不锈钢成分

2024-10-19

不锈钢成分(精选3篇)

不锈钢成分 篇1

不锈钢能够耐空气、蒸汽、水等弱腐蚀介质和酸、碱、盐等化学浸蚀性介质腐蚀, 不易产生腐蚀、点蚀、锈蚀或磨损。不锈钢也是建筑用金属材料中强度最高的材料之一。由于不锈钢具有良好的耐腐蚀性, 所以它能使结构部件永久地保持工程设计的完整性。其中含铬不锈钢还集机械强度和高延伸性于一身, 易于部件的加工制造, 可满足建筑师和结构设计人员的需要, 被广泛应用于生产和生活的各个方面。不锈钢的耐蚀性取决于钢中所含的合金元素。而不锈钢中还含有镍、钼、钛、铌、铜、硅等各种元素, 以满足各种用途对不锈钢组织和性能的要求。由于ICP-AES法灵敏度高, 检测下限低, 稳定性好, 干扰少, 工作曲线线性范围宽, 分析速度快, 可实现多元素同时或顺序测定而得到广泛应用, 仅就在钢铁及合金分析中的应用而言, 测定的元素已达50余种。

一、实验部分

1. 试剂

硝酸 (HNO3) :分析纯, 密度1.42g/mL, 科龙化学试剂厂。

盐酸 (HCl) :分析纯, 密度1.19g/mL, 科龙化学试剂厂。

氢氟酸 (HF) :分析纯, 密度1.13g/mL, 科龙化学试剂厂。

丙酮:分析纯, 科龙化学试剂厂。

标准贮备液1:含Al、As、B、Ba、Ca、Co、Cr、Cu、Fe、K、Li、Mg、Mn、Ni、Pb、Zn、Cd、Sr等元素, 各元素浓度均为1mg/mL。

标准贮备液2:含Mo、Pd、Si、Sn、Ti、W、Sb等元素, 各元素浓度均为1mg/mL。 (所用试剂除特殊说明外, 均为符合国家标准的分析纯试剂和高纯水)

2. 仪器和设备

等离子体发射光谱仪 (ICP-AES) :型号IRIS-HR-DUO, 全谱直读, 美国Thermo公司。

电子天平:AG-245型, , 感量0.05mg, 瑞士梅特勒公司。

微波炉:Galanz格兰仕, 型号G08F23CSP-Q5 (R0) 。

聚乙烯瓶:100mL。

微波消化罐:70 m L。

其他实验用玻璃器皿。

3. 样品的处理

将不锈钢样品用丙酮清洗后再用高纯水冲洗干净, 转移至经过干燥恒重的烧杯中, 放入烘箱中于110℃烘干2h, 然后放入干燥器中冷却至室温, 称重并记录样品的实际重量。

将称好的样品放入微波消化罐中, 加入适量高纯水和14mL浓盐酸, 拧紧盖子, 放入微波炉中, 微波消化5min, 冷却后加入5滴氢氟酸, 待样品完全溶解后, 转移至准备好的100mL容量瓶中, 用高纯水定容至刻度, 并尽快转移至100mL塑料瓶中。

在不加入样品条件下, 按照样品的溶解方法制备空白溶液。

4. 标准溶液的配制

1) 空白标准溶液STD0的配制

采用浓硝酸用高纯水稀释至5%的硝酸体系溶液作为标准空白溶液。

2) 标准溶液STD1的配制

取1mL标准贮备液1于干净的100mL容量瓶中, 并加入5mL硝酸, 用高纯水定容至刻度。溶液中含Al、As、B、Ba、Ca、Co、Cr、Cu、Fe、K、Li、Mg、Mn、Ni、Pb、Zn、Cd、Sr等元素, 各元素浓度均为10mg/L。

3) 标准溶液STD2的配制

取1mL标准贮备液2于干净的100mL容量瓶中, 并加入5mL硝酸, 用高纯水定容至刻度。溶液含Mo、Pd、Si、Sn、Ti、W、Sb等元素, 各元素浓度均为10mg/L。

5. 样品测量

按照ICP-AES光谱仪使用操作程序进行仪器预热及使用前的准备, 使用仪器控制软件设定测量参数。改变RF功率、雾化器压力、进样泵速等主要参数, 对仪器标样测量进行优化, 采用折中方法选择所有要测量的元素及具有较好的灵敏度和稳定性的参数条件, 作为仪器最终的测量参数, 仪器参数见表1。在选定的条件下对所选择的每一条谱线进行准确定位后, 依次测量标准溶液STD0、STD1、STD2, 并对仪器进行标定。

二、结果与讨论

1. 标准溶液中部分元素的线性相关性

在测量过程中, 测量了Si、Mo、Ti等主要元素的浓度为1.0mg/L、2.0mg/L、5.0mg/L、10.0mg/L、20.0mg/L系列标准溶液的标准曲线, 测得的部分结果见表2。

由表2可以看出:各元素在所选择的谱线处都具有很好的线性相关性, 能够满足分析的需要。

2.不锈钢化学成分分析结果

不锈钢化学成分中元素含量按照下面公式计算:

式中:c—不锈钢样品中待测元素的含量, %;ci—试样中待测元素的浓度, mg/L;c0—试样空白中待测元素的浓度, mg/L;V—测量时试样溶液的体积, L;m—样品的重量, mg。

三、结论

采用ICP-AES法分析测量不锈钢化学成分速度快, 建立的测量方法满足样品的测量要求, 测量结果准确可靠。样品的总回收率达到95%。

不锈钢成分 篇2

金属材料化学成分和热处理工艺对力学性能的影响极大, 要想改善金属力学性能, 就必须对化学成分和热处理工艺进行研究。奥氏体不锈钢是不锈钢中钢种最多、使用量最大的一种, 其组织结构决定了力学性能的特点是塑性和韧性较高, 但强度较低, 并且不能通过相变使之强化, 仅能通过冷加工进行强化。为此, 常采用向奥氏体不锈钢中添加合金元素, 并通过固溶处理等工艺改善奥氏体不锈钢的强度。

灰色系统理论是研究少数据、信息不完全、不确定的理论。它是由我国著名学者邓聚龙教授1982年创立的一门新兴横断学科, 在各领域的分析、建模、预测、决策、规划等方面得到了广泛的应用。灰色系统理论中的灰色关联分析就是通过一定的方法, 对信息不完全与数据不确定的系统, 作因素间的量化、序化, 从而寻求系统各因素之间的重要关系, 找出影响目标值的重要因素, 促进与引导系统迅速、高效地协调发展。

笔者采用灰色关联分析研究奥氏体不锈钢化学成分对抗拉强度的综合影响, 从而确定各元素对抗拉强度的影响程度, 为进一步提高奥氏体不锈钢的强度提供了重要依据。

1建立灰色关联分析数学模型

几种化学成分含量不同的奥氏体不锈钢, 经过1373K, 保温30分钟, 在空气中缓冷的固溶处理方式后, 其抗拉强度和化学成分含量如下表1所示。

1.1变量序列的无量纲化处理△GR

采用初值化法对变量进行无量纲处理, 使其转化为纯数字序列的初值像, 便于计算比较。根据公式 (1) , 对变量按列进行无量纲处理。

其中, i=1, 2, 3, …, 9, 计算结果如表2所示。

1.2求灰关联差异信息空间△GR

1.3计算灰关联系数及灰关联度

灰关联系数表达式为:

2结论

采用灰色关联分析方法研究奥氏体不锈钢中化学成分对抗拉强度的综合影响排序, 通过建立灰关联分析数学模型, 得出化学成分对抗拉强度的影响排序结果为Mn, Cr, S, Si, Ni, Mo, P, C。研究表明:在这些化学元素中, Cr元素含量对抗拉强度的影响最大, Si元素的影响最小, 其他元素的影响介于中间。

由于实验数据误差、固溶处理工艺及化学成分含量的不同, 研究结果并不具有普遍性, 因为随着元素含量的升高, 对抗拉强度的影响可能会出现先增加后降低的情况。但是这种分析方法对一定情况下, 通过改变化学成分含量来综合调整金属力学性能具有普遍指导意义。

参考文献

[1]何希杰, 劳学苏.灰铸铁化学成分对抗拉强度综合影响排序[J].中国铸造装备与技术, 2015, 1:47-50.

[2]杜存臣.奥氏体不锈钢在工业中的应用[J].化工设备与管道, 2003, 40 (2) :54-57.

[3]http://www.msm.cam.ac.uk/map/data/materials/austenitic.data.html, 2002-09/2015-3-17[DB/OL].

[4]邓聚龙.灰理论基础[M].武汉:华中科技大学出版社, 2002:122-162.

[5]李春林.结构钢力学性能的灰色关联分析[J].材料开发与应用, 1994, 9 (3) :8-14.

不锈钢成分 篇3

在人们对产品质量要求的不断提高下,为了提高检测的精度,缩短检测的时间,在目前对不锈钢成分的检测当中,应用了光电直读光谱仪来代替传统的化学检测方法,但是在检测的过程中,对由于测试的方法、环境和测试人员的水平问题,使检测结果产生一定的误差,在这样的情况下,需要对其中误差产生的原因进行分析,并且根据这样的原因,采取相关的对策来提高检测的整体精度。

1光电直读光谱仪的工作原理

在对物质的成分进行检测的过程中,由于在不同的物质当中,存在有不同的属性,在这样的情况下,物质当中的不同组成成分,在一定条件下发射的光谱特征不同,人们就可以利用这样的属性,来对不同的物质进行区别。光具有一定的波动性质,光的颜色不同,所产生的波长也就不同,按照波长的不同,可以将其进行相应的排列,这样的光就是所谓的光谱,而相应的物质能够对光谱进行发射,并且不同的物质能够对光进行相应的吸收和散射,根据这样的情况,可以对物质所发出的光谱用分光仪器进行检测,以此来对其中的组成成分进行确定。从目前的情况来看,利用光电直读光谱仪来对物质成分进行检测的过程中,其自动化程度较高,同时分析的速度较快,能够满足人们目前的检测需要,另外,利用光电光谱法可以在同一条件下来对不同含量的元素进行同时检测,而且检测的结果精度较高,使用的成本较高,根据以上使用优势,利用光电直读光谱仪来对物质中的成分进行检测,已经普遍被人们所接受,并且进行应用,其主要应用范围包括金属机械加工、建筑材料、电池和石油化工等行业,一般情况下,光电直读光谱应用最广的领域为钢铁行业,其中不锈钢中元素的标准值和标准误差体现如表1。

2光电直读光谱仪检测不锈钢成分中误差的产生原因

在利用光电直读光谱仪来对不锈钢的成分进行检测的过程中,存在着这样一种问题,同一个测量人员,在利用同样的测量方法和测量仪器,来对同一样品进行多次的检测,其检测结果不能保证完全相同,在这样的情况下可以看出,检测误差的产生是不可避免的,其中产生误差的原因有很多,其主要原因在于光谱的性能不稳定,另外是所检测物品表面的处理不符合相关的标准,在进行检测的过程中,激发光源是其中最为重要的一部分,其主要作用是为了使样品进行蒸发和激发,但是在实际的检测当中,不锈钢的蒸发或者激发之间没有明显的界线,这些过程几乎是在同步进行的,在这样的情况下,都会对检测结果造成一定程度的影响;除了光源激发的条件之外,检测的对象也会对检测结果造成影响,在进行检测的过程中,不能仅仅使用一种检测条件来对不锈钢中的成分进行分析,比如分析钢铁的工作条件,就不适合对有色金属进行分析;另外是在其中氩气进行放电的过程中,氩气的纯度会引起检测结果出现误差,另外样品本身会使氩气的放电的情况下引入一定量的氧气,从而会检测结果产生一定的影响。

另外,造成误差的原因还包括以下几下方面:首先是不锈钢当中和合金元素含量较高,这样会对其中非金属元素的含量造成影响,在这样的情况下,会造成非金属元素含量的测量结果不准确;其次在对不锈钢成分进行检测的过程中,其中非金属元素的分析通道会落到紫外区,在这样的情况下,就会引起分析结果的偏差;最后,在对不同的不锈钢种类进行检测的过程中,由于使用的仪器为同一台光谱仪,在这样的情况下会引起操作台的分析电极污染,从而造成其中的合金元素含量检测结果偏高,导致检测结果的不合理。

3光电直读光谱仪检测不锈钢成分中的误差消除对策

针对以上检测误差的产生原因,在具体的检测过程中,需要对其中的各个环节进行把握,在对打程度上保证检测结果的精确程度,一般情况下,其误差消除对策包括以下方面。

3.1正确取样

在进行光谱分析的时候,其中取样的方法和对样品的处理结果,也会对检测的精度产生一定的影响,在进行炉前分析的时候,需要对炉中的样品进行快速的红切,一旦发现样品出现有裂纹和气孔的情况,就需要进行重新选样,在对低碳钢进行检测的时候,为了进一步提高其中碳含量检测结果的准确度,需要将红料放在流水当中进行急速的冷却,以此来使样品形成马氏体和奥氏体;对于碳含量较高的不锈钢来说,需要在对其进行切割之后采取暖冷,这样可以避免样品产生裂缝;在对铸铁和球墨进行检测分析的过程中,需要保证样品进行充分的白口化,其中的取样温度、冷却速度和脱模时间需要按照相应的标准来进行确定;在对不同材料进行分析的时候,需要根据材料的不同性质,来采取不同的研磨工具,以此来去除样品表面的氧化层,保证检测结果的整体精度。

3.2提高操作人员的检测水平

在检测的过程中,工作人员是其中的主导者,操作人员的专业水平和操作能力直接决定了检测的准确程度,在这样的情况下,需要保证操作人员对样品和分析方法有着足够深的认识,另外,也需要保证操作人员的整体操作熟练程度;同时,也需要检测人员需要较深的质量控制意识,在这样的情况下,就能够对检测过程中的各个环节进行相应的控制;最后,由于分析过程所用的时间较长,这就需要检测人员的身体素质和心理素质达到相应的标准,才能专心的来完成整个检测工作。

3.3检测设备

为了提高检测分析结果的精度,消除其中的误差,需要对其中所使用的设备进行相应的保养,一般情况下,所使用的设备主要包括样品加工设备和分析检测仪器,在实际的检测过程中,需要保证其中分光计的整体精度,达到检测所需要的标准,另外也需要对光源的性能进行严格把握;针对不同样品的特性,来选择不同的样品加工设备,并且需要保证在引入样品的时候,不影响氩气系统的整体稳定程度;最后,需要定期对相关仪器进行保养,并且对仪器的整体精度进行调整。

3.4样品和检测环境

在对样品进行检测之前,需要根据相关的规定,来对样品的代表性、热处理状态和组织结构状态进行分析,另外需要对样品成分的均匀性进行及时控制,保证组成结构的统一性,在对样品进行磨制的过程中,需要根据样品的性质来采取合适的方法;另外,需要对进行样品检测环境的温度、湿度照明和电磁干扰等条件进行严格控制,以此来保证仪器的整体稳定性。

4结束语

在利用光电直读光谱仪来对不锈钢中成分进行检测的过程中,由于样品、操作人员、检测仪器和检测方法等方面的影响,会使检测的结果出现一定程度的误差,这就需要操作人员具有丰富的操作经验,并且保证设备和样品处于标准的检测状态,以此来保证检测的整体精度。

参考文献

[1]柴艳英,詹会霞.光电直读光谱仪测定不锈钢中元素含量不确定度评定[J].科技创新与生产力,2014,(2):110-112.

[2]高鹏.光电直读光谱仪对不锈钢检测中的误差分析[D].沈阳:东北大学,2014.

[3]项小平.光电直读光谱仪对钢铁成分分析值误差的管理[J].企业家天地月刊,2005(4):20-21.

[4]葛晶晶.光电直读光谱误差产生的原因及分析[J].化工管理,2016,(17).

[5]陶兰桂,辛连红,李成贤等.光电直读光谱仪分析的误差分析[J].中国机械,2014,(2):204-204.

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