Q235钢中夹杂物演变规律和生成机理分析

 为了更好地控制Q235钢中非金属夹杂物的种类和数量,提高钢的冲击韧性,采用自动扫描电镜分析了Q235钢中非金属夹杂物在LF精炼、中间包和连铸坯中成分和形貌的演变规律。采用FactSage热力学软件对钢中各类夹杂物的生成机理进行了分析。研究发现,钢中非金属夹杂物的演变规律为均相的SiO₂-MnO夹杂物→均相的SiO₂-Al₂O₃-MnO-TiO_x夹杂物→双相的Al₂O₃-SiO₂-CaO包裹着MgO·Al₂O₃类夹杂物→多相的TiO_x-SiO₂-Al₂O₃-CaO-MnO-MnS夹杂物。样品冷却过程中均相的SiO₂-MnO夹杂物发生相变析出纯SiO₂导致在LF精炼初期钢中出现双相SiO₂-MnO类夹杂物。加入的硅钙钡合金中铝含量较高,导致液态夹杂物在钢液中析出MgO·Al₂O₃,以及在LF出站钢样品中出现双相的Al₂O₃-SiO₂-CaO包裹着MgO·Al₂O₃类夹杂物。含钛的夹杂物在连铸坯凝固冷却过程会析出纯的Ti₃O₅,并且钢中还会析出MnS析出相,因此连铸坯中存在多相的TiO_x-SiO₂-Al₂O₃-CaO-MnO-MnS夹杂物。     

阳春新钢铁烧结余热发电量影响因素研究

通过统计阳春新钢铁2013年各堆烧结混匀料使用期间烧结余热发电量的变化情况,分析得出,烧结余热发电量与各堆混匀料的矿种搭配、FeO含量、粒度组成、烧结透气性变化、烧结固体燃耗、烧结产出率等因素密切相关。     

塔河油田AT11-5H井钻井工艺技术研究

AT11-5H井是塔河油田位于塔河南一口开发水平井,该井钻遇地层压力存在较大差异,井身结构与井眼轨迹特殊。上部井段为直井段,下部为定向水平段。该井的关键技术是控制好井眼轨迹,提高钻井液的防缩径阻卡、稳定井壁能力和润滑性,通过合理的钻具组合以及MWD随钻监测来调整钻井参数。根据实钻情况,实现了井眼畅通,钻井液携岩能力强,井眼稳定无遇阻现象,定向钻井顺利,测井和下套管一次到位,确保了本井安全、快速、优质的完成了施工任务。     

CFD-PBM模型下微孔曝气器布置方式的优化研究

基于活性污泥微孔曝气池内氧气供需平衡理念,将曝气盘分三段按59%、31%、10%比例递减式布置,基于CFD-PBM气液两相流模型,考察了氧化沟内流速、气含率、气泡大小分布等流体力学行为。结果显示,PBM模型得到的曝气区气含率、气泡分布沿水流方向递减,减小了曝气设备能耗,优化了微曝氧化沟的供氧效率。在高度为4m的上部区域,曝气区末端的流速要小于0.12m/s,考虑到末端旋流作用及曝气器垂直流的影响,流速可以满足污泥不沉积。     

近年钢铁主业智能制造发展综述(中篇)

据国内外相关钢铁智能制造专业技术文献资料,概述近年来国内外钢铁主业智能制造的科研、技术开发及生产应用状况。文献资料表明,钢铁企业积极开展、推行从料场到轧材的各个工序基于“信息化、数字化、网络化、大数据和云计算”背景下的智能制造,在工艺过程优化、生产效率、指标提升方面均取得了良好效果,一定程度上为钢铁企业即将或正在实施钢铁智能制造在技术选择、方向上提供了较为全面的借鉴。本文主要综述内容为我国炼钢转炉冶炼、精炼、连铸、钢包运转、调度系统及轧钢技术智能制造概况。     

入炉有害元素负荷与高炉稳产关系研究

阳春新钢铁通过统计分析入炉有害元素负荷变化与高炉稳产对应关系,得出高炉稳产与入炉有害元素负荷密切相关,并研究了有害元素在高炉炉内形成富集现象的主要原因及其影响因素,从而制订并实施源头控碱、切断循环、工艺排碱的入炉有害元素系统治理方案。     

阳春新钢铁1号高炉长寿技术经验总结

阳春新钢铁1号高炉(1 250 m~3)安全、高效运行已达9年有余,总结其长寿经验,认为高炉长寿是个从设计、炉衬耐火选材、施工彻筑质量到工艺操作管理、温度监管维护等全方位立体式系统工程。     

在本地网中开通电话会议的新方法

随着农村通信技术的发展,我省各县市建成了本地数字交换网,但是传统的电话会议开放已无法在数字网中实现,九四年初,我们利用更换JH02电子管汇接机之际,给汇接机增加了简单的电路,利用程控交换机的热线性能,使之在本地网中能灵活方便地汇按电话会议,经两年多的使用证明,本方法改进简单,安全可靠。     

大方坯连铸漏钢原因分析及控制研究

针对Q235KZ钢230 mm×230 mm大方坯连铸二冷区频繁漏钢事故,采用扫描电镜、低倍腐蚀、成分分析、黏度测定、模拟计算等方法开展研究。研究发现连铸坯表面存在较长的纵裂纹,且漏钢坯壳附近存在夹渣。此外,发现结晶器内的初始凝固坯壳生长不均匀,在结晶器出口处最薄坯壳厚度为7.9 mm,最厚为20.2 mm。通过调整保护渣碱度、降低渣膜导热速率、优化二冷区水量分配,大方坯漏钢次数显著降低。     

基于支持向量机的航空发动机振动预测模型研究

提出了一种基于支持向量机的航空发动机振动参数预测方法.分析了支持向量机用于时间序列预测的基本理论,对时间序列进行了相空间重构,采用互信息法计算了延迟时间,运用平均一步绝对误差选取了嵌入维数,在此基础上建立了基于支持向量机的时间序列一步预测模型.应用某发动机飞参记录数据对发动机振动参数进行预测,预测精度比RBF神经网络更高.研究结果验证了应用支持向量机模型进行发动机参数预测的正确性和可行性.