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超低硫X65管线钢中非金属夹杂物研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对本钢超低硫X65管线钢中夹杂物的研究结果表明,LF精炼初期,钢中夹杂物主要是球形、多边形和大量簇状的Al2O3夹杂物,99.1%的夹杂物尺寸小于20μm。微合金化后,部分Al2O3夹杂物中出现TiO、SiO2、MnS等成分。钙处理后,夹杂物的平均直径达到8.58μm,大量夹杂物为含有微量MgO、SiO2或MnS等的2~50μm的球形mCaO.nAl2O3,部分为Al2O3、MnS、CaS或CaS-MnS。铸坯中夹杂物数量最少且尺寸最小,96.9%的夹杂物尺寸小于10μm,未发现大于50μm的夹杂物,平均直径为3.71μm。铸坯中大部分为球形的以mCaO.nAl2O3为主要成分的复合夹杂物,还有少量的Al2O3、MnS和CaS夹杂物等。 相似文献
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介绍纳式试剂比色法测定呋喃树脂中氨氮含量的工作原理。用浓硫酸将树脂样品中的有机氮氧化为无机铵盐,并以30%过氧化氢催化,以加速样品消解速度,然后将纳式试剂与铵盐络合后通过测量吸光度计算出氨氮的含量。通过对不同含量的树脂样品进行测量试验,证明该方法具有较高的检测准确度和灵敏度,加标回收结果在96%~104%之间。 相似文献
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Cr系铁合金化学分析试样的前处理技术 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍酸溶分解法、焦硫酸钾分解法、碱性熔融法、微波消解法、离心浇铸等试样前处理技术在分析Cr系铁合金元素时的应用特点及效果。 相似文献
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LF炉精炼渣的成分是影响LF精炼是否达到目标的重要因素,而转炉渣成分获得是确定LF精炼渣成分的关键因素。基于神经网络有利于解决非线性问题的特点,构建了适合解决上述问题的联级预报模型。采用VB 6. 0进行编程,应用克服BP神经网络缺陷的小波神经网络,建立了联级小波神经网络。经研究分析确定,第1级网络结构为8×10×5,第2级网络结构为13×12×6,其中联级中的隐含层传递函数都为Morlet型函数,输出层传递函数都为S型函数。采用800炉数据进行模型训练,30炉数据现场验证表明,预报结果中32. 2%炉次的绝对值相对误差在5%以内,86. 1%炉次的绝对值相对误差在20%以内,最小绝对值相对误差为0,最大绝对值相对误差为33. 5%。该模型预测精度较高,可以满足实际生产中对精炼渣成分预报精度的要求。 相似文献
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针对国内某钢厂采用EAF→LF→VD→CC流程生产的SAE8620RH齿轮钢中夹杂物,通过SEM-EDS和热力学计算研究了夹杂物的形成机理和演变规律。结果表明,钢中的复合夹杂物主要是以MgO·Al2O3为核心外部包裹CaS的复合形式存在。LF精炼初期夹杂物主要为MgO·Al2O3,外部包裹有少量的CaS;经过钙处理后,部分MgO·Al2O3被改性为液态钙铝酸盐;经VD真空处理后,MgO·Al2O3外部包裹的CaS比例明显增加;铸坯中MgO·Al2O3外部重新析出MnS,形成MgO·Al2O3-(Ca, Mn)S。当钢液中的w(Al)=0.03%时,w(Mg)=1.85×10-6就可以生成MgO·Al2O3。在LF精炼初期,CaS主要是[S]和[Ca]直接反应生成... 相似文献
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