钢包喷吹白渣基粉剂的研究

对钢包喷吹白渣基粉剂及 Ca—Si 粉的工业性试验的精炼效果作了分析讨论。结果表明:当喷吹含白渣基粉剂的粉剂时,其脱硫、脱氧效果要优于喷吹100%Ca—Si 粉。从精炼效果及生产成本考虑,喷吹50%白渣基粉剂加50%Ca—Si 粉的粉剂是比较适宜的。     

30Cr1Mo1V汽轮机转子钢的精炼渣优化

摘要：为有效控制30Cr1Mo1V汽轮机转子钢中非金属夹杂物和有害杂质元素含量,利用热力学软件FactSage 8.1,计算了1873K下CaO-SiO2-Al2O3-5%MgO系精炼渣与30Cr1Mo1V钢液平衡时的等［O］线、等［S］线,以获得最优精炼渣成分范围。研究了不同精炼渣对钢中氧、硫含量,夹杂物特性的影响,继而揭示了钢中典型MgO·Al2O3夹杂物的热力学形成机制以及夹杂物与精炼渣之间的成分关系,并构建了“钢 渣”界面MgO·Al2O3夹杂物运动模型。实验和模型结果表明,优化渣系50.4%CaO-40-3%Al2O3-4.3%SiO2-5%MgO对钢液脱氧、脱硫和非金属夹杂物控制的效果明显,模型预测结果与夹杂物去除率对应关系良好。     

改善钢水洁净度的中间包新技术

铸坯质量很大程度上取决于中间包向结晶器提供钢水的洁净程度，简述了当今国外提高钢水洁净度的中间包相关新技术。     

反应温度、气氛对碳化铁制备过程的影响

研究了反应温度、气相成分对铁矿石用Ｈ２ － ＣＨ４ 气制备碳化铁反应过程的影响。反应在８２３Ｋ、８７３Ｋ、９７３Ｋ 温度下进行。实验结果表明，８２３Ｋ、８７３Ｋ 是用Ｈ２ －ＣＨ４ 气制备碳化铁合适的反应温度。在制备碳化铁允许的气相成分范围内提高反应气体中的Ｈ２ 含量，利于得到较高的碳化铁的转化率。     

关于高校科研基地建设的实践与思考

科研基地是高校为了开展科研工作所设立的重点实验室、工程中心、研究所等科研机构的总称,它是高校科研工作的平台和载体,是高校学科建设、人才培养和科研项目实施的依托和基础.因此,加强科研基地建设,对于提高高校科技工作水平尤为重要.本文以武汉科技大学加强科研基地建设为例,谈谈做好高校科研基地管理工作的几点看法.     

水口扩张角对230mm x 1300 mm板坯结晶器流场及氩气泡行为的影响

利用离散相模型研究水口扩张角（0~12°）对230mm×1300 mm板坯结晶器流场及氩气泡行为影响。并用水模型实验进行了验证。结果表明,扩张角增大,能显著减小注流冲击深度及氩气泡在自由液面上浮区域;尤其当扩张角为9°时,结晶器流场较好,自由液面波动较小,有利于夹杂物去除及减轻界面卷渣几率。双流230mm板坯连铸工业性试验表明,安装扩张角9°的水口一流铸坯较安装无扩张角水口的另一流铸坯表面夹渣发生率降低了5.9%~14.8%。     

Al-Si合金凝固组织的三维模拟及预测

用有限元商业软件PROCAST中的CA-FE模型,对不同工艺条件下Al-Si合金A104的凝固组织进行了三维模拟及预测,并进行了热态验证实验.研究结果表明,模拟结果与实验结果基本吻合,能够较为准确地反映出等轴晶和柱状晶的分布位置、比例和大小;当浇注温度从903K增大到993K,铸件凝固组织中柱状晶比例由22%增大到45%,且晶粒组织明显变得粗大;当冷却强度从500 W/(m2.K)增大到4000 W/(m2.K),铸件凝固组织中柱状晶比例明显增大,由14%增大到38%.     

磷石膏的综合利用及其在建筑材料领域的应用研究进展

磷石膏是湿法制备磷肥工艺过程中的副产物,主要物相是CaSO₄·2H₂O。我国磷石膏产量居世界第一,综合利用率却不到50%,堆存量已达8亿吨,对生态环境造成了严重破坏,因此,探索磷石膏的有效利用途径已迫在眉睫。本文对磷石膏综合利用主要领域的研究现状进行了分析,其中磷石膏在化工领域的利用率仅有5%,在农业领域的利用率也只有2%,而建筑材料领域是目前磷石膏的主要应用领域。目前将磷石膏应用于水泥缓凝剂、石膏砌块和水泥砂浆已经实现了工业化;将磷石膏应用于胶凝材料和路基材料,由于浸出毒性的问题,并未大规模应用;将磷石膏用作填充剂则因为材料强度较低,仅仅停留于实验室探索阶段。最后展望了未来无害化利用磷石膏技术研究的发展趋势,以期为解决磷石膏的堆存问题提供参考。     

基于随机森林预测转炉物料的废钢比计算模型

在“双碳”背景下,提高废钢消耗比例和降低铁钢比已成为钢铁行业能效提升和节能降碳的重要途径。随着废钢资源的不断积累和环保压力的增加,钢铁企业迫切需要找到一个平衡点,既能有效利用废钢资源,又能控制成本和提高经济效益。基于某厂实际生产数据,首先通过物料平衡和热平衡分析构建了一个静态估计模型,结果显示,物料平衡的计算误差为0.13%,热平衡的计算误差约为0.18%,证实了静态模型的准确性,并通过模型的矫正,调整废钢加入量以减少计算误差。其次,为了进一步提高模型预测的准确性,采用随机森林算法对钢水产量、轻烧白云石加入量和石灰加入量进行预测。测试集数据预测的均方根误差RMSE分别为1.925 9、0.256 14和0.433 36,预测方差分别为0.837 41、0.861 33和0.876 14,这证明随机森林算法在预测中的可靠性和有效性。最后,结合原料价格和预测结果,构建了最佳废钢比的计算模型。根据当前原料价格,模型计算出最佳废钢比例为27%。而当钢水价格上涨、废钢价格下降时,最佳废钢比例增至32%。该模型可以基于原料的不同价格计算出使吨铁水利润达到最大的废钢比,优化废钢利用比例,实现高效利用...