高炉渣合成Ca-α-Sialon-SiC粉的热力学分析及工艺优化

D0I:10.13374/j.issn1001-053x.2001.05.005 第23卷第5期 北京科技大学学报 VoL23 No.5 2001年10月 Journal of University of Science and Technology Beijing 0ct.2001 高炉渣合成Cao-Sialon-SiC粉 的热力学分析及工艺优化 刘克明王福明李文超谢丽君郭宇艳 北京科技大学物理化学系，北京100083 摘要在热力学分析的基础上，以高炉渣为原料，引入适当的添加剂，利用碳热还原一氨化 的方法制备了Ca-a-Sialon-SiC粉，得到的Ca-a-Sialon含量最高可以达到81%：利用统计模式 识别结合人工神经元网络优化了工艺. 关键词Ca-一a-Sialon;合成制备；碳热还原一氨化；显微结构 分类号TB323 冶金炉渣目前利用率较低，且多数作为筑 法利用它准确选择所需成分，据文献[2~4]提供 路或一般建筑材料.1992年起，国内外开始研究 的单相Ca-a-Sialon的m和n值，绘制Ca-a- 如何提高高炉渣的附加值，降低污染.高炉渣是 Sialon平面单相区和两相区，见图l. 常见的一种治金废渣，它的主要成分CaO,SiO2 n=3∠ 和AlO,等是合成Ca-a-Sialon的原料.本研究 提出了使用高炉渣碳热还原氨化合成Ca一a一 n=2 a+B Sialon--SiC复合材料.该材料可以作为新一代 耐火材料用于诸如反向凝固炉底狭缝材料等领 域.使用纯原料合成Ca-a-Sialon价格比较昂 贵，而利用天然原料合成a-Sialon的报道却比 m=1m=2m=3 较少，Thommy Ekstrom等人利用粘土为原料，采 图1Ca一a-Sialon平面单相区和两相区 用碳热还原氮化的方法两步合成Y-a-Sialon Fig.1 Single phase and two phases region in Ca-a- 陶瓷山 Sialon plane 本文以冶金固体废弃物高炉渣为原料，并 选择成分(1510)，m=1.5,1.0.选择该成分 加入合适的添加剂，利用碳热还原氮化的方法 的原因是，它恰好处于单相区，可能获得单相 Ca-a-Sialon材料.整体反应式如下： 合成Ca-a-Sialon-SiC粉；采用统计模式识别 获得目标优化区，用模式识别逆映照和人工神 3CaO(s)+38SiO:(s)+5AlO;(s)+30N2(g)+90C(s)- 经元网络验证模式识别的可靠性 4Cao.sSiAl2;ONis(s)+90CO(g)(1) 利用拟抛物线规则评估和预报Ca-a-Sia- 1 热力学分析 lon的标准Gibbs自由能（式(2）)，计算了式(1)的 反应标准Gibbs自由能（式(3）)： 1.1Ca-a-Sialon合成温度评估 △G-a-san=-4009.358+1.551T(kJ·mol) Ca-a-Sialon表达式为 △，G=19791.961-11.184T(kJ.mol-) (3) CamSi2-ALO,N6-m,通常用m和n表征Ca一a 由该反应的标准Gibbs自由能计算出反应 -Sialon,如CaosSis Al2sONs表示为Ca(1510). 的开始发生温度为1769.7K,只有当温度高于 文献[2]给出了Ca-Si-Al-O-N体系Ca-a- 1496℃(1)式反应才开始有Ca-a-Sialon生成. Sialon平面的相关系图，但该图只是示意图，无 1.2碳热还原氨化合成Ca-a-Sialon气氛选择 为确定合成材料的气氛条件，利用文献[5] 收精日期200102-26刘克明男，26岁，硕士 *国家自然科学基金资助课题(No.59934090,No.59872002) 的热力学数据，计算了1873K下Si-O-N,A1-

第 卷 第 期 年 月 北 京 科 技 大 学 学 报 “ 尧比 川 以 肠 高炉渣合成 一仪一 认吕 一 刹 粉 的热力学分析及工艺优化 刘 克 明 王福 明 李文超 谢丽 君 郭宇艳 北京科技大学物理化学系 ， 北京 摘 要 在热力学分析 的基础上 ， 以 高炉 渣 为原料 ， 引入适 当的添加剂 ， 利用碳热还原 一 氮化 的方法制备 了 名 。 卜 粉 ， 得到的 一 一 含量最 高可 以达到 利用统计模式 识别结合人 工 神经元 网络优化 了工 艺 关键词 一 一 合成制备 碳热还 原 一 氮化 显 微结构 分类号 冶金 炉 渣 目前利用 率较低 ， 且 多数作 为筑 路或一 般建筑材料 年起 ， 国 内外开始研究 如何提高高炉渣的附加值 ， 降低污染 高炉 渣是 常见 的一 种冶金废渣 ， 它 的主要成分 ， 和 ， 等是合成 一 一 的原料 本研究 提 出 了使用 高炉渣碳热还 原氮化合成 一 一 一 复合材料 该材料可 以 作为新一 代 耐火材料用 于诸如反 向凝 固炉底狭缝材料等领 域 使用 纯原料合成 一 一 价格 比较 昂 贵 ， 而利用 天然原料合成 一 的报道却 比 较少 ， 等人利用 粘土 为原料 ， 采 用 碳热还 原氮化 的 方法 两 步合成 一 一 陶瓷‘， 本 文 以 冶金 固体废弃物高炉 渣 为原料 ， 并 加人合适 的添加剂 ， 利用碳热还 原 氮化的方法 合成 一 一 一 粉 采用 统计模式识别 获得 目标优化 区 ， 用模式识别逆 映照 和 人 工 神 经元 网络验证模式识别的 可 靠性 法利用 它准确选择所需成分 ， 据文献 礴〕提供 的单相 一 一 的 和 值 ， 绘制 一 一 平 面 单相 区 和 两相 区 ， 见 图 ” 甲 热力学分析 一 一 一 合成温度评估 一 一 表达 式 为 鲡 卜。，，冰甄， 一， ， 通 常用 和 表征 一 一 ， 如 街 ， ， ， ， 表示 为 文 献 」给 出 了 一 一 一 一 体系 一 平 面 的相 关系 图 ， 但该 图只 是示 意 图 ， 无 收 稿 日期 刁 一 刘 克 明 男 ， 岁 ， 硕 士 国家 自然科学基金 资助课题 ， 脚 圈 一 一 妞 平面单相 区和 两相 区 馆 加栩 忱乡。 一 一 一 妞 肠 选择成分 ， ， 选择该成分 的原 因是 ， 它恰好处于单相 区 ， 可 能获得单相 一 一 材料 整体反 应式如下 卜 卜 卜 卜 一 ， ， 冰 ， ， 卜 利用 拟抛物线 规则评估和 预报 一 一 的标准 自由能 ‘，， 式 ， 计算 式 的 反应标准 自由能 式 △双 一 。 一 。 一 一 · 一 ， △ 夕 一 · 一 ， 由该反 应 的标准 自由能计算 出反 应 的 开 始发生温度 为 ， 只有 当温度高于 ℃ 式反应才开 始有 一 一 生成 碳热还原氮化合成 一 一 加 气氛选择 为确定 合成材料 的气 氛条件 ， 利用文献 的 热力学数据 ， 计算 了 下 一 。 一 ， 一 DOI ：10．13374／j ．issn1001－053x．2001．05．005

VoL23 No.5 刘克明等：高炉渣合成Caa-Sialon-SiC粉的热力学分析及工艺优化 ·405 O-N和Ca-O-N3个体系的凝聚相平衡分压， pop°=l0-常压合成Ca-a-Sialon,pw-0.lMPa 由此绘制了这3个体系叠加的热力学参数状态 由图1可以看出当p,O.1MPa时，氧分压需要 图（见图2） 处于10103范围内，本实验利用B-B反应 图2中阴影部分满足合成Ca-a-Sialon所 控制氧分压使其落在所需的范围内， 需的气氛条件.本工作使用高纯氮气（氧分压 1.3碳热还原氨化合成Ca-a-Sialon过程中杂 -14 质的走向 SiO,+AlO,+CaO -16 CaO+SiN:O+AlO, 由于高炉渣等合成原料中除含有Ca,Si,Al -18 Si+Al,O,+CaO CaO+Si.N:O+AIN 和O等合成Ca-a-Sialon的元素外，还含有Na, K,Fe和Mg等杂质元素的氧化物，在烧结过程 -20 /CaO+Si.N.O+Al.O,N 中杂质的去向是人们普遍关注的一个问题，因 6 -22 i+Al+Cad CaO+Si+ALON 为这些元素的存在将对最终材料的力学性能及 -246 Si+AIN+CaO 其高温性质有一定的影响.本文利用有关热力 -26 CaN,+Si+AIN 学数据计算分析了这几种杂质元素的走向. -28Ca+Al+Si Ca+Si+AIN Ca,Nz+SiN,+AIN 计算了Mg-O-N体系1873K下的凝聚相 -30L 0 平衡分压（见表1），并由此绘制了该体系的热力 -8 -6 -4 -2 Ig (p/p) 学参数状态图（见图3）. 图21873K下Si-0-N-A-0-N和Ca-0-N体系叠 由于氮气分压为0.1MPa,从图3可看出在 加热力学参数状态图 该实验条件下，Mg元素以MgO或MgN,的形 Fig.2 Overlapped phase stability diagram as a function of 式存在，在合成反应过程中，Mg元素固溶进入 partial pressure of nitrogen and orygen at 1873K 表11873K下Mg-0-N体系凝聚相及其平衡分压 Table 1 Condensed phases and their equilibrinm partial pressures for Mg-O-N system at 1 873 K 反应式 平衡分压 3Mg(g)+N:(g)-Mg.N:(s) gpp=-1.74 Mg(g)+O:(g)-MgO(s) g(pop>-21.86 jMgN.(s)+jO.(g)-N.(g)+MgO(s) Ig(po/p)=-23.02+lg (pw/p) △，G=-459400+87.4T(Jmo) (4) -20 Mgo 6Fe0)+O(g)=2Fe,O,(s) -21 △，G=-978200+459T(0mol) (5) 5 -22 通过计算得出，1873K下两反应的平衡氧 -23 -24 Mg MgNa 分压g(pop)分别为-825和-3.30，所以此时 在该体系中液相FeO的形式是稳定的.烧结过 -25 -26l 程中Fe0与原料中未反应的SiO2或AlO,结合 -6-5-4-3-2 -1012 进人到玻璃相中 Ig (palp") 杂质元素Na和K在碳热还原过程的前期 图31873K下Mg-0-N体系热力学参数状态图 中，主要存在以下的反应： Fig.3 Phase stability diagram of Mg-O-N system at 1 873K 2Na(g)+O:(g)=Na:O(I) Ca-a-Sialon的晶格，形成Ca(Mg)-a-Sialon. △.G=-518800+23407T(Jmol) (6) 在合成过程末期，碳粉被反应完全损耗，体 2K(g+0(g)=K,0(s) 系的氧分压约为10（高纯氮气中的氧分压约为 △，G=-487700+252.95T(Jmol) ( 1×l0-),体系中的Fe元素主要存在以下两个反 由于本实验条件下，Na,K的平衡分压未知， 应： 但肯定小于1个标准压力，令gpp0QM代 2Fe(1)+O:(g)=2FeO(1) 表Na或K的单质气体)，通过计算得出，1873K

习乞 刘克明等 高炉渣合成 加加企 记 粉的热力学分析及 工 艺优化 一 和 一 一 个体系的凝聚相平衡分压 ， 由此绘制 了这 个体系叠加 的热力学参数状态 图 见 图 图 中阴影部分满足合成 一 一 所 需 的气氛条件 本工作使用高纯氮气 氧分压 一 一 斗 引 十 成 日十 ， 十 十人 矛， 十 周 ， 咖一 一 勺常压合成 一 一 必冈 由图 可 以看 出当介冈 时 ， 氧分压需要 处于 一 ’ 一 ， 范围内 ， 本实验利用 一 反应 控制氧分压使其落在所需 的范 围内 碳热还原氮化合成 一 一 过程中杂 质的走向 由于 高炉渣等合成原料 中除含有 ， ， 和 等合成 一 一 的元素外 ， 还 含有 ， 和 等杂质元素的氧化物 ， 在烧结过程 中杂质的去 向是人们普遍关注 的一个问题 ， 因 为这些元素的存在将对最终材料 的力学性能及 其高温性质有一定 的影 响 本文利用有关热力 学数据计算分析 了这几 种杂质元素的走 向 计算 了 一 一 体系 下 的凝聚相 平衡分压 见表 ， 并 由此绘制 了该体系的热力 学参数状 态 图 见 图 由于氮气分压 为 ， 从 图 可 看 出在 该实验条件下 ， 元素以 或 的形 式存在 ， 在合成反应过 程 中 ， 元素固溶进人 户夸感 一 一的 一 一 一 一 俩 圈 下 一 一 一 一 一 和 一 一 体 系 加热 力学今数状态圈 啥 伽 山 卜 川 恤 ” 。 加 心 传 亩切吧 叮 衰 下 一 一 体 系凝 班相及 其平衡分压 亚 ” 曰 叫 二 肠 角 · ， 反应式 平衡分压 卜 式 一 ， 式 扭知切一 枷 峙 动一如妙 堪俩解 一 乍 一 印 。 卜 一 俩 今 从 一 一 一 一 一 嗯帆加， 圈 下 一 一 体 系热力学今数状态圈 电 几睐 址 二 。 州咭 一 ， ， 一 一 的 晶格 ， 形成 似 卜 一 在合成过程末期 ， 碳粉被反应完全损耗 ， 体 系的氧分压约 为 一 气高纯氮气 中的氧分压约 为 一今 ， 体系中的 元素 主要存在 以下 两个反 应 均 氏宁 一 小 ‘ 一 ， ， △ 宁 一 · 一 ， 通 过计算得 出 ， 下 两反应 的平衡氧 分压 印 分别为 一 和 一 ， 所 以此时 在该体系 中液相 的形式是稳定 的 烧结过 程 中 与原料 中未反 应 的 或 从 结合 进人到玻璃相 中 杂质元素 和 在碳热还 原过程 的前期 中 ， 主要存在 以下 的反应 灸 △ 宁 一 · 一 ， 卜 凡 八口 一 · 一 ， 由于本实验条件下 ， ， 的平衡分压未知 ， 但肯定小 于 个标准压力 ， 令 印办 闭 汉 代 表 或 的单质气体 ， 通过计算得 出 ， ︶一圳川司川 户号斗

·406· 北京科技大学学报 2001年第5期 下两反应的吉布斯自由能的值皆大于0，实际 实验8得到了约81%（质量分数）的Ca-a-Sia 条件下gpp)<0,则反应吉布斯自由能的值一 lom.图4是实验8烧结样品的X射线衍射分析 定为正值，因此反应是逆向进行的，即杂质元素 图谱. Na和K以单质气体的形式存在.Na和K的单 表3实验条件与结果 质气体随流动的氮气流排出反应器外，再氧化 Table 3 Experimental conditions and results 生成各自稳定的氧化物. Not/℃CaO Phases Ca-a-Sialon/SiC 1 1 550 Lower SiC,a-Si,N,a-SiN 0 2实验验证 2 1 550 Proper Ca-a-Sialon,SiC 0.48 3 1 550 Higher Ca-a-Sialon,SiC 0.90 本实验采用上海宝钢高炉水淬渣作为原 4 1 600 Lower Ca-a-Sialon,Sic 0.86 料，通过添加硅砂和蓝晶石来调整成分使之落 5 1 600 Proper Ca-a-Sialon,SiC 0.79 于Ca-a-Sialon单相区，各种原料的成分见 6 I 600 Higher Ca-a-Sialon,SiC 1.15 表2. 7 1 650 Lower Ca-a-Sialon,SiC 2.38 表2实验原料成分（质量分数） 8 1 650 Proper Ca-a-Sialon,Sic 4.63 Table 2 Compositions of the starting material powders 9 1 650 Higher Ca-a-Sialon,SiC 1.72 化合物 高炉渣 蓝晶石 硅砂 SiO, 33.80 31.75 99.50 6000 AlO, 14.50 59.76 0.20 5000 &净8siao4 CaO 40.52 4000 Mgo 8.50 一 K:O,Na;O 0.98 3000 多 Fe:O, 0.25 0.10 2000 杂质 0.68 1000 0 时司 各种固体原料按设计成分进行配料，6h球 20 40 60 80 100 磨混料，然后干燥，加入粘结剂，并在150MPa 图4实验8烧结样品X射线衍射分析图谱 下机压成型.将成型的样品放人刚玉坩埚内，埋 Fig.4 XRD pattern of sintering sample in No.8 粉，将坩埚放于立式钼丝炉中，底部通人高纯 N,常压下烧结.利用X射线衍射分析确定了烧 实验结果表明：在1650℃，氨分压为0.1 结样品的相组成，并用TEM进行显微形貌观察. MPa,氧分压在10-23MPa的条件下，CaO含量 2.1热力学分析的可靠性 为化学计量有利于合成Ca-a-Sialon. 表3给出了烧结保温时间为4h的实验条 2.2TEM显微形貌观察及选区电子衍射结果 件和实验结果，并着重考察CaO含量与温度2 实验8烧结样品在玛瑙研钵中细磨成粉， 个因素对合成Ca-a-Sialon的影响.由于在烧 过300目筛，在无水乙醇中超声波振荡进行均 结过程中，产生大量气体，因此样品很疏松. 匀分散，滴于有醋酸显微微栅膜的铜网上，喷碳 表3中的实验1,4和7使用的是同一配料 后进行透射电镜显微形貌观察，图5是实验8 的样品，只是烧结温度不同，实验2,5,8和实验 烧结样品粉末样的TEM形貌图，分别对图中块 3,6,9分别使用2种配料的样品.从实验1,2和 状的颗粒A和长柱状的颗粒B做电子选区衍射 3可以看出，同一温度下(1550℃)，实验1没有 (见图5)，通过标定证明A和B均为Ca一a-Sia- 生成Ca-a-Sialon,而CaO含量为化学计量的 lon. 实验2和Ca0含量过量10%的实验3生成了 这种长柱状晶粒的存在可以使材料在受外 Ca一a-Sialon,由此可见CaO的过量加人可以降 界载荷的作用下，内部发生裂纹偏转、裂纹桥连 低Ca-a-Sialon的合成温度.同种配料的样品 及晶粒拔出等造成能量耗散增大的变化，从而 不同温度下烧结的结果表明，随着温度的升高 优化材料的机械性能.Ca-a-Sialon中这种长柱 Ca-a-Sialon含量增加，SiC含量减少，说明较 状和块状晶粒的同时存在，说明Ca一a-Sialon 高的温度可以促进Ca一a-Sialon的合成.其中 有潜在的自增韧作用

北 京 科 技 大 学 学 报 年 第 期 下 两 反应 的吉布斯 自由能的值皆大于 ， 实际 条件下 印 ， 则反应 吉布斯 自由能 的值一 定 为正值 ， 因此反应是逆 向进行的 ， 即杂质元素 和 以单质气体 的形式存在 和 的单 质气体随流 动 的氮气流 排 出反 应器外 ， 再氧化 生成各 自稳定 的氧化物 实验验证 本 实验 采 用 上 海 宝 钢 高 炉水 淬渣 作 为原 料 ， 通过添加硅砂和 蓝 晶石 来调 整 成分使之落 于 一 一 单相 区 ， 各种 原 料 的成分 见 表 表 实 验原 料成分 质 分数 几 比 相 加 山 化合物 高炉渣 蓝晶石 硅砂 一 一 一 一 ， 一 一 一 杂质 各种 固体原料按设计成分进行配料 ， 球 磨混料 ， 然后 干燥 ， 加人粘结剂 ， 并在 下 机压成型 将成 型 的样品放入刚玉 增祸 内 ， 埋 粉 ， 将柑涡放于 立 式铝 丝 炉 中 ， 底部通 人 高纯 ， 常压下烧结 利用 射线衍射分析确定 了烧 结样品 的相组成 ， 并用 进行显微形貌观察 热力学分析的可靠性 表 给出了烧结 保温 时 间 为 的实验条 件和 实验结果 ， 并着重考察 含量 与温度 个 因素对合成 一 一 的影 响 由于 在烧 结过程 中 ， 产生大量气体 ， 因 此样 品很疏松 表 中的实验 ， 和 使用 的是 同一配料 的样 品 ， 只是烧结温度不 同 ， 实验 ， ， 和 实验 ， ， 分别使用 种配料 的样 品 从实验 ， 和 可 以 看 出 ， 同一 温度 下 ℃ ， 实验 没有 生成 一 一 ， 而 含量 为化学计量 的 实验 和 含 量过 量 的 实验 生 成 了 一 一 ， 由此 可见 的过量加人可 以 降 低 一 一 的合成温度 同种 配料 的样 品 不 同温度 下烧结 的结果表 明 ， 随着温度 的升高 一 一 含量增 加 ， 含量减 少 ， 说 明较 高的 温度 可 以促进 一 一 的合成 其 中 实验 得 到 了约 质量 分数 的 一 一 图 是实验 烧结样 品 的 射线衍射分析 图谱 裹 实验条件与结果 几 块 如 ， 卿 “ ℃ 一 一 川 ， 一 ， 。 ， 一 ，礼 一 一 ， 一 一 ， 一 一 ， 一 一 ， · 一 一 ， 一 一 ， 一 一 ， 一 一 ， 一 “ ， 。 声一 一 仍工价。 刊︵寸。 侧 燃 二鑫氛 ︵苏忍 ︵，二巴 ︹丫洲到研一吸“ 二叫工，了产，仁七、 产 丫 黔 ︵一。、 ︵。二 ‘ 二止竺兰坚二乙巴丝坚竺望笠己之七二芝匕兰目 图 实验 烧结样品 射线衍射分析图谱 恤 血 ， 口 加 加 · 实 验结果表 明 在 ℃ ， 氮分压 为 ， 氧分压在 一 的条件下 ， 含量 为化学计量有利于 合成 一 一 显微形貌观察及选区 电子衍射结果 实验 烧结样 品 在玛 瑙研钵 中细 磨成粉 ， 过 目筛 ， 在无水 乙 醇 中超声波振荡进行均 匀分散 ， 滴于有醋酸显微微栅膜的铜网上 ， 喷碳 后进行透射 电镜显 微形貌观察 ， 图 是 实验 烧结样 品 粉末 样 的 形貌 图 ， 分别对 图 中块 状 的颗粒 和 长柱 状 的颗粒 做电子选 区衍射 见 图 ， 通 过标定证明 和 均 为 一 一 这种 长柱状 晶粒的存在 可 以使材料在受外 界载荷 的作用下 ， 内部发生裂纹偏转 、 裂纹桥连 及 晶粒拔 出等造成能 量耗散增 大 的变化 ， 从而 优化材料的机械性能 一 一 中这种长柱 状和块状 晶粒 的同时存在 ， 说明 一 一 有潜在 的 自增韧作用‘

VoL23 No.5 刘克明等：高炉渣合成Cm-a-Sialon-SiC粉的热力学分析及工艺优化 ·407· 025到m 2 221 00 012 432 图5A,B颗粒形貌及选区衍射花样标定.()A颗粒；()B颗粒 Fig.5 Microstructure and diffraction pattern of A and B 3合成Ca-a-Sialon-SiC工艺优化 文选择了烧结温度、保温时间、配碳量和高炉渣 加人量4个影响因素，以是否合成了Ca-a-Sia- 用高炉渣碳热还原氮化制备Ca-a-Sia- lo为判据，对19组实验组成的原始样本集（表 lo加-SiC粉的影响因素很多，因此材料的研制工 4)进行了统计模式识别处理，得到目标优化区 作量很大，而采用计算机统计模式识别对材料 (见图6). 合成工艺进行优化，可以大大提高工作效率，本 由图6可以看出，好点与坏点明显分布在 表4实验样本点 两个不同的区域中.为验证本模式识别的结果， Table 4 Experimental samples 在图6的好区和坏区中取6个点A,B,M,N,P和 No.t/℃th C wa/%o Ca-a-Sialon” Q,通过模式识别逆映照得到这6个样本点的工 1130031.0 11.72 0 艺参数（见表6），对于样品A和B根据其参数制 213003 1.5 10.76 0 备合成了试样，并对试样进行X射线衍射分析 31300 3 2.0 10.02 0 物相组成，分析结果是样品A中有约50%的Ca- 41350 3 1.0 11.95 0 a-Sialon,而样品B中没有发现有Ca-a-Sialon 51350 3 1.5 11.34 0 61350 3 2.0 9.280 0 存在，实验结果与模式识别的分类相一致，证明 71500 3 1.0 12.60 0 了本模式识别的可靠性. 81500 3 1.5 10.19 0 91500 3 2.0 9.790 0 101550 4 1.5 6.300 + 111550 4 1.5 8.690 121550 4 1.5 9.500 131600 4 1.5 6.300 141600 4 1.5 8.690 151600 4 1.5 9.500 161650 4 1.5 6.300 171650 4 1.5 8.690 ●● 1816504 1.5 9.500 图6模式识别分类图 19160031.5 6.370 ■Good point●Bad point+Predicted point 率为理论配碳量的倍数 Fig.6 Classifying diagram of statistic pattern recognition 0代表无Ca-a-Sialon生成，l代表有Ca-a-Sialon生成

·408· 北京科技大学学报 2001年第5期 表5选取样本点的参数 Table 5 Parameters of selected samples 5结论 样本点 轴值 /℃hCwa% (1)在热力学分析的基础上，利用高炉渣碳 x=0.927692 A 1627 41.51 9.25 y=0.61003 热还原氮化合成了Ca-a-Sialon--SiC粉，并用 x=0.36963 XRD分析和TEM观察、电子选区衍射标定进行 B 1420 3 1.32 12.07 =-1.74531 了验证，证实了热力学分析的可靠性 X=-1.98851 (2)利用统计模式识别优化了合成Ca-a- M 13723 10.42 y=0.17508 1.32 Sialon--SiC粉工艺，并利用模式识别逆映照和 -1.15689 N 1485 31.87 8.85 人工神经元网络验证了统计模式识别分类的可 y=0.329632 靠性 X=0.29201 P 1539 31.72 10.16 =0.871735 参考文献 x=0.306752 p 31.54 8.30 1 Thommy Ekstrom,Zhijian J Shen,Kenneth J D MacKen- 1536 y=1.264290 zie,et al.a-Sialon Ceramics Synthesised from a Clay Pre- ·为理论配碳量的倍数 cursor by Carbothermal Reduction and Nitridation.J Ma- 表5中的数据经归一化处理后，转换为人 ter Chem,1998,8(4):977 工神经元网络(ANN)识别的数值，其中4个因素 2 Catherine L Hewett,Cheng YiBing,Barry C Muddle. Phase Relationship and Related Microstructural Observa- 作为输人值，Ca-a-Sialon的有无(-1表示无 tions in the Ca-Si-Al-O-N system.J Am Ceram Soc,1998, Ca-a-Sialon生成，l表示有Ca-a-Sialon生成) 81(7):1781 作为输出结果的目标值.用这些处理后的数据 3 Wang P L,Zhang C,Sun W Y,Yan D S.Characteristics of 对ANN进行训练，把表6中M,N,P和Q的参数 Ca-a-Sialon-Phase Formation.Microstructure and Mech- 值归一化后，代入训练后的ANN中得到以下输 anical properties.J Eur Ceram Soc,1999,19:553 出结果（见表6） 4 Hewett CL,Cheng Y B,Muddle BC,Trigg MB.Ther- mal Stability of Calcium a-Sialon Ceramics.J Eur Ceram 表6选取样本点的ANN输出值 Soc,1998,18:417 Table 6 ANN outputs of selected samples 5甄强.O'-Sialon-BN复合材料的研究及相关热力学 样本点 M N P Q 性质预报：[博士论文1.北京：北京科技大学，2000.36 ANN输出 -1 -1 1 6 Chris A Wood,Zhao Hong,Cheng Yibing.Microstruc- tural Development of Calcium a-Sialon Ceramics with 该结果与模式识别的分类结果相一致，再 Elongated Grains.J Am Ceram Soc,1999,82(2):421 次证明了本模式识别的可靠性 Synthesis of Ca-a-Sialon-SiC Powders from Blast Furnace Slag and Optimization of Its Synthesis Process LIU Keming,WANG Fuming,LI Wenchao,XIE Lijun,GUO Yuyan Department of Physical Chemistry,UST Beijing.Beijing 100083,China ABSTRACT Blast furnace slag is a kind of metallurgical solid wastes.In order to make better use of it and enhance its additional value,Ca-a-Sialon-SiC powders were synthesized from blast furnace slag and some ad- ditives by carbothermal reduction and nitridition(CRN)based on thermodynamic analysis.The content of Ca- a-Sialon in the sintered samples was up to 81%.The synthesis process of CRN was optimized by Statistical Pattern Recognition(SPR)and Artificial Neural Network(ANN). KEY WORDS Ca-a-Sialon;synthesis;CRN;microstructure

一 北 京 科 技 大 学 学 报 年 第 期 裹 选取样本点的参数 样本点 轴值 ℃ 而 ’ 从 万 夕 万 少 一 尤 一 少 刁 大二 一 少二 大二 刁 少 大二 少度 为理论配碳量 的倍数 表 中的数据经归一化处理后 ， 转换 为人 工神经元 网络 识别的数值 ， 其中 个因素 作为输人值 ， 一 一 的有无 卜 表示 无 一 一 生成 ， 表示 有 一 一 生成 作为输 出结果 的 目标值 用这些处理后 的数据 对 进行训练 ， 把表 中 ，， 和 的参数 值归一化后 ， 代人训练后 的 中得 到 以下输 出结果 见表 衰 选取样本点的 输出值 加 样本点 翰出 一 一 该结果 与模式识别的分类结果相一致 ， 再 次证明 了本模式识别的可 靠性 结论 在热力学分析的基础上 ， 利用 高炉 渣碳 热还原氮化合成 了 一 一 一 粉 ， 并用 分析和 观察 、 电子选 区衍射标定进行 了验证 ， 证实 了热力学分析 的可 靠性 利用 统计模式识别优化 了合成 一 一 一 粉工艺 ， 并利用 模式识别逆映照和 人工神经元 网络验证了统计模式识别分类 的可 靠性 参 考 文 献 ， ， 晒 对 ， 一 田叭 ， ， ， 竹 ， · 一 一 一 旧 ， ， 节厄 ， ， ， 如 一 一 一 仇 奴叮 ， ， ， ， ， 一 别的 ， ， 甄强 一 一 复合材料 的研究及相关热力学 性质预报 博士论文 北 京 北京科技大学 ， ， ， 价 诵 一 ， ， 一 一 一 抚 ， 砚咬刀 ， 肠 ， 刀 ， 侧 厌 七 ， 曰 七匀 ， ， ， 肠的 切唱 ， 一 一 一 泛 勿 一 让 勿 一 一 理