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。

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。

在中国双碳战略和欧盟碳关税双重背景下,炼钢原料结构正发生巨大转变:转炉高废钢比及全废钢电炉是未来重要发展趋势。但大量引入废钢会对钢水纯净度及后续钢产品质量带来挑战,尤其是钢中氮含量及氮化钛夹杂影响钢性能的问题。在前期对“氮含量-氮化钛夹杂-材料性能”进行理论和工业试验研究的基础上,综述了钢中氮化钛形成与控制研究进展。从热力学角度分析了钢中氮化钛析出机制,总结了微观偏析及耦合析出模型,定量分析了影响氮化钛析出的关键因素。在剖析炼钢过程氮含量演变的基础上,从冶金原辅料控制、真空脱氮、熔渣脱氮等角度系统研究钢液中氮含量控制方法。综述研究结果可为未来炼钢原料结构变化下高品质含钛钢冶炼提供理论指导。

钢结构因强度高、施工便捷等优点广泛用于桥梁主梁、缆索等关键部位,但其腐蚀问题会严重威胁桥梁安全与服役寿命。全面综述了桥梁钢结构的腐蚀现状,详细分析了桥梁钢结构在各种自然环境下的腐蚀情况,包括海洋环境、内陆环境以及干湿交替等复杂环境下不同部位的腐蚀特征和程度,涉及桥墩、桥身、缆索和支座系统等关键部位的腐蚀情况。在剖析腐蚀机理时,深入探讨了化学腐蚀和电化学腐蚀的特点与区别,进一步细分并解释了电化学腐蚀中的均匀腐蚀和局部腐蚀特征,尤其是局部腐蚀中的点蚀、缝隙腐蚀、应力腐蚀等具体形式,探讨了它们的形成条件和对桥梁钢结构的危害程度。在腐蚀现状的基础上,全面总结并深度整理桥梁钢结构的腐蚀防护措施,包括合理选材、涂料保护、阴极保护等技术手段。通过这些措施的应用和优化,旨在为桥梁钢结构腐蚀防护工作提供坚实的科学依据与强有力的技术支撑,从而有效减少钢结构腐蚀带来的安全隐患,推动桥梁工程领域的技术进步,保障桥梁的长期稳定与安全运行。

硫(S)和磷(P)作为钢铁材料中的典型有害杂质,其含量对先进钢铁材料焊缝的成形质量与服役性能具有显著影响。在成形方面,S通过改变熔池流动特性和表面张力影响其形状与轮廓;P则主要改变液态金属表面张力,进而影响熔池在母材上的铺展行为与润湿性。在性能方面,S易形成低熔点硫化物夹杂并富集晶界,不仅增加热裂纹敏感性,更严重劣化焊缝金属的韧性与塑性;P则在凝固过程中发生显著的晶界偏析,弱化晶界结合力,成为裂纹萌生与扩展的源头,并显著降低焊接接头的韧性和强度。本文结合当前最新研究,综述了S、P元素对焊缝成形与性能的影响,并总结了当前二者的调控策略。

微晶铸造工艺可通过细化晶粒提高合金中低温性能,但由此增加的横向晶界可能会损伤合金高温持久蠕变性能,导致构件过早失效。在760 ℃/724 MPa条件下对普通铸造、细晶铸造和微晶铸造K447A合金进行了持久性能测试,利用扫描电子显微镜、能谱仪和电子通道成像技术表征了持久试验前后的显微组织,讨论了微晶铸造工艺对K447A合金持久性能的影响。结果表明:微晶铸造工艺可延长K447A合金的持久寿命至194 h,与普通铸造、细晶铸造合金相比分别增加134%和69%。该条件下,持久变形以晶内位错剪切γ′相为主,裂纹萌生于试样表面并穿晶扩展。由微晶铸造工艺引起的晶粒及碳化物细化、γ′相体积分数增加和枝晶组织消失有效抑制了裂纹萌生与扩展,使K447A合金在该条件下的持久寿命显著提高。尽管微晶铸造K447A合金产生了晶界氧化裂纹,但其对力学性能的损伤远低于晶粒细化所产生的强化效果,因而合金持久性能显著提升。

随着信息技术的发展,充分挖掘、筛选、分析钢铁生产大数据,对钢铁生产实现智能控制、节能增效有重要的意义。通过对某钢厂200 t转炉425组炉气成分实时测试数据深入分析,基于碳积分模型将其转化为碳成分及温度时序数据,并进行数据归一化预处理,建立了能够预测炼钢过程碳质量分数及温度的长短期记忆(LSTM)网络模型。该模型以加料信息和炉气信息为输入变量,通过对生产现场50炉次的终点实测数据与模型计算数值进行对比,结果表明:碳质量分数终点预测误差±0.03%内命中率为96%,温度终点预测误差在±15 ℃内命中率为92%,实际值和LSTM模型预测值偏差较小,同范围内的终点命中率比极限学习机(ELM)和反向传播(BP)神经网络预测模型均有所提高,LSTM模型有利于对冶炼过程实施动态预测和控制。

注采管道的力学性能和疲劳性能对于地下储气库的长期安全运行和服役寿命至关重要。对L360管线钢母材与焊缝进行了力学性能测试与显微组织表征,针对注采管道高周疲劳难以实际测试的问题,基于材料实测力学性能,建立了母材与焊缝高周疲劳仿真模型,并通过高载荷疲劳试验验证了模型的准确性,探究了不同加载条件下疲劳寿命演变规律,并对比母材与焊缝试样疲劳性能的差异。结果表明:L360焊缝塑性相较于母材下降明显,母材与焊缝断后伸长率分别为26.1%和21.6%,断裂类型分别为塑性断裂与准解理断裂。母材与焊缝试样疲劳寿命均随着平均拉伸载荷与载荷谱幅值的增大而减小,在相同的加载条件下,母材的疲劳性能优于焊缝。当拉伸载荷为6.5 kN,幅值大于0.075时,焊缝试样疲劳循环次数为母材试样的44.7%。研究结果可为储气库管材选择与管道失效防护提供数据与理论支持。

铁矿粉制粒是烧结工序中不可或缺的工艺流程,是烧结质量的重要保证。在铁矿资源逐渐劣质化、铁矿石价格持续波动的背景下,制粒工艺的改进与发展对改善料层透气性、提高烧结生产效率、降低能耗和生产成本具有重要意义。总结了铁矿烧结制粒强化技术及工艺的研究进展,包括常规制粒强化技术与强化制粒新工艺2部分,分析了各类技术与工艺的优缺点及适用范围,旨在为钢铁企业根据自身原料条件与工业需求,科学选择制粒工艺提供可靠的理论依据和实践指导,助力提升烧结生产的资源利用率和经济效益。

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。

钢铁冶金行业是基础工业的重要组成部分,其中烧结矿质量稳定性对整个生产流程至关重要。为了精确预测烧结矿中的FeO含量,提出了一种新型的在线预测框架——过程特征序列化和提取预测模型(PFSE)。该框架首先对原始数据进行序列化和差分处理,以增加数据的表达能力。然后,通过灰色关联分析(GRA)和相关系数(CC)等特征提取技术,筛选出关键过程特征。最后,利用循环神经网络(RNN)及其变体长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)构建烧结矿FeO含量的预测模型。通过在某钢铁厂2022至2023年的烧结过程数据上进行实验验证,PFSE框架显示出良好的稳定性和准确性,在0.1的误差容忍度内,实现了85.3%的高准确率,验证了该方法的有效性和可靠性。

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。

连铸坯缩孔缺陷若在轧制时未完全焊合,将显著降低钢材的机械性能。采用工业计算机断层扫描(CT)、扫描电镜(SEM)和光镜设备,对E355管线钢连铸坯、中间坯和轧材进行分析,研究缩孔缺陷分布特征及其轧制过程中的演变规律。结果表明:连铸坯表层凝固组织致密,缩孔数量少,尺寸小,表现单个孔洞。随距表层距离的增加,缩孔数量增多,尺寸增大,呈现贯通型孔洞。在连铸坯中心,缩孔数密度达到5.510 mm^-3,体积率增至2.191‰,平均和最大尺寸为0.140和1.493 mm。粗轧后缩孔沿轧制方向延展,尺寸减小,数密度增加。中间坯中心位置处,缩孔数密度为61.744 mm^-3,体积率为0.395‰,最大和平均尺寸为0.038和0.023 mm。轧材检测时未发现大尺寸孔洞,因此认为缩孔在精轧时焊合,但在MnS夹杂物附近存在小尺寸孔洞。

淬透性是钢铁材料的关键性能参数,反映钢材在淬火过程中获得均匀硬化能力的特性,直接影响钢材的力学性能和使用寿命。传统物理模型由于在处理复杂成分和工艺参数时精度有限,难以准确预测淬透性。综述了支持向量机(SVM)、决策树(DT)、神经网络(NN)和深度学习等机器学习模型在钢材淬透性预测中的应用,并从预测精度、数据需求和计算效率等方面进行对比分析。对未来的研究方向进行展望,包括提高数据质量、融合模型和增强物理可解释性等关键问题。随着机器学习技术的持续发展,淬透性预测的精确性和泛化性将得到显著提升,为钢铁行业的智能化生产提供有力的技术支撑。

底吹钢包控制渣眼大小可改善钢液质量。基于钢包底吹氩气工艺,通过耦合离散相(DPM)模型和多相流(VOF)模型,建立三维非稳态多相流水模型,并通过1∶5水模型对数值模拟计算得到的渣眼大小和渣眼界面速度进行验证分析。研究了不同参数(底吹流量、油层厚度和底吹位置)对渣眼大小和渣眼界面速度分布的影响。最后以数据拟合手段获得无量纲渣眼面积和无量纲流量之间的关系。结果表明:渣眼面积随着喷吹流量增加和油层厚度减小而逐渐增大,底吹流量越大越明显;喷嘴的偏心距越远,渣眼面积随喷吹流量的变化越显著;对于偏心底吹此时存在一个流量极值,当喷吹流量达到这个值后渣眼面积反而减小——油层厚度25mm,喷吹流量2.26 L/min的渣眼面积相比于1.87 L/min的渣眼面积减小了180 cm²。

基于密度泛函理论(DFT),采用第一性原理方法研究了H₂在Fe₂O₃(0 0 0 1)和Fe₂O₃(1 $\bar{1}$ 0 2)2个晶面的表面吸附原理。研究聚焦于H₂/Fe₂O₃体系的吸附机制、吸附能以及电子结构的解析,结果表明,H₂在Fe₂O₃(0 0 0 1)和Fe₂O₃(1 $\bar{1}$ 0 2)晶面的吸附均为物理吸附,其中在空位顶端的垂直吸附相较于其他位置更稳定,吸附能分别为20.99和26.44 kJ/mol。通过Mulliken电荷布居分析,H₂与晶面的相互作用主要源于H与Fe的轨道重叠杂化效应,二者之间发生了电子的交换、重组和能量转换。H₂吸附到Fe₂O₃(0 0 0 1)和Fe₂O₃(1 $\bar{1}$ 0 2) 时产生H₂O,与晶面的O原子发生解离分别需要跨越1.999和2.496 eV的能垒,并释放1.894和1.573 eV的能量。H₂在Fe₂O₃(1 $\bar{1}$ 0 2)晶面的吸附能相对较高,说明H₂在Fe₂O₃(1 $\bar{1}$ 0 2)的吸附更加容易、稳定。H₂O分子从Fe₂O₃(0 0 0 1)解离的能垒比Fe₂O₃(1 $\bar{1}$ 0 2)低,意味着反应产物在Fe₂O₃(0 0 0 1)更容易解离。

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。

862 MPa高强度油井管以其卓越的强度、韧性和耐蚀性,在高浓度CO₂、H₂S及单质硫的苛刻工况下特别适用。旨在探究调质热处理前初始微观组织对862 MPa高强度油井管用钢性能的影响,对比不同初始微观组织经相同热处理后的组织与性能差异。结果表明,高晶体缺陷密度的马氏体初始组织经调质后,马氏体板条尺寸显著下降,超50%,其通过细晶强化实现了同步提升强度和韧性。Cr₂₃C₆析出物形态由晶界链状转变为晶内弥散的球形结构,使硫化物应力开裂临界应力场强度因子K_ISSC提升约10%。进一步研究表明,材料的H₂S应力腐蚀失效过程是表面点蚀和氢致开裂协同作用的结果。

烧结终点(Burn-through Point, BTP)状态直接影响烧结过程的产量、质量和能耗指标。针对目前BTP的预测在时间跨度和工况适应性方面均存在不足的情况,提出一种结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)的烧结终点长期预测方法。利用可以通过CNN模块从输入数据中提取跨特征的局部时序模式,结合LSTM的时序动态建模能力,对数据集内部特征的长时间尺度关系建模,形成高效的混合模型,进而在混合料布料点火阶段提前对烧结终点进行预测。试验和应用结果表明,在45 min的预测窗口下该模型的平均绝对误差低于0.4节风箱,在±0.8节风箱内预测准确率达89.2%,为长时间跨度下烧结终点预测提供了实用的解决方案。

为构建新型电力系统并实现“双碳”目标,新一代煤电调峰机组大规模投运,其关键高温部件面临以疲劳-蠕变交互作用为特征的损伤模式。本文基于现行设计规范及P91/P92等材料试验数据,系统分析了锅炉厚壁部件在稳态与灵活调峰工况下的温度、应力及载荷变化特征,揭示了实验室高应力试验条件与实际低应力、频繁变载服役状态的差异,阐明了不同应力、温度及负荷变化、频率、速率等对蠕变孔洞演化、疲劳裂纹扩展及蠕变-疲劳损伤的影响机制。研究表明,调峰工况下厚壁部件因瞬态热应力与局部塑性应变显著提高,主导失效模式由稳态下的蠕变失效转变为以低周热疲劳及蠕变-疲劳交互为主的复杂损伤。结合工程案例,提出采用G115、C630R等高性能合金、优化部件几何形状降低应力集中、建立在线寿命评估系统等对策,构建近工况蠕变-疲劳试验体系与多因素损伤模型,并制定适用于调峰机组的材料选型指南,是保障其长期安全运行的关键。

乏燃料后处理是核燃料循环的关键步骤,后处理用奥氏体不锈钢面临着严重的硝酸腐蚀问题。在乏燃料后处理苛刻的腐蚀环境中,奥氏体不锈钢难以满足设备需求,研究奥氏体不锈钢在乏燃料后处理环境下的晶间腐蚀具有重要意义。对近几年奥氏体不锈钢在乏燃料后处理环境中阳极和阴极主要腐蚀机理的研究成果进行了总结,介绍了超低碳奥氏体不锈钢、超纯奥氏体不锈钢和高硅奥氏体不锈钢在乏燃料后处理中的应用情况,归纳了3种奥氏体不锈钢的耐晶间腐蚀性能及研究现状。

钢铁行业是我国的支柱产业,钢材的质量是影响钢材性能与价格的关键。针对带钢表面缺陷检测存在精度差、效率低以及模型结构复杂等问题,提出一种基于YOLOv11的轻量化带钢表面缺陷检测算法(PSN-YOLO)。首先设计P-GELAN_CAA特征提取-融合模块,基于广义高效层聚合网络(GELAN)引入多尺度卷积(PSConv)处理多尺度信息、优化参数利用率,并融合上下文锚点注意力 (CAA)增强特征表示;其次,选取轻量高效的SCDown下采样以扩大感受野,减少信息损失,降低模型复杂度;最后,采用归一化瓦瑟斯坦距离(NWD)改进边界框损失函数,专注于不规则和复杂微小纹理特征,更好地衡量边界框间的分布相似性,提升检测精度。在NEU-DET数据集上的试验结果表明,该模型相比基准模型mAP提高了3.1%,参数量和计算量分别减少20.3%、19.0%,更好地平衡了检测精度和轻量化需求。此外,该模型在Severstal数据集上表现出良好的泛化能力,满足实际工程需求,具有重要推广应用价值。

研究了12Cr13钢在450 ℃静态饱和氧液态铅铋合金中6 000 h长时间腐蚀行为,分析了腐蚀过程中氧化膜的形貌、组成及腐蚀动力学行为。结果表明,12Cr13钢氧化膜的生长速率缓慢,氧化膜厚度符合抛物线规律,腐蚀3 000 h后形成典型的双层结构氧化膜,内层为Fe-Cr 尖晶石,外层为Fe₃O₄。Cr 在微米尺度的扩散对表面氧化膜的形成和内氧化层的向内稳步推进至关重要。同时,腐蚀3 000 h后存在氧化膜的剥离现象,此现象可能与腐蚀试样原始表面存在的凹凸面有关。基于实验结果提出了12Cr13钢的液态铅铋腐蚀模型。

复合铁焦作为一种新型低碳炼铁原料,具备良好的反应性能。高炉(BF)使用适量复合铁焦可以提高煤气利用率,强化节能减排。复合铁焦需要具备高强度和高反应性,才能满足铁焦生产转运、低碳高炉冶炼的要求。炭化处理是复合铁焦转变为焦炭的关键过程,对铁焦的强度、反应性等冶金特性影响巨大。复合铁焦的热解行为及炭化固结机制的研究对铁焦冶金性能的优化至关重要。综述了复合铁焦热解炭化行为及炭化固结机制的相关研究进展,具体分析总结了目前的研究成果、需要深化研究的内容及铁焦炭化固结理论研究的展望,一定程度上总结了铁焦热解行为和炭化固结机制的关键理论基础,这将从理论上明晰铁焦的炭化成焦过程,有助于促进复合铁焦炭化工艺技术路径优化,推动复合铁焦制备及其高炉冶炼技术的进步。

采用淬火-配分-回火(Q-P-T)工艺,研究冷轧Q&P980钢在不同淬火温度(285、310和335 ℃)下的组织演变规律及力学与成形性能调控机制。结果表明,随着淬火温度升高,马氏体形貌由块状转变为均匀细小的板条状,残余奥氏体体积分数及其碳含量呈先升高后降低趋势,当淬火温度为310 ℃时力学性能最优。淬火温度升高导致扩孔率、塑性应变化(r值)及极限成形曲线呈下降趋势,平面各自异性指数(Δr)值则呈上升趋势。当淬火温度285 ℃时,较多的再结晶{111}织构及大角度晶界减弱了由晶粒取向差异导致的平面各向异性,成形性能最优。淬火温度为335 ℃时,存在较强的α纤维织构,同时γ纤维织构强度降低,共同导致材料成形性能劣化,这表明了成形性能与力学性能虽存在一定的相关性,但是更应关注织构类型及其组织分布对成形性能的影响。

利用SEM、TEM、XRD 和EBSD 等技术系统研究了镍、钴元素对新型NiCrMoV 系船体钢显微组织、第二相析出以及力学性能的影响。结果表明,经过淬火和回火工艺处理,试验钢显微组织均主要由回火马氏体和少量逆转变奥氏体组成,且在回火过程中主要析出了富含Mo、Cr 和V 元素的细针状M₂C 型第二相。经过850 ℃淬火+580 ℃回火工艺,新型NiCrMoV 钢屈服强度可达到1 140 MPa,-84 ℃低温冲击功达到76 J。随着试验钢中Ni 含量的增加,晶粒明显细化、大角度晶界增多、逆转变奥氏体增多,有效抑制了裂纹的形成与扩展,将钢的低温韧性水平提高到82 J。试验钢中添加Co元素后,钢中位错密度增大,析出的M₂C相增多且分布更为弥散,使试验钢达到了1 216 MPa的超高屈服强度。

焦粉作为烧结生产的主要燃料,其粒度分布对烧结产质量指标和能耗水平影响显著。现行焦粉粒度检测通常采用人工取样-烘干-振动筛分的方式,操作复杂、滞后时间长,不利于对破碎系统和配料系统进行及时调控。虽然图像识别在线检测运动物料粒度的技术发展迅速,但焦粉破碎、配料流程中焦粉粒度细小、环境恶劣,给图像采集与粒度识别带来了严峻考验。设计了一套面向复杂工业环境的图像采集系统,由图像采集箱和多级除尘管道组成,以减少光照、温度和灰尘对图像采集的影响。并针对焦粉颗粒细小的特性,利用改进的神经网络多次优化训练粒度识别模型,识别运料皮带上的表层焦粉粒度分布,再结合机器学习算法构建预测模型,将图像识别得到的表层粒度分布与人工筛分数据相结合,训练生成预测整体焦粉粒度分布的模型,从而提高识别精度。该图像采集和粒度识别系统在国内某钢铁企业焦粉破碎车间投入应用,应用结果表明,该系统对(0,0.5)、[0.5,3)、[3,5)和[5,∞) mm四个区间焦粉粒度分布比例的识别误差均小于3%。

多流非对称中间包因其几何结构特殊,易导致各流钢液流动特性差异显著,进而影响铸坯质量的一致性。以国内某钢厂现用四流非对称中间包为研究对象,研究了不同导流隔墙与导流孔设计对中间包流场及温度场的影响。首先通过物理模拟对比了不同方案中间包的流场特征参数,指出现用中间包结构(原方案P)的不足,并据此提出优化方案;进一步通过数值模拟分析了优化方案的温度场分布及夹杂物去除效果。物理模拟结果表明,使用优化后的A4方案后,中间包总体平均停留时间较原方案延长53 s,死区比例从原方案的37%降低到28%。其中,1号水口的滞止时间从9 s延长至33 s,短路流现象得以消除,且各流一致性显著提升。数值模拟结果表明,A4方案的流场与温度场分布更加均匀,各流出水口处温差由原方案的6 ℃降低至1 ℃,且对不同尺寸夹杂物去除率均优于原方案。综上所述,通过中间包结构优化可有效提升其冶金功能,为改善铸坯质量均匀性提供了技术依据。

在中国“双碳”背景下,钢铁工业的节能降耗面临着巨大挑战,实现高炉熔渣余热回收和煤炭资源的高效清洁利用对于推动钢铁工业绿色发展具有重要意义。将高炉熔渣余热利用与煤气化反应结合,开展熔渣余热驱动煤气化反应的热力学和能量利用研究。基于吉布斯自由能最小原理,建立煤气化反应热力学模型,通过探究不同温度、n(H₂O(g))/n(C)(质量比)及压力条件下的煤气化反应效果,获得反应最佳操作条件。在1 073 K、n(H₂O(g))/n(C)为2.00及0.10 MPa条件下,合成气总产量为3.28 kmol,碳转化率为0.93,合成气产出率为1.56。此外,采用能量分析及㶲分析的综合分析方法,确定煤气化反应的能量利用效果。结果表明,煤气化反应能量效率达到73.22%、㶲效率为70.81%。

为揭示耐蚀元素对铁素体-珠光体钢力学性能及腐蚀行为的影响,在碳钢的基础上,设计制备了3种耐候钢,依次添加了0.35% Cu、0.32% Cr和0.16% Ni(质量分数)。显微组织及性能表征结果表明,随着Cu、Cr、Ni元素的逐次添加,铁素体-珠光体钢中先共析铁素体含量逐渐降低,珠光体片层间距逐渐细化。室温条件下,含CuCrNi钢相对碳钢屈服强度提高了80 MPa,且塑韧性相较碳钢未造成损害。模拟大气腐蚀环境(NaHSO₃溶液)的电化学及实验室周期性浸润腐蚀试验结果表明,随着Cu、Cr、Ni元素的添加,实验钢自腐蚀电位逐渐升高,抗腐蚀能力提升;腐蚀3~5 d,不同成分实验钢腐蚀速率均随着腐蚀时间的延长逐渐降低,此时Cu钢的腐蚀速率最快,CuCrNi钢的腐蚀速率最慢;腐蚀时间延长至10 d,含Cu钢、含CuCrNi钢的腐蚀速率进一步下降,但含CuCr钢的腐蚀速率略有增加,且高于含Cu钢及含CuCrNi钢,这说明CuCr钢的耐蚀能力有所下降。腐蚀产物的X射线衍射仪分析表明,实验钢腐蚀产物均由α-FeOOH、γ-FeOOH和Fe₃O₄组成,其中α-FeOOH占比最高,其次是γ-FeOOH和Fe₃O₄。腐蚀10 d后,添加Cu、Cr、Ni元素实验钢的α/γ(α-FeOOH/γ-FeOOH)均增加,这说明锈层稳定性有所增加,且CuCr钢的α/γ最小。可见,长时间腐蚀后,含Cr钢锈层稳定性较低,分析认为与Cr³⁺的水解反应有关。进一步添加Ni元素后,有助于形成更加致密的锈层,缓解水解反应的不利影响,提升锈层稳定性,因此CuCrNi钢表现出更高的耐蚀性能。

为降低碳排放,高效回收冶金粉尘中锌、铁元素,对碳氢气氛下冶金粉尘的反应体系进行热力学分析非常重要。通过高温焙烧试验系统研究了不同工艺参数(如温度与时间)对冶金粉尘金属化率与脱锌率的影响,并借助X射线衍射(XRD)分析方法与电子扫描显微镜-能谱分析仪(SEM-EDS)技术,揭示了温度对物相演变与微观结构的调控机制,进而阐明了碳氢协同作用下的锌铁分离机制。结果表明:含锌物相在碳氢耦合作用下的迁移过程主要分为2个过程,当温度低于锌的沸点(907 ℃),ZnFe₂O₄基本还原为ZnO;当温度高于锌的沸点,ZnO在碳氢的共同作用下,发生ZnO到Zn(g)的物相转变。当还原温度为1 050 ℃、时长为20 min、高炉布袋灰与转炉污泥的碳氧比(C/O)为0.8,且处于H₂∶CO∶CO₂∶N₂=6∶2∶1∶1的还原气氛下,冶金粉尘的金属化率与脱锌率均达到最佳值。此外,由于氢还原含铁氧化物过程中矿相间的膨胀系数不同,导致界面处易产生热应力,从而形成裂缝。随着H₂的不断消耗,渗碳反应加剧,产生更多CO使球核内部蒸气压增大,导致球核破裂,产生大量裂纹。反应的不断进行使裂缝逐渐加深,缝隙的出现促使锌铁氧化物还原反应正向进行。

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。

目前钢筋力-磁效应研究存在测试设备易受环境干扰磁场影响,且磁场信号和应力规律不明确的问题,针对这一现状,基于磁化强度模型,给出了磁化强度与应力的公式,并使用有限元软件COMSOL 计算弹性阶段钢筋在不同拉应力下的磁感应强度和磁场梯度,使用无磁和弱磁材料研制了钢筋拉伸的磁场试验系统,并采用试验对有限元计算结果进行验证。有限元计算和试验结果均表明,当应力从0 MPa增加到40.9 MPa时,钢筋磁化强度增大,其磁感应强度B_y及磁场梯度B_yz的绝对值也增大;应力从40.9 MPa增加至屈服强度(355.6 MPa)时,钢筋磁化强度降低,其磁感应强度B_y及磁场梯度B_yz的绝对值也减小。钢筋的磁感应强度B_y和磁场梯度B_yz绝对值的平均值与应力的关系曲线均在应力为40.9 MPa时发生反转,反转时的应力未达到屈服强度(355.6 MPa)。

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。

在复杂工业环境下,带钢缺陷检测对准确率和效率有着双重高要求,然而现有方法难以同时满足这2方面的需求,为此提出轻量化多级特征融合的缺陷检测网络模型LMFF-YOLOv8以应对该挑战。本文从多个方面对YOLOv8网络进行改进,首先设计C2Faster模块替代原始YOLOv8中的C2f模块,通过优化网络的主干和颈部结构,降低计算复杂度;其次在网络的颈部引入AFPN模块,增强不同尺度特征图的融合效果,同时设计快速选择内核注意力网络模块,进一步提升特征融合速度;最后采用EIoU损失函数替代CIoU损失函数,提高预测框的收敛速度和回归精度,使检测结果更加准确。为验证改进方法的有效性,在NEU-DET和R-DATA数据集上开展对比试验和消融试验。试验结果显示,相较于YOLOv8s,LMFF-YOLOv8在2数据集上平均精度均值分别提升4.4%和3.3%,同时运算速度也得到提高,为复杂工业环境下的带钢缺陷检测提供了一种有效的解决方案。

如何对铝脱氧钢中Al₂O₃氧化物夹杂进行控制一直是冶金生产过程中的痛点问题。钙处理可将高熔点的Al₂O₃氧化物夹杂改性为低熔点的钙铝酸盐(12CaO·7Al₂O₃),有效抑制水口结瘤,提高钢材的抗氢致裂纹性能。然而,钙的加入时间、加入方式等参数直接影响钙的收得率和夹杂物改性程度,若控制不当,反而会加剧水口结瘤现象。因此,本文综述了铝脱氧钢中钙处理对非金属夹杂物的改性作用,从动力学和热力学角度阐释了其作用机制及关键影响因素,包括钢液温度、钙的添加方式和添加时间、精炼渣系的CaO/Al₂O₃以及钢液中O、S、Al含量对夹杂物组成演化与液相占比的影响。本文讨论了钙处理的工艺优化方向,旨在提升钙的利用效率与夹杂物控制水平,包括二次钙处理、含钙硅铁的应用、钙-镁合金协同等创新方法。

渗碳可以有效提高齿轮的强度和疲劳性能。影响齿轮疲劳性能的因素有很多,其中残余奥氏体是影响齿轮疲劳性能的主要因素之一,但其对齿轮疲劳性能的影响目前还存在争议。以渗碳17Cr2Ni2MoVNb齿轮钢为研究对象,通过旋转弯曲疲劳实验、SEM、TEM、EBSD和硬度检测等方法研究了渗碳齿轮钢中残余奥氏体转变与疲劳性能的关系。结果表明:渗层中块状残余奥氏体在疲劳实验过程中容易发生应力诱导马氏体相变,且随着应力幅的增加,残余奥氏体转变量增多。当疲劳起裂源为夹杂物时,残余奥氏体的转变以及在疲劳实验过程中发生的循环硬化提高了渗层的硬度,从而提高了渗碳齿轮钢的疲劳性能。

中高锰钢因高强度-塑性协同效应及轻量化特性成为汽车钢的优选材料,但其在工业化冶炼方面面临严峻挑战,即精炼过程中熔渣SiO₂与钢液中Mn的氧化还原反应显著,导致[Si]、(MnO)等成分控制失效。为解决该难题,基于FactSage热力学软件,构建CaO-SiO₂-Al₂O₃-MgO四元渣系和Fe-xMn(x分别为5%、10%、20%、30%)体系的热力学平衡模型。在温度为1 600 ℃、钢渣比为10∶1条件下,系统探究碱度(R=CaO/SiO₂=1~6)和Al₂O₃含量(w(Al₂O₃),质量分数为20%~50%)对渣-金反应的交互作用机制。重点分析渣中SiO₂活度(a_SiO2)、MnO含量和脱硫效率等关键参数,阐明精炼渣组分对渣-金反应的调控规律,提出渣系优化设计方案。结果表明,提高碱度可显著降低SiO₂活度,抑制反应(2[Mn]+(SiO₂)=[Si]+2(MnO))的进行,使渣中MnO质量分数从R=1时的19.7%下降到R=6时的2.3%,为保持精炼渣组分稳定性,应该尽量控制碱度大于4。Al₂O₃呈现显著的两相性行为,当Al₂O₃呈酸性时,其酸性特征会削弱有效碱度,导致SiO₂活度升高,MnO含量激增。协同调控碱度和Al₂O₃含量才可将MnO控制在最低值。精炼渣(R=6,w(Al₂O₃)=30%)与30Mn钢反应后,MnO质量分数(w(MnO))为2.1%。对于0.03S钢,当精炼渣R=5~6、Al₂O₃质量分数为27%~30%时,脱硫效率最优,但需要控制w(MnO)≤2%,以避免该含量升高恶化脱硫效果。在满足MnO含量控制和最佳脱硫效率的情况下,优化后的最佳渣系适用于冶炼w(Mn)≤28%的中高锰钢。

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%。