基于图像增强技术的钢铁材料微观组织图像识别的研究

本文采用图像识别技术对钢铁材料在不同状态下形成的不同类型的微观组织照片进行了分析,研究了不同图像增强算法和机器学习算法对钢铁显微组织识别精度的影响。采用图像增强技术将原始图片质量提高,并采用图像特征提取技术获得图像特征。采用随机森林、支持向量机、集成树机器学习算法建立了基于图像特征的钢铁组织分类器。其中基于随机森林算法的分类器精度最高,达到了89.34%。实验表明,通过使用本研究建立的钢铁组织智能分类模型可以较为准确、高效地识别钢铁组织,可为材料设计提供参考信息。

大型钢铁企业组织结构的规模效率分析

首先,分析了我国钢铁行业发展的特点,认为产品结构不够完善、行业集中度较低以及企业规模偏小是我国钢铁企业面临的主要问题,而规模是造成上述现状的根本原因;国际钢铁业已进入由大企业集团主宰的国际市场化阶段,我国钢铁企业需要扩大规模,增加在国际竞争中的话语权。其次,围绕企业的规模运作,运用经济学模型对产业链的大规模企业生产模式进行了分析,从理论视角论证了企业扩大规模的动机以及规模优势产生的机制和所需条件。大型组织结构优势产生的机制在于,通过生产及运营要素的优化整合实现合理分工协作,从而降低运营成本,提高企业的竞争力。此外,对钢铁企业采用的组织结构特点和运营模式进行了探讨,一元式的组织结构能够发挥职能分工所带来的效率,然而高度的集权特征不适用于超大规模企业的管理决策。控股公司和事业部结构体现了规模化后组织结构由集权向分权转化的趋势,但在运行中面临的效率障碍在于无法消除部门机会主义,分权后权威统筹机构的缺位以及传统的规模企业应当分权的逻辑需要企业重新思考。在上述分析基础上提出,钢铁企业在实现形式上的规模化后,需要考虑技术任务特征、信息处理以及权力的分化整合之间的平衡,构造合理的控制机制以保证规模优势的实现。

限电形势下的节电生产组织——以广西钢铁集团有限公司为例

2021年7月中旬开始,广西钢铁集团有限公司经历了史上最严、持续时间最长且密集度最大的限电时期。限电开始后,广西钢铁较多产线被迫停机让电,给生产经营及企业发展带来巨大的损失。为此,广西钢铁结合所有产线的用电特点,深入挖掘自发电优势,通过做好煤气平衡提高自发电量、合理调整产线满足限电要求、推进新工艺节电多开产线等措施,在后续几个月的限电形势下,依然能保持相对较高的开机率,为企业创效奠定了基础。

Microstructure and creep properties of high Cr resisting weld metal alloyed with Co

A 9% Cr ferritic steel weld metal containing 1% Co, partially substituted for nickel, was prepared by submerged arc welding (SAW) processing. The microstructure and creep properties of the weld metal were investigated. The microstructure exhibited a fully tempered martensitic structure free of δ-ferrite. The creep properties of the obtained weld metal were inferior to those of the P92 base metal at 600 and 650 °C. The values of A and n for weld metal in the Norton power law constitution at 650 °C are 1.1×10?21 and 8.1, respectively.