CN1793931A - 热轧无缝钢管力学性能的预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种热轧无缝钢管力学性能的预测方法。本发明属于轧钢技术领域。热轧无缝钢管力学性能的预测方法，包括钢管成分的确定、炼钢、轧管工艺的确定，其特点是热轧无缝钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的力学性能预测方法包括以下工艺步骤：(1)选择确定以管坯成分、冶炼工艺、轧管工艺为模型参数；(2)根据管坯成分进行力学性能结果预测，(3)依据冶炼工艺加入铁水及海绵铁量、真空脱气处理、轧管压缩比、终轧温度获得力学性能预测结果修正系数，进而对热轧无缝钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的力学性能进行预测。
Description
技术领域
本发明属于轧钢技术领域，特别是涉及一种热轧无缝钢管力学性能的预测方法。
背景技术
目前，热轧无缝钢管的力学性能尚没有成熟的预测方法。依据不同的用户需求，对无缝钢管成品的性能和质量有着不同的要求。因而，在钢管制造完成后，必须从每一批次钢管中取样，做各类性能试验，合格后方可销售、使用。这不仅需要浪费大量的时间等待试验结果，而且也造成大量钢材的浪费，影响钢管的成材率，所以，研究、探讨轧制过程的钢材性能预测技术，力图实现在线、连续的性能检测和预报非常必要。但由于轧制过程复杂，生产条件随时变化，特别是钢管生产的多道次、多工具和内外表面同时变形的特点，致使钢管生产一直不能实现象钢板生产已经达到的性能预测水平。
发明内容
本发明为解决公知技术中存在的问题而提供了一种热轧无缝钢管力学性能的预测方法。
本发明的目的是提供一种方便、精确、可快速预测热轧无缝钢管力学性能的抗拉强度、屈服强度和伸长率的预测方法。
本发明“热轧无缝钢管力学性能的预测方法”，提供了一种用连铸园坯生产热轧无缝钢管的力学性能预测方法。钢管的力学性能包括拉伸试验的抗拉强度、屈服强度和伸长率指标，它们是钢管内在质量的一个主要指标，故一般标准均将其列为必检项目。GB8162结构管、GB8163流体管、GB3087低中压锅炉管和美国石油学会制定的API-5L管线管、API-5CT的石油套管等标准均规定必须在成品管中取样做拉伸试验，并且按不同钢种、钢级和规格给出了抗拉强度、屈服强度和伸长率的相应要求。本发明方法依据原材料成份和钢管冶炼、轧制过程中的状况，可以精确地预测成品钢管的力学性能指标。
建立预测方法模型，本发明提供了预测指标的多元回归方程，其具有操作方便，预测精度高的特点。本发明提供的预测方程一般表达式为：
Yi＝fi0+fi1+fi2+fi3+fi4 -------(1)
fb0＝a1C+a2Si+a3Mn+a4P+a5S+a6Ni+a7Cr+a8Cu+a9V -------(2)
fa0＝b1C+b2Si+b3Mn+b4P+b5S+b6Ni+b7Cr+b8Cu+b9V -------(3)
fδ0＝c1C+c2Si+c3Mn+c4P+c5S+c6Ni+c7Cr+c8Cu+c9V -------(4)
式中：Yi-力学性能的最终预测结果，抗拉强度、屈服强度的单位为MPa；伸长率的单位为％；i分别为b、s、δ表示抗拉强度、屈服强度和伸长率，以下同。
fi0---仅考虑成份的预测结果。
fi1---考虑炼钢工艺是否加入铁水及海绵铁的修正系数
fi2---考虑炼钢工艺是否进行真空脱气处理的修正系数
fi3---考虑轧管工艺总压缩比的修正系数
fi4---考虑轧管工艺终轧温度的修正系数
C---碳含量(％)
Si---硅含量(％)
Mn---锰含量(％)
P---磷含量(％)
S---硫含量(％)
Ni---镍含量(％)
Cr---铬含量(％)
Cu---铜含量(％)
V---钒含量(％)
a1……a9为抗拉强度系数
b1……b9为屈服强度系数
c1……c9为伸长率系数
本发明中钢管的成份和生产工艺适用范围为：碳含量C≤0.65％；硅含量Si≤1.00％；锰含量Mn≤1.65％；磷含量P≤0.04％；硫含量S≤0.04％；镍含量Ni≤0.3％；铬含量Cr≤0.5％；铜含量Cu≤0.04％；钒含量V≤0.1％；炼钢工艺中加入的铁水及海绵铁量不超过总量的50％；轧管的总压缩比≤18；轧管工艺的终轧温度：680～1150℃。
本发明方法包括以下步骤：
1.依据冶炼工艺，分别确定抗拉强度、屈服强度和伸长率的修正系数fi1、fi2。
2.依据轧管工艺，分别确定抗拉强度、屈服强度和伸长率修正系数fi3、fi4。
3.采集管坯的化学成份，运用(2)、(3)和(4)式分别得出仅考虑化学成份的预测结果。
运用(1)式分别得出三项力学性能的最终预测结果。
本发明采取如下技术方案：
热轧无缝钢管力学性能的预测方法，包括钢管成份的确定、炼钢、轧管工艺的确定，其特点是热轧无缝钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的力学性能预测方法包括以下工艺步骤：
(1)选择确定以钢管成份、冶炼工艺、轧管工艺为模型参数；
(2)依据管坯成份进行力学性能结果预测
通过预测指标的多元回归方程，获得依据管坯成份的钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的预测结果；
(3)依据冶炼工艺加入铁水及海绵铁量进行力学性能预测结果修正
通过对冶炼工艺加入铁水及海绵铁量进行预测指标分析，获得预测钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的结果修正系数；
(4)依据冶炼工艺中真空脱气处理进行力学性能预测结果修正
通过对冶炼工艺中真空脱气处理进行预测指标分析，获得预测钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的结果修正系数；
(5)依据轧管工艺中的钢管压缩比进行力学性能预测结果修正
通过对冶轧管工艺中的钢管压缩比进行预测指标分析，获得预测钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的结果修正系数；
(6)依据冶炼工艺终轧温度进行力学性能预测结果修正
通过对轧管工艺中的终轧温度进行预测指标分析，获得预测钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的结果修正系数；
采集管坯的化学成份，通过步骤(2)进行结果预测，运用步骤(3)(4)(5)(6)获得的预测结果修正系数对预测结果进行修正，从而得出钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的力学性能预测结果。
本发明还可以采用如下技术措施：
所述的热轧无缝钢管力学性能的预测方法，其特点是：管坏的成份为C≤0.65％，Si≤1.00％，Mn≤1.65％，P≤0.04％，S≤0.04％，Ni≤0.3％，Cr≤0.5％，Cu≤0.04％；V≤0.1％。
所述的热轧无缝钢管力学性能的预测方法，其特点是：炼钢工艺中加入的铁水及海绵铁量不超过总量的50％。
所述的热轧无缝钢管力学性能的预测方法，其特点是：轧管的总压缩比≤18。
所述的热轧无缝钢管力学性能的预测方法，其特点是：轧管工艺的终轧温度680～1150℃。
本发明具有的优点和积极效果：
本发明一举解决了长期以来存在的技术难题，充分考虑了钢管的性能取决于钢材内部的组织结构，而内部组织结构又取决于钢的化学成份、冶炼工艺和热轧的加工处理过程。本发明具有预测方法简单，操作易控制，安全便捷，预测精度高等优点。
附图说明
图1是本发明热轧无缝钢管力学性能的预测方法模型示意图。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并详细说明如下：
实施例1
普碳20号钢生产B级管线管，其化学成份见表1。钢管规格为Φ219.1×7mm，管坯规格为Φ270mm，冶炼生产中未加入铁水及海绵铁，也未进行真空脱气处理；管坯加热温度1260℃。由计算方程及查经验数据表，可以得到相关参数及抗拉强度、屈服强度和伸长率的预测结果，分别检验统计量，预测结果高度显著。表2为本实例预测抗拉强度的主要参数值；表3为本实例预测屈服强度的主要参数值；表4为本实例预测伸长率的主要参数值。
表1 钢材的化学成份
| 元素 | 含量(％) | 元素 | 含量(％) | 元素 | 含量(％) |
| CSiMn | 0.2030.2340.453 | PSNi | 0.0100.0110.062 | CrCuV | 0.0630.0990.000 |
表2 抗拉强度的主要参数值及预测值
| 参数 | 参数值 | 参数 | 参数值 |
| a1a2 | 1183.682701.389 | a8a9 | 196.8360 |
| a3a4a5a6a7 | 80.239813.23232.269-172.001179.611 | fb1fb2Fb3Fb4Yb | 00-20467 |
即抗拉强度σb＝467MPa
该预测结果的相关系数r＝0.999；
检验统计量F＝1786.591≥F0.01＝3.36；预测精度高。
表3 屈服强度的主要参数值及预测值
| 参数 | 参数值 | 参数 | 参数值 |
| b1b2b3b4b5b6b7 | 777.628345.80467.488-308.776-569.341-37.43322.963 | b8b9fs1fs2fs3fs4Ys | 99.948000-50264 |
即屈服强度σs＝264MPa
该预测结果的相关系数r＝0.999；
检验统计量F＝1350.641≥F0.01＝3.36；预测精度高。
表4 伸长率的主要参数值及预测值
| 参数 | 参数值 | 参数 | 参数值 |
| c1c2c3c4c5c6c7 | 71.77563.0583.687166.413-71.581-25.89326.999 | c8c9fδ1fδ2fδ3fδ4Yδ | -5.126000-0.5031 |
即伸长率δ＝31％
该预测结果的相关系数r＝0.997；
检验统计量F＝571.598≥F0.01＝3.36；
预测精度高。
Claims (5)
1.一种热轧无缝钢管力学性能的预测方法，包括钢管成份的确定、炼钢、轧管工艺的确定，其特征是热轧无缝钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的力学性能预测方法包括以下工艺步骤：
(1)选择确定以钢管成份、冶炼工艺、轧管工艺为模型参数；
(2)依据管坯成份进行力学性能结果预测
通过预测指标的多元回归方程，获得依据管坯成份的钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的预测结果；
(3)依据冶炼工艺加入铁水及海绵铁量进行力学性能预测结果修正
通过对冶炼工艺加入铁水及海绵铁量进行预测指标分析，获得预测钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的结果修正系数；
(4)依据冶炼工艺中真空脱气处理进行力学性能预测结果修正
通过对冶炼工艺中真空脱气处理进行预测指标分析，获得预测钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的结果修正系数；
(5)依据轧管工艺中的钢管压缩比进行力学性能预测结果修正
通过对轧管工艺中的钢管压缩比进行预测指标分析，获得预测钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的结果修正系数；
(6)依据轧管工艺中的终轧温度进行力学性能预测结果修正
通过对轧管工艺中的终轧温度进行预测指标分析，获得预测钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的结果修正系数；
采集管坯的化学成份，通过步骤(2)进行结果预测，运用步骤(3)(4)(5)(6)获得的预测结果修正系数对预测结果进行修正，从而得出钢管抗拉强度、屈服强度和伸长率的力学性能预测结果。
2.根据权利要求1所述的热轧无缝钢管力学性能的预测方法，其特征是：管坏的成份为C≤0.65％，Si≤1.00％，Mn≤1.65％，P≤0.04％，S≤0.04％，Ni≤0.3％，Cr≤0.5％，Cu≤0.04％；V≤0.1％。
3.根据权利要求1所述的热轧无缝钢管力学性能的预测方法，其特征是：炼钢工艺中加入的铁水及海绵铁量不超过总量的50％。
4.根据权利要求1所述的热轧无缝钢管力学性能的预测方法，其特征是：轧管的总压缩比≤18。
5.根据权利要求1所述的热轧无缝钢管力学性能的预测方法，其特征是：轧管工艺的终轧温度680～1150℃。
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