CN106021860A

CN106021860A - 一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法

Info

Publication number: CN106021860A
Application number: CN201610300388.6A
Authority: CN
Inventors: 李大勇; 徐振宇; 马旭梁; 王利华; 王言峰
Original assignee: Harbin University of Science and Technology
Current assignee: Harbin University of Science and Technology
Priority date: 2016-05-09
Filing date: 2016-05-09
Publication date: 2016-10-12

Abstract

一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法。在球墨铸铁球化孕育处理之前，有必要全面评价原铁水的冶金状态。本文公开了一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法，其步骤包括：1）建立原铁水冶金状态综合评价参数体系，诸参数主要来源于热分析曲线上的特征值和炉前快速光谱成分分析结果；2）构建原铁水冶金状态评价灰色关联模型或改进的灰色关联模型或联合灰色关联模型；3）根据灰色关联模型的关联度综合评价值确定原铁水冶金状态等级，从而指导实际生产。本发明还可用于蠕墨铸铁蠕化处理之前原铁水冶金状态评价分级与质量调控。本发明用于铸造检测和冶金领域。

Description

一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法

技术领域

本发明属于冶金和铸造领域的发明创造，具体涉及一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法。

背景技术

在球墨铸铁铸件生产过程中，原铁水的冶金状态，如基本化学成分（活性碳当量CEL、硅当量SiE、C和Si含量）、石墨形核能力、铁水氧化程度及S含量，最终决定了球化孕育处理的难易程度及铸造缺陷形成的风险性。原铁水冶金状态受多种因素的影响，呈无规律波动的特性，为了满足最终球化孕育效果的要求，人们往往采取大剂量球化处理的保守做法来保证石墨球化。原铁水的熔炼不仅是获得良好球化孕育效果的关键，也是进行冶金质量调整的最佳时期。然而，原铁水质量的影响因素十分复杂，目前还缺少科学的综合评价准则。因此，建立一个系统的、整体的综合评价方法用于确定实际生产过程中原铁水的冶金状态，并依此指导随后的球化孕育处理过程具有重要意义。

在铸铁生产控制过程中，如果只进行简单的铁水化学成分光谱分析，只能给出各元素原子所占的比重，不能区分活性成分含量和化合态成分含量，铁水化学成分相同而存在状态不同导致铁水的冶金状态差异无法鉴别。尽管有各种铁水冶金状态检测方法被用于炉前控制，如三角试样法、铁水表面花纹观察法、氧活度、电阻率及表面张力参数检测法等等，但是单一指标的检测与观察不足以综合评价铁水冶金状态。热分析法是一种基于当量成分的测试方法，它不但可以推测出铁水的活性碳当量CEL、硅当量SiE、C和Si含量，而且能够区分出不同铁水氧化程度、过冷度及石墨化能力的细微变化。实际上，冷却曲线是特定合金凝固过程的一次记录，凝固过程中的所有信息都包含在冷却曲线中，因此具有“冶金指纹”的特性。炉前光谱成分分析是用元素的量计算冶金状态特性，而热分析是测量真实的冶金状态特性。所以，炉前光谱成分分析和热分析联合应用能够全面掌握铁水的冶金状态并指导实际生产。

关于热分析法在铸造合金分析中的应用，以往人们的关注点都是如何从冷却曲线上分离出特征信息，尽量减少其它因素的影响来表征铁水的某一冶金状态特性。然而，铁水的冶金状态特性都是相互关联的，其冷却曲线上的特征参数所指示的信息也是各种特性的综合表达，人为选取的特征参数并不一定充分，并且冷却曲线受样杯和浇注温度等因素的影响又使测试结果出现偏差，最终导致热分析法表征铁水冶金状态的结果不尽人意。为此，科技工作者将人工智能神经网络等虚拟技术引入铸造热分析法，在机械性能预报和球化孕育效果评判中取得一定效果，但是由于缺少铁水冶金状态综合质量表征指标，未见用于铁水的冶金状态质量评价。瑞典NovaCast公司的ATAS自适应热分析系统，利用模式识别法将表征原铁水冶金状态质量的各重要特征值预定工艺窗口，表征“冶金指纹”。只要在球化孕育处理之前将原铁水状态参数一一归整到“窗口”范围，即可保证最终的球化孕育效果。此类“冶金指纹”法能够使铁水达到最佳冶金状态，从而保证正常生产。但是，影响原铁水冶金特性的各种因素都是相互关联的，某一因素处于“劣势”时，其它“优势”因素可以弥补该因素的不足，使原铁水的球化孕育处理效果不受影响或者在浇注较低等级球墨铸铁件时，某一“劣势”因素并不影响合格铸件的获得，因此无需进行调整。例如，某原铁水的活性碳当量CEL跌出控制范围下限0.05%，存在石墨化不足和形成缩陷的风险。然而此时，原铁水的O、S含量及石墨形核能力都处于“优势”状态，使得球化后石墨球的析出较稳定，共晶初期石墨膨胀较小，共晶后期膨胀充足，完全可以生产出球化良好的完整铸件。所以从优化生产的角度来说，“冶金指纹”法不易对原铁水的冶金状态进行综合评价，使铁水冶金状态“过优”，造成浪费。Ryntz和Stefanescu曾经提议应用冷却曲线本身反映凝固过程特性。李言祥进一步发展了这一思想，利用冷却曲线凝固段特性和数据库技术对球墨铸铁和蠕墨铸铁铁水质量进行评价，当被测铁水的冷却曲线与数据库中存储的已知状态的冷却曲线之间的差别足够小时，相同凝固条件下的试样具有相同的石墨形态。并且此类检测系统具有对特性凝固冷却曲线进行积累和自学习的功能。此种冷却曲线比对分析法实际上是对铁水冶金状态特性的综合比较，因此能够区分出铁水不同冶金质量状态，但是它缺乏综合评价的模型，因而不能对其冶金状态进行综合分析和评级。另外，该方法需被测试冷却曲线与各种状态冷却曲线分别进行比对，不仅所需数据库很大，各类状态冷却曲线难以获得，而且测试过程中计算量非常大，评价速度受到影响。

灰色理论中的关联度分析方法是根据系统各因素间或各系统行为间发展态势的相似或相异程度来衡量关联程度的方法。其原理是：若干个统计数列所构成的各条曲线几何形状越接近，即越相互平行，则它们的变化趋势越接近，其关联度就越大。关联序反映各评价对象对理想对象（参考对象）的接近次序，即评价对象的优劣次序，其中关联度最大的评价对象为最佳。因此，可利用关联度对评价对象进行排序，以对评价对象进行比较。已经在科学系统控制、决策、规划和预测中有了广范应用。球墨铸铁原铁水系统具有典型的灰色特征（白代表关系完全明确，灰代表关系部分明确，黑代表关系完全不明确。）。从质量评价的角度来考察原铁水系统，则可以发现：1）表征系统质量的参数是灰数。这不仅意味着统计数据的灰性，也意味着检测数据的灰性。2）影响系统质量的因素是灰元。在各种影响因素中，有许多不完全明确，已经明确的却难以量化，已经量化的又随机变化。3）构成系统质量的各种关系是灰关系。首先，各种因素和铁水系统主行为的关系是灰色的。其次，因素与因素之间的关系同样是灰色的。4）原铁水-球化-孕育-凝固系统中四个子过程系统也是灰关系。5）系统和系统所处环境之间的关系无疑还是灰色的。因此，球墨铸铁原铁水系统是信息部分已知、部分未知的不具有物理原型的本征性灰色系统[本征灰数是指不能或暂时还不能找到一个白数作为其“代表”的灰数；非本征灰数是凭借某种手段，可以找到一个白数作为其“代表”的灰数。]。该体系外延明确，即原铁水球化处理后的球化孕育效果是明确的；而该体系内涵是不明确的，即各特征参数与原铁水质量的关系以及各特征参数间的影响关系是不明确的或没有明确的映射关系。

基于以上理论分析，球墨铸铁原铁水冶金质量等级评价是一个信息不完全的复杂多因素综合决策问题。灰色系统的差异信息原理、解的非唯一性原理等比较适合于解决对铁水质量评价中遇到的信息不完全、评价指标多、部分指标间存在相关或重复的特点。而且灰色关联分析所需样本小，不需要特殊分布等特点。本发明提出一种建立原铁水冶金状态质量等级评价参数体系（源于热分析和光谱分析结果）并构建灰色关联或改进的灰色关联评估模型的方法，对球墨铸铁原铁水冶金质量进行综合评价分级用于指导实际生产。

发明内容

本发明的目的是提供一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法，并建立判定模型用于冶金质量分级并指导实际生产。

上述发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法，其步骤包括：(1) 建立原铁水冶金状态综合评价参数体系，诸参数主要来源于热分析曲线上的特征值和炉前快速光谱成分分析结果；(2) 构建原铁水冶金状态评价灰色关联模型或改进的灰色关联模型；(3) 根据灰色关联模型的综合评价值确定原铁水冶金状态质量等级，从而指导实际生产。如果原铁水质量评定等级不合格，需根据铁水“劣势”因素进行调控，使铁水质量等级满足生产要求。

所述的一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法，其特征是：选取有效表征原铁水冶金状态的特征参数，并建立一个综合评价模型（如灰色关联模型或改进的灰色关联模型或联合灰色关联模型）用于原铁水的冶金质量评价。

所述的一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法，其特征是：根据模型的关联度综合评价值判定原铁水的冶金质量等级。

本发明的有益效果：

1.本发明选取有效表征原铁水冶金状态的特征参数，建立一个综合评价模型（如灰色关联模型或改进的灰色关联模型或联合灰色关联模型）用于原铁水的冶金质量评价；

2.本发明根据所建立模型的关联度综合评价值判定原铁水的冶金质量等级，突破了过去采用的单一指标检测法、“冶金指纹”窗口或冷却曲线比对热分析法等控制模式，使得球墨铸铁原铁水质量状态评价与生产控制更加合理和准确。

附图说明

图1是本发明原铁水冶金状态综合评价特征参数体系结构与特征参数的隶属关系图。

图2是待评价铁水体系的最终球化率金相检测照片，图中标号对应参比序列序号。

具体实施方式

下面根据附图详细阐述本发明优选的实施方式。

实施例1

原铁水冶金状态综合评价参数体系建立。评价参数体系设计本着科学性、可行性、客观性和可比性的原则。从原铁水生产工艺控制的角度出发，对影响球化孕育效果的各因素进行分析和合理整合，选取基本化学成分（活性CEL、SiE、C和Si含量、微量元素含量）、石墨形核能力、铁水氧化程度及S含量4个指标的7个特征参数建立综合评价体系，其隶属关系见图1所示，综合评价体系选定特征参数及含义见表Ⅰ。1）基本化学成分控制。灰口冷却曲线的初晶奥氏体温度T _L确定铁水的液相线活性碳当量值CEL，白口冷却曲线的共晶温度T _E确定共晶活性硅当量值SiE。将得到的CEL和SiE值代入液相线碳当量CEL计算式：CEL=AC%+1/4SiE%+1/2P%，P%为当前批次炉料配料的P含量水平值（设为定值），反推得到活性碳含量值C，至此可判断出原铁水的C、Si含量水平，灰口冷却曲线的共晶结束温度T _S指示微量元素的综合含量。由此可对铁水的综合化学成分水平有了一个整体掌握；2）灰口冷却曲线的共晶最低温度T _EU指示石墨形核能力、及溶解氧[O]和氧硫化物含量水平，共晶回升温度R 指示石墨形核率和共晶生长能力。使用T _EU和R 共同表征原铁水的石墨形核及生长状态；3）铁水氧化程度。在冷却曲线坐标系中，以1000℃纵坐标线为基线，由冷却曲线和特征点T _EU和T _ER横坐标线所包围面积与由冷却曲线和特征点T _EU和T _S横坐标线所包围面积的比值定义为氧化因子OXF，用来指示铁水的氧化程度；4）光谱硫元素分析值S%表征S含量对球化孕育效果的影响。另外，设计者还可以根据自己特殊需要，建立相应的铁水冶金状态综合评价特征参数体系。

表Ⅰ 综合评价体系选定特征参数及含义

建立评价体系的合理性还可在生产实际中得到检验与修正。本发明认为参数体系的设计应该简单实用，若在以上4个评价指标基础上再加其它指标及特征参数，则不仅过于复杂，而且信息收集与处理难度过大，计算过程也非常繁琐。

实施例2

原铁水冶金状态评价灰色关联模型构建。其步骤包括：

1）在生产条件下，得到评价体系内各特征参数的适合区间范围，即“冶金指纹”窗口。选取各特征参数区间的中值组成最优序列，作为参考序列x ₀={x ₀(j)} (j=1, 2, 3, ···,n，n代表综合评价体系内所选特征参数为n个数)。根据研究对象的性质，评价体系内的7个特征参数均为定值型参数指标，即各特征参数都达到参考序列数值时最优。相应待评价铁水的冶金特性特征参数序列作为比较序列x _i={x _i(j)}( i=1, 2, ···, m; j=1, 2, 3,···, n。m代表参与综合评价的铁水系统个数)；

2）数据规范化处理（无量纲化）。选取公式（1）对各数据序列规范化为隶属于区间[0，1]上的极大化指标，从而得到相应规范化序列、。

（1）

3）根据公式（2）计算参考序列x ₀(j)与比较序列x _i(j)在采样点k的灰色关联系数γ _ij。

（2）

Δ _i(j)=|x ₀(j)-x _i(j)| ( i=1, 2, ···, m，j=1, 2, 3, ···, n)为求差序列，，M _A、M _I也称为环境参数。灰色关联差异信息空间Δ_GR=（Δ，ξ ，M _A，M _I）=（Δ，0.5，，），Δ={Δ_i(j)|i=2, 3, ···, m; j=1, 2, ···, n}，M _A∈Δ，M _I∈Δ，ξ 为分辨系数，0＜ξ ＜1。确定分辨系数ξ 的方法如下：①计算出所有绝对差值的均值；②根据绝对差值的均值与最大绝对差值的比值，确定分辨系数ξ 的取值区间：记，当时，表示被研究序列有异常值，；当时，表示被研究序列正常，。

4）计算关联度。对待评价铁水体系的各特征参数的关联信息作集中式处理。而灰色关联度便是一种信息集中的方法，又称为平均灰色关联系数。其计算公式为：

（3）

另外，也可根据原铁水冶金质量决策系统的特点，考虑各个特征参数的相对重要程度，乘以相应的权系数构建更适合的改进加权灰色关联模型。计算公式如下：

（4）

α _j为第j特征参数的权系数。还可以通过与模糊综合评价法、层次分析法及人工神经网络法等结合，形成更加有效的联合灰色关联模型。

5）根据关联度综合评价值γ _i对原铁水冶金状态进行评价排序并划分等级。

实施例3

实施例1或2所述的一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法：

以实验室小批量生产条件下30kg中频感应炉熔炼20kg原铁水制备非合金球墨铸铁为例，采用盖包法球化处理工艺，出铁温度为1450℃，1.5wt%稀土镁球化剂放在包底，上面加盖1.0wt%75SiFe孕育剂，最后用草木灰覆盖，球化处理后用0.2wt%孕育剂二次孕育。原铁水熔炼化学成分范围为C:3.65~3.80%，Si:1.45~1.60%，Mn:0.50~0.60%，P≤0.05%。采用双样杯热分析系统对原铁水冶金状态进行测试，一样杯为空杯，不加任何物质，获取正常灰口冷却曲线。另一样杯内添加适量铁水强制白口化物质Te丸（Φ0.5～1mm）获取白口冷却曲线。测试样杯为自制内腔尺寸为Φ30×50mm，壁厚5mm的干型粘土砂杯，杯体材料中不含有煤粉等与铁水反应的物质，热偶点由氧化铝等耐火材料涂覆保护。在该样杯使用过程中，外套一壁厚为3mm的钢套管起增加强度的作用，防止浇入铁水时样杯溃散。热电偶两极分别与研华专业测温模块4118测试通道相连，通过4520模块转换即可将结果显示在计算机中VB等测试软件界面上并保存到数据库中。

根据日常的生产经验，确定出所建立综合评价体系内7个特征参数值的适合范围见图1中所示。取各特征参数值区间的中值组成最优序列，记作参考序列，与8组不同状态的实测铁水特征参数值作为比较序列一并填入表Ⅱ中，本测评体系中n=7，m=8。为了验证综合评判结果和进行原铁水质量等级划分，将各参评铁水的最终金相检测球化率结果也列入表Ⅱ中，金相照片如图2所示。

表Ⅱ 原铁水冶金状态综合评价特征参数序列表

按照公式（1）对表Ⅱ数据列进行规范化处理，并计算出参考序列x ₀(j)与比较序列x _i(j)的差值序列Δ _i(j)，根据确定分辨系数ξ 的方法确定出ξ =0.5。按照公式（2）计算灰色关联系数γ _ij序列，见表Ⅲ。按照公式（3）计算灰色关联度，结果见表Ⅲ。

表Ⅲ是原铁水冶金特性质量综合评价灰色关联系数γ _ij序列表

根据灰色系统理论中关联度分析原则，由于“参考序列”的代表原铁水冶金质量的理想状态或最优状态，如果被测评对象的关联度越大，与理想状态越接近，表明其质量越高，反之则低。对各灰色测评序列的关联度排序，x₁>x₄>x₈>x₅>x₂>x₃>x₆>x₇，x₁和x₄的关联度分别为0.8468和0.8156，与“参考序列”较接近，表明原铁水的冶金质量状态较好，球化处理后的球化率达93和91。x₆和x₇的关联度分别为0.5575和0.4637，与“参考序列”的关联性较差，表明原铁水的冶金质量状态较差，球化处理后的球化率也最低，为68和62，其余都处于中间。如按关联度γ _i的大小，依照最终球化率D _S划分为“四级”，可规定γ _i≥0.80为Ⅰ级，D _S≥90%；0.70≤γ _i<0.90为Ⅱ级，80%≤D _S<90%；0.60≤γ _i<0.70为Ⅲ级， 70%≤D _S<80%；γ _i<0.60为Ⅳ级，D _S<70%。由最终评判结果可以看出x₂条件下，虽然T _S超出了“冶金指纹”窗口上限，存在Mg含量不足而影响石墨球化的风险，但是最终球化效果仍能够达到82%，此效果在大多数情况下是可以接受的。本发明只提供一种基本的原铁水冶金质量状态等级综合评价方法，如要更加精确或细化等级划分，需增加样本量预先判定好各等级界限后再应用该模型。

在以上模型基础上，若需对新的原铁水状态特征参数序列进行评判，只需在第一步数据规范化处理时，首先判断此序列各特征参数值与与参考序列数值的差值是否为最大或最小值。如若有最大或最小值，需替换公式（1）和公式（2）中相应值，再进行计算并综合评判。

Claims

1.一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法，其步骤包括：

(1) 建立原铁水冶金状态综合评价参数体系，诸参数主要来源于热分析曲线上的特征值和炉前快速光谱成分分析结果；

(2) 构建原铁水冶金状态评价灰色关联模型或改进的灰色关联模型；

(3) 根据灰色关联模型的综合评价值确定原铁水冶金状态质量等级，从而指导实际生产，如果原铁水质量评定等级不合格，需根据铁水“劣势”因素进行调控，使铁水质量等级满足生产要求。

2.根据权利要求1所述的一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法，其特征是：选取有效表征原铁水冶金状态的特征参数，并建立一个综合评价模型（如灰色关联模型或改进的灰色关联模型或联合灰色关联模型）用于原铁水的冶金状态质量评价。

3.根据权利要求1或2所述的一种球墨铸铁原铁水冶金状态综合评价方法，其特征是：根据所建立模型的关联度综合评价值判定原铁水的冶金状态质量等级，用于指导实际生产。