硅钢资料

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。

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... 

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。

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... 

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。

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。

本发明公开了一种免常化中间退火的无取向电工钢板，其各化学元素质量百分含量为：0＜C≤0.004％、Si：1.0～2.6％、Mn：0.2～1.0％、Al：0.2～1.6％、Ca：0.0003％～0.0035％，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、卷取和保温；其中控制粗轧之后、精轧之前的中间坯温度≥950℃；(3)上述热轧步骤后不进行常化中间退火或罩式炉中间退火而直接进行冷轧；(4)连续退火。本发明所述的无取向电工钢板通过采用合理的化学成分和工艺设计，可以在保证较低生产成本的同时，获得高磁感和低铁损的特性。

本发明公开了一种基于硅钢服役特性的立体卷铁心单框损耗测量方法及系统，根据硅钢片在立体卷铁心中的服役特性，获得测量铁心单框所需的非正弦励磁电压波形，通过所述立体卷铁心的心柱绕组电压和单框绕组电压之间的关系，确定所述被测立体卷铁心单框所需的电压有效值，再通过计算机、数据采集卡D/A转换器、功率放大器、隔离变压器和示波器，直接在所述立体卷铁心单框上加载励磁电压，利用功率表测量立体卷铁心单框损耗。本发明利用硅钢的服役特性，获得测量立体卷铁心单框所需的非正弦励磁电压波形和电压有效值，再将励磁电压直接加载到被测立体卷铁心单框，测量立体卷单框铁心损耗。

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... 

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... 

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... 

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、1.67kg/t钢时,钢中钙含量分别为0、2×10-6、4×10-6;随着钙合金添加量增大,钢中夹杂物粒度逐渐由0～2μm向2～4、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,或同AlN、CaS夹杂复合;粒径为5～10μm区间,钢中的夹杂物基本以钙的氧、硫化物为主。与钙处理前相比,钙合金添加量为0.67、1.00、1.67kg/t钢时,粒径小于1.0μm的微细夹杂物减少幅度分别为68.06%、87.50%、94.94%。钙合金添加量为1.67kg/t钢时,可以去除钢中绝大部分的微细夹杂物。 Ca alloy was added into the liquid steel during RH refining,and the results show that Ca concentration in final Si steel sheets is insignificant,about 0,2×10-6 and 4×10-6 when the added amount of Ca is 0.67,1.00 and 1.67 kg/t steel,respectively.With the increase in the added Ca alloy amount,the inclusions in the steel gradually change from those of 0～2 μm to those of 2～4 and 4～6 μm.Under different Ca treatments,there exist MnS and CuxS inclusions whose size is below 1 μm as well as MnS and CuxS ...