钢厂
高硫硅钢的硫化物析出行为及其微观组织和电磁性能变化
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...
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 ...
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 ...
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...
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,...
CN202110031202.2一种低磁致伸缩取向硅钢及其制造方法
本发明公开了一种低磁致伸缩取向硅钢的制造方法,其包括步骤:(1)在硅钢基板上进行单面激光刻痕,其中进行激光刻痕的表面为第一表面,第一表面的背向一侧表面为第二表面;(2)基于激光刻痕的功率确定第一表面和第二表面的挠度差;(3)基于挠度差获得第一表面和第二表面所涂覆的绝缘涂层的涂覆量差;(4)基于涂覆量差,在第一表面和第二表面上涂覆绝缘涂层,其中第二表面的绝缘涂层涂覆量大于第一表面的绝缘涂层涂覆量。相应地,本发明还公开了采用上述制造方法所制得的低磁致伸缩取向硅钢,其第一表面和第二表面的磁致伸缩偏差≤2db(A),并且所述低磁致伸缩取向硅钢的平均磁致伸缩≤55db(A)。
50A1300牌号无取向硅钢磁性能改善工业实践
结合工业化生产的50A1300牌号无取向硅钢,分析了化学成分、RH精炼脱氧方式、板坯装炉温度以及热轧平整工艺等对磁性能的影响,探讨成品钢磁性能的改善。结果表明,采取改善后,50A1300牌号无取向硅钢的磁性能得到明显改善。2012年,该钢种平均铁损、磁感应强度分别达到5.26 W/kg、1.762 T,能够较好地满足用户市场需求及同行对标需要。 Based on the industrial manufacture of 50A1300 grade non-oriented silicon steel sheets,effects of chemical composition,deoxidization method in RH vacuum refining,charging temperature of steel slabs,hot rolling and flattening progress on magnetic properties are analyzed.The optimization methods of magnetic properties of steels are discussed. Results show that the magnetic properties are obviously improved by the adopted measures above. In 2012,the average core loss and the magnetic induction of 5...
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...
CN202110281293.5硅钢氧化镁废水资源化处理方法及处理系统
本发明公开了一种硅钢氧化镁废水资源化处理方法及处理系统,硅钢氧化镁废水进入过滤浓缩干化一体化装置经预过滤、过滤、干燥、排泥后得到清液和泥饼;泥饼经烘干后得到烘干泥饼;烘干泥饼溶解于硫酸溶液中,反应后的混合液固液分离得到上层清液和沉淀物,上层清液经中和、蒸发结晶后得到结晶物,沉淀物进行清洗、烘干处理。本发明还设计了实现上述处理方法的处理系统,该系统包括过滤浓缩干化一体化装置、烘干装置、溶解装置以及产水箱;本发明的硅钢氧化镁废水经处理后的清液满足回用要求,可返回机组循环利用,实现废水回用,泥饼经烘干、溶解后可分别作为钛白粉生产原料和土壤改良剂,具有经济环保双重效果,以及良好的社会效益和环境效益。
CN202110837023.8一种基于大数据分析技术的电工钢用户选材询单推荐方法
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。
CN202110933882.7一种取向硅钢产品的在线性能判级与精确分切装置和方法
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。

