金相观察是分析材料微观组织的重要方法,采集高质量的金相图像对于材料分析尤为重要。然而,采集高质量的金相图像是一个耗时耗力的过程。特别是超低碳钢,由于其变形抗力低,磨样时易出现划痕,此外,难以通过腐蚀手段获得清晰的晶界,给微观组织分析带来极大困难。本文基于超低碳钢微观组织照片晶界模糊、划痕较多的问题,融合注意力机制与循环回归神经网络算法,开发基于CycleGan-SA的晶界强化方法,实现微观组织晶界强化。在此基础上,采用分水岭分割算法,针对晶界强化后微观组织图像,实现晶粒尺寸精细化统计,结果表明:相比传统分割方法,CycleGan-SA模型可以实现微观组织特征信息强化,精细化分析模型测得的晶粒尺寸分布与Image J测定基本相同,晶界占比与Image Pro Plus 测定相差仅有0.008%。
为了实现钢铁行业的绿色低碳转型,中国宝武2021年发布碳中和技术路线图,将氢冶金作为6大技术方向、2条主要技术路径之一。结合传统氢冶金需要高品位铁矿石资源紧缺的现状,2023年,中国宝武提出了资源适应性更广的氢还原电熔炼工艺(HyRESP,即Hydrogen Reduction and Electric Smelting Process),在该工艺中,氢基竖炉是核心工艺之一。对比了高炉和直接还原用块矿、球团在富氢气氛下还原速度、低温还原粉化率等差异,结果表明,球团的还原速度和低温还原粉化指标均优于块矿,但不同品位球团指标差异较大。同时研究了球团在不同含氢气体下还原膨胀率的差异,结果表明,随着还原气中氢气比例的提高,球团还原膨胀率呈现降低的趋势,氢气体积分数由55%提高至100%时,P1球团还原膨胀率由16.05%降低至9.32%。结合上述5种炉料的氢还原性能,对比直接还原竖炉的相关标准,只有P3球团可100%使用,其余4种需要通过配矿、气体成分调整等才能满足竖炉要求。研究结果为湛江百万吨级氢基竖炉投产及生产调整提供了基础数据。