如何应对钢铁行业的价格波动

2004年以来。钢铁行业历经多次波动。动荡局面前所未有。频繁的波动，让人感到无所适从，对企业的经营构成不利的影响。事实上市场波动并非无序，而是规律非常明显，完全可采取一些措施进行应对。下面，仅为个人观点，提出来与大家共同探讨。     

降低烧结矿FeO含量的生产实践

结合八钢烧结分厂实践,论述了影响烧结矿FeO含量的因素,通过控制和稳定配料和烧结过程,降低烧结矿的FeO含量,提高烧结矿质量,降低烧结矿燃耗,为高炉降低焦比、提高产量提供了保证.     

CSP连铸结晶器液位波动的分析

结晶器液位控制系统用于自动开浇,并在浇铸期间保持钢水液位在预设定恒定液位上,任何对预设恒定液位偏移都通过塞棒位置调整来补偿。但是在实际生产中,仍然经常会发生钢水液面波动,这不仅严重影响了板坯质量,而且还降低了生产效率。通过对马钢热轧连铸结晶器液面波动分析,发现了结晶器液面波动产生的原因,并提出了预防措施,降低了液面波动发生的几率。     

方坯连铸过程中拉速波动对结晶器液面波动影响的研究

通过从现场S20C中碳钢小方坯24 h连铸生产的结晶器液面波动和拉速波动数据,绘制了结晶器液面即时位置、液面波动曲线和拉速波动曲线,并用薄铁片测量了结晶器液渣层的厚度和形状。讨论了拉速波动对结晶器液面波动的影响。结果表明,结晶器液面波动随拉速的增加或降低而变剧烈,拉速变化在一定程度上影响了结晶器液面波动,但不是惟一的影响因素。     

浅议如何提高外购铁精矿质量

针对外购铁精矿质量波动大的问题进行了分析 ,对提高铁精矿质量 ,如何保证质量稳定 ,为烧结厂提供优质精料进行了论述     

天铁高炉煤气系统平衡调节的探讨

对天津天铁冶金集团有限公司高炉煤气系统压力波动的原因进行了分析,并对如何避免系统波动,降低放散量,满足生产用户需要提出了相应的措施.     

冷轧退火板DP钢成材率低原因分析

摘要：以冷轧退火板DP980为研究对象,结合生产过程中的工艺过程参数,利用金相显微镜、电子显微镜、显微硬度计、室温拉伸试验机对热轧卷、冷硬卷、退火卷试样的显微组织、硬度、强度、伸长率等进行了分析。结果表明,热轧卷生产过程中,为了控制带尾抛钢稳定性而降低卷取速度,导致带尾卷取温度较低,力学性能不均,遗传到冷轧工序转变为厚度波动。目前,冷轧各工序通过切头尾的方法,对于此问题进行控制,也就导致了DP钢成材率较低。     

液压系统泄漏控制

本文从实用性和有效性出发，简述了液压泄漏的治漏机理，详细阐述了液压系统泄漏治理的实用技术。     

连铸方坯中心线凝固行为波动现象及变化规律

连铸坯中心线区域钢液的凝固行为与中心偏析缺陷的形成及控制密切相关。基于中碳钢连铸方坯纵断面的实际凝固组织,以中心偏析点内部二次枝晶间距计算局部冷却速率,揭示了铸坯中心线局部冷却速率的波动特征。结合连铸三维凝固模型,研究了铸坯中心线固相率波动引起局部冷却速率波动并最终影响铸坯中心组织和性能的均匀性的机理;对不同工况铸坯中心线固相率和局部冷却速率波动的周期性进行了分析对比,提出了连铸坯凝固终点位置的周期性波动机理并得到了不同拉速下凝固终点波动距离的判断方程,对于所选连铸方坯,凝固终点波动距离为25.0～27.5 mm;在此基础之上,研究了拉速对中心线固相率波动程度的影响规律,并分析了凝固终点波动距离变化对末端电磁搅拌(final electromagnetic stirring, F-EMS)和轻压下(mechanical soft reduction, MSR)作用均匀性的影响。结果表明,拉速由1.8 m/min提高至2.4 m/min后,虽然液相穴长度增加可能增加整体偏析程度,但铸坯中心线固相率波动程度降低了20%,这有利于减轻中心线偏析沿拉坯方向的波动性,提高铸坯中心质量的均匀性。并...     

结晶器钢水液位波动的补偿与控制

介绍梅钢2号板坯连铸机结晶器液面波动的特点,研究连铸机结晶器钢水液位波动的机理,分析、模拟大量与结晶器钢水相关的数据并寻找结晶器液位、拉坯力及速度等之间的联系。认为周期性波动的原因是板坯鼓肚和弧形扇形段区等间距辊子排列造成的,并受到工艺条件的影响。以自动控制为基础采用先进的控制算法,设计一种有效的结晶器钢水液位补偿及控制方法,很好地解决了实际生产中钢水液位波动问题,保障了连铸生产工艺的顺利进行,对结晶器控制系统的设计及在生产中应用有一定的指导意义。     

基于电子商务的柔性工作流的研究

电子商务流程的易变性对工作流系统提出了增加柔性的要求.文章提出了一种基于电子商务的柔性工作流系统结构,并给出了其在电子商务中的一个具体应用网上购物的例子.     

增强铜表面热喷涂涂层结合力的探讨

通过对紫铜基体采用超音速喷涂自溶性合金并进行热处理,使紫铜与自溶性合金界面产生微冶金结合区,从而增强结合力。     

聚氨酯泡沫上化学镀镍研究

实验给出了聚氨酯泡沫的粗化和化学镀镍工艺参数;研究了对化学镀镍沉积速度影响的因素,发现温度、还原剂和金属镍盐浓度是主要影响因素,随着温度的升高及还原剂与镍盐浓度的增大,镀速增加。化学镀镍后经电镀、热解和热处理制得泡沫镍。     

Study on Surface Treatments on CdSe Wafers

The surface treatments on CdSe wafers were studied by means of SEM, XPS and micro-current test instrument. The relations between electrical properties of CdSe wafers and surface topography, composition and structure were analyzed. The results show that the change of surface composition by etching is beneficial to decrease leakage current. Meanwhile, the increase of oxygen on surface caused by passivation can largely decrease leakage current. When passivating time is 40 min, the wafers surface appears smooth and compact, which will decrease the density of surface state, the optimal electrical property of the wafer is therefore obtained.     

Subcommittee on Needed Research on Gifted Children. Needed research on gifted children.

Alist of 11 "troublesome, unanswered questions about gifted children, questions for which the lack of experimental answers is probably directly interfering with such children's receiving optimum guidance in homes, schools, and the community." (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

絮凝剂对冷轧乳化液的影响研究

为解决宝钢1550mm冷轧厂酸轧机组硅泥产生的喷射梁和石墨加热器等设备的堵塞问题,新工艺要求在酸洗液中加入絮凝剂以加速硅泥的沉降.文章就絮凝剂对冷轧乳化液的影响进行了研究,考察絮凝剂对乳化液的破坏作用,寻找对乳化液产生负面影响的絮凝剂浓度,研究在酸洗液中加入絮凝剂对乳化液的影响程度.     

利用ASP技术实现线上考试的探索

随着信息技术的迅速发展,远程教育凭借其自身的优势必将是教育的又一次革命。通过ASP3. 0技术和Access 2000数据库技术相整合,可动态地从数据库中随机取得试题,实现远程在线考试。     

还原剂对菱锰矿锰浸取率的影响研究

研究了3种还原剂（葡萄糖、双氧水及它们的混合物）及在还原剂下温度对菱锰矿中锰浸取率的影响。结果表明在浸取过程中，加入少量还原剂不仅能提高浸取率，还能降低反应温度和节能。在40℃，用3mL浓硫酸浸取4g菱锰矿粉时，添加0.33g葡萄糖和1.5mL双氧水，反应60min，锰浸取率达到98．33％。     

非自由表面大块晶体过热的初探

初步研究了非自由表面大块单晶A1及大块晶体Pb的过热.主要介绍通过有效的方法制得试样,用DSC-7准确测量出在包覆状态下大块单晶Al及大块晶体Pb的过热度,从而得出大块晶体过热的必要条件.     

GA-BP的铁钢界面铁水温度预测

铁钢界面铁水温度对炼钢生产的控制与优化具有重要意义.因此,为了更加准确地获取铁钢界面铁水温度,本文采用较大样本构建了基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络铁水温度预测模型.对影响铁钢界面铁水温度的因素分析,选取了出铁时间、预处理时间、重罐时间、空罐时间、出铁铁水温度、预处理后铁水温度、铁水质量7个关键因素作为模型的输入,铁钢界面铁水温度作为输出.结果表明:GA-BP神经网络预测模型具有较好的性能表现,绝对误差10℃范围内的预测命中率达到了89%,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.39%,均方根误差(RMSE)为6.41℃.相比于BP神经网络预测铁钢界面铁水温度,GA-BP模型具有更高的精确度和稳定性.