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X-射线荧光光谱法测定转炉渣中CaO,SiO2,MgO,Al2O3,FeO,Tfe,P2O5和S成分的研究

张殿英 , 李超 , 辛学武 , 钱菁

冶金分析 doi:10.3969/j.issn.1000-7571.2004.z1.063

本文对制样条件、仪器参数、基体干扰、曲线拟合等方面进行了研究.在制样方面,确定了合适的研磨时间、样品粒度、压片时间、压片时所需的压力;通过试验确定了仪器的最佳分析参数.选择与试样基体相匹配的样品,定值后建立工作曲线;对FeO采用经验系数法消除了共存元素的干扰.通过大量生产检验以及与其它方法比对,本方法具有灵敏度高、准确度好、检测限低、测定范围宽等特性,完全能够满足生产需要.

关键词: X射线荧光光谱法 , 转炉渣 , CaO , SiO2 , MgO , Al2O3 , FeO , TFe , P2O5 , S

转炉渣用于铁水预脱磷的工艺实验

郭上型 , 郭湛

钢铁研究学报

研究了转炉渣剂的组成及相关工艺因素对铁水脱磷率的影响.结果表明:为降低转炉渣的熔化温度以适应铁水预处理温度的要求,转炉渣的CaF2添加量应控制在15%~20%;采用80%的转炉渣和20%的CaF2配制的转炉渣剂对铁水进行脱磷处理时,脱磷率可达到78%左右;另外,转炉渣剂中的P2O5能显著降低铁水脱磷率.

关键词: 转炉渣 , 铁水 , 脱磷 , 预处理

转炉大补炉后第一炉钢的脱磷探讨

张峰 , 李光强 , 彭其春 , 朱诚意

材料与冶金学报 doi:10.3969/j.issn.1671-6620.2005.01.002

转炉大补炉后冶炼第一炉钢时钢中磷含量容易偏高,有时甚至超出钢种要求的磷含量上限.结合某厂90t转炉大补炉后冶炼第一炉钢时的生产情况,分析了入炉铁水硅含量、脱磷剂加入量、碱度、渣中FetO、MgO和Al2O3含量对转炉大补炉前后钢水脱磷的影响,对改进脱磷效果提出了建议.

关键词: 转炉 , 炼钢 , 大补炉 , 脱磷 , 转炉渣

含有转炉渣的铁水预处理脱磷粉剂的实验研究

罗志国 , 陈兆平 , 邹宗树 , 姜茂发 , 夏幸明

钢铁研究学报

基于环境保护和降低成本的需要,将转炉渣作为部分脱磷剂加以使用.结果表明:含转炉渣的脱磷剂的脱磷效果与常规脱磷剂相当.采用加入30 %转炉渣的脱磷剂处理铁水时,铁水中磷的分配比达到最大值.

关键词: 转炉渣 , 铁水 , 预处理 , 磷分配比

铁水预处理温度下转炉渣剂的熔化特性

郭上型 , 郭湛

钢铁研究 doi:10.3969/j.issn.1001-1447.2004.03.001

模拟再利用于铁水预处理的转炉渣剂组成,对CaO-SiO2-Fe2O3-MgO-MnO2(2%)-Al2O3(3%)-P2O5(2%)系熔剂,采用CaF2为助熔剂,在m(CaO)/m(SiO2)=2.0~3.5,w(Fe2O3)=10%~30%,w(MgO)=6%~10%的组成范围内,测定其熔化特性,在此基础上确定了合适的添加量和转炉渣组成的控制范围.

关键词: 铁水预处理 , 转炉渣 , 熔化温度 , 助熔剂

转炉渣熔融改性的实验研究

付贵勤 , 朱苗勇 , 徐红江

硅酸盐通报 doi:10.3969/j.issn.1001-1625.2006.06.023

高碱度转炉渣中游离氧化钙(f-CaO)的存在是造成其膨胀的主要因素,限制了其作为建筑材料的应用.采用压蒸法测定了转炉渣的膨胀性,考察了粒度和陈化时间对转炉渣膨胀性的影响,在熔融态转炉渣中加入高炉渣,分析了熔融反应后产物的结构,并用压蒸法测定分析了熔融反应后转炉渣体积膨胀率的变化,实验结果表明熔融态转炉渣中加入高炉渣可以显著降低其体积膨胀率,为转炉渣应用于建筑材料提供依据.

关键词: 转炉渣 , 熔融态 , 游离氧化钙 , 压蒸 , 膨胀率

转炉渣微晶玻璃热处理制度研究

张大勇 , 史培阳 , 姜茂发

硅酸盐通报

本文以60%转炉渣和40%硅石为原料,采用熔融法制备了微晶玻璃.借助XRD,SEM和DTA等分析手段研究了晶化和核化时间对微晶玻璃析晶行为和性能的影响.在不同的晶化和核化时间下,微晶玻璃的晶相均为钙铁辉石和铁透辉石,晶体均为球形.随着晶化时间的延长,晶体析出量增加,微晶玻璃的平均粒径和显微硬度均呈先增大后减小的趋势,当晶化时间为75 min时达到最大值,分别为0.44 μm和733 Hv;随着核化时间的延长,晶体尺寸逐渐减小,晶核数量逐渐增加,显微硬度变化平缓.

关键词: 转炉渣 , 晶化时间 , 核化时间 , 微晶玻璃 , 显微硬度

基于小波神经网络的120 t转炉终渣成分预报模型开发

张慧书 , 战东平 , 姜周华 , 张洋鹏 , 陈韧

上海金属

转炉终渣成分对后续炼钢过程将产生重要影响.采用Visual Basic 6.0进行编程,应用克服BP神经网络缺陷的小波神经网络,建立了网络结构为8-10-6,其中隐含层传递函数为Morlet型函数,输出层传递函数为S型函数的120 t转炉终渣成分预报模型.采用550炉数据进行模型训练,经20炉数据现场验证表明,模型预报结果各个成分有85.8%的平均相对误差在0.1以内.模型预测精度较高,可以满足工厂实际使用需要.

关键词: 小波神经网络 , 转炉渣 , 模型 , 预测 , 渣成分

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