氧化皮薄时，在氧化皮和钢的界面反射的光也能到达人的眼睛。这种光与氧化皮 表面反射的光相干扰发生的颜色(干扰色)可以看见，根据看到的角度。透过氧化皮的距离是不同的，所以干扰色也不同，由于看到的角度不同，回火色颜色亦不同，这是干扰造成的影响。另外，当氧化皮像钝化膜那样薄时，也不发生干扰，可以看到不锈钢自身的金属光泽。这样，在钝化膜非常薄且具有自身修复力时，不锈钢就显示出优良的金属光泽，并能长久保持，就始以钢的本色状态进行使用。
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热轧精密钢管用连铸圆管坯板坯或初轧板坯作原料，经步进式加热炉加热，高压水除鳞后进入粗轧机，粗轧料经切头、尾、再进入精轧机，实施计算机 控制轧制，终轧后即经过层流冷却和卷取机卷取、成为直发卷。直发卷的头、尾往往呈舌状及鱼尾状，厚度、 宽度精度较差，边部常存在浪形、折边、塔形等缺陷。其卷重较重、钢卷内径为760mm。将直发卷经切头、 切尾、切边及多道次的矫直、平整等精整线后，再切板或重卷，即成为：热轧钢板、平整热轧钢卷、纵切带等产品。热轧精整卷若经酸洗去除氧化皮并涂油后即 成热轧酸洗板卷。(1)合理选材。对精密复杂模具应选择材质好的微变形模具钢(如空淬钢)，对碳化物偏析严重的模具钢应进行合理锻造并进行调质热，对较大和无法锻造模具钢可进行固溶双细化热。
球墨铸铁问世至今已有52年，其发展迅速之快令人惊讶，即使在经济不景气的情况下，球铁仍然有所发展，有人称球墨铸铁为不适当退却中的胜利者，指出：球墨铸铁由于其高强度、高韧性和低价格，所以在材料市场上仍占有重要的地位，尽管几年来钢铁铸造总产量有所下降，但球铁产量并未下降，奥——贝球铁的出现增强了球铁的竞争地位。球铁的生产和研究现状1.1常规球铁目前常规球铁——即以铁素体和珠光体为基体的球铁仍占球铁产量中的绝大部分比例，因此注意提高常规球铁的性能和质量，在保持球铁的竞争地位中起了重要的作用。1对影响球铁质量的因素加强控制球铁的组织与性能取决于铸铁的成份和结晶条件以及所用球化剂的质量，研究认为为了确保球铁的机械性能，必须针对铸件具体壁厚、浇注温度、所用球化剂、球化工艺、冷却参数的优化以及有效的排渣措施进行严格控制，而适当的降低碳当量，合金化和热是改善球铁的有效措施。2有效控制铁素体球铁和球光体球铁的生产控制球铁基体的主要因素有铸铁的成份、所用球化剂、孕育剂的类型，加入方法以及冷却条件等。
从其材料和构造可将方管大致划分如下：按杆件的材料将方管划分（1）单一规格方管的方管。它只使用一种规格的方管。如扣件式方管方管。只使用Ф48×3.5的电焊方管。（2）多种规格方管组合的方管。它由两种以上的不同规格的方管构成。如门式方管。（3）以方管为主的方管。即以方管为主。并辅以其它型钢杆件所构成的方管。如设有槽钢顶托或底座的里方管。有连接钢板的挑方管等。按联结部件的固着方式和装设位置将方管划分（1）定距连接：即联结焊件在杆件上的定距设置。杆件长度定型。联结点间距定型。（2）不定距联结：即联结件为单设件。通过上紧螺栓可夹持在杆件的任何部位上。
(2)模具结构设计要合理，厚薄不要太悬殊，形状要对称，对于变形较大模具要掌握变形规律，预留余量，对于大型、精密复杂模具可采用组合结构。
(3)精密复杂模具要进行预先热，消除机械过程中产生的残余应力。
(4)合理选择加热温度，控制加热速度，对于精密复杂模具可采取缓慢加热、预热和其他均衡加热的方法来减少模具热变形。
(5)在保证模具硬度的前提下，尽量采用预冷、分级冷却淬火或温淬火工艺。
(6)对精密复杂模具，在条件许可的情况下，尽量采用真空加热淬火和淬火后的深冷。
(7)对一些精密复杂的模具可采用预先热、时效热、调质氮化热来控制模具的精度。
(8)在修补模具砂眼、气孔、磨损等缺陷时，选用冷焊机等热影响小的修复设备以避免修补过程中变形的产生。
另外，正确的热工艺操作（如堵孔、绑孔、机械固定、适宜的加热方法、正确选择模具的冷却方向和在冷却介质中的运动方向等）和合理的回火热工艺也是减少精密复杂模具变形的有效措施。
如果在利用各种不同铁品位和杂质的精矿时，获得同样成分（等级）的生铁，则按每吨生铁计算。在生铁的质量（按有用成分或有害杂质含量计）不同时，经济计算则进行到获得每吨钢和相应的副产品为止。在此种情况下，在炼钢生产中与生铁有关的附加费用（或去掉销刮产品的收益，如磷渣、钒渣等）加到每吨生铁中去的条件下，计算工作可限于高炉冶炼。苏联确定铁矿石选矿深度的技术经济计算是由黑色冶金科学研究设计院的研究员进行的。
下面以胜利油田使用的输油管线实时监控与防盗系统为例，介绍针对输油管线泄漏和盗油现象的自动监控报系统。该系统将负压波法和输差检漏法相耦合，经多次试验，已成为技术成熟的智能报系统。利用高性能仪表将管线的压力、流量、温度等信号进行 测量，由信号器SP2.（SignalProcessor）完成对信号的高速采集、滤波和降噪等预，预以后的数据通过上位机的智能诊断系统SDS2.（Smar agnosisSystem），SDS2.利用 的多尺度小波变换算法和智能神经网络模式，提高了系统的检测速度与抗干扰能力， 的智能辨识算法使系统具有在线自学习功能，提高了系统的容错性和精度。
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