钢厂
RH精炼添加钙合金去除硅钢夹杂物研究
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 ...
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。
酸溶铝对铸态取向硅钢中第二相粒子组成和形貌的影响
试验的铸态取向硅钢(/%:0.0440.056C,3.123.32Si,0.080.11Mn,0.0020.008S,0.002 90.029 1Als,0.006 20.010 9N)由30 kg高频真空感应炉熔炼。通过场发射扫描电子显微镜/能谱仪(FE-SEM/EDS)研究结果表明,0.002 9%Als钢中氧化物主要为SiO2,存在片状、棒状及近似球状的独立MnS,未发现含铝的氧化物或氮化物;0.0090%Als钢中出现以Al2O3为主的复合氧化夹杂物,存在MnS与AlN的复合析出物。钢中Als增加,复合析出物多呈簇状发展。氧化物容易成为MnS-AlN复合析出的核心,钢中Als含量越低,夹杂物中的MnS含量越高;作为核心的氧化物夹杂的尺寸越小,形成的复合夹杂物的形状越规则,尺寸也越小。热力学计算结果表明,钢中Als含量主要影响了钢中氧化物夹杂的组成和AlN的析出温度及析出量。 Test as-cast grain-oriented silicon steel(/%:0.044 0.056C,3.12 3.32Si,0.08 0.11Mn,0.0020.008S,0.002 90.029 1 Als,0.006 20.010 9N) is melted by a 30 kg high frequency vacuum induction furnace.The research results by using field emission-scanning electron microscope/energy dispersive spectrometer(FE-SEM/EDS) show that in 0.002 9%Als steel the main oxide is SiO2,and there is independent laminable,rod-like and approximate ...
大数据技术在硅钢产品质量管控中的应用实践
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...
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。
硅钢铸坯再加热过程中夹杂物的析出行为
研究了硅钢铸坯再加热过程中夹杂物的析出行为。采用非水溶液电解提取+扫描电镜观察方法,观察了试样的显微组织,统计了夹杂物的尺寸、种类、数量、分布。结果表明,均热温度为1 523 K时,水淬试样的夹杂物尺寸绝大部分小于0.5μm,0.5~5.0μm的夹杂物数量很少,没有发现5.0μm以上的夹杂物。此外,均热时间为10、30、60、90、120、240 min时,对应试样中0.05~0.2μm的夹杂物数量分别为4.04×104、4.73×104、3.70×104、3.33×104、3.10×104、1.56×104个/mm3。绝大部分夹杂物以MnS、AlN、CuxS类为主,并以三类夹杂物中的两类复合或三类复合居多。三类复合夹杂物总量占每组试样夹杂物总量的90%或以上。随均热时间延长,典型的夹杂物组成会发生如下变化:MnS+AlN+CuxS MnS+AlN AlN。与此同时,MnS、AlN、CuxS三者复合比例从45.2%(均热10 min)降为9.7%(均热240 min)。 The methods of electrolysis extraction from nonaqueous solution and scanning electron microscope were adopted to study the precipitation behavior of non-metallic inclusions in Si steel slabs during reheating processes.The morphologies,chemical compositions,quantity and size distribution of non-metallic inclusions in these steel samples were analyzed.Results show that,when the soaking temperature is 1 523 K,almost all of the non-metallic inclusions are smaller than 0.5 μm,few are in the range of ...
钙处理对无取向硅钢中非金属夹杂物的影响
采用电解法和扫描电镜研究了300 t转炉-RH精炼钙处理对无取向硅钢板(%:≤0.005C、1.2~2.2Si、0.2~0.6Mn、≤0.20P、≤0.005S、0.2~0.6Al、0~0.01Ca)中夹杂物的影响。结果表明,钢中Al含量为0.25%和0.35%时,钢中溶解氧均小于1×10-4%,钙处理后都会产生CaS夹杂物,尤其是含0.35%Al的钢水;钙处理可以有效减少钢中的夹杂物数量,尤其是0.5μm以下的微细夹杂物数量;钙处理后夹杂物的种类以AlN、CaS为主,同时还含有少量的氧化物夹杂物以及AlN-CaS复合夹杂物,尺寸主要为1.5~5.0μm。 The effect of 300 t converter-RH refining calcium treatment on inclusions in non-oriented silicon steel sheet (%:≤0.005C,1.2~2.2Si,0.2~0.6Mn,≤0.20P,≤0.005S,0.2~0.6A1,0~0.01Ca) has been studied by electrolysis and scanning electron microscope.Results show that with 0.25%and 0.35%Al content in steel,all the dissolved oxygen in liquid is less than 1×10-4%,and the CaS inclusions are produced after calcium treatment,especial for the liquid containing 0.35%Al;the amount of inclusions in ste...
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。
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 ...
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...
CN202111008157.5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
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。

