CeAlO3夹杂物在中间包覆盖剂的溶解行为

钢中存在的大量高熔点稀土夹杂物会在连铸过程中引发水口结瘤问题。通过静态法和热丝法高温原位观察研究了CeAlO₃夹杂物在中间包覆盖剂的溶解行为。静态试验研究结果表明,CeAlO₃在溶解过程中会产生中间层。随着溶解时间的增加,CeAlO₃溶解程度加剧,溶解形成的中间产物CaCeAl₃O₇逐渐长大。热丝法(SHTT)原位观察试验表明,CeAlO₃颗粒在溶解过程表观尺寸先降低后增加最后保持相对稳定。CeAlO₃在当前熔渣的溶解通过与渣中CaO反应形成产物层,然后形成的产物层向渣中溶解。因此,CeAlO₃在当前熔渣中的溶解方式为间接溶解。     

不同气源条件下熔渣泡沫化的高温模拟

熔渣泡沫化的有效控制对冶金工艺的稳定控制具有重要的现实意义.开展了外引和内生两种气源条件下熔渣泡沫化的高温模拟研究,得到如下结论:在外引气源条件下,泡沫渣由尺寸为7～15mm的多面体气泡堆积而成,泡沫化高度随气体流量增加先升高后降低;在内生气源条件下,泡沫渣由尺寸为0.5～l.0mm的球形气泡堆积而成,泡沫化高度随气体...     

内循环法回收大石河尾矿金属

本文针对选矿生产中尾矿品位急剧上升、金属流失严重等问题,阐述了利用原有选矿设备实施工艺改造,探索采用“内循环方式”回收尾矿金属,以降低属矿品位,提高经济效益,节约矿石资源。     

CaO-SiO2-Na2O-CaF2-Al2O3-MgO渣系的结晶温度

通过差热分析仪测定了CaO-SiO2—Na2O-CaF2—Al2O3—MgO系连铸结晶器保护渣的结晶温度。在本实验渣系条件下，连铸保护渣的结晶温度随着渣中CaO／SiO2值、Na2CO3含量、CaF2含量和MgO含量的增加而升高，随着渣中Al2O3含量的增加而降低。化学成分通过改变粘度，来影响晶核形成速度和晶体成长速度，从而决定了连铸保护渣的结晶性能。结晶温度随着保护渣粘度的降低而升高。     

不锈钢酸洗废液资源化研究现状

不锈钢酸洗过程中会产生废液,其产量大,酸性强,难处理。介绍了酸洗废液的产生、组成、危害及酸回收技术(扩散渗析、电渗析、膜蒸馏、蒸酸法、热解法)和金属回收技术(沉淀、离子交换、溶剂萃取、结晶)的原理及研究现状,指出了现有方法的工业化应用限制因素,以期为酸洗废液的综合治理提供参考。     

Zr处理对Ti脱氧低碳微合金钢中硫化物的影响

以Ti脱氧低碳微合金钢为研究对象，通过扫描电子显微镜、电子背散射衍射分析和热力学计算研究了Zr处理对钢中硫化物特征的影响。结果表明：随着钢中Zr质量分数由0.002 0%增加至0.020%,硫化物由MnS转变为Zr₃S₄-MnS,硫化物中Zr/Mn原子比逐渐增加，硫化物平均尺寸逐渐增大，但单位面积数量先略增加后逐渐减小。热力学计算结果发现，MnS和TiS在钢液中和凝固过程残余液相中均无法析出。当钢中Zr质量分数为0.004 6%,Zr₃S₄在凝固分数为0.59时满足热力学析出条件，而当Zr质量分数增加至0.011%和0.020%时，Zr₃S₄在钢液温度为1 786.1和1 826.5 K即可析出，同时由于凝固元素偏析富集，Zr₃S₄在凝固分数为0.62和0.63时还可进一步析出。最后，基于Zr处理对钢中硫化物特征的影响，钢中Zr质量分数较优的控制范围为0.002 0%～0.005 0%。     

CeAOl3在不同w(CaO)/w(Al2O3)保护渣中的溶解行为

稀土钢连铸过程中,结晶器内上浮至渣金界面的高熔点稀土夹杂物如果不能被保护渣有效的溶解吸收,进入保护渣后会改变渣的理化性能,影响连铸顺行。通过高温实验研究了Ce AOl₃在连铸保护渣中的溶解机制,探究了保护渣w(Ca O)/w(Al₂O₃)(简写为C/A)对溶解过程的影响。实验结果表明,Ce AOl₃溶解过程中,夹杂物-渣界面会形成Ce³⁺和Ca²⁺的浓度边界层。在C/A为0.8的保护渣中会形成中间产物Ca Ce Al₃O₇,随着C/A增加到1.0,中间产物Ca Ce Al₃O₇减少;继续增加C/A至1.2,中间产物消失。其溶解机制为,低C/A渣中Al O₄^5-较多,在浓度边界层中Ce AOl₃溶解形成的Ce³⁺与渣中Ca²⁺、Al O₄     

转炉终渣成分和溅渣时间数据驱动预测模型开发

基于260 t转炉实际生产数据，通过机器学习算法XGBoost(eXtreme Gradient Boosting,极限梯度提升树)、弹性回归、线性回归、AdaBoost(Adaptive Boosting,自适应提升树)四种算法建立了终渣主要成分CaO、SiO₂、TFe和MgO的预测模型。通过优化调参，XGBoost终渣成分预测模型的决定系数R²均在0.8以上。溅渣时间模型采用SVR(Support Vector Regression,支持向量机回归)、LGBM (Light Gradient Boosting Machine,轻量梯度提升机回归)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升树回归)、RF(Random Forest,随机森林)和XGBoost五种算法进行建模。通过探究，将SVR、XGBoost、GBDT算法使用集成方法得到Stacking集成溅渣时间预测模型，Stacking集成溅渣时间预测模型提升了单个模型的预测效果，偏差为±20 s的预测命中率达89.95%。     

基于机器学习的转炉热损失率预测

转炉热损失率是影响物料消耗量预测精度的重要参数之一，利用某钢厂150 t转炉1 900炉次冶炼历史生产数据，在热损失率计算的基础上，采用机器学习算法实现了转炉热损失率的准确预测。预测结果表明，相比于支持向量回归(support vector regression, SVR)和随机森林(random forest, RF)算法，轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)算法的预测精度最高；考虑上炉次的影响，增加上炉次冶炼终点温度变量后，LightGBM算法的决定系数R²由0.89提高到0.93,在±0.005、±0.01范围内，热损失率预测命中率分别由85%、89%提高到90%、93%;另外，通过算法内部参数优化可进一步提高模型预测精度，对于LightGBM算法，决定系数R²和均方根误差E_RMS(root mean square error, RMSE)进一步分别达到了0.94、0.009,在±0.005、±0.01范围内热损失率预测命中率进一步分别提高到91%、...     

航空航天用无接触式锁定电机的数学模型和实验研究

针对星上光学设备上的驱动单元的休眠锁定需求，经过方案对比，提出了一种无接触式锁定电机结构，具有轻量化、分辨率高等突出特点。进行了模型分析和有限元仿真计算，研制了样机并进行了实验测试，实验结果证明该锁定方案具有较好的工程实用价值。