钢厂
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。
CN202111215913.1一种高磁感取向硅钢及其制造方法
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。
RH精炼喂CaSi线去除无取向硅钢中的非金属夹杂物
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...
硅钢常化退火炉辊印缺陷预测分类预警方法研究
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...
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。
CN202110381621.9一种无瓦楞状缺陷的高磁感低铁损无取向电工钢板及其制造方法
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。
无取向硅钢冶炼过程中的夹杂物遗传变化
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,...
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...
CN202110908763.6一种表面状态良好的无取向电工钢板及其制造方法
本发明公开一种表面状态良好的无取向电工钢板,其含有Fe和不可避免的杂质,其还含有质量百分含量如下的下述各化学元素:0<C≤0.005%,Si:1.0~2.0%,Mn:0.2~1.0%,Al:0.2~1.0%,Ca:0.0003~0.010%,Sb:0.005~0.2%,其中Si+Al:1.4~2.6%。此外,本发明还公开了一种上述的无取向电工钢板的制造方法,其包括步骤:(1)冶炼;(2)铸造:控制连铸坯在连铸机出口位置处的表面温度≥780℃,以使得连铸坯在其厚度方向上与宽度方向上的晶粒尺寸之比为2.5~6.0;(3)热轧:在热轧粗轧结束之后,控制中间坯头尾温度之差≤25℃;(4)冷轧;(5)连续退火。该表面状态良好的无取向电工钢板无瓦楞缺陷,其具有较低的铁损以及优良的磁感,其具有十分良好的推广前景和应用价值。
硅钢水溶性极厚绝缘涂层的热老化行为研究
对两种硅钢水溶性极厚绝缘涂层进行了不同温度的热老化实验。通过TG-DTA,GDS,FT-IR,SEM和光泽度仪等测试方法对老化的涂层进行分析表征,提出了评估硅钢水溶性极厚绝缘涂层热老化性能的合理温度区间,探讨了涂层热老化行为,并分析了两种涂层热老化性能的差异。结果表明,涂层附着性随着老化时间的延长逐渐下降。FT-IR表征结果显示,热老化过程中,涂料交联形成的化学键未发生断裂,交联剂氨基树脂的三嗪环被破坏是聚合物三维网络结构坍塌的主要原因。 Thermal aging expriments at different temperature were carried out on two types of water-soluble and extra-thick insulation coatings for non-oriented silicon steel,and a series of test methods such as glossmeters,TG-DTA,FT-IR,GDS,SEM were applied in analysis.For evaluating the thermal aging effect of this kind of insulation coating,the proper temperature range was proposed.The difference of aging performance between two coatings was been investigated and the related behaviors were been discussed...
不同牌号无取向硅钢夹杂物定性定量分析
无取向硅钢中夹杂物的存在会抑止晶粒生长,使基体的均匀连续性中断,其在钢中的形态、含量及分布情况都不同程度影响着硅钢的性能,尤其是对磁性能起关键的作用。因此,全尺度分布考察夹杂物对无取向硅钢夹杂物的研究极为重要。本实验确定了适用于不同牌号无取向硅钢夹杂物全尺度分布的分析方法:样品制备—小样电解—过滤喷金—根据不同牌号的要求选择合适的放大倍率扫描观测—夹杂物颗粒的分类统计。通过统计的结果,结合电解的失重量可以得到不同尺度的体积分布数据。实验分析了不同牌号和工艺无取向硅钢夹杂物的种类、形貌、大小和尺度分布,并初步考查了夹杂物与磁性能的关系,对无取向硅钢的工艺研究具有一定参考价值。 Inclusions in non-oriented silica steel could inhibit the growth of grain and cause discontinuity of micro-structure.The configuration,content and size distribution of inclusion have different effects on the performance of silica steel,especially significant on the magnetic property.Therefore,it is very useful to completely characterize inclusions with full size distribution in silica steel.In our research,full size analysis method for inclusion in silica steel had been established as follows: s...

