硅钢资料

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... 

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 ... 

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 ... 

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。

本发明公开了一种硅钢产品生产方案的智能设计评估方法，包括以下步骤：1、采集数据，并集成用户数据、实验室研发数据和大生产数据；2、构建用户数据主题、实验室研发数据主题和大生产数据主题；3、输入硅钢产品的种类、规格和性能需求的需求信息，并根据需求信息生成若干个硅钢产品的生产方案，生产方案包括优化产品的生产方案和新产品的生产方案；4、多维度综合评估步骤3中生成的每个硅钢产品的生产方案，得到硅钢产品生产方案的绿色设计指数，并根据绿色设计指数推荐生产方案。本发明基于产品设计需求，融合实验研发数据和大生产数据，生成并评估产品设计方案模型，缩短研发周期，提高研发效率。

一种生产取向硅钢的氧化镁涂层烘烤质量控制方法，通过对带钢的实时温度测量建立对烘烤输出功率的实时反馈调节，据此形成基于烘烤输出功率的烘烤质量的实时控制。本发明的一种生产取向硅钢的氧化镁涂层烘烤质量控制方法，通过在烘烤炉出口的带钢上方增加一套可在带钢横向方向移动的在线板温计，基于在线板温检测值对烘烤炉状态进行监控，并建立烘烤输出功率控制系统实时调整，使得氧化镁涂层烘烤质量均匀，提高取向硅钢产品质量稳定性，节省能源消耗。

结合工业化生产的无取向硅钢,进行了RH精炼添加稀土合金实验。结果表明,1.15%(质量分数)Si钢的脱硫反应,主要发生在添加稀土合金之后的前5min。最佳的稀土合金添加量为0.6～0.9kg/t钢。钢液经过稀土处理后,加入的稀土总量越多,稀土氧硫化物夹杂物的尺寸就越大,但热轧带钢再结晶效果会逐渐变差,成品带钢晶粒尺寸先是快速长大,而后逐渐减小。最佳的钢中存留稀土含量与钢的化学成分有关,应严格控制在2.0×10-3%～6.0×10-3%(质量分数)。在此范围内,钢的铁损先是快速降低,而后缓慢升高,钢的磁感应强度则单调降低。 Based on the industrial production of non-oriented electrical steel,rare earth(RE) alloy treatment during the RH refining process was studied.The results showed that the effects of desulfurization and total concentration of RE remained in steel mainly depended on the chemical compositions of different steel grades.For 1.15wt% Si steel grade,the desulfurization reaction mainly focused on the initial 5min after RE alloy added during the RH refining process.The suitable RE alloy addition was 0.6-0.... 

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... 

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... 

 

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。

本发明公开了一种硅钢环形炉内罩的内圆直径自动检测装置及方法，该内圆直径自动检测装置包括设置在检测点地面上的水平工作台，设置在所述水平工作台上的水平调节机构，设置在所述水平工作台上的扫描机构，以及与所述扫描机构通信互联的检测处理机构。该内圆直径自动检测装置是非接触式设备，不受内罩温度的限制，使用方便灵活，设备可靠性好，安全性高，对环境无污染，不仅能够有效节约校圆机的使用频次，而且大大增强了炉子的安全可靠性。