基于数字图像相关法的铝镁质耐火材料抗侵蚀性能研究

杨鹏鹏，魏国平，黄 奥，李昇昊，顾华志

(1.武汉科技大学省部共建耐火材料与冶金国家重点试验室，武汉 430081； 2.浙江自立高温科技股份有限公司，绍兴 312300)

0 引 言

耐火材料被广泛应用于国民经济和国防建设等多个领域，是钢铁、建材、化工、能源等高温工业不可替代的关键基础材料[1]，其中约65%应用于钢铁行业[2]。在钢铁冶炼过程中，钢渣侵蚀和渗透是造成耐火材料损毁的主要原因之一。在高温复杂环境下难以直接对耐火材料渣蚀损毁过程进行观察和研究。检测耐火材料抗侵蚀能力的传统方法主要是对侵蚀后样品进行测试分析，分为静态法和动态法两种，其中静态法包括浸渍法[3]、座滴法[4]和静态坩埚法[5-6]等，动态法包括回转抗渣法[7]、旋转浸渍法[8-9]和感应炉抗渣法[10]等。以上方法可以获得被侵蚀过后的耐火材料试样，但无法了解到侵蚀过程的动态情况。

数字图像相关(digital image correlation, DIC)法[11-12]是一种用于测量变形物体表面位移和应变信息的非接触式光学测量方法[13]，原理是基于被测物体变形前后表面灰度场的特征匹配来获取位移应变等信息[14]，具有适用范围广(适用温度可达2 000 ℃[15])、操作简单、测量精度高(可达到0.01像素或更高[16])等优点[17-18]，目前已被应用于高温下材料形变高精度测试[19-21]。理论计算或等效伸长计测试对比，DIC法的测量结果误差小[22]，精确可信[23]。奥尔良大学等研究团队通过DIC法探究了渣蚀过程中圆柱型铝土矿耐火材料的直径变化，产物的不同膨胀率是影响直径变化的最主要因素[24]。考虑到耐火材料与钢渣反应会造成材料组成与结构变化，进而造成耐火材料损毁，该过程必然伴随着材料的结构形变[25]，DIC法在温度上满足了耐火材料在服役中的条件，在精度上可识别渣蚀过程中耐火材料表面的微应变。

因此，本文基于DIC法和高温可视化系统，开展铝镁质耐火材料抗渣蚀行为的可视化研究，探讨不同冶炼钢渣和热处理温度对铝镁质耐火材料抗渣蚀行为的影响，以期为评价耐火材料渣蚀过程提供新思路。

1 实 验

1.1 试样制备

试验所用钢渣为实际炼钢过程中获取的三种典型钢渣块，主要化学成分如表1所示，三种钢渣的四元碱度分别为0.53、1.19和0.75。将渣块破碎研磨制成粉末，取一部分渣粉在50 MPa压力下压制成规格为φ20 mm×6 mm的圆柱渣样，另取一部分压制成规格为φ3 mm×3 mm的圆柱渣样，将渣样置于烘箱中，在110 ℃条件下干燥3 h，用于后续试验。

表1 钢渣的主要化学组成Table 1 Main chemical composition of steel slag

钢包工作衬铝镁质耐火预制块的主要化学成分为Al2O3(≥93%，质量分数，下同)、MgO(≥3%)，以及少量SiO2(≤2%)、Fe2O3(≤0.5%)和CaO(≤0.5%)，体积密度为3.17 g/cm3，显气孔率为7.7%。将该预制块加工制成尺寸为45 mm×25 mm×25 mm的长方体耐火试块。利用Speckle Generator(Correlated Solutions, Inc, America)软件生成直径为1.5 mm、分布密度为55%、随机度为75%的散斑图案，将其印刷于PVC板，使用打孔器在PVC板散斑点对应位置开孔后，制得散斑标记板。将标记板紧贴长方体耐火试块的待观察面，利用气动喷枪将黑色耐高温标记喷绘于耐火试块的观察面，制得随机散斑。为探究热处理对铝镁质耐火材料抗侵蚀性能的影响，从低到高选取了600、1 000和1 500 ℃三个温度点，将耐火试块分别在各温度下保温3 h，再开展高温抗渣蚀试验。

1.2 试验设备

试验采用的高温可视化系统(见图1)包含加热单元和图像采集单元。加热单元为高温可视炉，将样品放在炉腔中央位置，通过温控面板控制升温程序，由可视窗观察整个侵蚀过程，窗口配备两块高质量光学石英玻璃，以减小玻璃对图像质量的影响[26]。图像采集单元包括相机、光源和滤光片组，其中相机型号为BFS-U3-123S6M-C，成像芯片为CCD。光源为中心波长为450 nm的蓝光灯，滤光片组固定在相机镜头前，包括带通滤光片和中性灰度滤光片[27]，侧面放置气动装置(立式风扇)来减少热气流扰动的影响。使用SpinView(FLIR Integrated Imaging Solutions, Inc)软件连接相机进行实时图像采集。

1.3 试验过程

测定钢渣熔化温度时，将φ3 mm×3 mm的圆柱渣样放入可视炉中，设置可视炉升温速率在室温～1 000 ℃为10 ℃/min，1 000 ℃后为5 ℃/min。在温度到达到1 000 ℃时开启相机和蓝光灯，以6 s/张的采集速率进行图像采集，记录钢渣高度及形貌变化，待渣样完全融化后结束试验。

图1 高温可视化系统Fig.1 High temperature visualization system

进行渣蚀试验时，将耐火材料试块置于炉腔中央，散斑标记面正对可视窗口，渣样放在耐火材料上表面中心位置。炉温在1 000 ℃以下时高温炉升温速率为10 ℃/min，炉温在1 000～1 600 ℃时高温炉升温速率为5 ℃/min，炉温达到1 600 ℃后保温2 h。温度升高到1 000 ℃时，打开相机和光源，以3 s/张的采集速率进行图像采集，记录耐火材料表面散斑标记的位移变化，直至保温结束。

1.4 结果表征

利用Image J软件对熔化温度图像进行计算，温度与时间之间的关系如式(1)所示。

T=T0+Vt

(1)

式中：T为任意时刻温度；T0为初始温度，T0=1 000 ℃；V为升温速率，V=5 ℃/min；t为时间，通过图像序号及图像采集时间间隔(3 s)获得，由此测得渣样的熔化温度(半球点)。通过VIC-2D软件对渣蚀试验图像进行计算，根据选定图像区域内的平均应变来绘制平均应变曲线以及选定图像区域内的应变分布来绘制应变云图。通过分析侵蚀平均应变曲线来对比不同钢渣以及热处理温度对渣蚀行为的影响，通过侵蚀应变云图分析不同钢渣对耐火材料的渗透侵蚀演化趋势，最后采用扫描电子显微镜(JSM-6610， JEOL， Tokyo， Japan)和能谱仪(QUANTAX， Bruker， Berlin， Germany)对熔渣和耐火材料界面进行显微结构分析。

2 结果与讨论

2.1 侵蚀平均应变曲线分析

图2为三种钢渣侵蚀1 500 ℃热处理耐火材料的平均应变曲线。三种钢渣侵蚀耐火材料行为趋势相似，但钢渣S1和钢渣S2、S3侵蚀渗透耐火材料的速率有较大的差异。平均应变曲线共分为四个阶段：1)随着温度的升高，热应力导致耐火材料表面产生应变；2)到达曲线的第一个拐点时，液态钢渣渗入耐火材料，侵蚀也随即发生，钢渣的渗透和侵蚀造成材料表面产生应变，该阶段钢渣S1侵蚀渗透速率明显高于钢渣S2、S3；3)钢渣和耐火材料的持续作用，钢渣的量逐渐减少，扩散速率逐渐降低，渗入耐火材料的钢渣继续侵蚀耐火材料，此阶段侵蚀造成材料表面产生应变;4)曲线趋于平缓，钢渣被完全消耗，钢渣S1、S2、S3侵蚀耐火材料的最大平均应变分别为0.035、0.016、0.018。

钢渣S1侵蚀耐火材料的平均应变较大，对侵蚀过程进行具体分析。钢渣S1(熔化温度约1 483.5 ℃)侵蚀三种温度热处理耐火材料的应变曲线如图3所示。钢渣S1侵蚀600、1 000、1 500 ℃热处理耐火材料的最大平均应变分别为0.081、0.062、0.035，热处理温度和钢渣S1侵蚀材料的最大平均应变呈正相关。另外，三种熔渣的侵蚀温度分别为1 491、1 425、1 441 ℃，熔化温度分别为1 483.5、1 367、1 417 ℃，可以发现钢渣的熔化温度越低，侵蚀发生的时间越早。

图2 钢渣侵蚀1 500 ℃热处理耐火材料的应变曲线Fig.2 Strain curves of steel slag corrosion refractory heat-treated at 1 500 ℃

图3 钢渣S1侵蚀三种温度热处理耐火材料的应变曲线Fig.3 Strain curves of stell slag S1 corrosion refractory heat-treated at three temperatures

2.2 侵蚀应变云图分析

2.2.1 侵蚀结果分析

图4为耐火材料被侵蚀后的SEM照片，图5为钢渣S1侵蚀三种温度热处理耐火材料的应变云图，标尺e1表示格林-拉格朗日应变张量的特征值,即试样主应变。云图根据耐火材料表面应变分布绘制，侵蚀区域应变为0.08～0.10时，云图颜色为红色，渗透区域处于侵蚀层和原质层之间，应变为0.04～0.08时，云图颜色为黄色和绿色，原质层应变低于0.04时，云图颜色为蓝色。

图4 钢渣S1侵蚀耐火材料的表面形貌Fig.4 Surface morphology of steel slag S1 corrosion refractory

图5 钢渣S1侵蚀应变云图Fig.5 Corrosion strain nephogram of steel slag S1

钢渣S2、S3的侵蚀应变云图如图6和图7所示。耐火材料抗钢渣S2、S3侵蚀的能力很强，二者的侵蚀结果较为相似，侵蚀仅集中在顶部小区域，图中箭头所指区域由骨料填充，应变较低。

图6 钢渣S2侵蚀应变云图Fig.6 Corrosion strain nephogram of steel slag S2

图7 钢渣S3侵蚀应变云图Fig.7 Corrosion strain nephogram of steel slag S3

2.2.2 侵蚀过程分析

为了解钢渣S1和S2侵蚀1 500 ℃热处理耐火材料过程中的渗透与侵蚀情况，取6张关键应变云图进行分析。钢渣S1渗透侵蚀过程中的云图变化如图8所示，试验温度为1 450 ℃时，材料表面全场应变低于0.01，钢渣未渗入耐火材料。温度达到1 500 ℃时，在应变为0.01～0.04出现了渗透区域。温度升高到1 550 ℃时，耐火材料顶部出现了两块相邻的渗透区域，首先发生渗透的区域产生了侵蚀现象，应变最高达0.07。温度升高到1 600 ℃时，侵蚀区域侵蚀程度加深，同时渗透区域向下扩展。试验进行到150 min时(1 600 ℃保温30 min)，原渗透区域的耐火材料被钢渣完全消耗，侵蚀程度进一步加深，对应区域的云图变为红色。剩余少量液态钢渣继续向下渗透侵蚀。试验进行到最后，侵蚀区域大幅扩展，而渗透区域扩展较小。

图8 钢渣S1侵蚀1 500 ℃热处理耐火材料关键应变云图Fig.8 Key strain nephogram of steel slag S1 corrosion refractory heat-treated at 1 500 ℃

钢渣S2的侵蚀演化趋势与S1相似(见图9)，但渗透侵蚀发生的时间不同。钢渣S2的渗透侵蚀温度为1 425 ℃，低于S1的渗透侵蚀温度1 491 ℃。试验温度为1 600 ℃时，钢渣S2侵蚀耐火材料的最大应变为0.07，而钢渣S1侵蚀1 550 ℃热处理耐火材料的侵蚀应变达到0.07。在80～150 min，液态钢渣向耐火材料内部渗透的速率较高，渗透区域扩展较为明显。此后，侵蚀和渗透以较高速率同时进行，当试验进行到180 min时，侵蚀形貌基本形成，在试验结束时侵蚀区域和渗透区域达到最大。

图9 钢渣S2侵蚀1 500 ℃热处理耐火材料关键应变云图Fig.9 Key strain nephogram of steel slag S2 corrosion refractory heat-treated at 1 500 ℃

2.3 显微结构分析

图10为三种钢渣与耐火材料反应界面处的SEM照片，EDS结果如表2所示。

图10 钢渣S1、S2、S3侵蚀1 500 ℃热处理耐火材料的SEM照片Fig.10 SEM images of steel slag S1, S2 and S3 corrosion refractory heat-treated at 1 500 ℃

表2 EDS分析结果Table 2 Analysis result of EDS

通过EDS表征结合背散射电子图像对侵蚀结果进行分析，钢渣S1与耐火材料骨料作用形成了一层致密的六铝酸钙(CA6)层，阻挡耐火材料进一步向骨料侵蚀，因而骨料形貌基本完整，只有边缘被侵蚀。但耐火材料基质部分受到严重侵蚀，熔渣中的SiO2、MgO、Al2O3和CaO会在高温作用下形成MgO-Al2O3-SiO2和CaO-Al2O3-SiO2玻璃相并优先与材料中的基质进行反应，形成CaO-MgO-Al2O3-SiO2系低熔点相，在高温下低熔点液相加速造成耐火材料损毁，同时形成较多孔洞。因此，碱度最低的钢渣S1(碱度为0.53)侵蚀耐火材料的应变明显。

钢渣S2(碱度为1.19)与S1相比，SiO2含量减少，CaO含量大幅增加，CA6致密层更厚,形成的低熔点相更少，向耐火材料中渗入的渣量更少,因而侵蚀程度较小。在钢渣S3(碱度为0.75)中，铁元素的含量较高，对耐火材料基质部分造成了较为严重的渗透，使得钢渣S3造成的应变略高于S2，但较厚的CA6致密层阻挡了侵蚀的进一步发生。因此钢渣S2、S3在渣蚀过程中造成的耐火材料的应变小于钢渣S1造成的应变，即碱度越低的熔渣对铝镁质耐火材料的侵蚀越严重。

3 结 论

1)三种碱度由低至高的钢渣侵蚀1 500 ℃热处理耐火材料的最大平均应变分别为0.035、0.018、0.016，钢渣碱度越低，侵蚀性越强；碱度为0.53的钢渣侵蚀600、1 000、1 500 ℃热处理耐火材料的最大平均应变由0.081降至0.035，材料经1 000 ℃以上温度处理后，抗侵蚀能力得到有效提升。

2)与侵蚀形貌图像相比，应变云图更直观地展示了渗透和侵蚀发生的区域及严重程度。对比同种钢渣侵蚀不同温度热处理耐火材料的云图发现，侵蚀区域随着热处理温度的提高而减小，耐火材料的抗侵蚀能力得到提升。

3)钢渣的侵蚀演化趋势可概括为熔化和润湿、溶解和扩散、结晶三个阶段，但不同钢渣各阶段发生的时间不同。碱度为1.19的钢渣熔化温度低于碱度为0.53的钢渣，侵蚀发生早且持续时间长，但碱度为0.53的低碱度钢渣造成的最终侵蚀更严重。

4)高温可视化系统结合数字图像相关法比传统侵蚀测试方法提供了更丰富的信息，平均应变曲线结合侵蚀应变云图不仅可以评价耐火材料的抗侵蚀能力，还可以反映侵蚀过程及速率的变化，为耐火材料抗钢渣侵蚀分析提供动态数据支持。