过程中,不仅要严格控制O、S含量,还要严格控制生产工艺,以免生成较多的有害夹杂物。 Based on the industrial production of non-oriented silicon steel,the effects of interaction between oxygen and sulfur on the formation of inclusions were discussed.The change of non-metallic inclusions in steel sheets was investigated by means of electrolysis with non-aqueous solution under different oxygen and sulfur content.Results show that the recrystallization microstructure of hot rolled sheets will be deteriorated with the increase of oxygen content and the decrease of sulfur content.The ... 

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... 

【机构】 宝山钢铁股份有限公司规划与科技部； ...

研究了硅钢铸坯再加热过程中夹杂物的析出行为。采用非水溶液电解提取+扫描电镜观察方法,观察了试样的显微组织,统计了夹杂物的尺寸、种类、数量、分布。结果表明,均热温度为1 523 K时,水淬试样的夹杂物尺寸绝大部分小于0.5μm,0.5～5.0μm的夹杂物数量很少,没有发现5.0μm以上的夹杂物。此外,均热时间为10、30、60、90、120、240 min时,对应试样中0.05～0.2μm的夹杂物数量分别为4.04×104、4.73×104、3.70×104、3.33×104、3.10×104、1.56×104个/mm3。绝大部分夹杂物以MnS、AlN、CuxS类为主,并以三类夹杂物中的两类复合或三类复合居多。三类复合夹杂物总量占每组试样夹杂物总量的90%或以上。随均热时间延长,典型的夹杂物组成会发生如下变化:MnS+AlN+CuxS MnS+AlN AlN。与此同时,MnS、AlN、CuxS三者复合比例从45.2%(均热10 min)降为9.7%(均热240 min)。 The methods of electrolysis extraction from nonaqueous solution and scanning electron microscope were adopted to study the precipitation behavior of non-metallic inclusions in Si steel slabs during reheating processes.The morphologies,chemical compositions,quantity and size distribution of non-metallic inclusions in these steel samples were analyzed.Results show that,when the soaking temperature is 1 523 K,almost all of the non-metallic inclusions are smaller than 0.5 μm,few are in the range of ... 

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。

结合工业化生产的50A1300牌号无取向硅钢,分析了化学成分、RH精炼脱氧方式、板坯装炉温度以及热轧平整工艺等对磁性能的影响,探讨成品钢磁性能的改善。结果表明,采取改善后,50A1300牌号无取向硅钢的磁性能得到明显改善。2012年,该钢种平均铁损、磁感应强度分别达到5.26 W/kg、1.762 T,能够较好地满足用户市场需求及同行对标需要。 Based on the industrial manufacture of 50A1300 grade non-oriented silicon steel sheets,effects of chemical composition,deoxidization method in RH vacuum refining,charging temperature of steel slabs,hot rolling and flattening progress on magnetic properties are analyzed.The optimization methods of magnetic properties of steels are discussed. Results show that the magnetic properties are obviously improved by the adopted measures above. In 2012,the average core loss and the magnetic induction of 5... 

选用国内外无取向硅钢标杆企业A、B、C的产品,采用非水溶液电解提取+SEM(EDS)方法,分析了其典型牌号对应成品试样中的夹杂物。结果表明,从磁性能控制角度而言,受钢的化学成分及生产工艺影响,A、B、C企业成品试样的夹杂物尺寸、种类、数量存在差异,这些差异对其磁性能产生显著影响;从夹杂物控制角度而言,A、B、C企业对应成品试样的夹杂物,以MnS、CuxS复合或者AlN、MnS、CuxS复合为主,其中1.0μm以下的夹杂物数量分别为2.34×107个/mm3、2.98×107个/mm3和11.98×107个/mm3,1.0μm以上夹杂物数量均很少,夹杂物的平均尺寸从大到小依次为A企业、B企业、C企业。 According to the production of three benchmarking manufacture enterprises A,B and C of non-oriented silicon steel at home and abroad,the inclusions in finished steel samples with typical grades were investigated by electrolytic extraction from non-aqueous solution and SEM(EDS).Results show that,from the viewpoint of improving the magnetic properties,affected by chemical composition and production technique,the size,type and amount of inclusions in finished steel samples are various,which will af... 

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...