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钢铁
钢铁

翁宇庆

月刊

0449-749X

gangtiebianjibu@163.com

010-62182345

100081

北京海淀区学院南路76号

钢铁/Journal Iron & SteelCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1954年，是由中国科协主管，中国金属学会主办，我国冶金界历史较长的综合性科技期刊，也是反映钢铁工业的科技成就的主要刊物之一，在国内外享有 较高的声誉。其宗旨是面向生产、结合实际，坚持为钢铁工业生产建设服务，报道钢铁工业的科技成就、生产工艺的技术进步、生产工艺的技术进步、品种质量的改善提高、新技术新产品的开发应用、企业经营管理经验和专业理论应用研究等，以提高钢铁行业科技工作者和干部的科技水平，促进钢铁工业的发展。
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    影响高炉燃料比关键因素的讨论——兼论适宜的直接还原度

    项钟庸徐万仁童小平
    1-8页
    查看更多>>摘要：影响高炉燃料比的关键因素一直是炼铁界争论的课题.对于直接还原度或吨铁热消耗量在降低燃料比中的作用问题,涉及高炉理论和生产操作实践,对炼铁观念、技术发展方向以及生产技术方针都有重大的影响.如2020年提出的"以风量为纲,以炉温为基础"的生产原则,造成燃料比居高不下.为了深入探究决定燃料比的关键因素,采用Rist线图和评价高炉生产效率的方法对22座容积大于4 000 m3高炉的生产数据进行了计算和分析,结果表明,吨铁热消耗量对燃料比的高低起着关键的作用.这说明影响高炉燃料比的决定性因素是风口燃烧燃料量和吨铁风口耗氧量,而不是直接还原度.此外,用还原动力学和评价高炉生产效率的方法,对某公司高炉采用大风量和过度中心加焦操作模式而煤气利用率和炉身效率却很高的问题进行了分析,认为这是违反高炉冶炼规律的.高炉冶炼应该遵循炼铁界普遍认同的高效、优质、低耗、长寿、环保的基本原则和技术方针,以降低燃料比为中心,高效利用资源、能源,提升生产的效率和效益.

    直接还原度吨铁总热需要量吨铁风口耗氧量燃料比炉身效率

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    铁焦添加量和装料方式对高炉综合炉料熔滴性能的影响

    鲍继伟储满生唐珏张立峰...
    9-26页
    查看更多>>摘要：在"碳达峰""碳中和"背景下,高炉炼铁是钢铁产业实现双碳目标的重要环节.复合铁焦是能够实现高炉低碳冶炼的新炉料,铁焦对综合炉料熔滴性能以及高炉应用铁焦低碳冶炼至关重要.系统研究了不同铁焦添加量和装料方式条件下,高炉综合炉料熔滴性能的演变.此外,通过快速冷却试验对综合炉料不同冶炼阶段还原、软熔、渣铁滴落和料层结构演变行为进行了探讨和分析,揭示了铁焦对高炉综合炉料熔滴性能的影响机制.结果表明,含铁炉料中掺入铁焦对综合炉料熔滴性能的改善效果明显.高炉使用铁焦适宜的添加量为20％～30％,混合装料是铁焦适宜的装料方式.与未添加铁焦情况相比,此铁焦添加条件下的综合炉料软化温度区间由136 ℃增加至197 ℃,熔化温度区间由171 ℃降低至152 ℃,软熔带位置降低;渣铁滴落率由59.1％提高至78.7％;料层最大压差由39.5 kPa降低至3.6 kPa,S值(高炉综合炉料软熔过程的特征值)由3 616.1 kPa·℃降低至276.6 kPa·℃.通过分析和讨论,添加铁焦能够提高综合炉料熔滴性能的机理,铁焦添加量的增加以及铁焦与含铁炉料采取混合装料方式,均能增加铁焦在含铁炉料中的弥散分布程度,加强铁焦与含铁炉料的紧密接触,从而加强铁焦对含铁炉料的还原促进作用、调整优化炉渣成分而降低炉渣黏度的作用、促进金属铁渗碳以及支撑和间隔炉料作用,进而显著改善综合炉料的软熔、滴落和透气性能.

    铁焦添加量装料方式高炉综合炉料熔滴性能

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    《中国冶金》杂志征稿启事

    26页
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    钒钛磁铁矿精矿钙化焙烧-硫酸浸出强化提钒

    陈正义肖军辉陈肖汀程仁举...
    27-37页
    查看更多>>摘要：为了在不同试验条件下获得钒浸出率最高的提钒工艺,对攀西地区钒钛磁铁矿精矿进行了钙化焙烧-硫酸浸提钒工艺条件试验.该钒钛磁铁矿精矿为钒钛磁铁矿磁选后的选铁精矿,其中的主要矿物大多带有磁性,如磁铁矿、钛铁矿,其中的V2O5质量分数为0.41％,属于低品位钒矿.钒的存在形式为钒铁尖晶石,主要分布在磁铁矿中.对矿物结合X射线衍射仪进行定性分析和扫描电子显微镜及能谱分析仪扫描分析,确定钒钛磁铁矿精矿焙烧前后的矿物相变和焙烧机理;对矿物采用X射线荧光光谱仪进行半定量分析,确定钒钛磁铁矿中各元素含量;采用电感耦合等离子体发射光谱仪测定钒含量,用以计算浸出率来评判工艺效果.结果表明,焙烧过程中碳酸钙在高温下分解成CaO和二氧化碳,CaO与钒铁尖晶石在高温下反应生成可溶于硫酸的钒酸钙,化学反应方程式和热力学中标准吉布斯自由能(△rGθ)的计算结果也表明,在试验条件下钒铁尖晶石转化为钒酸钙是可行的.在单因素条件下试验,采用球团焙烧方式,进行造球的物料粒度小于0.075 mm,球团尺寸为8～10 mm,确定了焙烧温度为1 323 K、碳酸钙用量为7.5％、焙烧时间为2 h、随炉降温至室温的最佳焙烧条件;确定了焙砂粒度小于0.075 mm、浸出温度为333 K、浸出溶剂为体积分数10％的硫酸、液固比为5mL/g、浸出时间为3 h的最佳浸出条件,可得到钒浸出率为94.66％.

    钒钛磁铁矿精矿钙化焙烧硫酸浸出钒铁尖晶石钒酸钙

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    MgO对白云鄂博铁精矿球团还原膨胀性的影响

    王永斌彭军罗果萍安胜利...
    38-45页
    查看更多>>摘要：由于含有较多的K、Na、F等有害元素,白云鄂博铁精矿球团出现还原异常膨胀,甚至是灾难性膨胀,因此限制了其在球团工艺中的应用.随着选矿技术的进步和白云鄂博西矿的开发,白云鄂博铁精矿中K、Na、F等有害元素逐年降低,为实现100％白云鄂博铁精矿球团生产提供了契机.为了排除其他组分对球团组织及性能的影响,选用纯化学试剂MgO作为添加剂,以白云鄂博铁精矿为原料,经过造球、焙烧制得白云鄂博铁精矿球团,采用矿相显微镜、SEM-EDS等手段研究了 MgO对白云鄂博铁精矿球团组织与性能的影响.随着白云鄂博铁精矿中MgO含量的增加,球团中含镁磁铁矿逐渐增加,赤铁矿含量有所降低,渣相量变化不明显.当MgO含量增加时,白云鄂博铁精矿球团孔隙率有所增加,导致球团的抗压强度呈现下降趋势.当MgO质量分数由1.5％提高到4.5％时,球团的抗压强度由2 720.2 N降低到2 000.0 N左右.随着MgO添加量的增加,白云鄂博铁精矿球团的还原膨胀率呈下降趋势,球团的还原膨胀率由大于35.9％下降到26.5％.提高白云鄂博铁精矿球团中的MgO含量可以改善球团的还原膨胀性能.

    MgO白云鄂博铁精矿球团组织还原膨胀抗压强度

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    高炉喷吹氢气的预测数学模型及工业验证

    雷佳萌张伟宋生强薛正良...
    46-55页
    查看更多>>摘要：高炉炼铁系统能耗和排放占据钢铁全流程总能耗和总排放的70％以上,具有很大的节能减排潜力.实践表明,高炉风口喷吹氢气不仅可以实现低碳炼铁并且能够取得较好的经济效益.基于物质平衡、能量平衡,以及机器学习建模迭代确定的间接还原度方程建立了"高炉喷吹氢气的预测数学模型".应用该数学模型研究了氢气喷吹后高炉冶炼指标的变化规律,包括对高炉燃料比、理论燃烧温度、直接还原度、鼓风量、炉腹煤气体积、碳素消耗等的影响.基于晋南炼铁厂高炉风口喷吹氢气实际工业生产数据,验证了模型的合理性和可靠性,燃料比和煤气利用率相对误差可以控制在3％的范围内.以鼓风含氧率和氢气喷吹量为主要考察因素,分别研究并预测单因素变化和两因素协同变化时的高炉冶炼行为规律.研究发现,单因素改变时,仅提高鼓风含氧率,高炉燃料比、理论燃烧温度升高,直接还原度、鼓风量和炉腹煤气体积降低;仅提高氢气喷吹量,高炉燃料比、理论燃烧温度、直接还原度均降低,鼓风量降低速度减缓,炉腹煤气体积先降低后略有升高的趋势.两因素协同调整时,每提高10 m3/t氢气喷吹量,同时提高0.43％鼓风含氧率,能使理论燃烧温度稳定为(2 142±2)℃,同时降低碳素消耗.通过将传统高炉数学模型与机器学习优化算法相结合,可以节约富氢高炉工业试验成本,优化工业试验方案,为工业试验的稳定运行和合理预测提供理论指导.

    高炉富氢机器学习富氧工业验证数学模型

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    AISI431不锈钢精炼及模铸过程夹杂物演变

    马帅李阳李瑛孙启斌...
    56-65页
    查看更多>>摘要：为了研究AISI 431不锈钢精炼及模铸过程的夹杂物演变规律,合理控制钢中夹杂物,以提升AISI 431探伤合格率,利用欧波同夹杂物自动分析系统OTSInca和热力学计算软件FactSage 8.0对国内某钢厂"EAF+AOD+LF+RH+MC"工序生产的AISI 431不锈钢精炼及模铸过程的夹杂物演变进行了分析.结果表明,RH真空处理对夹杂物的去除作用使钢中全铝T[Al]和酸溶铝Als质量分数都大幅度下降.夹杂物定量统计结果表明,钢中夹杂物成分主要以Al2O3为主,在成品钢中Al2O3质量分数更是上升到90％左右;RH真空处理后,钢中夹杂物平均直径由于铝酸钙夹杂物的碰撞聚合达到最大,这些夹杂物通过RH真空处理后的软吹大量去除,最终成品钢中夹杂物大幅降低;同时单位面积夹杂物个数在RH真空处理后达到最少的25个/mm2,成品钢中夹杂物数量由于二次氧化现象略有上升.通过扫描电镜观察钢中典型夹杂物形貌发现,LF前期钢中主要为大尺寸的Al-Ca-Mg-Si-O系夹杂物,主体为Al-Ca-Mg-Si-O、部分为MgO的大尺寸夹杂,以及因铝夺取由AOD继承硅酸钙中的氧形成的铝酸钙夹杂物;RH真空处理后,钢中夹杂物主要为小尺寸的主体为Al-Ca-Mg-Si-O、部分MgO的复合夹杂物以及Al2O3和铝酸钙,钢中MgO·Al2O3夹杂因真空作用分解,MgO·Al2O3质量分数由RH真空处理前的21.95％降低到7.46％.FactSage热力学计算结果表明,LF及RH精炼后,钢中夹杂物主要为CaO·2MgO·8Al2O3、CaO·Al2O3和Spinel;相比于LF精炼,RH真空处理后Spinel相和钢中夹杂物质量分数均降低.通过对比该厂传统工艺,探伤合格率由72.5％提升到98.6％,非金属夹杂物K5(夹杂物评定标准DIN50602)为0,AISI 431不锈钢的洁净度及产品合格率均得到较好控制.

    AISI431不锈钢LFRH夹杂物探伤合格率

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    钙处理对DZ2高速铁路车轴钢中夹杂物的影响

    鲍道华成国光张锦文王之香...
    66-74页
    查看更多>>摘要：采用钙处理来改善铝脱氧DZ2高速铁路车轴钢在连铸过程中的可浇性.为此,向钢中添加不同含量的钙,并利用扫描电镜(SEM)和能谱分析仪(EDS)观察和统计冶炼过程和连铸坯中夹杂物的形貌、类型和尺寸,通过这些观察和统计结果研究钢中夹杂物的演变规律以及钙含量对夹杂物的影响.研究表明,低喂钙量钢A和高喂钙量钢B的冶炼过程中夹杂物的演变规律大致相同.从LF结束到中间包这一阶段中,夹杂物由低CaO含量的Al2O3-CaO-MgO类夹杂物逐渐转变为高CaO含量的CaO-Al2O3-MgO类夹杂物,但是在钢B的中间包中还存在较多的CaO类夹杂物.在钢A的连铸坯中,夹杂物主要为在钢液降温和凝固过程中形成的小尺寸、低CaO含量的Al2O3-CaO-Mg O类夹杂物,只存在少量来源于精炼过程中的大尺寸(＞10 μm)、高CaO含量的CaO-Al2O3-Mg O类夹杂物.而在钢B的连铸坯中,夹杂物主要为钙处理后形成的CaO类夹杂物,且这些夹杂物的尺寸较大.在钢A和钢B中,夹杂物的类型和尺寸存在差异的原因与钢中钙含量有关.只有合理的钙含量才能将钢中的Al2O3类夹杂物改质为纯液态夹杂物,过高的钙含量会导致CaO和CaS类固态夹杂物的出现.FactSage热力学软件的计算结果表明,在DZ2车轴钢中,钙处理时钢中的最佳钙质量分数为0.000 5％-0.001 8％.需要谨慎地进行钙处理来确保钢液的可浇性,同时也需要优化冶金工艺来去除钙处理后以及在其他精炼阶段形成的大尺寸液态CaO-Al2O3-Mg O类夹杂物.

    DZ2车轴钢钙处理夹杂物精炼连铸坯

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    板坯连铸大辊径铸轧辊不同冷却方式模拟

    刘洋王卫华李新谢翠红...
    75-82页
    查看更多>>摘要：连铸过程借鉴轧钢过程的轧制大压下思路,在连铸二冷区对高温铸坯单点施加不低于20 mm大压下量是解决铸坯中心疏松等内部缺陷以及提高钢板性能的重要技术手段,也是近年来连铸技术研究的热点领域.实施大压下功能需要大辊径的铸轧辊,辊子与二冷区板坯连续、高温、低转速接触,服役环境恶劣,铸轧辊的冷却方式是影响大压下效果、辊子寿命及铸坯表面质量的关键因素.采用ABAQUS有限元软件构建铸轧辊二维传热模型,模拟铸轧辊"双面喷水"、"单面喷水"、"单面喷2倍水"3种冷却方式下辊面及内部整体温度变化规律,可知"双面喷水"和"单面喷2倍水"2种冷却方式下,一个辊动周期内铸轧辊辊内温度不超过100 ℃所占比例相等,即辊子冷却效果相当,可以保证整个铸轧辊多数时间在低温工作状态,可提高辊子寿命.工业试验中,"双倍喷水"冷却方式的冷却水会大量滴落存积在大压下前铸坯表面,局部温度快速降低进入高温低塑性区,实施大压下后易造成表面裂纹.因此,实际生产采用"单面喷2倍水"的冷却方式,解决了大压下前铸坯表面冷却水滴落存积的问题,铸轧辊使用寿命高,铸坯无裂纹率.该研究对大辊径铸轧辊的冷却模式设计提供了很好的思路,为二冷区板坯大压下工艺技术的开发及应用打下了基础.

    板坯连铸单点大压下大辊径铸轧辊冷却方式数值模拟

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    数据驱动的热连轧板平直度分类预测

    李广焘龚殿尧张殿华梁勋国...
    83-93页
    查看更多>>摘要：在热连轧带钢生产过程中,平直度是重要的板形质量指标.为提高热连轧带钢板形的控制水平,针对热连轧带钢平直度检测滞后与预测精度不高的问题,建立基于数据驱动的热连轧板平直度分类预测模型.将工艺参数、设备参数以及轧件参数中对带钢平直度影响显著的66个关键参数作为输入变量.按照平直度仪在轧制方向上的实际测量间距以及在带钢宽度方向上的测量通道宽度,将钢卷离散化为一系列条元,并生成不同条元带钢对应的平直度分类标签,研究实际以带钢宽度方向上中部条元的平直度分类标签作为输出变量.基于提出的数据预处理方法,获取用于构建板平直度分类预测模型的可靠且高质量的建模数据.采用深度置信网络(deep belief net-works,DBN)构建基于数据驱动的热连轧板平直度分类预测模型.以交叉熵为评价指标,分析超参数对DBN模型性能的影响,确定模型的最佳超参数.在测试集样本类别分布不均衡的情况下,构建的DBN模型对大中浪平直度类别、无中浪平直度类别以及微中浪平直度类别的预测准确度分别达到了 100％、96.87％与77.78％,平直度的错误预测类别主要为与其平直度值更接近的相邻平直度类别.该方法能对热连轧带钢平直度进行准确的分类预测,对提高板形预设定模型的计算精度与改善带钢板形具有重要作用.

    热连轧带钢板形预测数据驱动建模数据预处理深度置信网络

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