1 前言
随着国家新能源战略和“碳达峰、碳中和”战略的实施，新能源汽车、高效电机、机器人、无人机（飞行器）、智能家具等行业呈现出蓬勃发展之势，新能源用无取向硅钢应用领域不断扩展，需求也呈爆发式增长。
由于工况的复杂性和特殊性，新能源汽车驱动电机等新型产业对硅钢片磁性能和力学性能提出了更为苛刻的要求。无取向硅钢片朝高强度、薄规格、高硅含量、高效方向发展，同时对生产工艺及装备提出了更多新的要求和挑战。
作为冶金建设“国家队”的中冶南方工程技术有限公司（以下简称“中冶南方”）一直致力于高品质硅钢全流程生产工艺及装备的研究、开发和应用，目前已开发出具有完全自主知识产权的新能源用极薄规格高牌号无取向硅钢退火涂层工艺及装备技术，并且已经在国内外大量硅钢头部生产企业中成功应用。
2 工艺技术特点
中冶南方通过对无取向硅钢退火涂层关键工艺流程的深入研究和多年的工程实践，形成了一整套适用于极薄硅钢高效连续退火涂层的关键工艺及装备（图1）。基于对极薄规格无取向硅钢跨工序的工艺机理研究，开发出机理与数据耦合的冷轧硅钢在线铁损和磁感预报模型、冷轧硅钢工艺在线智能优化模型和冷轧硅钢工艺质量智能化管控系统，实现了工艺参数的在线分析及优化，提升硅钢电磁性能及其稳定性，降低生产能耗，提高质量管理效率。最终实现10NV1000-15NV1000级别新能源用极薄规格、高强度、高牌号无取向硅钢高效、稳定生产。
主要工艺参数如下：
产品规格：0.10-0.50mm×800-1300mm；
产品牌号：10NV1000、15NV1000等；
机组速度：Max.180m/min
年产量：约20万吨/年。
3 关键装备技术特点
3.1 脱脂装备技术
基于硅钢表面脱脂机理，开发出由超声波碱浸洗 碱喷洗 碱刷洗 电解超声波耦合清洗 水刷洗 高压多级漂洗多工艺耦合的高效节能脱脂技术（图2），结合物料平衡原理，开发多级循环利用系统，实现带钢表面清洁度大幅提升，反射率由85%提高至92%以上，脱脂剂和脱盐水用量减少约12%，含碱废水、碱雾排放量大幅降低。
带钢清洗循环系统产生大量的强碱性泡沫，泡沫外溢导致现场操作环境恶劣且碱液活性成分流失严重。然而，现有对冷轧带钢碱洗泡沫特性的研究匮乏，常规控制技术如投加消泡剂、喷射等手段都难以有效缓解泡沫外溢。中冶南方针对冷轧带钢清洗循环系统强碱泡沫外溢、油泥堵塞等生产痛点，研究了泡沫和油泥特性，开发出耐压机械消泡、超声波清泥、高效磁过滤、致伸缩定向输泥装置，实施后消泡剂实现零消耗，显著改善现场操作环境，提升机组绿色化水平。
3.2 退火装备技术
根据极薄规格、高牌号无取向硅钢退火工艺曲线需求，开发出高均匀性间接加热技术、比例 脉冲的燃烧控制技术，实现带钢加热速率≥50℃/s，炉温≤±4℃的精确调控，高温（1050℃）条件下，辐射管烧嘴的综合热效率达到65%-70%。开发出新型间接冷却装备，结合退火炉在线优化控制技术，实现冷却速率≤10℃/s的稳定可控。通过新型保护气氛配气和控制系统的研究，适应炉内90%氢气的气氛要求，实现各炉段不同的通氢比例的闭环控制。提出烟气卷吸回流和NOx燃烧耦合技术，实现NOx≤150-180mg/Nm3（8%基氧）的超低排放，完成绿色、高效新能源汽车用极薄无取向硅钢退火炉关键设备的开发，适用于最薄至0.1mm的新能源用无取向硅钢生产，可以稳定生产国标内的最高牌号15NV1000。
3.3 涂层装备技术
基于多辊涂敷工艺理论，结合数值仿真计算，提出影响涂层精度和稳定性的核心工艺参数，建立速比、辊间间隙/压力、辊涂方式、涂液入口流量等核心工艺参数之间影响关系模型，开发了S型三辊辊涂机（图3）、L型三辊辊涂机、分体式单辊辊涂机、卧式两辊辊涂机和立式两辊辊涂机等系列高精度辊涂机，分别应用于不同机组布置和涂液的工况需求。配置膜厚自动控制系统，可针对不同的涂料及不同的涂层设定厚度，自动设定涂敷参数，包括辊间压力、辊速比等；可对涂层厚度进行反馈控制；对设定参数进行记录，并用于下次自动设定读取。
该技术突破了自粘结和环保涂层的生产瓶颈，适用于新能源汽车用极薄硅钢生产，实施后涂覆厚度范围可达0.5-8μm，长度和宽度方向膜厚精度可达±6%以内，上下表面膜厚精度可达±9%。
3.4 涂层气垫干燥技术
新能源用无取向硅钢部分涂层在冷却至50℃之前不能接触炉辊，采用悬垂式干燥炉存在悬垂段过长、无法稳定生产的问题。气垫装备过去长期依赖进口，且无法满足极薄带生产需要，气垫装备的国产化需求强劲。
中冶南方基于气垫和喷箱流场数值模拟的理论基础，进行气垫涂层干燥炉中气垫和喷箱流场的模拟，结合带钢悬垂曲线方程，建立带钢悬浮所需飘浮力、吹气流量、喷箱压力及漂浮高度之间的拟合计算公式，创新开发了采用分区导流板结构、具有自纠偏功能的气垫装备（图4），突破自粘结、厚涂层等特殊涂层的生产瓶颈，适用于0.1mm的薄带生产。
4 核心工艺模型
4.1 硅钢工艺质量全流程智能化管控系统
在现行质量管理系统中，工艺和质量数据来自各种不同数据源，包括ERP、MES、L2、L1、特殊仪表、第三方数采系统。这些数据多源异构，互不联通，形成大量“数据孤岛”，无法进行生产大数据的深度挖掘，建立冷轧无取向硅钢成品在线铁损和磁感高精度预报模型。
基于对极薄规格无取向硅钢跨工序的磁性能调控机理研究，创新采用配置工序及工艺参数的平台化方法，基于全流程生产大数据，运用机器学习算法,建立了冷轧无取向硅钢在线铁损和成品磁感高精度预测模型，预报精度分别达1.12%-2.28%和1.55%-2.47%。
开发了冷轧硅钢全流程工艺在线智能优化技术。基于质量预报模型和能耗计算模型，创新运用粒子群算法等机器学习算法优化各工序的主要工艺参数，改善了成品磁性能，降低了吨钢煤气消耗。主要牌号的成品铁损和磁感分别改善2.15%和2.23%，吨钢煤气消耗平均降低2.06%。在前面工序工艺参数偏离冶金规范标准时，对后续工序工艺参数提出“弥补式”智能优化建议，降低了废次品率。
开发了冷轧硅钢工艺质量全流程智能化管控系统。具有全流程产品质量设计、在线监控与预警、质量追溯分析与诊断、在线质量预报与工艺优化等功能，实现了硅钢生产全流程工艺和质量“一站式”闭环管理，提升了硅钢电磁性能及其稳定性，质量管理效率提升25%。
4.2 退火炉内微张力控制技术
带钢连续退火过程中，带钢会随着温度的升降发生热胀冷缩，导致其线速度的增大或减小，从而导致带钢与炉辊之间发生相对滑动，直接影响炉内带钢的实际张力。导致无法实现微张力控制，带钢拉窄，板形恶化，悬垂增加，产生横折印，使带钢产品性能恶化，磁各向异性增加。对于极薄规格带钢生产，如何实现退火炉内带钢微张力控制是行业难题。
中冶南方基于对带钢在退火过程中热膨胀特性的精确描述和带钢温度场、应力场及几何形态的模拟计算，创新开发出退火炉内基于炉辊梯度速度的微张力控制技术，实现了带钢在退火炉张力趋近于零、稳定均匀的控制。
应用该控制模型后，可实现0.2kN总张力的稳定控制，将带钢拉窄变形由7mm降低至0.5mm以内，成品铁损可降低0.15-0.3W/kg（图5），提升一到两个牌号；同时，极大地降低了碳套的磨损（图6），其寿命可由3-6个月提升到12个月以上。
4.3 退火炉数学模型
对硅钢连续退火炉退火工艺过程和炉内特点进行了系统剖析；基于连续退火炉各炉段传热特性分析，合理简化并建立了一套完整的硅钢连续退火炉传热数学模型，并结合模拟试验进行了加热段数学模型的初步验证和修正；结合各炉段配套监控系统及控制系统的需求分析，提出一套完整的“在线温度跟踪”“设定值计算”“能力计算”和“在线自学习优化”执行策略；基于所建立的退火工艺数学模型，结合所提出的“在线温度跟踪”“设定值计算”“能力计算”和“在线自学习优化”执行策略，采用计算机技术，进行硅钢连续退火炉退火核心软件平台的开发；基于连续退火炉动态特性分析，建立“动态控制策略”；结合硅钢连续退火炉加热滞后过程分析，建立反映加热段动态过渡过程的数学模型；采用计算机技术，进行硅钢连续退火炉退火动态过渡过程模拟平台的开发；完成连续退火炉过程控制系统开发的完整功能模块及应用操作画面。
4.4 智能碱洗模型
冷轧清洗段入口带钢清洁度、工艺速度、刷辊电机电流、碱液温度、浓度等多达26个因素均影响出口带钢清洁度，存在清洗工艺参数多、非线性强、权重不同，调节响应性差异大等难题，目前尚无各参数影响程度的定量判别手段，难以建立准确的清洁度检测模型。
针对上述难题，开发冷轧带钢表面清洁度在线检测设备，采集入出口清洁度及各影响因素数据，基于人工神经网络建立带钢清洁度在线预测模型，利用反向传播算法对模型进行训练，在给定工况下预测清洗段出口的带钢清洁度数据，模型预测精度在±4%之内，为定量分析工艺参数影响提供支撑。
利用主成分分析法确定不同清洗工艺参数与清洁度相关性，确定清洗工艺参数影响程度，在给定带钢来料清洁度及目标清洁度下，基于工艺参数优化，设定合适的清洗工艺参数以满足产能、成本和环保的综合指标要求。智能碱洗模型输出多参数协同优化方案，实施后有效提升了反馈控制效率与精度，降低产品降级品，节约碱液消耗量。
5 技术优势及应用前景
中冶南方新能源用极薄规格高牌号无取向硅钢退火涂层工艺及装备技术打破了国外对该技术的垄断，大幅提高了我国新能源用无取向硅钢生产装备的技术水平，助力我国极薄、高强度高性能无取向硅钢的稳定量产。也将为客户带来显著经济效益，与同类引进机组相比，该机组的各项关键技术指标均更优或与之相当，建设投资成本可降低40%以上。同时，随着 “一带一路”战略的稳步推进，未来也必然会有更多的机会把优质技术和装备输送到海外，服务全球市场。
来源：世界金属导报
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