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        專家分享:突破先機,揭秘鋼鐵夾雜物檢測新技術

         更新時間:2024-03-25 點擊量:66

        隨著時代的進步,對于材料的要求也越來越高。就金屬材料而言,提高鋼鐵的冶煉質量,改善夾雜物大小、數量及分布,可以提高金屬材料的品質。今天我們有幸采訪到鋼研納克失效分析中心的專家李云玲老師,一起聊一聊金屬夾雜物的話題。

         

        鋼研納克失效分析中心李云玲 高級工程師

        從事金屬材料微觀表征工作 10 余年,主要研究方向包括金屬構件失效分析、斷口分析、微觀表征技術等。獨立完成 400 余項材料失效分析案例。完成的典型項目有:某型號艦艇動力系統部件失效原因分析、高鐵車輪裂紋原因分析、核電乏燃料池不銹鋼壁附著物分析、國電逆流變部件失效原因分析、合成氨設備焊接裂紋分析等。大型失效分析項目的完成,為國防設備可靠性提供了技術支持,挽回了客戶大量經濟損失,得到企業的多次好評。相關工作成果多次在全國鋼鐵材料掃描電鏡圖像競賽及金相比賽中獲獎,在國外 SCI、EI、中文核心等期刊上發表論文 20 余篇,參與起草修訂多個團體標準,如《鋼中夾雜物的自動分類和統計掃描電鏡能譜法》(T/CSTM 00346-2021)、《鋼中晶粒尺寸測定 高溫激光共聚焦顯微鏡法》(T/CSTM 00799-2023)、《材料實驗數據掃描電鏡圖片要求》(T/CSTM 00795-2022)等。

         

        Q1

        PHENOM

         

        李老師您好,夾雜物對金屬材料的危害是什么呢?為什么要做金屬夾雜物分析呢?

         

        李云玲老師

        新時代發展對鋼材綜合性能要求日趨嚴格,鋼的質量指標一般包括冶煉質量指標(化學成分、非金屬夾雜物、晶粒度等)、性能質量指標(力學性能、工藝性能焊接、淬透、冷彎等)。非金屬夾雜物危害:引起質量缺陷,如裂紋、偏析;降低鋼材性能,如沖壓開裂、疲勞斷裂。

        Q2

        PHENOM

         

        那么李老師,這些金屬夾雜物是怎么產生的呢?

         

        李云玲老師

        這個鋼中夾雜物來源主要是兩種:

        內生夾雜物:尺寸比較小,和OSN 的冶煉工藝是相關的,這類是不可避免的,但是可以通過工藝的調控來改善分布。

        外來夾雜物:比如來自爐渣,耐火料等,這種夾雜物尺寸大,分布無規律,但是通過提高冶煉工藝是可避免的。

        Q3

         

        李老師,那么對于夾雜物是怎么分類的呢,標準是什么?

        A:

        李云玲老師

        像金屬夾雜物的通用標準是 GB/T 10561,標準里對夾雜物進行了明確的分類:A類(硫化物)、B類(氧化鋁類)、C類(硅酸鹽類)、D(球狀氧化物類)、DS類(單顆粒球狀類),這些不同種類的夾雜物形態各有特點,特征也有所不同。

         

         

         

        Q4

        PHENOM

         

        那么這個夾雜物該怎么去檢測和分析呢?可以為我們分享一下常用的方法和儀器嗎?

        李云玲老師

        檢測方法呢,通常有兩種,一種是金相法,使用光學顯微鏡,通過顆粒的形態和顏色深淺,來判定夾雜物的種類。

        金相法僅能從形狀尺寸判斷夾雜物類別,隨技術發展,當今越來越多使用電鏡法表征夾雜物,目前也有相關的標準:GB/T 30834-2022 鋼中非金屬夾雜物的評定和統計掃描電鏡法。

        我們使用的這臺飛納電鏡的鋼鐵夾雜物系統 Phenom ParticleX Steel,是基于掃描電鏡的背散射電子探測器 + 能譜探測器來進行自動化的分析和歸類,不僅可以得到每個顆粒形態尺寸信息,還可根據化學成分進行細分,對于復合夾雜物更有說服力。

        Q5

        PHENOM

         

        李老師,您覺得這個系統對您的幫助是什么?這個系統給出的結果和光學顯微鏡有什么區別?

         

        李云玲老師

        報告里包含的顆粒信息非常詳細,包括顆粒的尺寸大小,成分信息,并按照定義進行分類。還會給出可視化的圖表,不同尺寸/類別顆粒的占比,比如數量密度,夾雜物指數等。這個系統可以顯示出每一個夾雜物的形態和成分信息等,并且能一鍵回溯這個顆粒。結合三元相圖,還可以進行工藝的優化和改進。非常方便快捷。

         

         

        Phenom ParticeX 可以導出詳細的數據報告





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