脱氧剂对M50NiL钢中非金属夹杂物的影响

在航空发动机用轴承钢M50NiL的真空冶炼过程中使用不同脱氧剂进行脱氧，重点研究了不同脱氧剂类型对钢中夹杂物形貌、类型、尺寸及数量密度的影响。结果表明，未添加脱氧剂时，钢中夹杂物主要为Al₂O₃和铝镁尖晶石；使用Al-RE作为脱氧剂后，钢中夹杂物的主要类型为稀土夹杂物；而使用Al-RE-Si-Mn作为脱氧剂后，钢中夹杂物类型、尺寸及分布特征与Al-RE脱氧剂基本相当。稀土元素的加入能明显改善钢中夹杂物的类型及形貌，使主要夹杂物类型由带有棱角且形状不规则的富Al₂O₃型夹杂物转变为近球形的稀土夹杂物，同时降低了钢中夹杂物的最大尺寸,以及大尺寸的Al₂O₃夹杂物数量，但过量的稀土使得钢中出现了稀土夹杂物的团聚。     

谈针对钢中非金属夹杂物的有效检验

钢中非金属夹杂物包括了外来夹杂物和内生夹杂物两大类。其中,外来夹杂物指的是钢液凝固过程中没有及时浮出而残留夹杂在钢中的耐火材料和炉渣等。而内生夹杂物指的是钢在冶炼过程中,因为脱氧剂的加入以及氮、硫等元素溶解度下降,会形成非金属性质的氧化物、硅酸盐以及硫化物和氮化物等。钢材料的韧性、塑性以及疲劳性能会因非金属夹杂物的存在而降低,并且,其危害会随着钢的强度增高而增多。因此,对钢中非金属夹杂物的检验非常有必要。     

RH精炼喂CaSi线去除无取向硅钢中的非金属夹杂物

结合工业化生产的无取向硅钢,进行了RH精炼喂CaSi线去除钢中的非金属夹杂物试验研究.针对不同的钙处理条件,分析了CaS夹杂生成热力学,观察了夹杂物的形貌和尺寸分布,确定了夹杂物的类型、数量,探讨了钙处理后钢中夹杂物的变化规律.结果表明,本试验条件下,钙处理可以有效抑制MnS、AlN夹杂物的生成,有效促进钢中微细夹杂物的聚合、上浮、去除,钢质纯净度明显提高.经过合适的钙处理后,钢中的夹杂物以独立存在的CaO为主,同时有少量含CaO、SiO2 、MgO的复合夹杂,没有发现CaS夹杂存在.这部分夹杂物的尺寸集中分布在2～20μm,数量约为1.8×105 个/mm3.     

铈对新型超级双相不锈钢2707HD夹杂物变性的影响

为了提高钢的洁净度,实现夹杂物无害化控制,研究了稀土铈对新型超级双相不锈钢2707HD中夹杂物变性行为的影响。通过热力学计算,初步判定了加入铈后钢液中可能生成夹杂物的类型。利用金相显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)、能谱仪(EDS)和Image-Pro6.0软件对钢中夹杂物的尺寸、形貌和类型进行表征和分析。结果表明,当铈的质量分数为0.03%时,钢中尺寸小于1和1~2μm夹杂物的比例均增加,而大于2μm夹杂物的比例下降;当铈的质量分数为0.06%时,小于2μm夹杂物的比例下降,并且有大于5μm的夹杂物生成。铈使不规则的Al_2O_3夹杂物变性为规则的Ce_2O_3和Ce_2O_2S稀土夹杂物,并伴有Ce_2O_3-Ce_2O_2S和CeAlO_3-Ce_2O_2S复合夹杂物的生成,有效减少了钢中不规则夹杂物的数量。     

易切削钢中夹杂物的纳米压痕表征

利用纳米压痕技术对钢中BN、MnS、Al₂O₃、TiN等夹杂物进行纳米压痕表征,详细讨论了BN夹杂物对钢的切削性能的改善作用,并分析了纳米压痕表征及宏观硬度测量的误差.研究表明:铸态BN夹杂物硬度低于MnS夹杂物,锻造态BN夹杂物硬度高于MnS夹杂物,三者均远低于钢基体;铸态与锻造态BN夹杂物均能在钢中起到应力集中源、润滑及包裹硬质点的作用,改善钢的切削性能;纳米压痕表征及宏观硬度测量均存在一定的误差.      

采用ASPEX和旋弯疲劳法表征GCr15轴承钢夹杂物

 为了探索ASPEX检测法与旋弯疲劳试验法的最佳适用条件，全面了解轴承钢中夹杂物的信息，对真空脱气冶金工艺制备的GCr15轴承钢分别应用上述两种方法对试验钢中夹杂物进行了类型、形状、尺寸、分布方面的表征。结果表明，在夹杂物类型检测方面，两种检测方法结果基本一致。该轴承钢中富含钙、铝、硫等元素的球型复合夹杂物，同时也存在少部分边缘锋利的TiN型夹杂物；利用ASPEX进行多面多次扫描，发现检测出的最大球型B类氧化铝夹杂物大小分布结果基本与旋弯疲劳法符合。根据试验结果以及两种检测方法的原理得出，ASPEX法对钢中夹杂物的尺寸、形状、类型、分布等信息的整体分析更为有效，而应用疲劳法对大尺寸刚性夹杂物的检测更为有利。     

钢轧制过程中非金属夹杂物变形研究进展

摘要：针对轧制过程中非金属夹杂物变形的研究方法、表征参数以及影响因素进行了综述。研究表明冷轧过程中弹性模量小的夹杂物具有更好的变形能力,热轧过程中黏度小的夹杂物更利于变形,轧制温度在钢基体、夹杂物的流动应力曲线交点温度左右的温度区间内有较大的影响。还分析了夹杂物尺寸、轧制压下量等因素对夹杂物变形的影响。不同种类夹杂物的物性参数与变形能力之间的定量研究将会成为将来的研究重点。     

20CrMnTiH齿轮钢凝固和冷却过程中非金属夹杂物的转变研究

非金属夹杂物的类型、数量、尺寸对齿轮钢的疲劳性能具有重要影响。为了明确20CrMnTiH齿轮钢在凝固和冷却过程中夹杂物的转变和析出行为,通过Aspex自动扫描电镜对齿轮钢连铸过程中非金属夹杂物的类型、数量、尺寸等进行系统分析。研究发现,中间包内钢液中氧化物夹杂的主要类型为Al_2O_3-CaO-MgO和Al_2O_3-CaO-CaS型,铸坯中氧化物夹杂的主要类型转变为Al_2O_3-MgO和Al_2O_3-CaS型。齿轮钢钢液在凝固和冷却过程氧化物夹杂中CaO向CaS转变,夹杂物的数密度降低,平均尺寸略有增加。通过热力学软件FactSage 7.1计算了中间包内钢液在凝固和冷却过程中夹杂物的形成和转变,对齿轮钢在凝固和冷却过程夹杂物的转变提供了理论依据。     

准确表征钢中非金属夹杂物颗粒的三维分析技术

主要论述了准确表征钢中非金属夹杂物颗粒的三维分析技术：定电量非水电解提取—电镜观察法。试验研究了不同电解体系下非金属夹杂物的提取效果,确定了弱碱性的2%TEA非水电解液可适用于电解提取大多数的钢中非金属夹杂物颗粒;通过样品大小、电解量控制、电流大小等电解参数的确定,确保所提取的夹杂物颗粒在电镜下的显微分析和统计计算;利用磁选将夹杂物颗粒与碳化物进行无损分离后,避免碳化物的干扰,在电镜下呈现清晰的三维立体形貌,使夹杂物具有更加准确的类型、粒度大小和化学组成;统计多个连续视场内夹杂物颗粒的数量以及粒径,经过与电解质量的换算,得到单位体积的夹杂物颗粒数量和某一尺度区间内粒径分布。最后阐明了定电量非水电解提取—电镜观察法并不能完全取代传统的定量金相法,在夹杂物的表征过程中,两种方法有着不同的应用。     

合金化对铝镇静钢中夹杂物的影响

 为了研究合金化过程对钢液洁净度的影响规律,分析了一种铬铁合金中的夹杂物类型,并采用这种合金在实验室开展合金化试验。通过对比合金化前后钢中的夹杂物类型,研究了合金化过程中夹杂物的演变行为。研究发现,合金和钢中的夹杂物类型超过9种。其中,合金中的夹杂物主要为Cr2O3 SiO2 MnO系夹杂物和Cr2O3 SiO2 MnO包裹SiO2系夹杂物。合金化后,这些由合金带入的夹杂物均在钢液中逐渐消失,并全部转变为氧化铝夹杂物。合金化实际上是一个污染钢液的过程,在工业精炼晚期进行合金调整,钢中会生成大量的氧化铝夹杂物,增加浸入式水口堵塞的可能性。为了尽可能改善钢液质量和避免水口堵塞,合金化应尽量在精炼前期完成。     

冶金分析表征支撑冶金与材料工程科技高质量发展

40年来《冶金分析》聚焦冶金与材料工程的科学技术进步,刊载论文展现了问题导向性、技术引领性、对象多样性、内涵丰富性、学科交融性、论文可参考性等鲜明特色,已成为冶金分析领域最具影响力的专业学术刊物,有力地支撑了冶金与材料工程科技的高质量发展。     

基于激光诱导击穿光谱技术的重轨钢中铝系夹杂物含量分析方法研究

钢中夹杂物对钢铁材料的性能存在着重要的影响,钢水中凝固的夹杂物会降低钢的物理性能。为排除钢中夹杂物的影响,需要建立检测夹杂物的方法。基于重轨钢样品中铝夹杂物的异常信号响应及阈值选择,实验研究了一种新的钢中铝系夹杂物含量的激光诱导击穿光谱分析(LIBS)检测方法。由于钢材中夹杂铝大多以酸不溶铝的形式存在,故研究中采取的计算模型中夹杂铝的含量默认与酸不溶铝含量相同。实验中由于检测的中低合金钢中夹杂铝含量过低,故随机选择9块重轨钢待测样中5块作为标准样品,通过结合LIBS结果中异常信号的筛选和已发表文献的模型进行计算,发现在置信区间阈值K=2.6时,激光诱导击穿光谱法得到的结果中夹杂物计算值与真实值基本符合,由此确立了激光诱导击穿光谱对铝夹杂分析的计算数学模型。将所建立的夹杂物检测方法模型实际应用于剩余4块重轨钢样品的检测,并将测定结果与化学湿法进行结果比对,结果显示二者基本一致。     

激光诱导击穿光谱对34CrNiMo6钢中硫化锰夹杂物的评级表征

使用激光诱导击穿光谱(LIBS)对钢铁样品的扫描分析过程中,MnS夹杂物会引发S和Mn同时出现异常信号,并且信号强度与夹杂物面积之间存在线性关系。应用上述特征并参考德国标准DIN 50602中的检验要求,提出了一个用LIBS进行MnS夹杂物评级的方法。实验方法中,首先要在样品上统计得到的S、Mn元素信号强度与夹杂物面积之间关系的拟合线作为校准曲线,然后再在扫描区域内寻找夹杂物特征元素信号总强度最高的视场作为夹杂物最多的视场,并根据校准曲线将夹杂物信号强度反演计算得到视场内夹杂物面积,最后根据级别与夹杂物面积的关系式计算获得夹杂物级别。采用LIBS方法和传统金相方法对风力发电机主轴用34CrNiMo6材料的对比分析结果显示,在MnS夹杂物含量较少(n<3)时,Mn元素得到的结果与金相分析结果的差异较大,而S元素的结果则基本与金相分析结果吻合。在MnS夹杂物含量较多(n≥3)时,S和Mn两元素的分析结果都可以与金相分析结果很好的吻合,能够达到常规金相检验的精度要求。     

低合金钢中非金属夹杂物的检测与表征

低合金钢中非金属夹杂物的检测与表征, 需要解决夹杂物分析的代表性和准确性问题。实验以脉冲分辨分析方法确定了低合金钢中非金属夹杂物的组分, 并研究了其单火花脉冲分布和图谱。采用定量金相、扫描电镜和能谱仪等多种物理分析手段对目标夹杂物进行全面分析, 探讨了夹杂物的主要存在状态和异常光谱信号与夹杂物的颗粒数量、尺寸之间的相关性。研究发现单位面积内夹杂物的尺寸越大, 对异常火花相对频数和异常平均强度占总体平均强度的比例影响越大。在对低合金钢进行常量元素含量检测的同时, 通过单火花脉冲分布和图谱还能对非金属夹杂物进行识别和检测, 结合金相和扫描电镜物理分析手段实现了非金属夹杂物的定量和定性, 适用于对低合金钢的日常质量控制。     

无取向电工钢WG350生产过程中夹杂物的行为与控制

摘要：为了更好地控制WG350无取向电工钢中的夹杂物,采用扫描电子显微镜、Aspex系统分析了精炼、连铸过程和成品板中夹杂物的类型、数量及尺寸的演变规律。结果表明,氩站开始出现大尺寸含P复合夹杂物,该类型夹杂物大部分在RH脱碳后会上浮去除。RH加铝脱氧时生成的Al2O3以团簇状和块状为主,前者尺寸范围为0.5~5μm且大部分被去除,而块状Al2O3会一直遗留至成品中。RH合金化后,钢液中夹杂物数量达到最大,夹杂物类型除Al2O3外,主要还有复合氧化物、复合氧硫化物。成品板中夹杂物种类及数量关系为：氧硫化物＞氧化物＞氮化物＞氮化物+氧化物＞氮化物+硫化物＞氮 氧 硫复合物＞硫化物。钢中氧硫(质量分数)由49×10-6降低至13×10-6时,夹杂物种类及数量均会大幅度减少。     

BOF-LF-VD-CC生产37Mn5钢夹杂物的行为演变

为了探究37Mn5钢生产过程中夹杂物的行为演变过程,减少钢中非金属夹杂物的数量,针对国内某钢厂生产37Mn5钢管所采用的BOF-LF-VD-CC工艺流程取不同工位的钢样,分析夹杂物数量、尺寸、成分的变化规律。结果表明,LF出站后的夹杂物类型主要包含两种,MnS夹杂物和MnS-Al₂O₃夹杂物;VD出站后夹杂物多为MnS夹杂物、Al₂O₃-CaO-MgO、Al₂O₃-CaO-MgO-CaS复合夹杂物,夹杂物数密度相比于LF出站下降了21.54%,平均尺寸降低了57.05%,同时夹杂物形状由不规则变为球形,这说明VD有良好的精炼效果。中间包中夹杂物数量增加,可能是由于发生了二次氧化,应选择成分合理的保护渣,提高钢液质量。     

低合金钢中非金属夹杂物的综合表征

低合金钢中非金属夹杂物的表征过程中,需要解决夹杂物分析的代表性和准确性问题。本文提出了夹杂物的综合表征方法：从不同产品、不同工艺的样品入手,明确所需表征的目标夹杂物;采用一种或多种恰当的表征技术对目标夹杂物进行全面的分析;通过在一定视场内夹杂物颗粒数量、尺度大小的计算,能够得到单位体积或单位面积下的夹杂物数量以及粒径分布。应用实例表明,对目标夹杂物进行综合表征,从形貌、化学组成、析出方式、数量、粒径分布等方面着手,寻求这些结果与产品性能或工艺改进的关系,并确定目标夹杂物的表征特性,能够为产品研发或工艺研究提供有效的支持。     

Inclusion Characteristics of Bearing Steel in a Runner after Ingot Casting

In the uphill teaming method of ingot casting molten metal from the ladle goes into the runner system, which feeds one or several ingot moulds. This method is still important for production of bearing steel. In order to make clean steel, which has a controlled amount of inclusions, good understanding of inclusions characteristics is necessary. In this work non‐metallic inclusions of steel left in the runner part of an ingot casting system were studied. Inclusion type, size, and morphology were the main focus of this study. A scanning electron microscope (SEM) was used to assess inclusion size and morphology. The chemical composition of inclusions was determined by SEM equipped with EDS. An automated program called ‘INCAFeature’ was used to collect statistics of inclusion characteristics. Based on the statistical analysis of inclusion composition, four types of inclusions including oxides, sulfides, carbonitrides and complex inclusions were defined. The inclusion characteristics in the runner were also compared to literature data of inclusions found in ladle and mould samples.     

Effect of alloy addition on inclusion evolution in stainless steels

The number, morphology, size and composition of inclusions after deoxidation and alloying in Ti-stabilised stainless steel were investigated. This was carried out by electrolytic extraction of inclusions from steel matrix, followed by microscopic examination. It was found that after the addition of ferrosilicon and manganese, and later aluminium, the composition of inclusions changed from manganese silicate-rich inclusions to alumina-rich inclusions. After tapping and titanium wire feeding, three types of TiN inclusion morphologies were observed, single, twinned and clusters. Both the turbulence and Stokes' collision mechanisms play a considerable role in the formation of TiN clusters.