在9Cr-1Mo型耐熱鋼基礎上,添加V、Nb、N 等元素開發的新型耐熱鋼。該鋼種因其高的熱強性,良好的持久塑性、抗氧化性和抗腐蝕性能,低的熱膨脹系數和較低的生產成本被廣泛用于超臨界鍋爐耐熱管道,在日本、歐美等國被作為開發更高使用溫度的鐵素體耐熱40cr無縫鋼管的研究基準。但是,這種鋼又屬于難變形鋼種,其化學成分復雜和合金元素含量高,在熱變形過程中變形抗力大、塑性低和變形溫度范圍窄,給該鋼種的工業生產帶來一定的難度。
分析繪制了稀土加入前后實驗鋼的真應力-真應變曲線、再結晶-溫度-時間圖、再結晶圖及功率耗散圖,并計算了高溫下實驗鋼的再結晶激活能. 在變形溫度為850-1100℃,變形速率為0.004-10 s-1變形條件下,變形溫度越高和變形速率越低,動態再結晶越容易發生。稀土加入會產生固溶強化,稀土元素與碳原子發生交互作用,且在晶界處或晶界附近偏聚,使變形抗力與峰值應變均增大,再結晶激活能由354.6 kJ·mol-1提高到397.2 kJ·mol-1。 另外,稀土會顯著推遲再結晶發生時間,擴大40cr無縫鋼管再結晶的時間間隔,推遲再結晶動力學過程。
圖8-5氮化層的波紋狀組織 鍋爐管是無縫管的一種。制造方法與無縫管相同,但對制造鋼管所用的鋼種有嚴格的要求。根據使用溫度高低分為一般鍋爐管和高壓鍋爐管兩種。 GB/T223.19-1989 鋼換及合金化學分析方法 丁二酮肟分光光度法測量不銹鋼產品形狀 所有金屬都和大氣中的氧氣進行反應,在表面形成氧化膜。不幸的是,在普通碳鋼上形成的氧化鐵繼續進行氧化,使銹蝕不斷擴大,最終形成孔洞。可以利用油漆或耐氧化的金屬(例如,鋅,鎳和鉻)進行電鍍來保證碳鋼表面,但是,正如人們所知道的那樣,這種保護僅是一種薄膜。如果保護層被破壞,下面的鋼便開始銹蝕。 考慮到氮化層較薄,檢驗時應采用輕負荷硬度計(如表面洛 氏、顯微硬度計以及小負荷維氏硬度計等)進行檢測,建議采用表 面洛氏硬度計,其負荷應不大于5kg為宜,或者采用小負荷維氏硬度計測定。如采用較大的負荷時,在測定時會將氮化層壓穿,造成測量結果不準確。粉末不銹鋼工藝的流程
粉末冶金不銹鋼的工藝流程是制備粉末—>成形—>燒結。
制備粉末是用粉末冶金法生產不銹鋼的第一步,可以是水霧化,將熔融的不銹鋼由噴嘴漏孔流出,用高壓水吹散、凝固,得到不銹鋼粉末。水霧化不銹鋼粉末的松裝密度為2.5~3.2 g/cm3。也可以是氣霧化,高壓氮氣霧化粉末的松裝密度為4.8 g/cm3,粉末氧含量小于10-4。還可以采用旋轉電極制粉法生產球狀不銹鋼粉末。
下一步是燒結。由于不銹鋼中的合金元素容易氧化,所以必須在含氧量極低的保護氣氛中燒結,如果采用氫氣或分解氨作為保護氣氛,露點應為-45~-50℃。也可采用真空燒結,燒結溫度為1120~1150℃。還可以將這些不銹鋼粉末裝入包套內,抽真空密封后,冷等靜壓制,接著熱等靜壓致密化成材,工藝參數為1050℃,壓力2 kPa。
與普通的鑄鍛不銹鋼材相比,粉末冶金不銹鋼的合金元素的偏析小,晶粒度細小,不純的夾雜物細小并均勻分布,力學性能和耐腐蝕性能較高。特別是用粉末冶金方法生產的高氮不銹鋼,比高壓熔煉法成本要降低很多,同時粉末冶金高氮不銹鋼具有一系列優異的性能,應用前景非常廣闊。
粉末冶金不銹鋼是指用粉末冶金方法制造的不銹鋼。使用該方法制備的不銹鋼可以使顯微組織細化,合金元素的偏析減少,從而改善材料的性能。此外,還能夠節省原材料與節約能耗,實現低碳、綠色、環保。
GB/T699-1999優質碳素結構鋼【1】氮化層深度的測定實際應用中,常將耐弱腐蝕介質腐蝕的鋼稱為厚壁無縫鋼管,而將耐化學介質腐蝕的鋼 稱為耐酸鋼。由于兩者在化學成分上的差異,前者不一定耐化學介質腐蝕,而后者則一般均具有不銹性。厚壁無縫鋼管的耐蝕性取決于鋼中所含的合金元素。 ②管道直飲水發展迅速 NDT 包含了許多種已可有效應用的方法,最常用的 NDT 方法是:射線照相檢測、超聲檢測、渦流檢測、磁粉檢測、滲透檢測、目視檢測、泄漏檢測、聲發射檢測、射線透視檢測等。厚壁無縫鋼管中耐空氣、蒸汽、水等弱腐蝕介質和酸、堿、鹽等化學浸蝕性介質腐蝕的鋼, 又稱不銹耐酸鋼。本鋼熱軋1880生產線寬度模型控制進一步改善
經過專業技術人員積極攻關,板材熱連軋廠1880生產線寬度控制自動化水平進一步提升,既提高了工作效率和控制穩定性,又可避免手動失誤造成的質量問題。
1880生產線生產的薄規格產品深受市場青睞。面對激烈的市場競爭,該廠從提升產品質量和提高成材率出發,組織技術人員針對板型寬度控制難點積極開展攻關。
技術人員在深入分析了原因后,針對寬度控制模型提出了改進思路,他們大膽創新,突破傳統控制模式,采用同一澆次中統一的寬度控制參數,從而更好地確保一個批次的寬度控制準確,避免了以往控制模式中各塊鋼坯間可能出現偏差的問題。在此基礎上,為了確保鋼坯參數準確,他們在參數確定上采用固定自學習值的控制模式。通過分析最近時間段的數據,總結出各鋼種的自學習值。同時,可以通過對這個值的更精確跟蹤控制,為后續生產的參數穩定創造條件。
圍繞當前合同結構復雜多變,現場生產品種規格變化頻繁的情況,他們通過對鋼種和規格的統計分析,進行了程序的完善優化,提升了系統的自動判斷能力。這樣可以避免每次換澆次時手動修改自學習值,減少失誤。此外,在數據庫完善過程中,他們還增加了以往沒有的逆厚補償值字段,實現由程序判斷是否逆厚,根據逆厚程度和逆厚補償值來對自學習增加逆厚補償,無須再進行手動干預,使相關模型程序更好地適應現場生產需求。