铁谱分析技术论文范文

基于OSA-CBM标准的机械故障诊断系统研究

作者：姜广伟

摘要：一、OSA-CBM标准概述OSA-CBM继承了已被全球很多国家认可的ISO-13374标准,并做出了更大的完善。该标准定义了状态检测系统的六大功能模块,并进一步规范了各个模块的输入和输出模式、接口方式和数据结构等。这六个模块分别是数据获取模块、数据处理模块、状态检测模块、状态评估模块、预测模块和生成建议模块,以上顺序是由低到高排列的。除了处理数据类型、显示结果和

关键词：标准定义 故障诊断系统 状态检测系统 功能模块 机械 数据处理模块 CBM OSA

DOI： CNKI:SUN:

年份： 2012

范文来源：学术堂

引言机械零部件的磨损是机械设备发生的故障中最常见、最主要的故障形式，是影响机械设备正常运行的主要障碍之一。据统计，磨损故障占机械设备故障的80%〔1〕，而且磨损还可诱发其它形式的故障。随着现代工业的发展，对生产的连续性和运转机械设备的可靠性要求不断提高，因而对机械设备进行磨损工况监测和故障诊断具有重要意义。 机械零部件发生磨损时，磨损颗粒便进入润滑系统并悬浮在润滑油中。这些微小的磨损颗粒携带有机械设备发生磨损故障的重要信息。为了从润滑油里的磨损颗粒中获取有关机械设备磨损故障的特征信息，常采用“油液监测技术”，其中包括磁塞法、光谱法、铁谱法、放射性示踪法、过滤法、颗粒计数法[2,3]。实践证明，在上述这些方法中，铁谱分析技术是监测磨损工况和诊断磨损故障最为有效的方法，在设备日常管理、预测性维修、可靠性分析和寿命预测方面起到了重要作用。然而，在铁谱诊断技术应用的近20年中，诊断过程中的磨粒识别和故障诊断这两个关键步骤主要凭借人的经验。由于磨损现象的复杂性、研究的对象不同以及铁谱分析者间缺乏充分交流，导致使用磨粒术语和描述磨损故障的混乱，尽管在磨粒分类与磨粒术语标准化方面还有一些基础工作要做，但经过一些研究者的努力，已有比较一致的观点。相比之下，对磨损故障分类与磨损故障描述规范化的研究则较少。在人工诊断时，重点在磨粒识别，磨损故障描述方面的混乱对故障诊断的影响并不突出。随着现场监测对智能化诊断的迫切要求以及计算机图像处理技术和智能(人工智能和神经网络)技术在铁谱诊断中的应用，对磨损故障的分类与铁谱诊断方法提出了新的要求。本文系统分板到几械设备磨损故障和铁谱诊断过程，舞在综合分析铁谱诊断方法的基础上，提出了一个智能化铁请诊断模型。1机械设备磨损故障分析机械设备磨损故障的原因机械设备磨损故障(以下简称磨损故障)是指由于相对运动的两个表面之间的摩擦磨损致使设备的功能低于规定水平的状态。概括地讲，引起磨损故障有两种情况：①由设备设计时预计之中的常规磨损引起的故障。在一般机械零件摩擦副中，正常的零件磨损过程大致分为磨合磨损、稳定磨损和剧烈磨损三个阶段川。在稳定磨损达到一定时期时，设备的磨损率随时间而迅速增大，超出设备设计时规定的磨损量水平，使工作条件急剧恶化，进而使设备出现故障甚至完全失效；②设备安装与使用过程中的异常磨损导致的故障。机械零件在安装过程中由于安装不良或(和)清洗不干净会导致设备在运转过程中的异常磨损，或者在使用过程中由于偶然的外来因素(磨料进入、载荷条件变化、a划伤：由于犁沟作用，在滑动方向上产生宽而深的划痕。b点蚀：在接触应力反复作用下使金属咬死等)和内部因素(润滑不良、摩擦发热等)影响而出现异常磨损。异常磨损弓!发的故障具有偶然性和突发性，对此类故障的诊断具有重要意义。磨损故障的分类分类的目的是为了将人们常用而又实际存在的各式各样的磨损故障按一定的标准归纳为几个基本类型。合理的分类能够使诊断工作简化，有利于故障诊断的状态识别过程的进行，提高故障诊断的有效性。由于铁谱技术在诊断磨损类故障方面具有独特的优越性，因而本文的分类主要是针对铁谱诊断方法的。根据不同的应用目的，磨损故障从以下几个方面进行分类比较合适。 按磨损机理划分不同的磨损机理产生的磨粒各异，因而可通过磨粒分析来识别引起磨损故障的磨损机理，以便为设备的设计、制造服务。与润滑油分析有关的磨损机理可分为以下几类：a粘着磨损：接触表面作相对运动时，由于固相焊涪作用使材料从一个表面转移到另一个表面而造成的一种磨损。 b 磨料磨损：由于硬颗粒或硬突起物使材料产生迁移而造成的一种磨损。 c疲劳磨损：由于循环交变应力引起疲劳而使材料脱落的一种磨损。微动磨损应归入此类。d腐蚀磨损：由于与周围介质发生化学反应而产生的一种磨损。其中包括氧化磨损、氢致磨拐、介质腐蚀磨损。 按磨损形式划分磨粒的产生与磨损表面有着密切的联系，因而可从磨损表面的破坏形式来分类。按磨损形式来分，磨损故障可分为：疲劳破坏而形成的表面凹坑。c剥落：金属表面由于变形强化而变脆，在载荷作用下产生微裂纹随后剥落。 d胶合：由粘着效应形成的表面结点具有较高的连接强度，使剪切破坏发生在表面层内一定深度，因而导致严重磨损。 e腐蚀：由于润滑油中含水和润滑油膜破裂而使金属与周围介质发生化学反应而产生的表面损伤。上述的划伤、点蚀、剥落和胶合有宏观与微观之分，对于铁谱诊断而言，主要是针对微观形式的。 按磨损类型划分对于磨损故障的描述，铁谱分析者针对铁谱分析的特点采用一套适用的分类方法，归纳起来可以说是按磨损类型来分： a正常磨损和磨合期磨损：滑动表面经常发生的正常磨损。b切削磨损：由于滑动表面的相互穿入引起的非正常磨料磨损。c滚动疲劳磨损：滚动接触表面的疲劳磨损。了滚滑复合磨损：与齿轮系相关的疲劳磨损和粘着磨损。e严重滑动磨损：滑动表面的过载和高速造成的磨损。 按磨损原因划分按磨损原因来分，磨损故障可分为由磨料进入、润滑不良、油中含水、安装不良或有裂纹、过载、高速、过热和疲劳等引起的故障。这可为设备设计、保养和维修提供有用信息。按磨损程度划分按磨损程度来分，磨损故障可分为正常磨损和严重磨损。正常磨损与严重磨损间并无明确的定量界限。根据设备的重要性和诊断的灵敏性，磨损程度可分为3级：正常、b从谱片上的磨损颗粒中提取设备磨损状态的有用信息(征兆)：磨粒识别与统计，注意、极高(报警)；也可分成4级：正常、较正常、异常、严重异常磨损。 ‘按磨损材料划分按磨损材料来分，磨损故障可分为黑色金属磨损故障、有色金属磨损故障和非金属磨损故障。按诊断对象划分有的磨损故障在实际应用中采用俗称，比如在柴油机中有“拉缸”、“拉瓦”、“烧瓦”和“抱轴”等叫法。因而磨损故障也可按诊断的特定设备来分类，并制定出相应的诊断标准。在故障诊断时，根据不同的诊断目的和任务要求，尽量采用某一分类方法并逐层推进，不要出现交叉使用的现象。2铁谱诊断过程铁谱诊断技术是一种以磨损颗粒分析为基础的诊断技术。采用该技术监测机械零部件的磨损状态，无需将正在运转的机械设备打开或关闭，就可确定其磨损状态。.由机械零部件产生的磨损颗粒作为分离相存在于润滑油中，通过铁谱仪磁场的作用将它们从润滑油中分离出来，特定的工况条件和冤同的金属零件产生的磨粒具有不同的特性。通过观察磨粒的颜色、形态、数量、尺寸及尺寸分布，可以推断机械设备的磨损程度、磨损原因和磨损部位。根据机械设备诊断学的观点[4]，故障诊断过程有3个主要步骤：信号测取(检测设备状态的特征信号)，征兆提取(从所检测的特征信号中提取征兆)和状态识别(根据这些征兆和其它诊断信息来识别设备状态)。 具体来讲，铁谱诊断过程可分为以下几个步骤：a取油样，制谱片，得到设备磨损状态的特征信纂一磨损颗粒；磨损参数测量；c根据上述征兆，识别设备的磨损状态(状态诊断)，包括识别设备的磨损状态将有无异常(故障早期诊断)与是否已有异常(故障诊断)；d根据设备的征兆与状态，进一步分析设备的磨损状态及其发展趋势(状态分析)，包括当设备有故障时，分析故障位置、类型、性质、原因与趋势等；e根据设备的状态与趋势，作出决策，干预设备及其运行过程。3磨损故障铁谱诊断方法与智能化铁谱诊断模型铁谱诊断方法自铁谱技术问世以来，其发展重点主要是在诊断过程的前两步，对磨损故障识别理论与方法的研究较少，这可从众多有关铁谱技术用于磨损工况监测与故障诊断的资料中看出。目前铁谱技术用于故障诊断所采用的方法归纳起来有3种：定性铁谱诊断法、定量铁谱诊断法(严格地说是准定量铁谱诊断法)、定性与定量相结合的铁谱诊断法。定性铁谱诊断能够在铁谱片上获取大量有关磨损状态的信息，但在很大程度上受操作者的经验和其它主观因素的影响，状态识别过程由领域专家或分析者来完成。诊断是依据谱片上磨粒的形态、数量、颜色、尺寸及尺寸分布等信息来推断机器的磨损状态。目前普遍得到应用的铁谱分析报告单就是定性铁谱诊断的总结。将模糊数学方法应用到定性铁谱诊断，可让计算机模拟专家的识别方法进行磨损状态诊断，这种方法具有一定的智能性，但这并不是铁谱诊断技术发展的关键所在。目前的定量铁谱诊断是根据铁谱片上磨粒的浓度和磨粒的尺寸分布来对设备的磨损状态作出诊断。诊断主要采用函数分析法、趋势分析法和灰色理论等方法，有些方法已能在一定程度上反映出智能性。定量铁谱诊断具有较大的客观性，但所提供的数据只反映出少量的磨损状态信息，而且不能应用在脂样分析中。定量与定性相结合铁谱诊断是目前实际应用的最多的一种方法，一般是先用定量参数进行故障可能性和趋势判断，再辅之以铁谱片上磨粒特征分析来确诊。为了提高铁谱诊断技术的准确性和智能性，必须进一步发展定量铁谱诊断方法。该方法应能综合定量分析磨粒的形态、尺寸、数量、颜色和尺寸分布等特征并应角人工智能和神经网络的方法加以诊断。随着计算机图像分析技术以波人工智能特别是神经网络技术不断发展，为实现综合定量铁谱诊断及其智能化创造了有力的条件。将智能化技术应用到铁谱诊断，其诊断过程的第三步不仅变得同前二步一样重要，而且将会成为智能诊断技术的关键，因而对磨损故障识别理论与方法的研究很有必要。由于磨损现象的复杂性和磨粒分析的困难性，铁谱诊断智能化的发展一直较缓慢。1989年美国的Carborundum公司开发出一套被称之为FAST的铁谱分析专家系统[5]，并在最近将其发展成FASTPLUS系统。据报道，利用这一专家系统可以对铁谱片进行分析并以人机对话的方式进行决策。但从原理上看，该系统主要是将谱片上的特征磨粒与存储在系统的光盘中的磨粒图谱的照片进行比较而得出结论，因而具有较大的局限性。在国内，文献[6]困将计算机图像分析技术和人工智能理论与方法引人到铁谱分析技术中，建立了基于黑板的铁谱图像解释系统的模型，并进行了部分研究，取得一些很有意义的研究成果。由于追求铁谱诊断的完全智能化使得该技术离实用还有较远的距离。磨损故障铁谱诊断水平根据铁谱诊断的目的和实际应用的需要，将磨损故障铁谱诊断水平划分成3个级别：第一级诊断水平三对设备状态进行监测、确定磨损状态是否正常；第二级诊断水平：在第一级诊断的基础上，判别引起磨损状态异常的磨损原因、类型、形式乃至趋势分析，以便采取维修措施或改进设计。不同原因导致的故障具有不同的表现形式，从而反映出不同的故障状态。通过磨粒的形态、尺寸、数量、分布等特征可对磨损原因进行识别；第三级诊断水平：用以判断发生故障的部位或部件，同时也为第二级诊断提供补充信息。不同的材料产生的磨粒经谱片加热或湿化学处理在铁谱显微镜下可以区分出来，从而将故障隔离到不同零件上。由于设备结构的复杂性、同台设备使用摩擦副材料相同性以及鉴别材料手段的局限性，使得故障隔离与定位并不能总是有效。但为了提高磨损故障诊断的有效性和全面性，此级诊断无疑是必要的。在人工诊断时，上述3级诊断常常是同步完成的，但随着现场监测对智能化诊断的需要，在人工智能或神经网络技术引入到铁谱诊断后，就需要对磨损故障诊断水平进行分级。智能化铁谱诊断模型本文从实际应用的需要出发，提出一种智能化铁谱诊断系统模型，如图1所示。其中的些主要工作已经完成。该系统包括3大模块：磨粒分析模块、磨粒识别与统计模块和机械磨损故障铁谱诊断模块：在磨粒分析模块中可以采用计算机图像分析和模拟人工分析两种方式。铁谱图像分析子系统 [7]能够提取定量的磨粒特征参数。这包括形态数字特征和光密度特征，提取的信息中的一部分输入磨粒识别与统计模块，并采用神经网络技术识别磨粒[8]，经统计后，将结果送入磨粒信息库；一部分直接送入磨粒信息库。模拟人工分析子系统，采用人一机协作的方法，人工提取定性的磨粒特征参数，应用神经网络专家系统进行磨粒识别[9]，识别结果经统计后送入磨粒信息库；定量钳普参数采用光密度计测量，测量结果直接送入磨粒信息库。根据不同的需要，磨粒信息库中的数据可按不同的方式组织，形成不同的数据文件，以备故障诊断与监测取用。机械磨损故障铁谱诊断模块根据用户需要可实现磨损状态诊断、磨损故障类型诊断和磨损原因诊断，三者的实现均采用神经网络模型[l0转自深圳培训吧]。在铁谱诊断时，除了利用磨粒信息库的数据文件作为输入向量外，还应充分利用被监测设备知识库的知识。该系统还可以直接从磨粒信息库中提取数据，采用神经网络技术进行磨损趋势预测

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论高电化学性能聚苯胺纳米纤维/石墨烯复合材料的合成

石墨烯是一种二维单原子层碳原子SP2杂化形成的新型碳材料，因其非凡的导电性和导热性、极好的机械强度、较大的比表面积等特性，引起了国内外研究者极大的关注.石墨烯已经被探索应用在电子和能源储存器件、传感器、透明导电电极、超分子组装以及纳米复合物[8]等领域中.而rGO因易聚集或堆叠而导致电容量较低(101 F/g)[9]，这限制了其在超级电容器电极材料领域的应用.

另一方面，PANI作为典型的导电高分子之一，由于合成容易，环境稳定性好和导电性能可调等特性备受关注.具有纳米结构的导电材料，由于纳米效应不但能提高材料固有性能，并开创新的应用领域.PANI纳米结构的合成取得了许多的成果.PANI作为超级电容器电极材料因具有高的赝电容，其电容量甚至可高达3 407 F/g[10];然而，当经过多次充放电时PANI链因多次膨胀和收缩而降解导致其电容损失较大.碳材料具有高的导电性能和稳定的电化学性能，为了提高碳材料的电化学电容和PANI电化学性能的稳定性，人们把纳米结构的PANI与碳材料复合以期获得电容较高且稳定的超级电容器电极材料[11].

作为新型碳材料的石墨烯和PANI的复合引起了极大的关注[12].但是用Hummers法合成的GO直接与PANI复合构建PANI/GO复合电极因导电率低而必须还原GO，化学还原剂的加入虽然还原了部分GO而提高了导电性能，但也在一定程度上钝化了PANI [13]，另外排除还原剂又对环境造成一定程度的污染.因而开拓一条简单且环境友好的制备PANI/rGO复合材料作为超级电容器的电极路线仍然是一个难题.

基于以上分析，首先使PANI和GO相互分散和组装，借助水热反应这一绿色环境友好的还原方法制备PANI/rGO复合材料，以期获得高性能的超级电容器电极材料.

1实验部分

原材料

苯胺(AR， 国药集团)，经减压蒸馏后使用;氧化石墨烯(自制);过硫酸铵(APS， AR， 湖南汇虹试剂);草酸(OX， AR， 天津市永大化学试剂);十六烷基三甲基溴化铵(CTAB， AR， 天津市光复精细化工研究所).

的制备

PANIF的制备按我们先前提出的方法 [14]，制备过程如下：把250 mL去离子水加入三口烧瓶后，依次加入 g CTAB， g 草酸以及 mL苯胺，在12 ℃水浴上搅拌8 h;随后，往上述溶液中一次性加入20 mL含苯胺等量的过硫酸铵水溶液，同样条件下使反应保持7 h.所制备的样品用大量去离子水洗涤至滤液为中性，随后30 ℃真空干燥24 h. 的制备

采用Hummers法制备GO，具体过程如下：向干燥的2 000 mL三口烧瓶(冰水浴)中加入10 g天然鳞片石墨(325目)，加入5 g硝酸钠固体，搅拌下加入220 mL浓硫酸，10 min后边搅拌边加入30 g高锰酸钾，在冰水浴下搅拌120 min，再将三口烧瓶移至35 ℃水浴中搅拌180 min，然后向瓶中滴加460 mL去离子水，同时将水浴温度升至95 ℃，保持95 ℃搅拌60 min，再向瓶中快速滴加720 mL去离子水，10 min后加入80 mL双氧水，过10 min后趁热抽滤.将抽干的滤饼转移到烧杯中，加大约800 mL热水及200 mL浓盐酸，趁热抽滤，随后用大量去离子水洗涤直至中性.所得产品边搅拌边超声12 h后5 000 r/min下离心10 min，得氧化石墨烯溶液.

复合材料制备

按照一定比例将含一定量的PANIF液与一定量的 mg/mL 的GO溶液混合，使混合液总体积为30 mL， GO在混合液中的最终浓度为 mg/ mL，磁力搅拌10 min后，将混合液转移到含50 mL聚四氟乙烯内衬的反应釜中进行水热反应，在180 ℃保温3 h;待反应釜自然冷却至室温后取出，用去离子水洗涤产物直至洗液无色后，于60 ℃真空干燥24 h，待用.按照上述步骤制备的PANIF与GO的质量比分别为5，10以及15，相应命名为PAGO5，PAGO10和PAGO15，对应的PANIF质量为75 mg，150 mg和225 mg.

仪器与表征

用日本日立公司S4800场发射扫描电镜(SEM)分析样品的形貌;样品经与KBr混合压片后，用Nicolet 5700傅立叶红外光谱仪进行红外分析;用德国Siemens公司Xray衍射仪进行XRD分析;电化学性能测试使用上海辰华CHI660c电化学工作站.

电极制备和电化学性能测试：将活性物质(PANIF或PANIF/rGO)、乙炔黑以及PTFE按照质量比85∶10∶5混合形成乳液，将其均匀地涂在不锈钢集流体上，在10 MPa压力下压片，之后烘干得工作电极.在电化学性能测试过程中，使用饱和甘汞电极(SCE)作为参比电极，铂片(Pt)作为对电极，在三电极测试体系中使用1 M H2SO4作为电解液进行电化学测试，电势窗为～.

比电容计算依据充放电曲线，按式(1)[15]计算：

Cs=iΔtΔVm.(1)

式中：i代表电流，A;Δt代表放电时间，s;ΔV代表电势窗，V;m代表活性物质质量，g.

2结果与讨论

形貌表征

图1为PANIF和PAGO10形貌的SEM图.低倍的SEM(图1(a))显示所制备PANIF为大面积的纳米纤维网络;高倍的图1(b)清晰地显现该3D纳米纤维网络结构含许多交联点.PANIF和PAGO10混合液经过水热反应后，从低倍的SEM(图1(c))可以看出，PAGO10复合物具有交联孔状结构;提高观察倍数(图1(d)和图1(e))后可以发现样品中rGO 与PANIF共存;而高倍的图1(d)清晰地显示出了rGO与PANIF紧密结合，且合成的褶皱rGO因层数较少而能观察到其遮盖的PANIF.从图1可知：成功合成了大面积的PANIF以及互相均匀分散的PANIF/rGO复合材料.

分析

图2为PANIF，GO以及PAGO10 3种样品的FTIR图.图2中a曲线在1 581 cm-1，1 500 cm-1，1 305 cm-1，1 144 cm-1，829 cm-1等波数处展现的尖锐峰为PANI的特征峰，它们分别对应醌式结构中C=C双键伸缩振动、苯环中C=C双键伸缩振动、C-N伸缩振动峰、共轭芳环C=N伸缩振动、对位二取代苯的C-H面外弯曲振动.图2中b曲线为GO的红外谱图，在3 390 cm-1， 1 700 cm-1的峰分别对应-COOH中的O-H，C=O键振动，1 550～1 050 cm-1范围内的吸收峰代表COH/ COC中的C-O振动[16]，可以看出，GO中存在大量的含氧官能团.图2中c曲线为PAGO10复合物红外吸收谱图，与GO，PANIF谱图比较， 可以发现PAGO10中的GO特征峰不太明显而PANI的特征峰全部出现，这个结果归结于GO含量少以及GO经水热反应后形成了rGO，另外也表明水热反应对PANI品质无大的影响.

电化学性能分析

图4为样品的CV曲线，其中图4(a)为不同样品在1 mV/s扫描速率下的CV图，可以看出，4个样品均出现明显的氧化还原峰，这归因于PANI掺杂/脱掺杂转变，表明PANIF以及复合物显示出优良的法拉第赝电容特性.图4(b)为PAGO10在不同扫描速率下的CV曲线，由图可知PAGO10电极的比电容随着扫描速率减小而稳步增加，在扫描速率为1 mV/s时，PAGO10电极的比电容为 F/g.

图5为PANI，PAGO5，PAGO10和PAGO15的充放电曲线以及交流阻抗图.图5(a)为电流密度为1 A/g时样品的放电曲线图，由图可知：4种样品均有明显的氧化还原平台，这与前述CV分析中的结果相吻合.根据充放电曲线，借助式(1)，计算了4种样品在不同电流密度下的比电容，结果如图5(b)所示，很明显，相同电流密度下PAGO10比电容最大，当电流密度为1 A/g时，其比电容为517 F/g，这个结果表明PAGO10的电化学性能明显优于PANI/石墨烯微球和3D PANI/石墨烯有序纳米材料(电流密度为 A/g时，比电容分别为 261和495 F/g)[18-19]， 而PANIF比电容最小，仅为378 F/g;且在10 A/g电流密度下PAGO10的比电容仍保持在356 F/g 左右，这表明PAGO10电极具有优异的倍率性能.该复合材料比电容以及倍率性能得到极大提高源于rGO与PANIF两组分间的协同效应.在充放电过程中连接在PANIF间的rGO为电子转移提供了高导电路径;同时，紧密连接在rGO上的PANIF有效阻止水热还原过程中石墨烯的团聚，增加了电极/电解质接触面积，从而提高了PANIF的利用率而使得容量增加. 为了更清晰地了解所制备材料的电子转移特点以及离子扩散路径，对样品进行了交流阻抗测试，图5(c)为4个样品的Nyquist图.从图5(c)可知：在高频区、低频区均分别具有阻抗弧半圆、频响直线.在高频区，电荷转移电阻Rct大小顺序为RPAGO5

值说明rGO的加入提高了电极材料的导电性.在低频区，直线形状反映了样品电化学过程均受扩散控制，并且PAGO5所展现的直线斜率最大，说明其电容行为最接近理想电容，即频响特性最好，这也是源于rGO的加入提高了材料导电性以及复合物的独特微观结构.

氧化还原反应的发生，导致PANIF具有十分高的赝电容，但由于在大电流充放电过程中高分子链重复膨胀和收缩，导致其循环稳定性差而限制了其实际应用.为此，对ANIF和PAGO10进行循环稳定性分析.图6显示，PAGO10在5 A/g电流密度下经过1 000次充放电后，电容保持率为77%，而不含rGO的PANIF电极在2 A/g电流密度下充放电1 000次电容保持率仅为，这个结果表明PANIF循环稳定性较差;另外，rGO的加入形成的PANIF/rGO紧密的连接，降低了PANI链在充放电过程中的膨胀与收缩，使得链段不容易脱落或者断裂，从而PAGO10具有出色的循环稳定性.

3结论

采用自组装的方法，经水热反应，制备了PANIF/rGO复合电极材料.研究发现，rGO与PANIF紧密连接;而且，当PANIF与GO质量比为10∶1时，复合材料展现了最佳的电化学性能，当电流密度为1和10 A/g时，其比电容分别为517， 356 F/g.从上可知：合成的PAGO10具有高的比电容、较好的倍率性能和稳定性能，从而有望作为超级电容器电极材料在实践中应用.

浅谈水泥窑用新型环保耐火材料的研制及应用

1 概述

随着新型干法水泥生产技术在我国的迅速普及，我国水泥工业得到飞速发展，2012年，水泥总产量达亿吨，占世界总产量55%左右。在20世纪六、七十年代，镁铬质耐火材料因具有良好的挂窑皮和抗水泥熟料的化学侵蚀性能，而被广泛应用于新型干法水泥窑的烧成带[1]，并取得了良好的使用效果，但由于镁铬砖在使用过程中砖内的Cr2O3组分与窑气、窑料中的碱、硫等相结合，形成有毒的Cr6+化合物[2]。再加上原燃料中所带入的硫，碱与硫共存时形成另一种水溶性Cr6+有毒性致癌物质：R2(Cr，S)O4。水泥窑在正常运转中，其窑衬中镁铬砖内的一部分Cr6+化合物随着窑气和粉尘外逸，飘落在厂区及周边环境中，造成厂区大气的污染; 另一部分则残留在拆下的废砖中，废弃的残砖一遇到水就会造成地下水的污染;更直接的危害是在水泥窑折砖和检修作业时，窑气和碎砖粉尘中的Cr+6会给现场人员造成毒害，据有关专家论证，Cr6+腐蚀皮肤，使人易患上大骨病，进而致癌。因此，镁铬质耐火材料作为水泥窑内衬会对环境和人类造成长期污染和公害。

发达工业国家在水源、环境和卫生方面有着一系列配套的规范，其中德国对水泥厂预防“铬公害”的规定最普遍，执行也是最严格的，具体内容如表1所示：

我国于1988年4月颁布国家标准GB3838-88，对地面水中Cr6+含量进行明确规定，如表2所示：

这就使得水泥企业在使用镁铬砖做水泥窑内衬投入的环保费用加大，特别是用过镁铬残砖处理费用非常昂贵，因此，水泥窑用耐火材料无铬化是必然的发展趋势。

2 水泥窑烧成带新型环保耐火材料的研制

研制思路

目前，用于水泥回转窑烧成带的无铬环保耐火材料主要有镁白云石砖和镁铝尖晶石砖。镁白云石砖对水泥熟料具有良好的化学相容性和优良的挂窑皮性，但是抗热震性差，抗水化性差;镁铝尖晶石砖具有良好的抗热震性和抗侵蚀性，但是挂窑皮性差[3，4]。镁砖中引入铁铝尖晶石制成的第二代新型环保耐火材料―新型环保耐火材料，结构韧性好，抗碱盐及水泥熟料侵蚀能力强，具有良好的挂窑皮性能，在烧成带能有效延长使用寿命，是目前适合我国国情的新一代水泥窑烧成带用无铬耐火材料。但该产品的关键是铁铝尖晶石原料的合成、加入量、加入方式及有关工艺条件对制品性能的影响。

试验与研究

铁铝尖晶石的合成。铁铝尖晶石是一种自然界少有的矿物，化学分子式为FeAl2O4，其中含和。铁铝尖晶石为立方体结构，二价阳离子占据四面体位置，三价阳离子填充在由氧离子构成的面心立方中。其理论密度为，莫氏硬度为。要形成铁铝尖晶石，必须保证氧化亚铁(FeO或FeOn)是处于其稳定存在的条件下。只有在FeO能稳定存在的区域内，才能保证与Al2O3形成的化合物是FeO? Al2O3尖晶石，而在FeO稳定存在的区域以外的条件下，铁的氧化物与Al2O3作用得到的产物很难说是FeO?Al2O3尖晶石，而可能是含有大量或主要是Fe2O3-Al2O3的固溶体[5]。FeOn- Al2O3的系相图如图1所示：

为了得到高质量的合成铁铝尖晶石，我们特聘请了欧洲知名耐材专家进行专业技术指导，经过大量试验，掌握了烧结合成铁铝尖晶石的关键技术，为生产达到国际水平的新型环保耐火材料打下了良好的基础。在生产中把FeO与Al2O3按一定比例混合均匀后压制成荒坯，在保证“FeO”稳定存在的气氛下，经高温烧成，制得FeO? Al2O3尖晶石含量为97%以上的烧结铁铝尖晶石。产品衍射如图2所示：

原料与制品的性能 ①原料的选择。根据我们的生产经验，结合水泥窑烧成带对耐火材料的要求，我们选用优质镁砂、合成尖晶石为原料，并加入特殊添加剂来强化制品的性能，研制生产出第二代无铬镁尖晶石砖―新型环保耐火材料。所用原料理化指标如表3所示。②制品的性能。将原料破碎成所需的粒度，采用四级配料，经强力混碾、高压成型、高温烧成。产品的显微结构见图3，产品理化指标与国外同类产品对比情况如表4所示。

铁铝尖晶石对制品性能的影响 ①铁铝尖晶石加入量对制品耐压强度的影响。从图4可以看出：随着铁铝尖晶石增加制品的耐压强度呈现出先升后降的趋势，这是由于铁铝尖晶石与镁砂互溶的结果，铁铝尖晶石的加入量在10%时，制品的强度达到最大值。②铁铝尖晶石加入形式对制品抗热震性能的影响。从实验结果表5可以看出：以颗粒形式加入铁铝尖晶石制品的抗热震性比以细粉形式加入铁铝尖晶石制品相对较好。

产品的性能

结构韧性好、热震稳定性优良。新型环保耐火材料在烧成及使用过程中Fe2+离子扩散进入周边的氧化镁基质中，同时部分Mg2+离子扩散进入铁铝尖晶石颗粒，与铁铝尖晶石分解残留的氧化铝反应生成镁铝尖晶石，这一活化效应使制品在烧成或使用过程中，内部形成大量的微裂纹，重要的是铁铝尖晶石的分解过程、Fe2+离子和Mg2+离子的相互扩散在高温下持续进行，使得MgO-FeAl2O4耐

火材料在整个高温使用过程中，可以形成大量的微裂纹，这些微裂纹的存在有利于缓冲热应力、提高制品的结构柔韧性和热震稳定性。

强度高。从制品显微结构可以看出：制品内部铁铝尖晶石与高纯镁砂互溶，结构非常均匀致密，晶粒发育良好，颗粒与基质间通过晶间尖晶石相连接，结合良好，明显的提高了砖的密度和高温强度。

具有良好的粘挂窑皮性能。在使用过程中，制品中的Fe2O3与Al2O3都易与水泥熟料中的CaO反应生成C2F、C4AF等低熔点矿物，该矿物具有一定的粘度，可牢固粘附在新型环保耐火材料的热面，形成稳定的窑皮。我们把新型环保耐火材料和直接结合镁铬砖分别制成40mm×40mm×60mm样块，用90%水泥生料+5%煤粉+5%K2SO4，压制成Φ30×10mm圆饼，把圆饼放在两个样块中间，放入电炉内加热，温度升到1500℃，保温3小时，冷却后测其抗折强度，二者基本相同。由此可见，新型环保耐火材料粘挂窑皮性能优良。

产品的应用

新型环保耐火材料自2012年研制成功投放市场以来，通过河北鹿泉曲寨水泥公司、宁夏瀛海天琛水泥公司、内蒙古哈达图水泥公司、陕西尧柏水泥集团、北方水泥集团、河南锦荣水泥公司、新疆天基水泥公司、安阳湖波水泥公司等二十多家大型水泥企业2500t/d、5000t/d、6500t/d水泥窑烧成带应用，寿命周期均达到12个月以上，受到用户认可。

3 结论