钢厂
CN202110373687.3一种铝镇静含硅钢的脱氧方法
本发明一种铝镇静含硅钢的脱氧方法,包括转炉冶炼、LF炉精炼工序,转炉工序:转炉出钢过程采用含硅脱氧剂进行脱氧,出钢完毕后,向钢液表面加入顶渣改质剂,数量为400±25kg/炉,所述顶渣改质剂的成分及其质量百分含量为:Al2O3:9%±1%,CaO:27.5%±1.5%,SiO2:3%±1%,Al:50%±2%,CaF2:7%±1%。精炼工序:采用铝脱氧剂进行脱氧、造渣。本发明通过两步脱氧工艺,大幅降低脱氧成本同时提高钢水质量,由于硅脱氧相对于铝脱氧在钢水中形成的夹杂物更容易上浮,所以也提高了钢水纯净度,提高钢水质量。
CN202110318753.7一种硅钢环形炉内罩的内圆直径自动检测装置及方法
本发明公开了一种硅钢环形炉内罩的内圆直径自动检测装置及方法,该内圆直径自动检测装置包括设置在检测点地面上的水平工作台,设置在所述水平工作台上的水平调节机构,设置在所述水平工作台上的扫描机构,以及与所述扫描机构通信互联的检测处理机构。该内圆直径自动检测装置是非接触式设备,不受内罩温度的限制,使用方便灵活,设备可靠性好,安全性高,对环境无污染,不仅能够有效节约校圆机的使用频次,而且大大增强了炉子的安全可靠性。
无取向硅钢中的夹杂物析出在线观察
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 ...
CN202111135352.4一种取向硅钢极薄冷轧板钢带的焊接系统及方法
一种取向硅钢极薄冷轧板钢带的焊接系统及方法,于该系统内设有焊轮及与焊轮电连接的焊接控制器;所述焊轮由前后呈直线布设的主焊轮、副焊轮构成;所述焊接控制器由分别与主焊轮电连接的第一焊接控制器、与副焊轮电连接的第二焊接控制器构成。所述焊接基于单排焊,仅使用一次焊接行程,通过设置的第一次焊接与第二次碾压焊接依次作业完成。本发明的一种取向硅钢极薄冷轧板钢带的焊接系统及方法,针对取向硅钢极薄钢带冷轧板焊接的问题,对传统电阻焊焊机拥有的碾压轮改造及建立的相应焊接工艺。平衡了热量积累与质量保证两者,解决了取向硅钢极薄钢带冷轧板焊接容易发生虚焊、爆焊和焊接时间长等问题。同时和传统电阻焊焊机相比焊接工艺窗口更大,焊接效率更高。
CN202110396796.7一种高压电机用无取向硅钢50SBW600的制备方法
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。
CN202110555870.5一种电化学评价取向硅钢氧化层的装置及方法
本发明公开了一种电化学评价取向硅钢氧化层的装置及方法,包括电解池、设于电解池一侧的磁铁组、设于电解池上的饱和甘汞电极和铂电极以及与电解池连接的电化学工作站;磁铁组包括固定在电解池上的固定磁铁和与固定磁铁磁性连接的移动磁铁,移动磁铁设于电解池侧面的出口上;参比电极设于磁铁组与辅助电极之间;参比电极和辅助电极与电化学工作站连接。本发明的评价方法通过电化学测量取向硅钢试样的电位‑时间曲线,计算出取向硅钢氧化层各分层的溶解电量,实现了对取向硅钢氧化层各分层的快速、准确测定,可以区分出Mg2SiO4玻璃膜底层、SiN层、SiO2层、FeO及铁橄榄石层等分层性能,为取向硅钢生产工艺参数的控制提供指导。
CN202111121077.0一种耐热刻痕型取向硅钢涂层用涂液、取向硅钢板及其制造方法
本发明公开了一种耐热刻痕型取向硅钢涂层用涂液,其溶剂为水,其含有:磷酸盐、胶态二氧化硅、铬酐和乙醇。本发明还公开了一种耐热刻痕型取向硅钢板,其包括基板,所述基板表面具有采用上述的耐热刻痕型取向硅钢涂层用涂液涂覆在基板上而形成的涂层。相应地,本发明还公开了上述取向硅钢板的制造方法,其包括步骤:在基板表面涂覆所述涂液,基板的刻痕沟槽涂液填充率>95%;进行烧结处理,其中烧结处理中的板温为780‑900℃。本发明的耐热刻痕型取向硅钢涂层用涂液具有良好的流动性,其可以涂覆于耐热刻痕取向硅钢基板的表面中,涂覆后,能有效填充基板的刻痕沟槽,且可以在其表面形成涂层,保证耐热刻痕取向硅钢在具有低铁损的同时具备更高的安全性。
CN202110031202.2一种低磁致伸缩取向硅钢及其制造方法
本发明公开了一种低磁致伸缩取向硅钢的制造方法,其包括步骤:(1)在硅钢基板上进行单面激光刻痕,其中进行激光刻痕的表面为第一表面,第一表面的背向一侧表面为第二表面;(2)基于激光刻痕的功率确定第一表面和第二表面的挠度差;(3)基于挠度差获得第一表面和第二表面所涂覆的绝缘涂层的涂覆量差;(4)基于涂覆量差,在第一表面和第二表面上涂覆绝缘涂层,其中第二表面的绝缘涂层涂覆量大于第一表面的绝缘涂层涂覆量。相应地,本发明还公开了采用上述制造方法所制得的低磁致伸缩取向硅钢,其第一表面和第二表面的磁致伸缩偏差≤2db(A),并且所述低磁致伸缩取向硅钢的平均磁致伸缩≤55db(A)。
CN202110729402.5一种硅钢氧化镁废水回用处理与污泥资源化工艺
本发明公开了一种硅钢氧化镁废水回用处理与污泥资源化工艺,包括:预过滤:氧化镁废水进入过滤容器,过滤得到的水,返回调节池中,直至预过滤澄清;过滤过程:氧化镁废水在预过滤阶段逐渐澄清后进入过滤程序,产生的过滤水满足要求后,自流入产水箱;滤饼干燥:停止过滤后,将过滤容器中的水排空至调节池,之后按照与过滤相同的方向通压缩空气,通过压缩使滤饼干燥;反吹排泥:滤饼干燥完成后,通反向的压缩空气,之后进入下一个过滤周期;经过处理后,过滤阶段产生的合格水循环利用;滤饼干燥后进一步进行资源化处理。本发明实现了废水回用;产生的沉淀污泥经处理后可分别作为钛白粉的生产原料和土壤改良剂,具有良好的社会效益和环境效益。
CN202110203335.3硅钢含铬涂层废液处理过程中六价铬浓度在线监控方法
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。
云边一体化系统架构下硅钢制造管理业务数字化融合应用
提出以“云边一体化架构”构建硅钢智慧决策系统,来解决原硅钢制造L1~L5系统架构模式下的数字信息孤岛、业务功能割裂等问题。在此基础上,开发了云边协同的自学习型控制模型及业务决策模型,构建起硅钢“智慧大脑”,形成了以研发、制造、服务等核心业务数字化融合的智能化决策支持新模式,探索出一条钢铁制造业数字化、智能化转型之路。 SIDS(Silicon-steel Intelligent Decision-making System)based on \"cloud-edge integration architecture\" was proposed to solve the problems of data silos and business function fragmentation in the original L1~L5 system architecture.On this basis,the self-learning control model and decision-making model of cloud-edge collaboration were developed,the \"smart brain\" of silicon steel department was constructed,and a new intelligent decision-making support model of digital integration of core businesses s...

