58. Metallographie-Tagung 2024 - Materialographie
Vortrag
19.09.2024 (CEST)
Mikrostrukturelle Charakterisierung von hypoeutektoiden Stählen mittels Dilatometrie, in-situ Synchrotron-XRD und dem Einsatz von maschinellen Lernmethoden
LH

Dipl.-Ing. Lukas Hatzenbichler

Montanuniversität Leoben

Hatzenbichler, L. (V)¹; Gocnik, M.¹; Vincely, C.P.¹; Haslberger, P.²; Fischer, T.¹; Keckes, J.¹; Holec, D.¹; Schnitzer, R.¹
¹Montanuniversität Leoben; ²voestalpine Forschungsservicegesellschaft Donawitz GmbH, Leoben (Austria)
Vorschau
19 Min. Untertitel (CC)

Der Übergang der Stahlindustrie zu einer CO2-reduzierten Stahlproduktion und damit die Umstellung von der Hochofen- auf die Elektrolichtbogenofen-Route führt zu einem erhöhten Einsatz von Schrott. Infolgedessen ist auch mit einem erhöhten Anteil an Spurenelementen in den Stahlprodukten zu rechnen. Viele dieser Elemente können mit metallurgischen Prozessen nicht mehr entfernt werden und könnten sich nachteilig auf die Stahlqualität auswirken.

In diesem Beitrag liegt der Schwerpunkt auf der Veränderung der mikrostrukturellen Entwicklung von hypoeutektoiden Stählen mit erhöhter Konzentration von Spurenelementen.

Dilatometermessungen wurden durchgeführt, um die Phasenumwandlungstemperaturen für verschiedene Abkühlbedingungen zu bestimmen. In einem weiteren Schritt erfolgte eine detaillierte Analyse der Mikrostrukturen mittels Lichtmikroskop und dem Rasterelektronenmikroskop (REM). Die mikrostrukturelle Entwicklung wurde durch in-situ Synchrotron-Röntgenbeugung (XRD) detaillierter untersucht. Außerdem wurde die ehemalige Austenitkorngröße mit Aufnahmen im Hochtemperatur-Laserkonfokalmikroskop sowie mit Elektronenrückstreubeugungs-Messungen (EBSD) bestimmt. 

Es wurde festgestellt, dass die Phasenumwandlungstemperaturen mit der Zugabe von Spurenelementen sinken und die Martensitbildung gefördert wird. Die Quantifizierung der Phasenanteile während der Wärmebehandlung erfolgte anhand der Ergebnisse der in-situ Synchrotron-XRD Messungen. Die Charakterisierung der ehemaligen Austenitkörner zeigte, dass die Spurenelemente das Kornwachstum bei Austenitisierungstemperaturen behindern, was auf einen Solute-Drag-Effekt hindeutet. 

Darüber hinaus wurde ein Ansatz des maschinellen Lernens angewendet, um die Regelmäßigkeit von Perlitmorphologien anhand von REM-Bildern zu analysieren. Die Beobachtungen deuten darauf hin, dass Begleitelemente das ununterbrochene Wachstum

Abstract

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