硅钢资料

本发明涉及一种高压电机用无取向硅钢50SBW600的制备方法，包括，S1，将装有精炼钢水的钢包运至回转台，回转台转到浇铸位置后，将钢水注入中间包；S2，中间包通过水口将所述钢水分配至若干个结晶器中，所述结晶器中设置有浸入式水口，S3,钢水在结晶器内生成晶核，结晶器将带有晶核的钢水下放至通道；S4，通道上设有第二电磁搅拌器，第二电磁搅拌器对通道内钢水进行电磁搅拌,所述钢水在通道中逐步转换为钢坯；S5,拉矫辊将的所述钢坯拉出通道并对钢坯进行形态矫正；S6,切断装置所述钢坯进行切割。本发明通过在无取向硅钢50SBW600制备过程中设置双电磁搅拌装置，充分保证连铸过程中钢坯中的等轴晶数量，保障了产品表面缺陷质量。

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。

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。

对碳-锰-硅钢进行不同配分温度的Q&P(Quenching and Partitioning)处理,测试了热处理后不同钢的力学性能和残余奥氏体含量,并用扫描电子显微镜和透射电镜观察其显微组织,分析了配分温度对显微组织和力学性能的影响。结果表明:试验钢显微组织基本由低碳板条状马氏体、块状铁素体和条状残余奥氏体组成;随配分温度的升高,试验钢的抗拉强度呈下降趋势,伸长率与奥氏体含量的变化趋势相同,但变化规律不确定;提高锰含量能稳定残余奥氏体,从而提高试验钢的伸长率,并使伸长率对配分温度不敏感。 The C-Mn-Si steel was quenched and partitioned at different partitioning temperatures,the mechanical properties and residual austenite contents were investigated,the microstructure was observed by SEM and TEM,and the effect of partitioning temperature on microstructure and mechanical properties was analyzed.The results show that the microstructure of the tested steel consisted of lath martensite with low carbon,nubby ferrite and banded residual austenite.The tensile strength of the tested steel ... 

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... 

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。

一种适用于取向电工钢产线的一体化生产计划排程方法，基于L4，建立基于如下步骤的整条取向电工钢产线的自动生产计划排程，S1：以排程所需的必要数据为基础，按核心工序为排程起点，分别依次递进式完成前工序、后工序的排程，形成初始计划排程；S2：对初始计划排程建立基于设定的评价因子构成的综合评估，形成由综合评估结果构成的综合评估结果数据集；S3：对综合评估结果数据集建立优化算法运算，根据运算结果确定生产计划排程。本发明的一种适用于取向电工钢产线的一体化生产计划排程方法，可实现较大程度的自动化，提高生产计划编制效率，增强操作人员对生产计划的整体情况掌握，并可根据设备状态及计划执行情况自动对计划作出快速响应。

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... 

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。

本发明公开了一种电化学评价取向硅钢氧化层的装置及方法，包括电解池、设于电解池一侧的磁铁组、设于电解池上的饱和甘汞电极和铂电极以及与电解池连接的电化学工作站；磁铁组包括固定在电解池上的固定磁铁和与固定磁铁磁性连接的移动磁铁，移动磁铁设于电解池侧面的出口上；参比电极设于磁铁组与辅助电极之间；参比电极和辅助电极与电化学工作站连接。本发明的评价方法通过电化学测量取向硅钢试样的电位‑时间曲线，计算出取向硅钢氧化层各分层的溶解电量，实现了对取向硅钢氧化层各分层的快速、准确测定，可以区分出Mg2SiO4玻璃膜底层、SiN层、SiO2层、FeO及铁橄榄石层等分层性能，为取向硅钢生产工艺参数的控制提供指导。

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 ... 

研究了热处理工艺(退火温度、保温时间、冷却方式)对含Mn的Fe-6.5wt%Si高硅钢热轧带的显微组织及硬度的影响。结果表明,退火温度对Fe-6.5wt%Si合金的组织和显微硬度均有较大影响,随退火温度升高,平均晶粒尺寸和显微硬度均明显增大。小于1 h退火时,晶粒长大缓慢,而长时间(>1 h)退火时,一些次表层晶粒将发生异常长大。水冷组织比空冷组织略细小,但水冷显著降低了显微硬度。Mn含量提高能抑制850℃退火时晶粒的长大,并且促进退火后高硅钢的软化。 The influences of heat treatment process(annealing temperature,heating time,cooling methods) on the microstructure and microhardness of Fe-6.5wt%Si high silicon steel containing manganese for hot rolled strip were studied.The results show that the annealing temperature has a great effect on the microstructure and microhardness of Fe-6.5wt%Si alloy,and as the annealing temperature increases,the average grain sizes and microhardness will significantly increase.When annealing time for less than 1 h...