硅钢资料

一种生产取向硅钢的氧化镁涂层烘烤质量控制方法，通过对带钢的实时温度测量建立对烘烤输出功率的实时反馈调节，据此形成基于烘烤输出功率的烘烤质量的实时控制。本发明的一种生产取向硅钢的氧化镁涂层烘烤质量控制方法，通过在烘烤炉出口的带钢上方增加一套可在带钢横向方向移动的在线板温计，基于在线板温检测值对烘烤炉状态进行监控，并建立烘烤输出功率控制系统实时调整，使得氧化镁涂层烘烤质量均匀，提高取向硅钢产品质量稳定性，节省能源消耗。

本发明公开了一种利用取向硅钢氧化镁废弃物生产镁质球团的方法，采用取向硅钢生产过程中的废氧化镁污泥、废氧化镁粉等氧化镁废弃物，以及粗粒铁矿粉、镜像赤铁矿、磁铁精矿、膨润土和石灰石粉为原料，依次经预处理、配料、造球后，再在链箅机‑回转窑‑环冷机上进行干燥预热、焙烧和冷却，得到镁质球团。本发明利用氧化镁废弃物制备镁质球团，既有利于减少氧化镁废弃物带来的环保压力及其外运时产生的处置费用，也能显著降低镁质球团的制造成本，综合利用了钢铁厂的现有资源，生产出环境友好、低成本的镁质球团，为高炉提供优质原料，最终降低炼铁过程的污染物排放，减少环境污染。

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 ... 

 

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。

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。

针对宝钢硅钢常化退火过程中产生的退火炉辊印缺陷问题,通过实际生产的大数据与产品质量问题相结合,将数据挖掘、数据分析方法应用到实际,一定程度上解决了现场实际生产中的痛点,为现场生产提供决策支撑,避免了以前通过人工识别判定存在疏漏和无法定量判断的问题,形成了一套具有鲁棒性和可操作性的钢铁生产过程数据分析方法。通过智慧决策系统平台获取实际生产和表检仪数据,基于Pearson相关系数算法进行变量挑选和特征工程,并应用随机森林算法对数据建立分类预测模型,实现了质量问题的溯源和监控,通过数据量化预测了炉辊印缺陷是否可通过轧制消除的质量问题,识别准确率达到96.43%。 In views of the normalizing annealing furnace roll marks problem occurred in the process of normalizing annealing of silicon steel in Baosteel,by combining big data from actual production with product quality problems,data mining and data analysis methods were applied to actual production to solve the pain points and provide decision support,a robust and practical data analysis method for the steel production process has been developed,which avoided the previous problems of omission and non-quan... 

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。

某冷连轧机生产无取向硅钢板材时,其边缘降的长度合格率频繁超标。为满足用户的叠片厚度精度要求,这类产品必须以增大切边量的方式来保证交货质量,而这种方式又直接降低了金属收得率,提高了生产成本。基于此,以该产线现有设备特性为基础,详细分析其软、硬件功能模式,分别对辊形与反馈控制进行全面分析与优化改进。通过现场试验论证,充分明确依托辊形优化与反馈控制程序的改进能显著提高边缘降的控制水平,该技术的使用为生产现场的边缘降控制提供了合理的技术支撑。 A cold rolling mill production of non-oriented silicon steel sheet,the thickness difference of the edge( edge-drop) is usually exceed the preset standard value,In order to meet the accuracy requirements of the user flatness,these production must be trimed wider length to meet the delivery quality of the user need, which directly reduce the metal yield and increase the manufacturing cost. Therefor,the software and hardware of the production line has been analyzed, and the work roll shape and feed... 

研究表明,硅钢中的夹杂物对成品带钢的磁性能有显著影响。为研究冶炼过程硅钢中的夹杂物遗传变化,进而提出更有效的控制措施加以去除,本文结合典型的无取向硅钢生产炉次,采用非水溶液电解提取+扫描电镜观察方法分析冶炼过程中上述炉次典型试样的夹杂物。结果表明:转炉冶炼结束、RH精炼开始时,钢的氧化物夹杂总量最大,约为0.23%;RH精炼过程中,氧化物夹杂总量不断降低,并在脱碳结束时达到最低,约为0.02%;连铸过程中,氧化物夹杂总量仍有不断降低趋势,但夹杂物的平均尺寸变化不大。本试验条件下,中间包试样的夹杂物数量约为1.59×104个/mm3。 As we all know, the non-metallic inclusion effects magnetic properties of silicon steel sheets obviously. The article aims to study the heredity of non-metallic inclusion in non-oriented silicon steels during the steel making process, and then provides a more effective controlling measure to remove the inclusions. Based on the typical non-oriented silicon steel charges, the non-aqueous solution extraction and SEM observation were adopted to analyze the non-metallic inclusions. Results show that,... 

本发明公开了一种取向硅钢产品的在线性能判级与精确分切装置和方法，使得同一个分卷上的性能分布均匀，避免分卷出现性能废品或多个性能等级的情况，提高分卷性能稳定性。提供的一种取向硅钢产品的在线性能判级与精准分切方法包括生产数据采集、铁损曲线自学习、数据存储、性能在线判级、缺陷数据采集、缺陷判级、智能分切等模块，依据修正后的磁性能全长数据，得到产品的性能判级结果，结合表面缺陷判级结果，综合确定分切位置，制定最佳分切方案。本发明可以实现取向硅钢生产过程中的性能在线判级和精准分切，得到性能均匀、表面质量好的分卷，减少分卷性能不稳定带来的损失。