硅钢资料

【机构】 宝山钢铁股份有限公司规划与科技部； ...

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... 

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 ... 

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。

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。

 

对碳-锰-硅钢进行不同配分温度的Q&P(Quenching and Partitioning)处理,测试了热处理后不同钢的力学性能和残余奥氏体含量,并用扫描电子显微镜和透射电镜观察其显微组织,分析了配分温度对显微组织和力学性能的影响。结果表明:试验钢显微组织基本由低碳板条状马氏体、块状铁素体和条状残余奥氏体组成;随配分温度的升高,试验钢的抗拉强度呈下降趋势,伸长率与奥氏体含量的变化趋势相同,但变化规律不确定;提高锰含量能稳定残余奥氏体,从而提高试验钢的伸长率,并使伸长率对配分温度不敏感。 The C-Mn-Si steel was quenched and partitioned at different partitioning temperatures,the mechanical properties and residual austenite contents were investigated,the microstructure was observed by SEM and TEM,and the effect of partitioning temperature on microstructure and mechanical properties was analyzed.The results show that the microstructure of the tested steel consisted of lath martensite with low carbon,nubby ferrite and banded residual austenite.The tensile strength of the tested steel ... 

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 ... 

结合工业化生产的高效硅钢,进行了RH精炼稀土处理试验研究。针对不同的稀土处理条件,观察了夹杂物的形貌和尺寸分布,探讨了稀土处理后钢中的夹杂物形成、变化规律。结果表明:试验条件下,最佳的稀土合金添加数量为0.6～0.9 kg/t。经过合适的稀土处理后,可以有效抑制尺寸相对较小的、不规则的AlN、MnS复合夹杂生成,促进钢中微细夹杂物的聚合、上浮,钢质纯净度得到明显提高。此时,钢中全氧含量最低,脱硫效果最佳,钢中的夹杂物主要是尺寸相对较大的、近似球形或者椭球形的稀土类夹杂。 Based on the industrial production of non-oriented silicon steel,the experiment on RE treatment during the RH refining process was studied.The morphology and the size distribution were observed for the steel specimens treated with different RE treatment conditions.Further more,the formation and change of inclusions of final steel sheets after RE treatment were discussed.The results show that the suitable RE added amount was 0.6～0.9 kg/t.After the suitable RE treatment,the formation of AlN and Mn... 

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。