在高温合金研究与开发中,准确表征材料全域成分分布特征对工艺优化、服役性能改进及材料质量监控或评价具有重要意义。本文采用超大尺寸金属构件原位分析系统对GH4169高温合金棒材样品进行了全域及区域成分分布表征,系统地优化了各项关键参数,最终确定了最佳实验条件为电容参数0.10、火花激发频率400 Hz、扫描速度45 mm/min、加工转速250 r/min和电极距离4.0 mm;建立了GH4169高温合金偏析度表征评价模型,结果表明选用的GH4169高温合金样品中心区域无缺陷,按照标准取样区域评价,产品偏析符合标准范围。采用全域偏析分析数据,总体上各元素均匀性良好,Fe均匀性还有提升空间。该方法对于GH4169高温合金生产工艺的优化以及高性能材料的研究和开发具有指导意义。

针对航空发动机中γ-TiAl零部件在加工制造期间进行在线诊断和检测是航空发动机制造和智能化检测的重要一环。由于通常激光诱导击穿光谱(LIBS)技术只能用来检测材料中的元素成分等,对于材料微观结构缺乏直接判断。本文通过LIBS结合深度学习模型实现了对γ-TiAl微观组织的识别。实验首先对γ-TiAl进行6种不同的热处理,然后在电子显微镜下得到不同的微观组织。随后对不同微观组织的γ-TiAl进行LIBS实验,并通过基线校正、小波变换对得到的光谱进行去噪处理。为了提高数据的简洁性和解释性,通过主成分分析(PCA)取前32个主成分为降维后的数据,并作为BP神经网络(BP)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)这3种深度学习模型的输入进行分类,其中LSTM模型性能最优,准确率达到96.04%,而BP和CNN模型也有出色的效果,准确率分别为95.57%和93.35%。同时3种模型的训练均在30 s内完成。由此可见LIBS与深度学习模型结合可以实现不同微观组织的γ-TiAl准确分类,这对今后工业生产的智能化检测提供了新的手段和思路。

镁处理对钢中夹杂物能够起到良好的调控效果,从而改善产品品质,提升产品性能。为探究镁处理对厚板钢中夹杂物的改质效果和改质机理,采用金相显微镜、扫描电子显微镜(SEM)、Aspex夹杂物自动分析仪、夹杂物三维腐刻装置等对比分析了钙处理和镁处理后厚板钢中夹杂物的成分、形貌、尺寸及分布。研究表明:钙处理后,夹杂物尺寸、密度较大,夹杂物面积占比在铸坯试样内弧、内弧1/4、中心处分别为0.020%、0.028%、0.022%。镁处理后,夹杂物尺寸、密度减小,夹杂物面积占比在铸坯试样内弧、内弧1/4、中心处都有所降低,分别为0.014%、0.024%、0.016%;相较于钙处理,镁处理后厚板钢的洁净度提高,小尺寸夹杂物数量占比增大;Mg的加入,能使钢中的Al₂O₃夹杂物改质为细小弥散的MgO·Al₂O₃夹杂物,MnS和MgS可形成固溶体(Mn,Mg)S,并以MgO·Al₂O₃为核心形成一种外软内硬的复合夹杂物,形貌近似于球形或椭球形。

镀锌产品表面黑斑缺陷分析中,截面观察缺陷深入样品基体的情况是寻找缺陷原因的关键点,但是针对缺陷深入基体较浅(小于5 μm)以及黑斑尺寸较小(小于1 mm)的情况,传统的金相制样手段很难达到分析要求,因此分析中需要解决截面样品制备的难题。本文重点展示了利用聚焦离子束(FIB)双束系统的精确定位及微纳米级原位切割功能,在缺陷处解剖制备出高质量截面样品,最优限度地呈现缺陷与基体的界面情况并结合能谱仪(EDS)的面扫描功能对缺陷处异质物成分进行全面表征。通过分析镀锌产品表面质量缺陷的两个典型案例中黑斑缺陷的形态、成分、分布方式,确定黑斑缺陷形成的原因分别为Mn在热镀锌过程中发生外氧化破坏了锌液与钢板之间的浸润性和表面氧化铁皮压入或者未清理干净造成漏镀黑斑现象。案例分析证明聚焦离子束双束系统原位表征技术在缺陷处原位解剖及截面观察方面具有明显优势。

钒矿资源的综合利用需要准确测定其组分。中国钒矿资源丰富,主要赋存于钒钛磁铁矿和石煤钒矿中,钒钛磁铁矿属于难分解的矿石,石煤钒矿则含有较高的碳质或有机质,处理样品时常分解不完全,并且钒、钛极易发生水解。实验采用硝酸-氢氟酸酸溶体系使用微波消解法消解样品,选择V 310.230 nm、Ti 334.940 nm、Fe 239.562 nm、Al 396.153 nm、Co 228.616 nm、P 214.914 nm、Cu 327.393 nm、Mn 259.372 nm为钒、钛、铁、铝、钴、磷、铜、锰的分析谱线,建立了电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定钒矿中钒及共(伴)生元素钛、铁、铝、钴、磷、铜、锰的方法。实验确定了试液的介质为5%(体积分数)盐酸,以防止钒、钛水解。方法中各元素校准曲线的线性相关系数均在0.999以上;方法的检出限为20～158 μg/g。实验方法用于测定标准物质GBW07224和GBW07875中钒、钛、铁、铝、钴、磷、铜、锰,各元素测定结果的相对标准偏差(RSD,n=12)为0.2%～6.0%,能够满足DZ/T 0130《地质矿产实验室测试质量管理规范》的要求;测定值与认定值基本一致,相对误差(RE)为-6.72%～11.00%。选择GBW07877和1个钒矿实际样品分别按照本法和高压密闭酸溶-ICP-AES 进行测定,两种方法测定结果相一致。

汽车尾气净化催化剂中铂、钯、铑含量对催化剂的性能和成本有很大影响,准确、便捷测定汽车尾气净化催化剂中铂、钯、铑的含量具有重要意义。实验采用火试金法富集汽车尾气净化催化剂中的铂、钯、铑,再使用硝酸-盐酸溶解,使用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定溶液中的铂、钯、铑。实验对火试金配料、灰吹条件、灰吹保护剂等进行优化,选择75 mg银或金作为灰吹保护剂,以150 g氧化铅、25 g碳酸钠、15 g硼砂、10 g二氧化硅、5 g氟化钙和3.5 g淀粉作为配料,与试样在900 ℃下熔融后得到铅扣,并在880~890 ℃下进行灰吹。各元素校准曲线的线性相关系数均不小于0.999 7;方法中各元素的检出限为 0.99～1.65 mg/kg,定量限为3.3～5.5 mg/kg。按照实验方法测定3个汽车尾气净化催化剂样品中铂、钯和铑,结果的相对标准偏差(RSD,n=9)为1.0%~2.6%,加标回收率为97%~101%。按照实验方法测定废汽车催化剂有证标准物质中铂、钯和铑的含量,结果与认定值一致。

测定钛合金中碳含量时通常采用在氧气流中高温燃烧,使其中碳以二氧化碳的形式释放出来再进行检测,其中应用最成熟的方法是高频燃烧配套红外吸收法。然而,目前关于该方法在钛合金中碳含量测定时所用助熔剂种类及称样量的系统性研究鲜见报道。本文选用TA2、TB13、TC4共3种牌号钛合金,使用正交实验法系统探究了高频燃烧红外吸收法测定钛合金中碳含量时的影响因素,重点考察了称样量、助熔剂质量、助熔剂种类及助熔剂与试样在坩埚内的叠放次序对钛合金熔融效果及碳测定结果的影响。实验结果表明,称样量对碳测定结果的影响最为显著,最佳称样量为0.2 g。助熔剂种类方面,使用铜+锡+铁(mCu∶mSn∶mFe=2∶1∶1)做助熔剂时,熔融效果较好,燃烧完全且无飞溅现象,峰型为正态分布,无拖尾现象。助熔剂与试样混合均匀时,碳的释放效果最佳,测定值最接近参考值。助熔剂质量方面,当助熔剂加入量为2.1 g时,碳的释放率达到顶峰,且符合GB/T 4698.14—2011的要求。按照优化好的实验方法测定钛合金标准物质GBW(E)020180中碳,结果的相对标准偏差(RSD,n=11)为0.53%。本研究为高频燃烧红外吸收法测定钛合金中碳含量提供了优化方案,具有较高的实际应用价值。

钇、钕、钆是镁合金重要的合金化元素,影响着镁合金的性能,其含量的准确检测与评估至关重要。本研究通过等间距多点钻孔取样解决样品的偏析问题,采用HCl(1+1)溶解样品,选择Y 371.029 nm、Nd 430.358 nm、Gd 335.047 nm作为钇、钕、钆的分析谱线,探究了基体效应及共存元素的干扰情况,并通过干扰系数校正法消除锆、钕、钆之间的干扰,建立了电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定稀土镁合金中钇、钕、钆的方法。钇、钕、钆在其线性范围内校准曲线的线性相关系数均达到0.999 9;方法中各元素的检出限为0.000 002%～0.000 17%(质量分数,下同),定量限为0.000 005%～0.000 58%。按照实验方法测定稀土镁合金中钇、钕、钆,结果的相对标准偏差(RSD,n=11)分别为0.86%～6.6%、0.95%～2.4%、0.82%～5.3%;回收率分别为98%～105%、99%～104%、98%～103%。

碳素钢和中低合金钢薄板化学成分检验对出厂产品质量控制和新产品研发起关键作用。实验采用火花放电原子发射光谱法测定碳素钢和中低合金钢薄板中C、Si、Mn、P、S、Cr、Ni、Cu、Al、Nb、V、Ti、N等13种元素。实验考察了样品制备方式、光谱激发极限样品厚度、样品平整度的影响以及样品专用夹具的使用等条件;确认厚度小于0.30 mm样品采用手工砂纸打磨,0.30～2.00 mm厚度的样品采用砂带机打磨,厚度小于0.20 mm的样品不适宜采用火花放电原子发射光谱法测定;使用专用夹具与压块组合后的样品背面几乎不会出现凹陷和颜色变蓝等情况。按照实验方法对不同厚度的碳素钢和中低合金钢薄板样品进行测定,结果表明,除超低碳、硫和氮外,其他各元素测定结果的相对标准偏差(RSD,n=10)均小于5%。分别按照本法和国标方法(其中C、S按照GB/T 20123—2006测定,N按照GB/T 20124—2006测定,其余元素按照 GB/T 20125—2006测定)测定不同厚度的碳素钢和中低合金钢薄板样品中13种元素,结果表明两种方法测定结果相一致。方法有效解决了国标GB/T 4336—2016中小于2 mm厚度样品不能使用火花放电原子发射光谱法直接分析的问题,拓展了火花放电原子发射光谱法直接检验碳素钢和中低合金钢薄板样品的厚度。

采用标准方法GB/T 12689.12—2004中电感耦合等离子体原子发射光谱法测定锌合金中铝和铁时,化学预处理耗时长且操作繁琐。本方法使用全自动铣样机对锌合金表面进行制样,采用锌合金标准物质/标准样品及由标准方法GB/T 12689.12—2004定值的9块锌合金生产样品(1#~9#)作为校准样品系列绘制校准曲线,控制样品等待分析时间为0~5 min,建立了X射线荧光光谱法(XRF)测定锌合金中铝和铁的方法。结果表明,铝和铁校准曲线的决定系数/相关系数均不小于0.999 5,铝和铁的测定范围分别为0.117%～0.397%和0.000 85%～0.023%,方法检出限分别为7.46和4.21 μg/g。按照实验方法测定3个锌合金样品中铝和铁,结果的相对标准偏差(RSD,n=11)均小于5%;锌合金标准物质/标准样品中铝和铁的测定结果与认定值/标准值相符。分别采用实验方法与标准方法GB/T 12689.12—2004测定锌合金生产样品中铝和铁,绝对误差满足标准方法GB/T 12689.12—2004中实验室间允许差的要求。

镁合金圆铸锭作为一种轻量化、高强度的金属材料,广泛应用于汽车、航空航天、电子设备等领域。钐作为一种稀土元素,对镁合金圆铸锭的显微组织和力学性能影响明显,因此,钐含量的准确测定对镁合金圆铸锭的性能研究有重要意义。实验优化了仪器工作条件,并对基体和共存元素、溶样过程、分析谱线、校准曲线等进行讨论。采用5 mL盐酸(1+1)溶解镁合金圆铸锭样品,选择Sm 360.949 nm为分析谱线,实现了电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)对样品溶液中钐的测定。按照实验方法测定镁合金圆铸锭样品中钐,结果的相对标准偏差(RSD,n=6)为0.61%~0.76%,加标回收率为98.4%~100.8%。

钢铁酸洗过程中,酸洗液酸度对工件酸洗质量有重要影响。针对酸洗液中含FeCl₂的酸度检测,本研究结合滴定法和光度法,提出一种新型测定酸度的方法。以钢铁酸洗液中FeCl₂本身作指示剂,当待测液pH值发生突跃时,Fe²⁺沉淀,溶液吸光度突增,吸光度突跃点可作为滴定终点。本文考察了不同波长和FeCl₂浓度对检测的影响,其中在770 nm波长下检测溶液吸光度有明显突跃,FeCl₂质量浓度在15~300 g/L宽范围内均可检测出酸度。实际产线酸洗液采用亚铁光度滴定法与酸碱滴定法检测酸度的相对误差小于1.7%,可满足生产检测需求。