钢铁工业是中国国民经济的重要基础产业,作为碳排放的大户,年碳排放量达13亿t,占全国碳排放总量的15%,而钢渣的产生量也达到1.5亿t。利用钢铁企业自身产生的大宗钢渣来消纳大量的CO₂,实现以废治废,为捕获的CO₂找到应用出口,实现钢铁行业的深度脱碳可行化。综述了直接固碳和间接固碳两大类三小项钢渣固碳技术的主要优点及存在的问题,指出热态钢渣直接固碳技术和冷态钢渣间接固碳技术均是双碳背景下符合中国国情的钢渣固碳技术,热态钢渣直接固碳技术能更好地和钢铁企业现有的钢渣处理技术所嵌合;冷态钢渣直接固碳技术由于反应温度较低,固碳量效率和固碳量相对较低,但能更好地实现钢渣的高附加值利用。

近年来随着高炉炼铁技术的发展、原燃料价格上涨以及“双碳”目标的提出,金属化炉料的开发和应用成为低碳炼铁领域研究的热点。系统阐述了金属化炉料的种类及来源,明确了典型金属化炉料的理化特性和成分差异,分析了金属化炉料在高炉中的应用现状。金属化炉料主要包括废钢、直接还原铁、铁焦和金属化烧结料等。废钢和直接还原铁含铁品位高于传统铁矿石,同时具备良好的冶金性能,但废钢由于形状差异大且成分复杂,其利用存在一定局限性,需要制定统一的行业标准以指导废钢在高炉中的合理应用。直接还原铁用于高炉冶炼有显著的增产降碳效果,但价格昂贵;铁焦和金属化烧结料等新型金属化炉料目前主要处于基础研究阶段,还未进行大规模的工业应用实践。不同金属化炉料的理化特性存在较大的差异,将其添加至高炉时通常要求适宜的粒度、规则的形状、良好的冶金性能,且有害元素含量需控制在一定范围内。国内外大量生产实践表明金属化炉料的使用能够降低高炉生产的还原剂比,从而提高生产效率并降低CO₂排放量,金属化炉料添加量每提高10%,铁水产量增加约8%,炼铁系统CO₂排放减少6%。综上所述,金属化炉料在高炉中有着广泛的应用前景,是钢铁行业实现“双碳”目标的有效措施之一。

水溶液电解制铁作为一种湿法冶金技术,旨在将铁的化合物通过电解还原制备纯铁,具有显著的环境和能源优势。近年来,随着材料科学、电化学技术和能源技术的不断进步,水溶液电解制铁工艺技术取得了显著研究进展,但仍存在一些技术瓶颈,如电解产品中的气体元素含量高,需要进行后续处理才能获得更高纯度的铁;电解液的稳定性较差,亚铁离子容易氧化变质等。从电解铁特性出发,阐述了电解制铁的原理,综述了电解制铁工艺参数及设备的研究进展,并针对技术瓶颈,提出相应解决方案,如提高电解温度降低产品中的气体元素含量,从而缩短工艺流程;添加稳定剂(抗坏血酸、柠檬酸钠)等,抑制亚铁离子氧化等。最后对电解制铁的未来发展提出建议与展望,如改进电解设备、缩短工艺流程等方面来节约能耗,开发智能系统进行实时监测等。

钢质管道是油气输送的关键设施,其结构的完整性对于保障能源供应来说至关重要。断口解析技术作为失效分析的重要手段,对于揭示管道失效原因和预防未来风险具有重要价值。系统介绍了4种主要的断口解析技术:成分分析、结构分析、形态分析和反演分析,从不同角度揭示管道失效原因,并进一步讨论了相关断口解析技术在管道失效分析中的应用,比较了相关技术在管道失效分析中的适用性。结果表明:每项技术都具有特定适用范围,综合使用可以显著提高管道失效分析的准确性,为管道设计、维护及应急响应提供科学依据。未来研究应集中于这些技术的综合应用,以应对更复杂的工况条件,并在此基础上预防管道失效风险。

随着中国“双碳”战略的实施,钢铁行业的节能减排迫在眉睫。氢基还原剂的使用可大幅降低炼铁环节的碳排放。以高磷鲕状赤铁矿为原料制备自熔剂型球团,以氢气为还原剂,采用热重法分析自熔剂型球团在1 073 K的还原过程,并用XRD、SEM等方法分析了原矿、自熔剂型球团、还原产物的微观形貌、成分和物相,研究B₂O₃对自熔剂型球团还原过程的促进作用。结果表明:当球团碱度为2.5时,随着球团中B₂O₃质量分数的增加,球团的还原度和金属化率先增加后减少,当B₂O₃质量分数为2%时,还原度和金属化率最高分别达到85.10%和83.99%。这是因为B₂O₃对球团还原的同时存在促进和抑制的作用。适量的B₂O₃会破坏矿物的鲕状结构并使球团的孔隙率增加,有利于球团内氢气的扩散,为球团的还原提供了更好的动力学条件。但球团内过量的B₂O₃,会过多消耗球团内的CaO,导致富余的SiO₂会与FeO结合形成铁橄榄石,从而阻碍还原。

转炉出钢合金化工序是转炉-连铸工艺的重要生产环节,该工序钢液温度的精准控制和预报对炼钢区段整体操作具有重要影响,尤其是连铸生产节奏顺行和上钢温度的精准把控。为实现转炉出钢合金化温度精准控制和预报,同时加快生产节奏和降低人工劳动强度,针对基于120 t转炉生产工艺建立的机理模型存在预测精度低等问题,通过整合和搜集大量生产关键数据,利用人工神经网络模型(BP)、粒子群优化BP模型(PSO-BP)和遗传算法优化BP模型(GA-BP)分别对机理模型进行了优化和对比。结果表明,采用GA-BP算法优化后的模型效果最好,其平均绝对百分误差P_MAE为0.13%,均方根误差S_RME为2.98 ℃,误差绝对值不大于5 ℃的命中率达到94.85%。该模型已应用于现场,经验证模型预测结果与实测温度误差绝对值不大于5 ℃的命中率为94.28%,提升了生产效率,对炼钢工序降本增效起到了重要作用。

转炉炼钢终点控制的关键是实现熔池内碳含量和温度的准确预测。针对单一即时学习(JITL)模型在相似性度量时无法考虑样本的工况信息且易受噪声影响从而影响预测精度的问题,提出一种互信息加权度量相似样本选择的即时-集成学习(JITL-EL)预测模型。首先,利用谱聚类算法将历史数据样本划分为若干子集,使得各子集之间的差异最大化,而子集内部的相似性最大化,从而实现工况的有效区分;其次,根据类内特征与类内目标变量之间的关联度提出一种类内特征加权的后验概率计算方法得以获得待测样本隶属于不同聚类子集的隶属度;然后,根据待测样本与聚类子集的隶属度,从不同的聚类子集中利用类内特征加权的度量方法动态挑选不同数目的相似样本分别构建JITL基模型学习器;最后,通过当前待测样本隶属于不同聚类子集的隶属度将不同聚类子集的JITL基模型预测值加权融合,得到最终预测结果。通过钢厂采集的真实数据仿真结果表明,碳含量的准确率为80.00%,而温度的准确率则达到了83.00%。

钛镧镁复合处理夹杂物对晶内针状铁素体的形核具有重要的影响,为了探索在钛镧镁复合处理过程中钛含量对钢中夹杂物的影响,对比研究了钛含量对钢中夹杂物的组成和形成过程的影响规律,得到如下结论:Ti、La、Mg依次添加,先加入的元素会抑制后加入元素形成夹杂物。由于La和Mg与氧亲和的能力比Ti强,后添加的La和Mg对先添加Ti形成的夹杂物还具有强烈的改质作用,改质产物的组成和结构受到前期Ti含量的影响。当Ti质量分数为0时,夹杂物内核主要为La-O(-Si)、La-Mg-O和MgO,外层为MnS。当Ti质量分数为0.008%时,Ti会与La-O(-Si)、La-Mg-O结合,导致夹杂物内层为La-Ti-O和La-O(-S-Si),中间层为La-Ti-Mg-O,外壳为MnS。当Ti质量分数为0.015%时,夹杂物中的La-O(-Si)和La-O-S消失,内层转变为La-Ti-O和MgO,中间层为La-Ti-Mg-O,其数量明显减少,最外层为MnS和少量的TiN。当Ti质量分数增加到0.025%,La-Ti-Mg-O完全消失,转变为La-Ti-O,最终的夹杂物呈2层,内层为La-Ti-O和MgO,外层开始有明显的TiN出现。当钢中Ti质量分数进一步增加到0.040%,夹杂物仍是由La-Ti-O+MgO和TiN组成的2层复合夹杂物,TiN明显增多。

含铌钢中的Nb具有细晶强化、析出强化等作用,显著提高钢的强韧性。但是,一定条件下,较大的含Nb析出物在奥氏体晶界聚集,成为应力集中点,增加裂纹敏感性。针对含Nb高合金钢连铸过程中裂纹频发问题,开展控冷条件下含Nb合金钢组织与析出物演变机理研究。研究结果显示:随着温度降低,含Nb合金钢首先在奥氏体晶界处出现γ→α相变,铁素体在奥氏体晶体边界形成。随着温度进一步降低,奥氏体晶粒内部也开始发生相变。同时,当温度冷却至1 000~1 200 ℃时,在晶界和靠近晶界位置有较多的第二相析出。EDS分析结果显示,第二相析出物中Nb元素含量随着冷速的升高而降低,其平均质量分数由2 ℃/s时的9.81%降到20 ℃/s时的5.49%。N元素的平均质量分数也由2 ℃/s时的1.4%降到20 ℃/s时的0.57%。整体而言,第二相析出物以NbN和NbC为主。这表明通过提高冷却速率,可以有效抑制钢中含Nb析出物的析出,从而减少铸坯裂纹发生概率。

针对热轧带钢卷取过程中发生的软化和第二相析出现象,模拟研究了不同卷取温度对光伏支架用Ti微合金化高强耐候钢显微组织、位错密度和第二相析出行为的影响规律,利用多种表征手段,揭示了卷取温度对实验钢位错密度的影响机理。结果表明:卷取温度在540~660 ℃范围内,随着卷取温度从540 ℃提高到660 ℃,实验钢组织随之变化:粒状贝氏体转变为粒状贝氏体+多边形铁素体,再转变为多边形铁素体;析出相间距逐渐减小,位错密度呈先升高后降低的趋势。当卷取温度为600 ℃时,位错密度最高,为2.25×10⁸ mm^-2,析出相间距为56 nm,此时位错强化与析出强化具有最佳协同强化效果,二者强化效果高达581 MPa。实验钢在卷取过程中产生的弥散、细小析出相会起到阻碍位错运动的作用,降低卷取过程中的软化效果。

研究了Fe_42.7Co_39.6Cr_8.6Ni_9.1高熵合金的微观组织演变及其对因瓦效应的影响,首先对冷轧50%后的合金在800、900和1 000 ℃进行退火,然后采用电子背散射衍射技术和线膨胀仪分别表征了微观组织和因瓦效应。结果表明,FCC相的晶粒尺寸一般随着退火温度和时间的增加而增加。建立了静态再结晶模型,计算出激活能为109.5 kJ·mol^-1,与同体系的高熵合金相近。在退火后的冷却过程中发生了FCC→BCC的马氏体相变,BCC形核和长大受到晶界等多重因素影响,使得BCC含量呈现出复杂的变化规律。Fe_42.7Co_39.6Cr_8.6Ni_9.1高熵合金在27~218 ℃表现出明显的因瓦效应,原因是铁磁性FCC相的伸缩效应抵消了部分由晶格振动引起的体积膨胀。随着BCC相体积分数从5.6%增加到25.2%,线膨胀系数从3.8×10^-6降低到3.3×10^-6 ℃^-1。这说明线膨胀系数未发生明显改变,可以在保证因瓦效应的同时通过调节相比例来控制力学性能。

改善凝固组织结构是降低铸造缺陷、提升合金性能的关键。采用数值模拟方法研究了一种低成本二代单晶高温合金叶片在LMC定向凝固过程中温度场、固液界面、糊状区、枝晶间距以及相关凝固特征参数的演变规律,并通过金相试验测量结果验证了模型的准确性。结果表明,在LMC定向凝固过程中,叶片内固液界面处温度梯度始终保持在10 K/mm以上,较高的温度梯度能够促进枝晶沿着特定方向的均匀性生长。计算得到叶片内一次/二次枝晶臂间距分别为160~300和34~46 μm。预热温度增加会降低凝固时间、糊状区宽度以及固液界面与锡液面的距离,同时也会提高凝固界面处的温度梯度和冷却速率,使单晶叶片内的枝晶数量增加,一次/二次枝晶间距减小。

碳含量影响了高温合金凝固过程中的碳化物分布和元素偏析,进而决定了高温合金的组织和力学性能。研究了不同碳含量对GH3536合金铸锭中的碳化物分布和数量的影响,并进一步分析了铸锭的元素偏析行为。结果表明,GH3536合金中碳化物以M₆C型和M₂₃C₆型碳化物为主。热力学平衡态计算发现,碳化物的析出/回熔温度随着碳含量的升高而升高,M₂₃C₆和M₆C型碳化物会互相转变。DSC差热分析表明2种碳化物的回熔温度不受碳含量的变化影响。碳含量的增加促进了2种碳化物的形成,碳化物数量随碳含量增加而急剧增多,形貌由块状向网状分布转变,影响铸锭的塑性。碳含量的增加减小了二次枝晶间距,降低了Cr、Mo、Ni元素的偏析程度,原因是碳化物的析出占据了大量碳化物形成元素而降低了元素偏析。