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工业技术 | 275篇 |
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2022年 | 5篇 |
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在实验室条件下,系统研究了1380℃下,钒在FeO-SiO2-MnO渣系与铁液间的分配行为。结果表明:钒的提取率、钒在渣-金两相的分配比、渣的钒容量随渣中SiO2的质量分数升高而降低。在SiO2的质量分数较低时,以上参数随MnO质量分数的增加而升高。而在SiO2的质量分数较高(>20%)时,随MnO质量分数的增加呈现先升高后降低的趋势。FeO-SiO2-MnO三元渣系中,SiO2的质量分数为10%~20%、MnO的质量分数为13%~5%时,以上参数达到最大值,且该区域对应着FeO-SiO2-MnO渣系熔点最低的区域。V2O3在FeO-SiO2-MnO渣系中活度系数的数量级为10-6~10-7。 相似文献
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描述了Q345B铸坯表面夹渣缺陷的宏观形貌,并通过扫描电镜及能谱仪对缺陷形貌进行观察和能谱分析。结果表明,缺陷内主要为氧化铁皮并含有保护渣成分。分析了铸坯表面夹渣缺陷的形成原因主要有以下4个方面:浸入式水口设计不合理引起的结晶器液面波动卷渣、结晶器内弯月面受冲击夹渣、保护渣成分不均匀引起的分熔现象及结晶器振动负滑脱时间长导致的下渣不均匀。并提出优化措施:1)优化浸入式水口的结构,将侧孔角度为25°减小至18°;2)改善结晶器流场,板间的氩气流量由原来的5 L/min减少至3 L/min以下,SEN的插入深度控制在90~130 mm;3)优化保护渣成分和性能,将保护渣熔点由原来的1 050℃提高至1 150℃,碱度大于1,黏度0.12~0.2 Pa·s,降低了保护渣的消耗;4)调整结晶器振动参数,使负滑脱时间由原来的0.207 s减至0.165 s。22炉的现场试验结果表明,优化后的工艺由于铸坯缺陷引起的中厚板表面裂纹发生率控制在1%以下,并实现了铸坯、中厚板表面质量的稳定控制。 相似文献
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为了更好地应用BP神经网络对连铸板坯质量进行在线诊断,基于连铸生产特点,利用采集的过程数据建立了符合生产实际的均一化函数.通过分析BP神经网络中各参数对网络性能及诊断准确率的影响,对BP神经网络的结构及学习算法进行修正,使该网络有选择和有区分地学习铸坯质量知识.结合某钢厂连铸现场数据,以黏结为例,建立了6种网络模型,对各模型算法进行了比较测试.结果表明:采用自定义函数均一化样本或采用提出的差异性算法训练神经网络,均可明显提高诊断准确率;采用选择性算法可确保诊断准确率不变的同时,提高学习速度;修正的算法更能很好地符合连铸生产实际. 相似文献
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