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精密钢管的轧制过程中,酸洗工艺非常重要,可以出去表面的氧化皮和锈蚀物,那酸洗究竟是如何进行的呢? 利用酸溶液去除钢铁表面上的氧化皮和锈蚀物的方法称为酸洗。氧化皮、铁锈等铁的氧化物与酸溶液发生化学反应,形成盐类溶于酸溶液中而被出去。
酸洗用酸有硫酸、 、磷酸、和混合酸等。 精密钢管酸洗常用介质:硫酸、、磷酸、。在酸洗时务必加入酸洗缓蚀剂,防止酸对金属的腐蚀。
精密钢管的酸洗工艺: 主要有浸渍酸洗法、酸洗法和酸膏除锈法,一般多用浸渍酸洗法,大批量生产中可采用法。钢铁零件一般在10%~20%(体积)硫酸溶液中酸洗,温度为40℃。当溶液中含铁量超过80g/L,硫酸亚铁超过215g/L时,应更换酸洗液。常温下,用20%~80%(体积)的 溶液对钢铁进行酸洗,不易发生过腐蚀和氢脆现象,由于酸对金属的腐蚀作用很大,需要添加缓蚀剂,清洗后金属表面成银白色,同时钝化表面,不锈钢抗腐蚀能力。为了消除硅藻土载体吸附,减少色谱峰拖尾,载体在使用前需进行酸洗或碱洗,酸洗是把载体用6mol/L 浸煮2h或浓 加热浸煮30min,过滤,用水洗至中性、烘干。酸洗可除去表民上的铁、铝、钙、镁等杂质,但不能除去硅基。酸洗载体适宜于分析酸性样品。
精密钢管酸洗的作用: 对精密钢管表面进行除油、除锈,以便进行下道工序准备。在生产过程中,酸洗过程就是为了去除表面氧化皮,后经过润滑(碳素共--磷皂化,不锈钢--牛油石灰,铜铝噶--涂油,用老工艺--镀铜),再进行拔制深。钢管如果不酸洗、表面可能有氧化物和油污,磷化液核能无法将它们除去,磷化质量会降低。
精密钢管清洗步骤:钢管在清洗前必须去除管端的毛,然后用一个硬管喷嘴,发射2颗超净丸进行清洗。如果管内有油液或油脂类污染物,应选用硬管丸,能有效的去除这类污染物。如果管内有锈蚀、焊渣等,应选用摩擦丸,先除去这些污染物。摩擦丸可以反复多次使用,直至确认这些污染物被去除。不管是使用硬管去除油类污染物,还是使用摩擦去除锈蚀或焊渣,都必须用超净丸作 终清洗,以确保管路的理想清洁度。如果清洗钢管总成,建议在总成前先清洗钢管。组成为总成后,只能用超净丸清洗,并且必须注意钢管与接头连接处,不能有台阶,清洗钢管也可以选用软管喷嘴,但发射丸时须从二端分别进行,确保被喷嘴遮挡部分的情况。
钢管管端倒1×45的角,可以大大延长软管喷嘴的使用寿命。切割后的软管应在接头前线进行清洗。从软管任一端发射一颗超净丸,接着从软管的另一端在发射一颗,这样的目的是确保二端被喷嘴遮挡的区域也能清洗到。在装配、扣压接头后, 再从软管总成的任一端发射一颗超净丸,用以在接头扣压过程中可能产生的镀层屑。建议在压缩空气源除水过滤器,确保以洁净干燥的空气来发射清洁丸。同样重要的是在发射了 一颗丸后应立即把二端的接头封闭,避免清洁后的管路受到环境的再次污染。
光亮管重庆还可能与一些过渡族、稀土或碱土金属元素作用生成氢化物。与金属中的第二相作用生成气体产物,如钢中的氢可以和渗碳体中的碳原子作用形成 等。氢脆类型及其特征氢蚀是由于氢与金属中的第二相作用生成高压气体,使基体金属晶界结合力减弱而导致金属脆化。如碳钢在3~5℃的高压 氛中工作时,由于氢与钢中的碳化物作用生成高压的CH4气泡,当气泡在晶界上达到一定密度后,金属的塑性将大幅降低。这种氢脆现象的断裂源产生在与高温、高压 相接触的部位。
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为了提高输油气管的寿命,通常要进行表面,以利于精密钢管与防腐层的牢固结合。常见的方式有:清洗、工具除锈、酸洗、喷抛丸除锈四类。
1、清洗
精密钢管表面粘附的油脂、灰尘、润滑剂、有机物,通常采用溶剂、乳剂来清洗表面。但对于精密钢管表面的铁锈、氧化皮、焊渣不能掉,需要进一步借助其它方式。
2、工具除锈
精密钢管表面氧化皮、铁锈、焊渣,可采用钢丝刷来清洗打磨表面。工具除锈分为手动、动力两种,手动工具除锈能达到Sa2级,动力工具除锈能达到Sa3级。精密钢管表面如附着特别牢固的氧化皮,有可能借助工具除锈也不能干净,需寻找别的方法。
3、酸洗
常见酸洗包括化学和电解两种方法。但管道的防腐只采用化学酸洗。化学酸洗可以精密钢管表面达到一定的清洁度、粗糙度,方便后续的锚纹线。通常作为喷丸(砂)后的再。
4、喷抛丸除锈
通过大功率电机带动叶片高速旋转,使钢砂、钢丸、铁丝段、矿物质等磨料在离心力作用下对精密钢管表面进行喷抛射,一方面铁锈、氧化物和污物,另一方面精密钢管在磨料猛烈冲击和摩擦力的作用下,达到所需要的均匀粗糙度。
四种方式中,喷抛丸除锈是管道除锈朂理想的方式,一般喷丸除锈主要用于精密钢管内表面,抛丸除锈主要用于精密钢管外表面。
人工神经网络(ANN)起源于2世纪4年代,它从某些方面反映了人脑的基本特征,但并不是人脑的真实描写,而只是它的抽象、简化和模拟,网络的信息由神经元间的相互作用来实现。神经网络控制的关键是选择一个合适的神经网络模型,并对其进行训练与学习,直至达到符合要求为止,即寻找的神经网络结构与权值。然而,神经网络的学习,需要一定的实验样本,同时,还需要运行成千上万次才能获得结构。有时获得的是一个局部解,而不是全局解,因方法的局限性,同样,也难于对本文所讨论的油田对象实现有效的控制。