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钢材质量评估过程中人工评级非金属夹杂物（NMI）的挑战

Challenges_Faced_When_Manually_Rating_Non-Metallic_Inclusions_teaser.jpg

快速、精确和可靠的非金属夹杂物（NMI）评级对钢材质量评估具有重要作用。在钢铁生产和组件制造过程中，非金属夹杂物（NMI）人工评级是一种常用的方法。本文介绍了在寻求高效、高成本效益的钢材质量评估方法时，人工NMI评级遇到的相关挑战。人工评级存在结果不一致的问题，会影响质量评估的可信性。由多名用户开展的人工NMI评级具有下述缺点：i)结果差异性大，例如NMI尺寸和分组；ii)分析时间长；iii)很难常规性地应用不同的标准。相比之下，自动化NMI更加可靠，成本效益也更高。

简介


过去20年中，随着市场对钢铁的需求不断增长，钢铁已经成为全球应用最广泛的材料之一[1]。钢铁广泛应用于车辆、机器、管道、索塔和船舶和建筑建造等行业，因此钢材质量的评估便显得尤为重要。非金属夹杂物（NMI）评级是评估它们对钢材质量影响程度的关键指标[2-5]。快速、可靠和灵活的NMI评级解决方案能够为钢铁生产商以及零部件制造商带来诸多优势。下面列举了在寻求高效和高成本效益的钢材质量评估 [3]方法时，人工NMI评级解决方案遇到的挑战。

[Translate to chinese:] Comparison of inclusion types between the most common standards
图1：常见标准中的夹杂物类型对比

人工夹杂物评级的相关挑战


在钢材生产和工业制造中，当人们想寻求高效和高成本效益的钢材质量评估方法时，人工NMI评级解决方案常会遇到下列问题。
对于一家生产钢铁或钢材组件的公司，在不同的班次间，人工NMI评级具有主观性，评级结果也不一致。这主要是由不同用户在执行人工评级过程中的显著差异引起的。仅凭目视和视觉上的比较，不同人员得出的结论会有显著的差异，因此很难在多位用户中实现一致的NMI图像人工分析。
NMI邻近参数，例如夹杂物分组[2]要求的面积，在执行人工评级的不同用户间可能有不同的定义和应用方式。统一实施分组夹杂物定义也有很大的难度。
评估NMI面积、尺寸或斜度也是一项难题[3]。难点主要在于：
NMI形状有很大的差异
仅凭一张钢材表面上可见的NMI的俯视显微镜视图，很难测得微微倾斜的NMI的真实长度

[Translate to chinese:] Characterization parameters for inclusions: length (L), width (W), diameter (D), aspect ratio (AR), contour, and grouping (horizontal (s) and vertical (d) separation of inclusions).
图2：夹杂物的表征参数：长度（L）、宽度（W）、直径（D）、长宽比（AR）、形状和分组（夹杂物的水平（s）和垂直（d）区分）。

对于大多数钢铁生产商和组件制造商，人工NMI样本评级的分析时间通常都过长。使用人工评级解决方案时，标准评级方法（如ASTM E45现场评估[2,3,5,6]）非常耗时。
执行人工NMI评级时，应用不同的国际、区域或组织性钢材质量标准也颇具挑战[5]。正如前文所述，标准参数的变化，例如夹杂物圆度和分组的定义[2]会让用户对人工夹杂物分级感到困惑[3]。

克服挑战：自动化NMI评级解决方案


徕卡显微系统钢材质量解决方案套件采用LAS X钢铁专家软件，可提供克服人工评级困难的自动化NMI评级解决方案。结果证明，它是一种快速、灵活、可靠的钢材质量评估方法[2]。

[Translate to chinese:] DMi8 A Inverted Microscope - Professional Configuration
图3：DMi8倒置显微镜——专业配置

References

  1. J. DeRose, D. Barbero, Reasons Why There is Growing Need for Fast and Reliable Steel Quality Rating Solutions, Science Lab (2020) Leica Microsystems.
  2. D. Diez, J. DeRose, T. Locherer, Rate the Quality of Your Steel: Free Webinar and Report: Overview of standard analysis methods and practical solutions for evaluating steel inclusions, Science Lab (2020) Leica Microsystems.
  3. N. Ecke, Analyzing non-metallic inclusions in steel, Science Lab (2020) Leica Microsystems.
  4. A. Schué, Steel - It All Depends on What's Really Inside: New European Standard in Steel Industry, Science Lab (2009) Leica Microsystems.
  5. J. DeRose, D. Barbero, T. Locherer, Top Issues Related to Standards for Rating Non-Metallic Inclusions in Steel, Science Lab (2020) Leica Microsystems.
  6. ASTM E45 - 18a, Standard Test Methods for Determining the Inclusion Content of Steel, ASTM International (American Section of the International Association for Testing Materials).

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