锆质过滤器对钢中夹杂物的影响

对南京钢铁联合有限公司炼钢厂中间包ZrO2质陶瓷过滤器进行试验研究,通过在装有过滤器的中间包取样,并用多种分析手段系统研究钢中全氧质量分数及钢中非金属夹杂物种类、质量分数、粒度组成等,从而评价中间包过滤器去除夹杂物的能力。试验结果表明,陶瓷过滤器对于钢液中的夹杂物过滤效果明显,中间包内30μm以上夹杂物去除率达41.6%,中间包去除夹杂物的能力有力保障了高品质钢的生产。但需要进一步合理控制钙处理工艺,减少钢液二次氧化,提高钢液洁净度。     

钢水过滤器的现状和发展

介绍了钢水过滤器在国内外的使用情况 ,阐述了钢水过滤器对去除夹杂物的影响 ,说明了钢水过滤器面临的机遇与挑战。作者认为随着过滤器材质的提高 ,价格的降低。钢水过滤器将逐渐应用到各个钢铁企业 ,以提高其钢材质量。     

铸钢用泡沫陶瓷过滤器的研制

本文详述了铸钢用泡沫陶瓷过滤器的研制与应用。试验结果表明：铸钢用泡沫陶瓷过滤器性能优良，有去除钢液中非金属夹杂物的作用，可提高铸钢件的机械性能。     

中间包内去除非金属夹杂

据日本“《铁钢》”1986年第4期报道:新日铁公司开发了一种在连铸包内安装陶瓷过滤器清除非金属夹杂物的技术,已经开始应用于实际生产操作。开发前期,首先进行了基础试验,弄清了钢水落差、钢水温度,过滤器的孔径对钢水流速的影响以及去除夹杂物的效果。在此基础上,进行了实际应用试验和研究,曾在中间包内砌筑了水平大断面过滤器隔墙,从而保证了有一定的钢水落差和钢水通过过滤器时必     

中间包通道式过滤器对硅钢W470中夹杂物的影响

利用小样电解+ASPEX扫描电镜等夹杂物检测方法,研究了使用中间包通道式过滤器前后的冲击区和浇注区的钢液以及铸坯中非金属夹杂物类型和尺寸的变化规律。结果表明,使用过滤器后,浸入式水口基本未 堵塞;过滤器对夹杂物尺寸大于30以上的夹杂物颗粒有良好的去除效果;从夹杂物总数来看,冲击区〉铸坯〉浇注区,这是因为浇注区钢水夹杂物有一部分上浮和被过滤器吸附,且浇注区的A1₂O₃单位面积数量较冲击区有显著减少,说明过滤器Al₂O₃对系列夹杂去除效果较好;绝大多数夹杂物尺寸分布在10um以下,使用过滤器后,浇注区钢水单位面积夹杂物数量较冲击区夹杂物数量减少23.3% 。中间包合理工艺参数为:通钢量5.38 t/min、过滤器与长水口距离为1200 mm。     

板坯连铸中间包内夹杂物去除的数值模拟

以某厂50tT型2流中间包为研究对象,利用大型商业软件ANSYS CFX10.0建立了三维有限体积模型,采用多相流模型对中间包内钢液的流动特性、温度分布与夹杂物去除规律进行了数值模拟,重点研究了不同堰-坝组合方式、湍流抑制器形状、拉速、夹杂物粒径等工艺参数对中间包内钢水平均停留时间、夹杂物上浮率的影响。结果表明:湍流抑制器对夹杂物的上浮去除影响不大;随着夹杂物粒径的增大,夹杂物的上浮率迅速增大;20μm以下的夹杂物则很难在中间包内上浮去除;随着拉速的增大,夹杂物的上浮率是不断减小的;采用堰A=300cm、坝B=400cm、方形瓦楞湍流抑制器、过滤器组合式控流装置时夹杂物的上浮去除效果最好。     

中间包气幕挡墙去除夹杂物的数值模拟

气幕挡墙技术是改善钢液洁净度的重要方法，吹入的气泡不仅可以改善中间包流场，还可以黏附去除夹杂物，大大提高夹杂物的去除率。采用Euler-Lagrange-Lagrange方法来研究钢液、气泡和夹杂物三相交互作用行为，该模型考虑了钢液与气泡、钢液与夹杂物、气泡与夹杂物之间的相互作用。在正常连铸条件下，研究了气泡黏附与吹气量对不同粒径夹杂物去除的影响。模拟结果表明，考虑气泡黏附的夹杂物去除率比不考虑黏附去除提高了19.12%～28.94%,气泡黏附夹杂物是去除夹杂物的重要方式之一，在气幕挡墙的研究中不可忽略。在本研究的吹气范围内，夹杂物的上浮去除率和黏附去除率都随着吹气量的增加而增大。与传统的挡墙挡坝中间包相比，使用气幕挡墙取代传统挡坝更有利于夹杂物的去除。     

在RH处理超低碳钢过程中对形成二维不规则串簇状氧化铝尺寸的测量

1引言 为了生产高质量的产品，在二次精炼过程中，控制和去除非金属夹杂物是最重要的一个操作环节。控制和去除非金属夹杂物的首要步骤是了解夹杂物的特点，在精炼过程中，会产生许多不同类型的夹杂物，这些不同形态的夹杂物源于其不同的形成和长大机理。因此，文献中报道了许多关于杂物形成和长大的不同理论。     

连铸中间包合理内型初探

综述了中间包的内型结构，包括挡墙和堰的有无及位置、长度，溶池的深度，过滤器位置参数对改善流体流动状态、延长平均停留时间、促进夹杂物的上浮、增加夹杂物去除几率、均匀温度等有着重大影响。     

中间包吹氩去除夹杂物的模拟研究

通过水模型模拟实验,选用苯胺模拟夹杂物,有机硅油模拟中间包渣,研究了中间包吹氩去除夹杂物的效果;通过刺激—响应法测定中间包吹氩RTD曲线,探讨了中间包吹氩去除夹杂物的过程和机理。研究结果表明:在中间包吹氩条件下,活塞区体积分数最大的吹氩位置不一定会得到最大的夹杂物去除效果,在注流区附近吹氩,不但可以提高气泡捕捉夹杂物颗粒的概率,而且促进了夹杂物颗粒相互碰撞长大,去除夹杂物效果更为明显。     

Physical refining of steel melts by filtration

The removal of nonmetallic inclusions from steel melts prior to casting has significant merit. Laboratory prepared steel melts containing carefully prepared alumina inclusions have been successfully filtered at 1600 °C. Two distinct types of filters were used: (i) tabular alumina packed bed (0.2 to 0.5 cm nominal diameter) and (ii) extruded monolithic alumina (400 cells per square inch). The kinetics of the filtration process have been modeled, and inclusion removal efficiency of up to 96 pct has been achieved in laboratory melts. The results show that inclusion removal efficiency is a strong function of melt velocity in the range of 0.08 to 0.68 cm per second and is weakly dependent on filter length. The type of filter utilized affects inclusion removal efficiency significantly. The inclusion capture kinetics and the filtration characteristics of the filter media tested are discussed. Formerly with Drexel University, Philadelphia, PA.     

钢中夹杂物去除技术的进展

钢中夹杂物去除的主要环节为夹杂物的长大、上浮和分离。钢中夹杂物去除技术的主要进展有:气体搅拌-钢包吹氩、中间包气幕挡墙和RH-NK-RERM法;电磁净化-钢包电磁搅拌、中间包离心分离和结晶器电磁制动;渣洗技术;过滤器技术。文中分析了各种夹杂物去除技术的冶金功能,将不同夹杂物去除技术进行合理组合,实现多功能精炼,可取得最佳冶金效果。     

Removal of Inclusions from Aluminum Through Filtration

Filtration experiments were carried out using both an AlF₃ slurry-coated and an uncoated Al₂O₃ ceramic foam filter to study the removal of nonmetallic inclusions and impurity elements. The results showed that the 30-ppi ceramic foam filter removed up to 85 pct inclusions from aluminum. Several pictures of two- and three-dimensional morphologies of both nonmetallic and intermetallics inclusions also have been presented. The following contributing mechanisms for the removal of nonmetallic inclusions in the deep-bed filtration mode are proposed: (1) collision with walls and interception effect and (2) the formation of both intermetallic and nonmetallic inclusion bridges during filtration. Fluid dynamics modeling of inclusion attachment to the filter walls showed that most inclusions, especially those with larger sizes, are entrapped at the upper part of the filter, whereas smaller inclusions are dispersed well throughout the filter. The calculated inclusions removal fractions for the 30-ppi filter showed that almost all inclusions >125 μm are removed, and inclusions ~5 μm in size are removed up to 85 pct. The interfacial energy between two collided same-size inclusions was calculated, indicating that a strong clustering of inclusions may result within the filter window. Magnesium impurities were removed up to 86 pct by the AlF₃ slurry-coated filter. The filter acted in active filtration mode in addition to the contribution of the air oxidation of dissolved [Mg], which was calculated to be 13 pct. The total mass transfer coefficient of dissolved [Mg] to the reaction interface was calculated to be 1.15 × 10⁻⁶ m/s.     

连铸中间包内钢液流动特性及控流技术

中间包内钢液的流动状态对钢中夹杂物的去除效率影响较大。增加中间包容量可使铸坯内弧—侧Al2O3总量显著降低，在中间包使用挡墙和坝可减少内、外侧钢流温度差和拉漏发生率，去除钢中夹杂物。过滤器、湍流缓冲器和旋涡控制装置等相关技术的应用均提高了铸坯的清洁度。     

T型中间包过滤器应用效果研究

通过对应用了过滤器后的中间包、铸坯的纯净度进行分析,对CaO过滤器在50吨T型中间包上的应用效果进行评价。用物理流动模型与数值模拟对钢液的流动进行模拟。结果表明：中间包大型夹杂物去除效率提高了17.1%,死区比例减小了8%。     

钢铁中多元夹杂物颗粒的三维评估

为了从钢铁中提取各种夹杂物颗粒,考察了采用无水电解质的恒电位和恒电流的提取方法。结果认为,4%的MS［4 % （V/V）甲基水杨酸-1 % （m/V） 水杨酸-1 %（ m/V） 四甲基氯化铵-甲醇）和10%AA（10 %(V/V)乙酰丙酮-1 % （m/V）四甲基氯化铵-甲醇］电解质溶液适用于提取钢铁中夹杂物TiO_{x和TiAl2O5。尽管这些电解提取法可以提取化学性能不稳定的夹杂物颗粒,然而,因为对夹杂物的观察是在萃取完成后于一个滤膜中进行,因此无法确定金属中每种夹杂物的具体位置。为了确定金属中夹杂物的具体位置,将卤-醇的光蚀刻方法用于以Ti和Al除氧的钢样品表面附近出现的夹杂颗粒,使用扫描电子显微技术和俄歇电子能谱（AES）对精细夹杂物颗粒形貌、尺寸和元素的偏析进行评估,不过卤醇却和钢铁中的金属钛和金属铝发生还原反应。对微小夹杂物颗粒的成分的形态、分离进行估测,然后,使用一种低加速能-扫描电子显微技术和俄歇电子能谱（AES）对用聚焦离子束制备微小夹杂物颗粒截面上元素的微观偏析进行评定。在这些研究结果基础上讨论了多元夹杂物颗粒的形成机理。}     

采用发射光谱/脉冲分辨联用技术测定夹杂物粒度分布

通过解析发射光谱和脉冲分辨分析联用技术（OES/PDA）数据确定钢铁中夹杂物的类型及计算其粒度分布需要借助于高等数学方法,以便在大量的数据中滤出那些与夹杂物相关的OES/PDA数据,从而找到可靠的该数据集的离群数据。强度及大多的质量分布其分布函数都是非正态分布的,因此,通过对这些数据进行拟合即可得到非属于该正态分布的离群数据。离群数据确定后,通过这些信息可找到与一些特定夹杂物类型相关联的数据群。基于此目的,发现一种称为“自组织特征映射（SOM）”的数学方法非常适于进行此项研究。根据离群数据及夹杂物类型的相关信息,采用该方法可以计算出质量分布并能进一步进行不同夹杂物类型的粒度分布计算。