针对衡钢\EAF-LF-VD-HCC\工艺生产的水平连铸管坯钢,通过运用金相显微镜、扫描电镜、EDAX 能谱仪、电子探针、电解、示踪剂跟踪法等各种分析手段及方法,对 LF 处理前后,VD 处理后,中间包钢水及连铸坯,重点是吊包钢水,中间包钢水和连铸坯所取试样中所含的显微夹杂物及大型夹杂物进行了研究.结果表明,管坯钢显微夹杂相对个数为 16.1 mm-2,大型夹杂物数量为 214.6 mg·kg-1

福建紫金山含砷低品位硫化铜矿年产300tCu和1000tCu生物堆浸工业试验结果表明:铜浸出率随着矿石粒度的减小而提高,矿石粒度为-30mm,浸出周期为270d,铜的浸出率达到80.58%;铜萃取率和电积电流效率随着浸出液pH值的降低和电积液中铁的质量浓度的增加而降低,当浸出液pH值下降到1.19时,铜萃取率下降到了50%;通过增加堆高、定期中和萃余液、增加负载有机相洗涤和活性炭+沙滤+气浮塔脱除电积原液中有机物等工艺改进后,降低了萃取剂、煤油和电能的消耗量,提高了铜的浸出速率,浸出周期为200d,铜浸出率为81.31%,铜萃取-电积的耗电量为2679.98kW·h·t-1,高纯阴极铜生产成本1.05万元·t-1

天津钢管集团有限公司炼钢厂采用EAF全程泡沫渣埋弧操作、EBT出钢合金化、LF复合精炼渣精炼、VD处理后喂硅钙线、连铸全程保护浇铸生产高压锅炉钢12Cr1MoVG.通过系统取样、示踪剂追踪、综合分析等方法,对LF处理前后、中间包钢水和连铸坯中总氧(T[O])、显微夹杂及大型夹杂物的数量及变化情况进行了全面研究.结果表明,LF/VD精炼后钢液T[O]平均为15×10-6,中间包T[O]为17×10-6,铸坯为18×10-6~24×10-6;铸坯中的显微夹杂物数量是3.53mm-2,主要为球形钙铝酸盐、硅铝酸盐和铝酸盐与硫化物的复合夹杂,90%以上的夹杂物尺寸小于10μm;铸坯中大型夹杂物有铁铝硅酸盐、钙镁硅酸盐等.低倍组织均匀细致,表面质量良好,轧管各项技术指标均达到GB5310要求

以煤油作为辉钼矿的主要捕收剂,以气溶胶形式进行加药,进行了煤油用量实验、浮选时间实验、pH值和磨矿细度影响实验,研究采用气溶胶浮选技术提高某铜钼矿钼回收率.气溶胶浮选技术可使铜钼混合浮选阶段钼回收率提高3%,且浮选时间缩短20%左右;在相同的回收率下,气溶胶浮选法使用的煤油用量可节省40%;气溶胶浮选的最佳磨矿细度为0.074mm占65%,浮选矿浆最佳pH值为9.与传统浮选工艺相比,气溶胶浮选技术具有浮选效率高、药剂用量少等特点,在低品位难选矿石浮选方面具有一定优势

本文采用非线性参数估计方法来确定硬硅钙石型微孔硅酸钙绝热材料的热扩散率.首先将绝热材料夹在两个金属片之间制成夹层结构试样，采用激光脉冲法测量试样背面温升；然后通过理论温升曲线与实验测得的温升曲线的拟合，来估计绝热材料的热扩散率.采用非线性参数估计可同时估计出热扩散率、散热系数以及试样吸收的能量.通过实验确定出进行热扩散率测量的绝热材料最佳厚度为1.6～1.9mm；由试样厚度精度和接触热阻所引起的测量误差在5.8%以内

采用精确的小孔松弛法,实测了某1700mm冷连轧机生产中取样带钢在离线状态下的横向内应力分布.根据所得结论建立一种修正的有限纤维条原理内应力计算模型,其计算结果和实测值较为吻合

洁净度对船板钢的性能具有重要作用.通过对BOF-LF-RH-CC流程生产DH36船板钢各工艺环节系统取样,采用多种分析方法分析夹杂物的形貌、尺寸、数量及组成,系统研究了D36生产过程中洁净度的衍变规律.研究表明,采用合理的优化工艺,BOF-LF-RH-CC生产的DH36钢水高洁净度较高,铸坯平均全氧为17.0×10-6,N为29.0×10-6,显微夹杂物6.8 mm-2,主要为尺寸<5μm的球形氧化物和硫化物复合夹杂,满足高级别船板钢的要求

通过对建立的耦合关系模型的分析,指出 Mp,Mw,Q,Kp和 Kw是决定工业轧机板形板厚综合控制系统耦合特性的参数.它们随实际轧制生产条件的变化而改变.采用有限元模型,结合工业轧机系统实测数据,给出 1700 mm热连轧机耦合特性参数的求解方法,该方法为板形板厚解耦设计的工业应用提供了切实可行的途径

根据准二元合金随其中某种合金元素含量的不同,其合金电阻率发生单值变化的规律,提出了一项硅锰合金电阻法定硅的检测技术.实验结果表明,硅锰合金中硅含量与电阻率变化的关系可表示为[Si%]=-12.51+2×107ρ-4×1012ρ2,当合金中硅的质量分数小于6%时,合金中锰铁比对其电阻率变化的影响不大,定硅误差为0.005%～0.178%.用于电阻率测量的合金样品适合的尺寸为φ6.00～6.50mm、长1cm左右,可以避免试样中夹渣、裂隙等缺陷对电阻测量精度的影响

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量