钢厂
CN202110687131.1用于无取向硅钢清洗液的洁净度检测分析方法
本发明公开了一种用于无取向硅钢清洗液的洁净度检测分析方法,包括以下步骤:步骤1:从清洗液循环槽中取含有污物的清洗液样品,并进行脱水、烘干、研磨,得到污物粉末样品;步骤2:根据含有污物的清洗液样品和污物粉末样品计算清洗液循环槽中清洗液的洁净度;步骤3:根据含有污物的清洗液样品的洁净度建立清洗液洁净度评定标准;步骤4:根据清洗液洁净度评定标准控制含有污物的清洗液的排放和换液。本发明能简便且直观的了解当前清洗段循环槽内清洗液的状态,并可以根据清洗液的洁净度评级对清洗液的使用和排放做出及时的在线调整。
钙合金处理硅钢中的夹杂物及晶粒成长变化
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和1.67 kg/t钢时,钢中Ca含量分别为0、2×10-6和4×10-(6质量分数);随着钙合金添加量的增加,钢中夹杂物粒度逐渐由0~2μm向2~4μm、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,或与AlN、CaS夹杂复合;钢中粒径为5~10μm的夹杂物基本以Ca的氧化物和硫化物为主。与未经钙处理的炉次相比,钙合金添加量为0.67、1.00和1.67 kg/t钢时,粒径小于1.0μm的夹杂物减少幅度分别为68.06%、87.50%和94.94%。钙合金添加量为1.67 kg/t钢时,可以去除钢中绝大部分的微细夹杂物。 In order to improve the properties of final silicon steels,the calcium treatment was adopted by adding Ca alloys into the liquid steel during the RH refining process.Results show that when the addition of Ca alloys is 0.67 kg/t,1.00 kg/t and 1.67 kg/t,the corresponding Ca content in silicon steels is 0,2 × 10-6 and 4 × 10-6 respectively.With the increase of Ca alloy addition,the particle sizes of inclusions in steels become 2~4 μm and 4~6 μm,from 0~2 μm.Under different calcium treatments,there e...
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。
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...
CN202110281293.5硅钢氧化镁废水资源化处理方法及处理系统
本发明公开了一种硅钢氧化镁废水资源化处理方法及处理系统,硅钢氧化镁废水进入过滤浓缩干化一体化装置经预过滤、过滤、干燥、排泥后得到清液和泥饼;泥饼经烘干后得到烘干泥饼;烘干泥饼溶解于硫酸溶液中,反应后的混合液固液分离得到上层清液和沉淀物,上层清液经中和、蒸发结晶后得到结晶物,沉淀物进行清洗、烘干处理。本发明还设计了实现上述处理方法的处理系统,该系统包括过滤浓缩干化一体化装置、烘干装置、溶解装置以及产水箱;本发明的硅钢氧化镁废水经处理后的清液满足回用要求,可返回机组循环利用,实现废水回用,泥饼经烘干、溶解后可分别作为钛白粉生产原料和土壤改良剂,具有经济环保双重效果,以及良好的社会效益和环境效益。
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 ...
CN202110373687.3一种铝镇静含硅钢的脱氧方法
本发明一种铝镇静含硅钢的脱氧方法,包括转炉冶炼、LF炉精炼工序,转炉工序:转炉出钢过程采用含硅脱氧剂进行脱氧,出钢完毕后,向钢液表面加入顶渣改质剂,数量为400±25kg/炉,所述顶渣改质剂的成分及其质量百分含量为:Al2O3:9%±1%,CaO:27.5%±1.5%,SiO2:3%±1%,Al:50%±2%,CaF2:7%±1%。精炼工序:采用铝脱氧剂进行脱氧、造渣。本发明通过两步脱氧工艺,大幅降低脱氧成本同时提高钢水质量,由于硅脱氧相对于铝脱氧在钢水中形成的夹杂物更容易上浮,所以也提高了钢水纯净度,提高钢水质量。
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。
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...
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...
配分温度对碳-锰-硅钢显微组织与力学性能的影响
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 ...

