故事

钢材微观结构的视觉和化学分析:更快地评定钢材质量

结合显微镜和激光光谱学的2方法合一解决方案

同时视觉和化学分析钢非金属夹杂物(NMIs)与二合一的方法,结合光学显微镜和激光诱导击穿光谱(填词)。钢在多个行业中有各种各样的用途。典型的应用是运输(汽车、航空航天和铁路)、建筑和船舶建造以及能源(石油和天然气管道)部门。用于某些苛刻应用的创新钢合金和钢铁回收也变得越来越普遍。钢的质量在很大程度上取决于其微观结构(夹杂物、晶粒、析出物和其他相)和成分。因此,根据越来越严格的国际、地区和组织标准,金相分析对其进行评估非常重要。为了在检验、质量控制或失效分析过程中做出快速、自信的决定,关于钢的微观结构、形貌和成分的数据是有用的。通过二合一解决方案,可以显著降低精确、可靠的钢材微观结构分析(即质量评级)的成本和时间。

作者

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简介

钢是当今世界上最重要的金属合金之一。因此,钢合金生产是全球工业基础设施的重要组成部分。超过2500种合金和广泛的性能,新的钢材等级正在开发新的,更苛刻的产品和应用。
钢铁生产经过几个步骤:从岩石中提取铁矿石,冶炼矿石以获得铁基,并使用氧气转炉工艺将富含碳的生铁转化为钢[1,2].多年来,人们已经知道钢的微观组织(夹杂物、晶粒、析出相和其他相)对合金性能和质量有很大的影响(1, 3 - 6).钢铁制造商要想在全球市场上保持竞争力,就必须使用材料分析来准确评估钢材质量。了解钢材的质量对许多类型的产品和应用都很重要,例如新合金、车辆、建筑、船舶、管道和回收。
通常,钢夹杂物通过光学显微镜成像进行分类,光学显微镜具有复杂的分析软件,然后根据尺寸、颜色/阴影、形状和排列方面的标准特征(参见图1)对其进行分类(3、5 - 6).然而,成分,即氧化物,硫化物,硅酸盐,氮化物等,也很重要。此外,工业材料的全球联网迫使制造商随时提供其钢合金的性能和规格数据,以便与既定的区域和国际标准进行比较。

钢质量:非金属夹杂物(NMI)分析

在合金生产和失效分析过程中,经常对钢的nmi进行分析以确定质量。在过去,NMI评级是通过将图像与标准图表进行比较来手动完成的。这种方法很耗时,而且结果受用户判断的影响很大。如今,抛光钢的目视检查是通过具有图像分析软件的显微镜系统进行的,该软件可以自动扫描样品,检测确定的夹杂物,显示原始数据,并根据国家和国际标准对夹杂物进行分类(3、5 - 6).为了更可靠地测定钢材质量,同时拥有显微组织的图像和成分数据将是有利的。然而,元素/化学分析方法,如用扫描电子显微镜进行的能量色散x射线能谱(EDS) (扫描电镜),这既费时又费钱[7,8]

2-Methods-in-1解决方案

在大多数情况下,尽管时间和预算有限,但基于夹杂物(图1)准确、可靠的钢材质量评级数据对于做出自信的决策至关重要。二合一解决方案在一台仪器中提供精确、可靠的视觉和化学分析(7、9).事实上,较少的样品准备需要相比扫描电镜/EDS,不需要样品从一个系统转移到另一个系统,样品在空气中分析,从而节省了在钢中进行NMI分析时的时间和成本。
本报告中描述了这种解决方案的一个示例德国米填词材料分析系统与钢铁专家徕卡微系统公司的软件。188金宝搏的网址它结合了光学显微镜(视觉分析),激光诱导击穿光谱或填词(1 - 2日,8)(化学分析),以及专门为钢nmi评级的软件[3],包括与既定标准的比较(3、5 - 6),如ASTM E45, ISO 4967, DIN 50602等。二合一解决方案的优点如下所述。

钢材NMI分析

视觉检查

钢合金中不同类型的夹杂物可以用专门的软件进行评定。夹杂物通常根据灰度值/颜色、大小、形状和几何排列进行分类。它们的组成也可以确定。大多数夹杂物的性质如下表1所示。根据不同夹杂物的数量和大小,生成钢样品的质量等级。的包含评级示例钢铁专家软件如图2所示。

夹杂物类型

分析

财产

球状氧化

铝酸盐

硅酸盐

硫化

碳氮化物

视觉

形状

细长的

细长的

不规则的

分组

>2

单人或团体

单人或团体

单人或团体

颜色/色

黑色的

黑色的

黑色的

灰色的

取决于成分

化学

作文

Ca, Mg, O等。

阿,艾尔

啊,如果

Mn S等等。

Ti Co C N

表1:钢中常见非金属夹杂物及其基本性质概述。

化学/元素分析

然而,在视觉分类之后,分析工作流程往往还没有完成。不同类型的包裹体在颜色或灰色阴影上看起来非常相似,但在成分上有显著差异。氧化物包裹体呈黑色或深灰色,可由铁(Fe)、锰(Mn)、铝(Al)[铝酸盐]、钙(Ca)、铬(Cr)、硅(Si)[硅酸盐]等元素组成(3、5 - 6)
硫化物包裹体呈浅灰色,可由Fe、Mn、Ca、镁(Mg)等元素组成(3、5 - 6)
氮化物包裹体可以有各种颜色,由钛(Ti)、铝(Al)、碳(C)、氧(O)等元素组成(3、5 - 6).例如,氮化钛(TiN)夹杂物是含少量O的淡黄色粉红色,但随着O的增加而变成淡黄色橙色(3、10、11)
大量的O和C使TiN夹杂物呈深蓝色或黑色[11].成分数据对于了解钢铁生产过程的结果以及确定最终钢材质量是有用的。

获得成分信息需要一种额外的分析技术,这意味着更多的样品制备,样品在仪器之间的转移,然后重新定位感兴趣的区域。因此,结果是一个更复杂、更长的工作流程。

结果

同时对钢夹杂物进行视觉和化学分析,使用徕卡微系统公司的二合一溶液。188金宝搏的网址钢夹杂物的图像及其成分,快速分析使用填词,如图3所示。

图3说明了如何使用视觉和化学分析的组合方法(显微镜和化学分析)以一种直接的方式分析nmi填词).图3A显示了一个尺寸超过激光束的夹杂物。利用光谱数据库进行基础分析,直接揭示了其组成。在这种情况下,Ca和Al被确定为NMI的主要成分。根据目视检查的信息,夹杂物可以确定为Ca-Al氧化物。小nmi和精细nmi,如图3B和3C所示,通过比较来分析填词钢基体的光谱。特征元素信号的差异揭示了nmi的化学组成。图3B中看到的串状夹杂物主要含有Mn。
图3C中橙色的小夹杂物中含有钛。

总结与结论

在本报告中,结合光学显微镜和激光诱导击穿光谱的二合一解决方案的优点(填词),为分析钢组织(夹杂物和金属间颗粒)提供了高效的工作流程。

钢夹杂物分析是确定钢质量的重要方法。它经常用于生产过程中的质量控制和故障分析。通常用于这种分析的时间和费用是有限的,但获得可靠的结果和达到所需的钢材质量始终是一个目标。

用于钢夹杂物分析的二合一解决方案在一台仪器中提供视觉和化学分析。dm6m就是一个例子填词系统运行钢铁专家徕卡微系统公司的软件。188金宝搏的网址
它在一台仪器中提供准确,快速的视觉和化学分析,减少样品制备,消除样品转移,并且不需要样品处于真空中。这些优势使用户能够执行快速,精确,更经济的钢夹杂物分析。

参考文献

  1. F. Boué-Bigne, M. Hoehne, V. Sturm, G. Müller, D. Menut, F. Ruby- Meyer, R. Forrest,钢样品中夹杂物基准物质的开发和快速LIBS分析同时测定金属和非金属夹杂物,欧盟出版物。
  2. 王振宇,邵峰,刘建军,激光诱导击破光谱在钢铁生产过程元素实时监测中的应用,机械工程学报(2016),vol. 56, iss。5, pp. 723-735, DOI: 10.2355/isijinternational.ISIJINT-2015-542。
  3. D. Diez, J. DeRose, T. Locherer,评估钢的质量:评估钢夹杂物的标准分析方法和实际解决方案概述,科学实验室。
  4. 李志伟,工程材料的微观结构与性能,《工程材料科学中的中子与同步辐射:从基础到应用》,第二,主编。P. Staron, A. Schreyer, H. Clemens, S. Mayer (Wiley, 2017) pp. 1-20, DOI: 10.1002/9783527684489。
  5. ISO 4967:2013,钢——非金属夹杂物含量的测定——使用标准图的显微照相法,国际标准化组织。
  6. ASTM E45 - 18a,测定钢夹杂物含量的标准试验方法,ASTM国际。
  7. J. DeRose, K. Scheffler,用显微镜看结构-用激光光谱学知道成分:用2种方法合一的解决方案快速,完整的材料分析,科学实验室。
  8. F. Boué-Bigne,快速激光诱导击破光谱扫描分析钢中的氧化物夹杂物:定量方法,应用光谱学(2007)第61卷,第3期,pp. 333-337, DOI: 10.1366/000370207780220895。
  9. J. DeRose, M. Horz, K. Scheffler,用于材料检测的污染物和底层的快速视觉和化学分析:结合显微镜和激光光谱的2方法1解决方案,科学实验室。
  10. 陈志伟,镍基高温合金中TiN夹杂物的行为及其对随机晶粒形成的影响,硕士论文(北京大学学报,1998),第48页。
  11. J.M. Chappé, A.C. Fernandes, L. Cunha, C. Moura, F. Vaz, N. Martin, D. Munteanu, B. Borcea, tin基装饰涂料:添加C和O的颜色变化,光电子学先进材料(2008)第10卷,no. 1。4,第900-903页。

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