钢厂
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 ...
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。
CN202110051391.X一种利用取向硅钢氧化镁废弃物生产镁质球团的方法
本发明公开了一种利用取向硅钢氧化镁废弃物生产镁质球团的方法,采用取向硅钢生产过程中的废氧化镁污泥、废氧化镁粉等氧化镁废弃物,以及粗粒铁矿粉、镜像赤铁矿、磁铁精矿、膨润土和石灰石粉为原料,依次经预处理、配料、造球后,再在链箅机‑回转窑‑环冷机上进行干燥预热、焙烧和冷却,得到镁质球团。本发明利用氧化镁废弃物制备镁质球团,既有利于减少氧化镁废弃物带来的环保压力及其外运时产生的处置费用,也能显著降低镁质球团的制造成本,综合利用了钢铁厂的现有资源,生产出环境友好、低成本的镁质球团,为高炉提供优质原料,最终降低炼铁过程的污染物排放,减少环境污染。
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。
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。
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 ...
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。
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...
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 ...
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,...
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...

