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无取向硅钢DG47A冶炼全流程夹杂物分析 被引量：7
1
作者 曹建其 陈超 +3 位作者 薛利强 栗周 赵健 林万明 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期61-71,共11页
在某企业生产的中高牌号DG47A(Fe-2%Si-0.36%Al-0.26%Mn)无取向硅钢热轧板中发现有长度达50μm左右的团簇状镁铝尖晶石夹杂物,这会影响后续加工过程的产品质量。通过对BOF→RH→中间包→铸坯进行取样分析和热力学计算研究其冶炼流程中... 在某企业生产的中高牌号DG47A(Fe-2%Si-0.36%Al-0.26%Mn)无取向硅钢热轧板中发现有长度达50μm左右的团簇状镁铝尖晶石夹杂物,这会影响后续加工过程的产品质量。通过对BOF→RH→中间包→铸坯进行取样分析和热力学计算研究其冶炼流程中夹杂物的演变规律。采用扫描电子显微镜和能谱仪(SEM-EDS)对夹杂物的形貌、尺寸和种类进行分析,通过热力学计算了镁铝尖晶石夹杂物的生成条件,使用热力学计算软件PANDAT计算了该钢种凝固过程析出相变化规律。结果表明,RH脱碳后,夹杂物为SiO_(2);RH加铝3 min后,有Al_(2)O_(3)和少量SiO_(2)夹杂物;在RH加硅铁、纯锰合金化后,出现Al_(2)O_(3)-MgO和含MnS的复合夹杂物;在加入脱硫剂后,出现含CaS的复合夹杂物;RH破空后,不再有单相Al_(2)O_(3)夹杂,出现Al_(2)O_(3)-MgO-MnS夹杂物,并发现少量含MgS的夹杂物。中间包及铸坯中多为Al_(2)O_(3)-MgO-CaS和Al_(2)O_(3)-MgO-MnS复合夹杂物,随着浇注的进行,CaS和MnS在复合夹杂物中的含量有增加的趋势,MgO质量分数均保持为25%左右。CaS和AlN等夹杂物通常包裹在Al_(2)O_(3)-MgO夹杂物的外侧边缘。在铸坯中也有大量单独析出的AlN、MnS类夹杂物。RH加铝阶段,夹杂物平均尺寸为20~25μm,RH破空后下降至2~5μm。中间包和铸坯中,随着钢液的冷却,第二相在夹杂物表面析出,夹杂物平均尺寸为3~6μm,略有增大。热力学计算结果表明,1873 K下当钢液中Mg质量分数大于0.00026%时,则生成Al_(2)O_(3)-MgO夹杂物。钢液在冷却过程中,随着温度的降低,先后析出AlN和MnS夹杂物。 展开更多
关键词 无取向硅钢 冶炼全流程 夹杂物 镁铝尖晶石 热力学计算
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稀土处理无取向硅钢23W1700冶炼全流程夹杂物分析 被引量：2
2
作者 王涛 陈超 +3 位作者 牟望重 薛利强 曹建其 林万明 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期92-103,115,共13页
在无取向硅钢中,微细夹杂物及析出物会严重恶化材料的铁损和磁感应强度。以某企业生产的高牌号无取向硅钢23W1700为研究对象,通过对生产全流程的夹杂物进行研究,采用扫描电子显微镜和能谱仪对夹杂物的形貌、种类和尺寸进行分析并对铸坯... 在无取向硅钢中,微细夹杂物及析出物会严重恶化材料的铁损和磁感应强度。以某企业生产的高牌号无取向硅钢23W1700为研究对象,通过对生产全流程的夹杂物进行研究,采用扫描电子显微镜和能谱仪对夹杂物的形貌、种类和尺寸进行分析并对铸坯中析出相进行计算。结果表明,在无取向硅钢生产过程中,在RH(Ruhrstahl Heraeus)真空精炼处理加铝后,夹杂物主要为Al N,还有少量的Al_(2)O_(3)及其复合夹杂物;RH加稀土后,夹杂物会转变为ReS夹杂物,同时外部包裹少量的AlN夹杂物;加脱硫剂后,主要以小尺寸的Re_(2)O_(2)S为核心且外部包裹AlN的复合夹杂物为主;在中间包浇铸过程中,发现了以ReAlO_(3)或Re_2O_(2)S为核心且外部包裹AlN的复合夹杂物;在铸坯中,发现了球状的MgS,同样发现了与中间包有相同成分的ReAlO_(3)或Re_2O_(2)S为核心的夹杂物,两者只是成分略有差异。在整个冶炼流程中,随着钢液稀土含量的逐步降低,稀土夹杂物的变化趋势主要为ReS→Re_2O_(2)S→ReAlO_(3)。夹杂物平均尺寸主要为2~4μm,其中RH加稀土前夹杂物尺寸最小、RH加稀土后夹杂物尺寸略有增加,RH处理结束后夹杂物尺寸趋于稳定,最终铸坯中夹杂物尺寸为2.9μm左右。利用计算软件Thermo-calc对钢液中夹杂物的析出进行计算,热力学计算结果表明,钢液未凝固时,其夹杂物主要为Al_(2)O_(3),待钢液全部凝固后,会依次析出Ce_(2)O_(2)S、Ce_(2)S_(3)、Al N、Mn S,这也与试验得到的夹杂物类型较为相符。 展开更多
关键词 无取向硅钢 冶炼全流程 稀土夹杂物 夹杂物分析 析出相计算
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高炉、烧结及焦化原料成本协同智能系统的研究与应用 被引量：3
3
作者 任建中 《自动化技术与应用》 2018年第8期116-118,共3页
针对单工序原料成本最优很难保证全冶炼过程原料成本最低,钢铁企业原料成本仍有较大的挖掘空间,基于高炉、烧结及焦化工序间原料输入及产品输出之间的关系,建立了高炉、烧结及焦化原料成本协同优化关联模型,并在现有的高炉、烧结及焦化... 针对单工序原料成本最优很难保证全冶炼过程原料成本最低,钢铁企业原料成本仍有较大的挖掘空间,基于高炉、烧结及焦化工序间原料输入及产品输出之间的关系,建立了高炉、烧结及焦化原料成本协同优化关联模型,并在现有的高炉、烧结及焦化单工序子系统的基础上,设计了高炉、烧结及焦化原料成本协同优化智能系统,采用遗传算法优化出满足质量要求的冶炼全流程原料成本最低的最佳配料组合,实现了从焦化到高炉的全流程物料管理精细化、成本最优化。 展开更多
关键词 冶炼全流程 原料成本 协同优化 遗传算法
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