钢厂
CN202110381592.6一种免常化中间退火的无取向电工钢板及其制造方法
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。
CN202110381621.9一种无瓦楞状缺陷的高磁感低铁损无取向电工钢板及其制造方法
本发明公开了一种无瓦楞状缺陷的高磁感低铁损无取向电工钢板,其各化学元素质量百分含量为:0<C≤0.0035%、Si:1.2~2.8%、Mn:0.2~1.0%、P:0.04~0.15%、Sn+Sb:0.02~0.2%,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高磁感低铁损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、卷取和均热;其中在粗轧步骤采用2~6道次进行轧制,且粗轧单道次压下率控制在20%~40%之间;(3)上述热轧步骤后不进行常化步骤而直接进行冷轧;(4)连续退火。本发明所述的无瓦楞状缺陷的高磁感低铁损无取向电工钢板在保证较低生产成本的同时,还具有高磁感和低铁损的特性。
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。
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 ...
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...
CN202111135352.4一种取向硅钢极薄冷轧板钢带的焊接系统及方法
一种取向硅钢极薄冷轧板钢带的焊接系统及方法,于该系统内设有焊轮及与焊轮电连接的焊接控制器;所述焊轮由前后呈直线布设的主焊轮、副焊轮构成;所述焊接控制器由分别与主焊轮电连接的第一焊接控制器、与副焊轮电连接的第二焊接控制器构成。所述焊接基于单排焊,仅使用一次焊接行程,通过设置的第一次焊接与第二次碾压焊接依次作业完成。本发明的一种取向硅钢极薄冷轧板钢带的焊接系统及方法,针对取向硅钢极薄钢带冷轧板焊接的问题,对传统电阻焊焊机拥有的碾压轮改造及建立的相应焊接工艺。平衡了热量积累与质量保证两者,解决了取向硅钢极薄钢带冷轧板焊接容易发生虚焊、爆焊和焊接时间长等问题。同时和传统电阻焊焊机相比焊接工艺窗口更大,焊接效率更高。
CN202110908763.6一种表面状态良好的无取向电工钢板及其制造方法
本发明公开一种表面状态良好的无取向电工钢板,其含有Fe和不可避免的杂质,其还含有质量百分含量如下的下述各化学元素:0<C≤0.005%,Si:1.0~2.0%,Mn:0.2~1.0%,Al:0.2~1.0%,Ca:0.0003~0.010%,Sb:0.005~0.2%,其中Si+Al:1.4~2.6%。此外,本发明还公开了一种上述的无取向电工钢板的制造方法,其包括步骤:(1)冶炼;(2)铸造:控制连铸坯在连铸机出口位置处的表面温度≥780℃,以使得连铸坯在其厚度方向上与宽度方向上的晶粒尺寸之比为2.5~6.0;(3)热轧:在热轧粗轧结束之后,控制中间坯头尾温度之差≤25℃;(4)冷轧;(5)连续退火。该表面状态良好的无取向电工钢板无瓦楞缺陷,其具有较低的铁损以及优良的磁感,其具有十分良好的推广前景和应用价值。
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。
国内外中低牌号无取向硅钢夹杂物控制效果解析
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...
宝钢无取向电工钢发展历程及生产技术进步
简要介绍了宝钢无取向电工钢的发展历程、产品大纲、电磁性能控制情况,以及高附加值新产品的开发、应用情况。概述了近年来宝钢无取向电工钢生产技术进步,主要包括夹杂物控制技术、连轧机高牌号硅钢制造技术、同板差控制技术、环保涂层开发技术等。 This paper briefly summarizes the development history, product catalogue, and magnetic properties of non-oriented electrical steel sheets at Baosteel, as well as the development and application of high-value-added steel grades. Recent advances in manufacturing electrical steel sheets are also introduced, including technologies for controlling inclusion, producing high-grade steel strips by a tandem rolling mill, and controlling the transverse thickness difference of steel sheets, as well as the ...
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。
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...

