钢中夹杂物扫描电镜自动统计分析结果的影响因素探讨

以管线钢、车轮钢、易切削钢为研究对象,考察了利用扫描电镜(SEM)对钢中非金属夹杂物进行自动统计分析时,放大倍数、图像分辨率、采集时间及保护区设置对夹杂物分析结果的影响,并比较了不同的聚焦状态、电子束状态、衬度设置、灰度阈值时夹杂物分析结果的差异,旨在优化选择各种设备参数,提高夹杂物自动统计分析的准确度。分析结果表明:放大倍数从100、200增大到500倍,所检测到的夹杂物数量相应增加,小于2μm的夹杂物增加量占80%以上,500倍时夹杂物增加量接近200倍时的2倍,而测试时间大幅延长至200倍时的5.6倍;图像分辨率从512、1 024增大到2 048,所检测到的夹杂物数量成倍增加,小于2μm的夹杂物增加量占60%左右,而测试时间延长幅度不大;采集时间延长、设置保护区、聚集好、束流定时补偿均有助于获得更准确的夹杂物分析结果,衬度设置一般推荐Al-40、Fe-200,钢中含稀土夹杂物时采用双阈值设置。

仓库物流分拣子系统升级报告

随着各种货物运输量的增加,物流技术也在快速发展,货物的存储与运输越来越自动化、智能化,但是物流的某些环节仍存在一些问题,例如货物分拣环节错误率高、效率低下等。为了改进这些问题以提高物流自动化水平,我校选取部分教师组成专家组,对学校仓库物流系统进行了检查和升级,并记录下整个改进过程形成研发报告。本论文选取自动分拣子系统部分,详细介绍存在的问题和改进措施。

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。

RH真空处理对U75V重轨钢不同类型夹杂物去除行为的影响

利用场发射扫描电镜配置的Feature夹杂物自动扫描系统,对U75V重轨钢RH真空处理过程中夹杂物成分和数量分布进行了系统研究。结果表明:重轨钢在RH真空处理过程中夹杂物主要为低熔点的CaO-SiO_(2)-Al_(2)O_(3)系和高熔点CaO-MgO-Al_(2)O_(3)系两类,其中,CaO-MgO-Al_(2)O_(3)系夹杂一般是以纯MgO为核心,CaO-SiO_(2)-Al_(2)O_(3)-MgO-K_(2)O夹杂包裹生成的复合夹杂物;随着RH真空处理地进行,重轨钢中夹杂物数密度呈现明显下降趋势,真空保持15 min后,钢液中夹杂物累计去除率高达76.2%;在RH真空处理阶段,高熔点CaO-MgO-Al_(2)O_(3)系夹杂和低熔点CaO-SiO_(2)-Al_(2)O_(3)系夹杂去除有明显差别,真空保持15 min时,高熔点CaO-MgO-Al_(2)O_(3)系夹杂的数密度下降75.5%,低熔点CaO-SiO_(2)-Al_(2)O_(3)系夹杂仅下降16.2%。

煤岩自动测试系统功能开发

应用计算机自动化技术测定煤的反射率，根据手动测量的原理结合计算机采点的迅速准确的特点，通过安装扫描物台、调焦电机，实现了煤的反射率自动测定。

S Zorb 吸附剂物相快速分析成套技术

SZorb吸附剂物相快速分析成套技术由中石化石油化工科学研究院有限公司开发,可以对SZorb催化剂中主要物相进行快速定量分析,可在1h内完成从样品研磨、谱图扫描到物相定量分析结果报告的生成,无需昂贵的仪器设备、漫长的扫描时间以及复杂的晶体学知识即可获得相对准确的物相定量结果。该软件能够在不同版本Windows系统环境下稳定运行,实现各功能模块间的自由切换、主要物相的正确匹配、物相定量模型的自动识别以及特殊物相的预警。软件可实现待生剂、再生剂和新剂中含锌和含镍主要物相的定量分析。

稀土对HRB400E热轧钢筋连铸坯夹杂物的影响

为了探究稀土对HRB400E钢中非金属夹杂物的影响,采用扫描电镜(SEM)、夹杂物自动分析系统(OTS)对不加稀土连铸坯(S质量分数0.023%,O质量分数0.006%)和加稀土连铸坯(S质量分数0.027%,O质量分数0.011%,La+Ce质量分数0.0206%)中的夹杂物进行了对比分析。结果表明,加入稀土后硫化锰类(MnS)夹杂物数量所占比例约70%,变化不大,主要改性了二氧化硅-硫化锰类(SiO_(2)-MnS)、硅酸盐类(Silicate)和硅酸盐-硫化锰类(Silicate-MnS)夹杂物,使其比例分别从18.46%下降到2.86%,5.54%下降到0.40%和4.00%下降到1.15%,并生成了稀土复合氧化物-硫化锰类(REO-Oxide-MnS)、稀土复合氧化物类(REO-Oxide)等稀土夹杂物,所占比例分别为15.78%和5.88%。加入稀土后粒径为[1,10]μm夹杂物密度上升,粒径大于10μm的夹杂物密度下降,夹杂物总体密度从154个/mm^(2)上升到170个/mm^(2),平均尺寸从2.52μm略微上升到2.63μm,变化不明显。稀土的添加将最大尺寸夹杂物出现的位置从距内弧1/4处转移到中心,连铸坯上MnS和Silicate-MnS密度从边部到中心减少的趋势没有改变,而SiO_(2)-MnS、Silicate类夹杂物密度的变化趋势由从边部到中心减少变为增加,生成的稀土夹杂物密度从边部到中心先增加后减少。研究结果为利用稀土调控钢中夹杂物提供了依据。

基于物联网的军事物流MIS设计

一、物联网的概念从"智慧地球"的理念到"感知中国"概念的提出,全球一体化、工业自动化和信息化进程不断深入,物联网悄然来临。物联网是指通过各种信息传感设备,如传感器、射频识别(RFID)技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等装置与技术,

采用ASPEX扫描电镜研究钢中总氧和非金属夹杂物的定量关系

为了弄清钢中总氧(T.O)和非金属夹杂物的量、尺寸之间的关系,本文选取四类钢种正常生产的铸坯,采用能进行大面积试样检测的ASPEX自动扫描电镜系统研究了钢中的T.O、夹杂物及两者之间的定量关系,并采用Thermo-calc热力学软件进行了计算和验证.结果表明:夹杂物的主要组成与钢的生产工艺有很大关系.随着夹杂物尺寸的增加,单位检测面积上该尺寸范围的夹杂物数量显著减少.与T.O<0.002%的钢种相比,T.O为0.01%的钢中夹杂物的数量、面积均明显增加.当T.O<0.002%时,T.O与夹杂物的面积表现出较好的对应关系.相比于夹杂物的数量来说,T.O更准确的表征夹杂物的面积.大型夹杂物的出现具有偶然性.实验结果与热力学计算结果、钢中氧硫含量吻合很好.

洁净钢中微观夹杂物表征技术及应用

洁净钢中的非金属夹杂物（non-metallic inclusion,NMI）主要在炼钢工艺过程中产生,对宏观性能有很大影响。分析NMI可以建立钢铁工艺与性能之间的＂桥梁＂,为洁净钢产品工艺控制及新品研发提供参考依据。综述NMI表征方法,根据样品制备方法将其分为35种。针对尺寸为1~20μm微观夹杂物采用扫描电镜进行自动分析已经成为当前研究应用热点。对NMI表征方法做了简要介绍,并以具体实践举例说明测试结果可以反映炼钢工艺制度（总氧控制）,与最终宏观性能（拉拔断丝率）完全对应。该方法可供国内外同行参考。

高强度工程机械用钢铸坯夹杂物分析

为了解某厂高强度工程机械用钢Q550MD铸坯夹杂物来源,优化生产工艺,提高铸坯质量,采用大样电解和夹杂物自动扫描分析方法,对铸坯中夹杂物数量、尺寸、形貌及成分进行研究。结果表明,电解试样中大型夹杂物尺寸集中在80~140μm,形状大多为球形,主要成分为铝酸钙。铸坯中大型夹杂物在形成最终复合夹杂物前均来自于钢包,且可能发生结晶器卷渣。检测的铸坯宽度方向1/4位置发现夹杂物聚集现象,夹杂物数量明显高于边部和1/2位置,这与结晶器流场不合理有关。

车轴钢Ф600mm连铸坯厚度方向夹杂物分布特征

车轴是主减速器与驱动车轮之间传递动力的关键部件,在运行中起着传递车身与车轮之间各向作用力及弯矩和扭矩的重要作用。车轴钢中非金属夹杂物的类型、数量、尺寸等分布规律,对车轴的服役性能和疲劳寿命有着重要影响。本文采用氧氮分析、扫描电镜、能谱分析以及夹杂物自动扫描等手段系统分析了高铁用车轴钢φ600 mm连铸坯沿半径厚度方向洁净度变化以及夹杂物分布规律。结果表明,沿圆坯厚度方向T.O分布在3~12×10-6之间波动,在距离圆心1/2R位置T.O含量最低,在距中心5/7R位置达到最大值12×10-6。夹杂物自动扫描共统计1 807个夹杂物,其中84.84%的夹杂物<5μm, 95.46%的夹杂物都在10μm以内。圆坯表层附近硫化物复合夹杂较多,中心附近的氧化物复合夹杂较多,氧化物夹杂中结合氧与钢中全氧有较好的对应关系。

使用夹杂物快速鉴定和分析法研究连铸问题

钢质纯净度自动分析仪（ASCAT），是以计算机一控制扫描电子显微镜（CCSEM）为基础，连续提供夹杂物方面有价信息，这些信息有助解决钢的浇铸和质量两方面问题。钢质纯净度自动分析仪可以在45min之内确定多达1000个夹杂物的尺寸和成分。在这篇文章中，讨论了有关在浇铸过程中与纯净度有关的问题及铁合金中残余元素对夹杂物化学成分以及水口结瘤的影响。

无人驾驶的畅想

时代的发展如此迅速,当我们还在津津乐道地谈论如何培育和发展汽车文化的时候,一些有远见的公司已经开始酝酿新一代的交通工具了,让我们生活在这个时代的人有些应接不暇。其实,从汽车诞生之日,人们就期盼汽车自动化程度能更高一些。人们驾驶汽车的初衷是为了能快速到达目的地,并非想控制一堆钢铁。随着电脑技术的发展,特别是近年来人工智能的异军突起,将这种驾驶的苦差事交给它们来办应该是指日可待了!不需要人掌握方向盘,