我国铅锌冶炼现状与持续发展

综述了我国铅锌冶炼的现状,重点介绍了锌冶炼工艺及与世界工业发达国家的差距,提出我国铅锌产业面临的主要问题和应采取的对策.通过优化产业、产品结构,加强环境保护,重视再生资源的回收和利用,加大技术创新和科技开发的力度,使我国铅锌产业持续高速发展.     

真空熔炼AZ91镁合金过程中Mg元素的蒸发行为

在真空Ar气氛中熔炼AZ91镁合金，测定了不同精炼温度下Mg元素的蒸发速率。结果表明，随着精炼温度的升高，Mg元素的蒸发量增大。通过计算可知，Mg的蒸气压是Al的10^9倍，是Zn的46倍，因此主要是Mg的蒸发而导致合金其他元素含量升高。XRD分析表明，蒸发物是Mg元素。结合Mg元素的蒸发机制，在该试验条件下推导出Mg元素蒸发率的计算公式以及Mg元素的表观传质系数、蒸发率与精炼温度的关系，计算得出Mg元素蒸发率为0．86×10^-3-1．35×10^3g／cm^2·s，Mg元素的表观传质系数在2×10^-5-24×10^-5cm／s范围内。     

熔融还原冶炼高速钢

对采用白钨矿、氧化钼和钒渣冶炼高速钢进行了热力学和动力学的计算与分析.在熔融还原过程中,CaWO4、MoO3和V2O5将被C、CaC2、Si-Fe、SiC还原.反应过程包括:固-固反应、液-固反应、铁浴反应和液-液反应.WO3还原的限制性环节是WO3在熔渣中的扩散,改善渣流动性,扩大反应界面能加快WO3的还原.用阻尼剂能有效抑制钼的挥发.在20t AC电弧炉上用氧化钨矿工业化生产高速钢M-2成功,产品质量优异.该工艺具有缩短工序、节约资源、降低能耗、提高成品率和改善环境等优点.综合上述功效,每吨M-2钢节约成本1780元.     

含碳球团—铁浴熔融还原法关键技术的应用基础研究

系统研究了以非焦煤粉和铁精矿粉为基础的含碳球团－铁浴熔融还原新流程的关键技术。解决了冷固结含碳球团高温强度问题，提出了含碳球团自还原动力学模型，再氧化机理和提高球团预还原速度，抗氧公有力的技术措施和参数，研制出了具有高配碳量，高强度，高自还原速度，高预还原速度，高抗氧化能力的新型含碳球团。同时，研究了含碳球团在铁浴中熔化还原动力学参数，优化得到了控制还原速度，终还原率，熔渣中最低ＦｅＯ含量，泡沫渣     

电渣溶炼浇铸法制备金属模具

本文简述了用电渣炼浇铸法制备金属模具的工艺原理和该方法的应用前景。     

42CrMo模铸钢锭凝固场数值仿真与超声检测分析

采用大型商业软件ProCAST建立了钢锭凝固传热数值仿真，钢锭模在凝固过程中的温度场是空间和时间的变化量，属于三维不稳定态传热。为了验证钢锭凝固过程温度场变化对钢锭冶金缺陷的影响，本文采用24寸42CrMo钢种钢锭模进行数值仿真。采取钢锭浇注过热度、断面温度梯度、液相线和固相线的分析，模拟了钢锭凝固过程中温度场、凝固分数、缩松率及Niyama的分布。通过仿真与实际操作工艺相结合，以及钢锭的超声检测和解剖验证的低倍检验，证明了仿真技术和超声检测可以提高钢锭的冶金质量。     

电弧炉炼钢脱磷的研究与实践

结合安龙钢铁公司的实际生产,对炼钢过程磷的含量进行分析,模拟炼钢的实际生产条件,通过试验找出了磷成分超标的原因。从炼钢炉内和钢包内脱磷热力学条件入手,对该公司的炼钢现状进行了工艺改进,达到了预期的目的。     

中国铸造新技术发展趋势

在评介工业发达国家铸造技术发展现状和中国大陆铸造技术发展现状的基础上,从铸造合金材料、铸造原辅材料、铸造合金熔炼、砂型铸造、特种铸造、铸件质量保障和铸造信息化七个方面概括描述了近期可以看到的中国大陆铸造技术的发展趋势.     

稀土在含氮奥氏体耐热钢中的作用机理和冶炼工艺

经验证向ＺＧ３Ｃｒｌ８Ｍｎ９Ｎｉ４Ｓｉ２Ｎ耐热钢水中加入一定量的稀土合金，能大幅度地提高其三项高温性能，接近或相当于１Ｃｒ２５Ｎｉ２０Ｓｉ２耐热铜的高温性能。阐述了钢中微量稀土的作用机理，介绍了此钢种的使用范围。同时，重点讨论和分析了装入吹氧法获得此材料的冶炼工艺，并提供了铸造此钢种价廉实用的造型材料和涂料。     

Intelligent prediction model of matte grade in copper flash smelting process

Due to the importance of detecting the matte grade in the copper flash smelting process, the mechanism model was established according to the multi-phase and multi-component mathematic model. Meanwhile this procedure was a complicated production process with characteristics of large time delay, nonlinearity and so on. A fuzzy neural network model was set up through a great deal of production data. Besides a novel constrained gradient descent algorithm used to update the parameters was put forward to improve the parameters learning efficiency. Ultimately the self-adaptive combination technology was adopted to paralleled integrate two models in order to obtain the prediction model of the matte grade. Industrial data validation shows that the intelligently integrated model is more precise than a single model. It can not only predict the matte grade exactly but also provide optimal control of the copper flash smelting process with potent guidance.