[发明专利]一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及钢铁铸造和计算机信号处理技术领域，特别是涉及一种大断面球墨铸铁熔体质量炉前控制方法。

背景技术

热分析是通过测定熔体在特定凝固条件下的冷却曲线研究其凝固过程进而分析和认知熔体状态的一种方法。在特定的取样(取样温度、取样量)和冷却条件下，凝固曲线的形状由被测熔体的状态所决定，热分析冷却曲线包含了熔体状态的相关信息，如化学成分、熔体温度、孕育效果、球化效果、微量元素、气体含量、夹杂物等，有望通过识别冷却曲线的相关信息来实现熔体状态的测评。

在铸铁行业，热分析法最早用于铁水成分的检测。热分析方法进行铸铁原铁水成分测试的主要依据是，原铁水白口凝固时，其液相线温度T_L和共晶温度T_E与铁液碳当量CE及C、Si含量间存在良好的线性关系。在大量试验结果的基础上，应用统计回归方法，能够建立T_L、T_E与碳当量CE及C、Si含量间的线性回归模型。对于成分未知的待测原铁水，若能准确测定其液相线温度T_L和共晶温度T_E，根据已经建立的线性回归模型就能计算出碳当量CE及C、Si含量。

二十世纪七十年代中期以后，铸造工作者利用冷却曲线及其一次、二次微分曲线特征值，开展了大量球化、孕育处理后的铸铁铁液熔体状态评估与凝固组织预测的研究工作。1982年，R.Monroe(R.Monroe,C.E.Bates.Thermal Analysis of Ductile Iron Sample for Graphite Shape Prediction.AFS Transactions,1982,90:307-311)提出以铁水共晶生长温度T_ER测评球墨铸铁热分析试样凝固组织中的石墨形态；D.M.Stefanescu等(D.M.Stefanescu,C.R.Loper,Jr.R.C.Voigt.Cooling Curve Structure Analysis of Compacted/Vermicular Graphite Cast Irons Produced by Different Melt Treatments.AFS Transactions,1982,90:333-348；J.M.Frost,D.M.Stefanescu.Melt Quality Assessment of SG Iron Through Computer-Aided Cooling Curve Analysis.AFS Transaction,1992,100:189-199)详细研究了不同石墨形态对热分析冷却曲线中部分特征值的影响，研究结果认为同时考虑T_ER以及T_ER与共晶过冷温度T_EU之间的差值ΔT可以评判热分析试样中的石墨形态和球状石墨的球化级别，当ΔT小于临界值时获得片状石墨或者不规则石墨，而大于临界值的时候，获得蠕虫状石墨或者球状石墨。P.Zhu等人(P.Zhu,R.W.Smith.The Prediction of the Microstructure of Cast Iron using Thermal Analysis.Materials Science Forum,1996,215-216:503-510)认为这些特征值不但和石墨形态有关，还受到球化剂类型、微量元素含量等其他因素影响，应用这种热分析方法进行石墨形态预测的时候，必须考虑球化剂种类的影响。Toshitake Kanno等(Toshitake Kanno,Ya You,Ilgoo Kang,et al.Prediction of Chilling Tendency in Cast Iron Using Three Cups Thermal Analysis System.铸造工学，1998,70(11):773-778；Toshitake Kanno,Hideo Nakae.Prediction of Graphite Types and Mechanical Properties in Cast Iron Using Three Cups Thermal Analysis.铸造工学，2000,72(3):175-180)提出了通过增加样杯数量、考察同一铁液在不同凝固条件下获得不同热分析曲线上的特征值来预测白口倾向和石墨形态及机械性能的新方法。I.G.Chen等(I.G.Chen,D.M.Stefanescu.Computer-Aided Differential Thermal Analysis of Spheroidal and Compacted Graphite Cast Irons.AFS Transactions,1984,92:947-964)利用微分热分析法区分片状石墨、球状石墨和蠕虫状石墨，并用一阶微分曲线上的特征值判断亚共晶球墨铸铁的球化率是否大于80％。D.M.Stefanescu等(K.G.Upadhya,D.M.Stefanescu,K.Lieu,et al.Computer-Aided Cooling Curve Analysis:Principles and Applications in Metal Casting.AFS Transactions,1989,97:61-66；X.Guo,D.M.Stefanescu,Solid Phase Transformation in Ductile Iron–A Benchmark for Computational Simulation of Microstructure,AFS Transactions,1997,105:533-543)通过研究得出，一阶微分曲线与零曲线间的面积与初生奥氏体的量之间成正比。1996年，Rudolf V.Sillen(Rudolf Sillen.Optimizing Iron Quality through Artificial Intelligence.Modern Casting,1996,(11):43-46)利用人工智能技术建立了具有自学习功能的热分析系统，同时选取冷却曲线及微分曲线上的10个特征值来测评铁液熔体状态，预测凝固组织，并开发了相应的热分析软件ATAS(Adaptive Thermal Analysis Software)。