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热轧带肋钢筋是中国钢材消费占比最大的钢种, 低成本、高强度、多功能、长寿命是其发展的趋势。微合金化技术作为钢筋性能强化的主要手段, 被国内钢铁企业应用于热轧带肋钢筋生产。大量研究表明微合金化元素的强化机理主要是固溶强化和碳氮化物的析出强化。V、Nb、Ti是常用的微合金强化元素, 随着强化机理的深入研究和生产设备的更新换代, 稀土以强化力学性能、耐腐蚀性能和焊接性能以及降低成本等作用成为抗震钢筋研制新方向。对抗震钢筋的微合金化研究现状进行介绍和评述, 以期为制备性能更加优异的微合金化抗震钢筋提供参考。
镓是一种重要的稀有金属矿产, 镓和镓化合物广泛应用于太阳能、半导体、生物、化工和合金等领域。随着镓需求量的不断增长, 镓资源已成为一种重要的战略资源。镓以极为稀少的含量分散于铝土矿、磷灰石、霞石和明矾石等矿物中, 世界90%以上的原生镓来自于氧化铝生产的副产品。目前, 从拜耳母液回收镓的方法有沉淀法、电化学法、萃取法和树脂吸附法等, 然而提升镓的回收效率和降低其回收成本仍是业内关注的重点。阐述了铝土矿镓的赋存形式、镓在拜耳循环过程中的迁移规律、镓的分离提取方法和回收工艺的研究成果, 重点介绍了铝土矿中镓资源回收现状, 总结了现有技术的优缺点, 并展望了从铝土矿中提镓的研究发展方向。
随着新能源行业快速发展, 锂资源除了从矿石、卤水以及废旧锂离子电池中提取外, 在铝冶炼领域开展不同提锂技术也逐渐成为近些年的热点之一。对铝电解废渣有价元素Li提取技术进行综述, 根据原料成分及物化性质将酸法、膜提取法、碱浸法、混盐焙烧浸出法、酸-盐浸出联合法、焙烧-水浸法、冰晶石结晶法等不同提锂方法的工艺流程、原理和优缺点进行了系统性分析、总结及展望。铝电解废渣有价元素Li提取技术各有优劣势, 工业化应用中需根据具体工业生产条件、成本、环保、资源利用等选择合适的工艺。
钒渣的矿相结构对铁水提钒效果起着关键作用, 优化矿相结构以提升钒的回收率和提取效率已成为研究的核心方向。通过工业试验, 向钒渣中添加不同含量的Al2O3, 研究Al2O3对矿相组成的影响规律。结果表明, 钒渣矿相主要是尖晶石相和基体相, 尖晶石相的主要成分为FeO、V2O3、Cr2O3以及Ti2O3组成的高熔点相, 基体相则是由SiO2、FeO、CaO以及MnO组成的低熔点相, 尖晶石相主要为FeO·V2O3, 基体相主要为CaO·2SiO2·FeO以及2FeO·SiO2。随着钒渣中Al2O3含量的增加, 钒渣中的金属铁和全铁含量降低, V2O3含量增加, 全铁质量分数由20.93%降低至12.05%, 金属铁质量分数由27.85%降低至15.03%, V2O3质量分数由16.19%增加至19.02%;基体相中SiO2含量降低, 熔点降低, 尖晶石相的V2O3的含量增加, FeO的含量降低, 尖晶石纯度提高。研究结果为钒渣矿相的优化调控提供了重要的理论依据。
研究转炉底吹后搅对终点平衡及冶金效果的具体影响机制对优化转炉工艺参数、提高生产效率和钢材质量具有重要的实践指导价值。利用热力学计算分析了在转炉炼钢过程中熔池渣钢间锰平衡状况, 采用转炉底吹后搅的方法来促进渣钢间元素的平衡。结果表明, 在不同碳含量和渣量的条件下, 转炉终点渣钢间的平衡与参与的反应有很大的关系, 若要实现渣钢间元素平衡, 强化熔池的动力学非常重要。转炉底吹后搅能够获得较好的冶金效果, 与后搅60 s的工艺相比, 后搅120 s的脱磷率增加9.6%, 脱硫率增加5.4%, 脱碳率增加11.07%, 回锰率增加4.66%, 钢水活度氧降低6.92%。后搅60 s时, 钢水中[O]质量分数的平衡值与实测值比较接近; 后搅120 s时, 钢水中[Mn]质量分数的平衡值与实测值比较接近。这些变化的主要原因与顶渣的化学成分和熔化温度密切相关, 矿相分析结果也证实了这一点。
矫直辊在服役过程中, 由于局部材料力学性能差异及内部缺陷, 易出现失效问题。针对某中厚板厂矫直辊短期出现多次开裂、断裂等问题, 以现场矫直辊取样材料为研究对象, 通过拉伸试验、微观检测等方法对其失效机理进行分析, 发现同一矫直材料在相邻位置表现出不同的材料力学性能。通过对不同断裂形态的矫直辊断口形貌进行观察和元素成分检测, 得出氧化物、碳化物等杂质的存在是矫直辊断裂的主要原因。将拉伸试验获得的力学性能参数导入有限元模型中, 研究矫直过程应力敏感区域对承载状态的影响, 得出矫直辊材料力学性能的差异引起矫直辊的最大应力及变形量变化、进而增加矫直辊在服役过程中发生失效风险的结论。研究结果可为服役后矫直辊的矫直效率和力学性能的衰减提供研究思路, 对矫直辊的断裂方式分析具有指导意义。
为了研究焊接热输入对EH420海工钢热影响区组织和性能的影响及其影响机制, 采用Gleeble 3500热模拟机对EH420海工钢进行了焊接热输入分别为50、100、200、300 kJ/cm的模拟焊接。利用扫描电子显微镜、金相显微镜、冲击试验机等设备对热模拟后得到的热影响区进行-40 ℃冲击试验、金相组织分析、断口形貌检测。研究发现, 焊接热输入为50 kJ/cm时, 奥氏体晶粒细小, 组织以板条贝氏体为主。随着焊接热输入的升高, 贝氏体组织面积分数减小, 铁素体组织面积分数明显增大。在钢中夹杂物对相变组织影响的研究中, 发现在分散性较好的MgO上形成的Ti氧化物或者与其他元素复合而成的夹杂物具有促进晶内铁素体形成的作用。诱发形成的晶内铁素体以大角度晶界分割原奥氏体晶界, 在裂纹扩展时, 晶内铁素体可以阻碍裂纹扩展, 提高钢材韧性。随着焊接热输入的提高, 冲击韧性下降, 断口纤维区宽度减小, 裂纹扩展时改变方向的次数降低, 组织中大角度晶界所占比例变小, 断口从以韧性断口为主逐渐演变成以准解理断口为主。
为了研究Ti-Ca脱氧船板钢在大线能量焊接条件下焊接热影响区的低温冲击韧性, 以及Ti的质量分数对夹杂物、纳米级TiN粒子、组织演变及断口形貌的影响, 选取Ti质量分数分别为0.005 8%(58Ti钢)和0.011 0% (110Ti钢)2组样品, 在400 kJ/cm的大线能量焊接条件下进行焊接热模拟试验, 并对焊接热影响区进行显微分析。研究结果表明, 110Ti钢中的MnS-CaS-Al2O3-CaO-Ti2O3复合夹杂物数量密度较大, 为210个/μm2, 有效地诱导了针状铁素体的形核, 因此其焊接热影响区中针状铁素体的面积分数较大, 达到82%, 显著高于58Ti钢的64%。进一步研究焊接热影响区中的纳米级TiN粒子, 发现110Ti钢的数量密度为20.11个/μm2, 明显高于58Ti钢的12.22个/ μm2, 且其粒子的平均尺寸为24.68 nm, 低于58Ti钢的29.88 nm, 有助于抑制奥氏体晶粒的长大。因此, 110Ti钢焊接热影响区奥氏体晶粒平均尺寸为313 μm, 明显小于58Ti钢的375 μm。在-20 ℃下, 110Ti钢的平均低温冲击韧性为184 J, 明显高于58Ti钢的84 J。研究表明, 通过提高Ti的质量分数, 可以有效改善焊接热影响区的微观组织, 提升钢材的低温冲击韧性。
为了估算在3%O2条件下60Si2Mn弹簧钢加热过程中外氧化层的厚度, 综合考虑Si的内氧化现象以及弹簧钢表面脱碳效应的影响, 构建了外氧化层厚度预测模型, 并通过氧化脱碳试验、热重分析(TG/DSC+)及显微组织表征试验进行验证。氧化试验气氛条件为20%CO2+3%O2。试验发现, 氧化层由外层的氧化铁皮、富硅层(FeO+Fe2SiO4)以及内氧化区组成, 并随温度升高而发生内氧化区向外氧化层的转变。热重试验结果表明, 在750~1 000 ℃范围内, 氧化动力学曲线呈线性; 而在1 050~1 150 ℃范围内, 曲线则呈现抛物线型。1 000 ℃以下, 内层的SiO2和Fe2SiO4阻碍铁离子向外表面传输, 导致氧化铁皮形成由FeO、Fe3O4和Fe2O3组成的疏松结构; 温度超过1 000 ℃时, 富硅层减少, 氧化铁皮中的FeO转变为致密的Fe3O4, 从而形成致密的氧化铁皮层, 抑制了氧化进程, 使得动力学曲线呈现抛物线型。基于热重(TG)试验测量得到的质量变化数据、通过测量脱碳层计算脱碳减重值, 考虑脱碳效应后得到氧化过程的实际增重曲线, 根据Arrhenius方程计算得到750~1 000 ℃时弹簧钢氧化反应的激活能为119.03 kJ/mol, 而1 000~1 150 ℃时的激活能为179.68 kJ/mol。所建模型在3%O2条件下预测的弹簧钢加热过程外氧化层厚度值与试验测量值高度吻合, 模型可为弹簧钢的生产和优化提供理论指导。
为探究未来电动汽车大规模发展背景下对钢铁的需求, 评估报废汽车的废钢潜力, 通过耦合Gompertz模型和动态物质流模型、长期能源替代规划系统(LEAP)模型, 自下而上构建了中国汽车钢材需求-生产预测模型, 预测了中国中长期的汽车保有量发展趋势、汽车钢铁需求量、废钢资源量以及钢材生产能耗与碳排放。结果表明, 中发展情景下, 到2030年中国汽车保有量达到46 944.3万辆, 到2060年达到58 097.9万辆, 在中需求量下, 中国2025年的汽车钢铁需求量将达到5 551万t, 2060年将下降至3 251万t。在考虑更高汽车回收比例的政策和碳中和情景下, 如若不考虑政策、技术等因素, 中国汽车废钢资源量预计将于2054年和2050完全满足汽车生产所需钢量, 同时分析了不同技术路线下钢铁需求量的碳减排潜力, 为钢铁和交通行业耦合降碳, 实现碳中和目标提供重要参考。
为探究废钢熔化机理和熔化规律, 在70 kg中频感应炉中对Q235圆钢开展了废钢熔化的热态模拟试验, 对在熔池温度为1 300、1 400、1 500 ℃下熔化后的废钢外观形貌进行了描述。通过测量熔化后废钢棒的质量和直径, 并对数据进行整理, 得出了不同熔池温度下的质量熔化速度和径向熔化速度, 计算了Q235圆钢废钢棒的传热传质系数, 分析了废钢棒熔化过程中各因素之间的关系。基于废钢熔化的热态模拟试验数据, 利用统计学中的多元回归分析法, 从定性和定量角度分析并得出了废钢棒质量、平均质量熔化速度、平均径向熔化速度和碳的对流传质系数与废钢熔化过程中各因素之间的关系式, 为废钢熔化模型的建立提供了思路。
高杂铜阳极泥预处理脱除砷、锑、铋是有效解决硫酸化焙烧蒸硒过程中回转窑结窑频发问题重要途径, 可提高稀散金属的回收效率。以高杂铜阳极泥为研究对象, 探究盐酸、硫酸体系下各因素对砷、锑、铋杂质浸出的影响。确定了盐酸体系最佳工艺条件为初始盐酸浓度2.5 mol/L、温度70 ℃、液固比10 mL/g、时间2 h, 砷、锑、铋的浸出率分别为95.77%、92.42%、90.84%;硫酸体系最优工艺条件为初始硫酸浓度2 mol/L、温度70 ℃、液固比10 mL/g、时间2 h, 砷浸出率为90.93%, 锑、铋浸出率分别为65.04%、68.14%。对比2种体系, 盐酸体系在整体的杂质金属脱除上效果更为显著; 硫酸体系对杂质砷的脱除效果较好, 而对锑、铋杂质的脱除效果相对较弱, 有待进一步提升。酸浸体系中氢离子浓度是影响砷脱除的关键因素, 而锑、铋的脱除则受氢离子与氯离子协同作用影响。此外, 升高反应温度、延长酸浸时间有助于促进砷、锑、铋的高效脱除。研究结果可为高杂铜阳极泥预处理脱杂体系的构建与优化提供理论依据和技术支撑。
LiMn2O4型锂离子电池在3C等领域已获得广泛应用, 废弃后其所含金属的回收受到广泛关注。基于LiMn2O4回收利用新技术的需求, 研究了LiMn2O4-NaHSO4·H2O体系在焙烧环境下物相变化规律以及影响Li、Mn回收率的技术参数, 从废旧LiMn2O4型锂离子电池的正极材料中回收Li元素和Mn元素并实现再生利用。结果表明, 在有NaHSO4·H2O存在的情况下焙烧, LiMn2O4能够发生化学转化, 焙烧过程中有明显的失重和吸热现象, 反应变化主要为NaHSO4·H2O热分解与金属硫酸盐形成, 焙烧产物中Li元素以LiNaSO4的形式存在, 而Mn元素存在形式则受焙烧原料组成条件的制约。当LiMn2O4和NaHSO4·H2O混合质量比为1.00∶3.82时, 在焙烧温度为600 ℃、焙烧时间为0.5 h条件下, 焙烧产物用水浸出, Li和Mn的提取率分别为99.97%和95.88%。该方法通过添加新型添加剂NaHSO4·H2O, 实现了Li和Mn的高效回收, 焙烧产物后续采用成熟的萃取、沉淀工艺制备出硫酸锰和碳酸锂产品。研究结果为废旧锂离子电池中Li和Mn的回收利用新技术研究提供了有益探索。
硫精矿主要成分为黄铁矿, 主要用于制酸, 但其中往往含有一定量难以分离回收的铜、钴等有价金属。如能综合回收此类资源, 对实现矿产资源综合利用, 缓解中国铜、钴等资源紧缺具有重要的现实意义。以某硫精矿为研究对象, 采用氧化焙烧-酸化浸出联合工艺, 考察了综合回收硫精矿中铜、铁、钴的可能性。研究结果表明, 在620 ℃、80 min、添加剂质量分数为2%的焙烧条件下烧失率达到19.98%。在搅拌速度为700 r/min、浸出温度为90 ℃、硫酸浓度为1.5 mol/L、浸出时间为8 h的最优焙烧-浸出条件下, 钴和铜的综合回收率分别达到89.92%和52.07%;铁全部以赤铁矿形式进入渣相, 铁品位(质量分数)约为61.75%, 初步实现了铜、钴、铁资源的综合回收。X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)、比表面积测试(BET)分析手段表明, 硫精矿经过氧化焙烧后, 破坏了其中黄铁矿晶体结构, 使其向活性更强的赤铁矿转变; 同时增大了物料的比表面积和孔径, 有利于矿物颗粒铜和钴与浸出剂充分接触, 进而促进高效浸出。
热轧过程轧制力的高精度预测是产品质量精准控制的前提。为解决生产过程多工艺参数耦合、上下游遗传导致预测精度低的问题, 设计了基于深度学习的轧制力预测模型, 并将精轧机架间动态变化的轧制力相关工艺参数通过特征增维添加到网络结构中, 完成热轧轧制力动态预测模型的建立。通过平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)、平均绝对百分比误差(EMAP)以及决定系数(R2)对模型的泛化能力进行评估。结果表明, 相较于现场用模型以及其他机器学模型, 采用特征增维与深度学习相结合的方式对比其他模型具有更优的预测精度, 测试集数据的EMA、ERMS、EMAP和R2分别为174.55、244.68、0.011 3、0.998 4, 并且预测偏差小于5%的样本所占比例达到98.14%。相比于其他进行特征增维的机器学习模型, 本模型的最终预测效果要更加优越, 说明通过特征增维方式能够实现热轧精轧过程轧制力高精度预测。
针对钢铁工业能耗数据中存在的周期性强、波动性大等特性, 为进一步提高钢铁工业能耗预测的准确度, 提出了一种融合遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的深度学习模型GRA-TCN-BiLSTM。模型首先通过灰色关联分析(Grey Correlation Analysis, GRA)处理原始数据, 降低计算复杂度; 然后, 集成时间卷积神经网络(Temporal Convolutional Network, TCN)的深度特征提取能力与双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)的深度多维时序感知能力, 充分捕捉复杂动态数据中的全局时序模式与局部依赖性, 在此过程中融合遗传算法优化超参数配置, 提高计算效率。通过2组消融试验验证了模型各部分对总体性能提升的有效性; 通过与7种能耗预测领域常用模型的预测结果对比, 所提模型的平均绝对误差(Mean Absolute Error, EMA)、均方根误差(Root Mean Square Error, ERMS)和决定系数(R-Square, R2)均优于其他模型。其中, 所提模型较基础结构模型在EMA上的提升最高可达33.33%, 在ERMS上的提升最高可达35.60%;较强化组合模型在EMA上的提升最高可达64.97%, 在ERMS上的提升最高可达51.29%, 显示出其在捕捉高层抽象特征和时间依赖性方面表现突出, 具有更高的预测性能。同时, 所提模型在计算效率上表现良好, 实现了性能与资源利用之间的协调平衡。
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