钢厂
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...
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...
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 ...
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 ...
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...
CN202111121077.0一种耐热刻痕型取向硅钢涂层用涂液、取向硅钢板及其制造方法
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。
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...
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。
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。
氧硫交互作用对硅钢中非金属夹杂物生成的影响
结合工业化生产的无取向硅钢,探讨了氧硫交互作用对钢中夹杂物生成的影响。借助非水溶液电解+扫描电镜法,研究了不同O、S含量下钢中夹杂物的变化规律。结果表明,本实验条件下,提高O含量、降低S含量,会劣化热轧组织再结晶效果。在劣化效果上,O的作用大于S;低Si、无Al硅钢中,应尽可能降低O含量、适当提高S含量,以粗化钢中微细夹杂物,减少尺寸小于1.0μm的夹杂物的数量;O、S含量与钢中夹杂物数量不具有关联性。生产过程中,不仅要严格控制O、S含量,还要严格控制生产工艺,以免生成较多的有害夹杂物。 Based on the industrial production of non-oriented silicon steel,the effects of interaction between oxygen and sulfur on the formation of inclusions were discussed.The change of non-metallic inclusions in steel sheets was investigated by means of electrolysis with non-aqueous solution under different oxygen and sulfur content.Results show that the recrystallization microstructure of hot rolled sheets will be deteriorated with the increase of oxygen content and the decrease of sulfur content.The ...

