对不同锰（Mn）和铝（Al）含量的高锰钢和高铝钢中夹杂物聚集特性的原位观测

《Materials & Design》：In-situ observation of inclusion agglomeration characteristics in high-manganese and high-aluminum steels with different Mn and Al contents

　　尹玉青|程文静|王叶光|刘成军|江茂发|张波
多金属矿石生态冶金关键实验室（教育部），东北大学，辽宁省沈阳市 110819，中国

摘要
阐明夹杂物的聚集行为对于优化高锰和高铝钢材的质量至关重要。本研究利用热力学建模预测了夹杂物的沉淀行为。设计了六个不同Mn和Al含量的实验组以获得特定的夹杂物，并通过共聚焦激光扫描显微镜（CLSM）原位观察其聚集情况。使用理论模型量化了毛细力。结果表明，夹杂物的聚集倾向顺序为：AlN（在Fe-30Mn-6Al熔体中）> AlN（在Fe-30Mn-3Al熔体中）> AlN（在Fe-10Mn-3Al熔体中）> Al2O3（在Fe-10Mn-0.2Al熔体中）> Al2O3（在Fe-30Mn-0.2Al熔体中）> Al2O3（在Fe-30Mn-0.5Al熔体中）。随着Al含量的增加，Al2O3夹杂物的毛细力先从5.75 × 10^-19 N增加到6.22 × 10^-19 N，然后减少到1.34 × 10^-19 N。Mn含量增加时也表现出类似的趋势：从5.75 × 10^-19 N增加到6.52 × 10^-19 N，随后减少到6.01 × 10^-19 N。相比之下，AlN夹杂物的毛细力随着Mn和Al含量的增加而持续增加，从4.1 × 10^-19 N增加到8.29 × 10^-19 N。确定了Mn和Al含量之间的关键关系，该关系决定了主导毛细力的转变：y(Mn,质量%) = -31.38x(Al,质量%) + 97.27。本研究为调控高锰和高铝钢材中的夹杂物尺寸分布提供了理论指导。

1. 引言
由于高锰和高铝钢材具有高强度、优异的韧性、较低的密度以及出色的能量吸收能力，因此在海洋工程、低温存储和汽车行业等领域受到了广泛关注[1] [2] [3]。然而，通过连续铸造进行工业规模生产时，经常受到严重缺陷的阻碍，如表面裂纹和局部凹陷，这些缺陷会妨碍稳定的多批次连续铸造[4] [5]。这些缺陷主要与熔融钢中通过聚集形成的大夹杂物和簇有关[6] [7] [8] [9]。因此，有效控制夹杂物的特性（如成分、形态和尺寸分布）对于优化铸造稳定性和提高产品质量至关重要。
Mn和Al作为主要合金元素，在降低密度和增强机械性能方面起着关键作用[10] [11] [12] [13] [14] [15] [16]。由于高浓度的Mn、Al与杂质元素O、N和S之间存在强烈的亲和力，因此在高锰和高铝钢材中不可避免地会形成Al2O3、AlN和MnS等夹杂物[17] [18] [19] [20]。刘等人[21]报道，在Fe–xMn–7Al–0.7C钢材中，Al2O3和AlN在炼钢温度下保持稳定，而MnS通常在凝固过程中沉淀。此外，随着Mn含量的增加，夹杂物的沉淀温度趋于降低。关于Al含量的影响，Alba[18]发现Fe–5Mn–(0.5–6)Al–3Si–0.1C钢材中的夹杂物由Al2O3、AlN、MnS及其相应的多相复合物组成。值得注意的是，随着Al含量的增加，AlN夹杂物从固相沉淀转变为直接从熔融钢中沉淀。Xin等人[22]研究了Fe-16Mn-(0–2.1)Al-0.6C钢材，并观察到夹杂物尺寸随Al含量的增加而增大。他们将这一现象归因于AlN沉淀温度的升高，这促进了AlN的生长。显然，以往的研究主要通过统计分析尺寸和数密度，并结合热力学计算沉淀温度来解释Mn和Al对高锰和高铝钢材中夹杂物沉淀特性的影响。相比之下，关于高锰和高铝熔体中Mn和Al固有含量对夹杂物聚集行为的影响鲜有关注。此外，许多研究人员[21] [22] [23] [24] [25] [26]使用热力学建模来阐明凝固过程中MnS的演变。然而，很少有研究关注实际冶炼条件下高温熔融钢中夹杂物的沉淀行为。
由于熔融钢的不透明性和高温，直接原位观察其内部特性是不可行的。因此，目前广泛采用共聚焦激光扫描显微镜（CLSM）来在线观察熔融钢表面。Appelberg等人[27]和Yin等人[28]利用CLSM观察了氧化铝和铝硅酸盐夹杂物的聚集情况，发现颗粒间的毛细力是聚集的主要驱动力[29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37]。毛细力的大小与熔融钢和夹杂物之间的界面性质密切相关。Kimura等人[38]研究了氧化铝-镁复合夹杂物，发现随着接触角的减小，吸引力显著减弱。这表明接触角是决定不同聚集行为的关键因素。此外，Wang等人[39]证明，具有不同接触角的夹杂物表现出显著不同的聚集特性，接触角对夹杂物聚集的影响比表面张力的影响更为显著。这些发现共同表明，界面性质（表面张力和接触角）在控制夹杂物间的毛细力方面起着关键作用。在高锰和高铝系统中，大量添加Mn和Al元素导致熔体的界面性质发生显著变化[40] [41] [42]。因此，Mn和Al的含量不仅通过改变夹杂物的沉淀行为来影响其聚集，还通过改变夹杂物与熔融钢之间的界面性质，从而改变作用在夹杂物间的毛细力。然而，迄今为止尚未有综合评估Mn和Al含量变化对熔融钢中夹杂物聚集特性协同效应的研究，特别是结合原位观察和定量计算的研究。

在本研究中，选择了Fe-(10–30)Mn-(0.2–6)Al体系作为研究对象。基于热力学计算，建立了1600°C下Fe-Mn-Al-O-N的三维夹杂物稳定性图，以确定不同Mn和Al含量下Al2O3和AlN夹杂物的沉淀条件。根据热力学计算结果，准备了六个实验组以产生特定类型的夹杂物。采用扫描电子显微镜-能量色散光谱（SEM-EDS）和CLSM来表征夹杂物的形态和聚集行为。此外，通过整合聚集力的理论模型，定量分析了高锰和高铝钢材中夹杂物的聚集行为，并阐明了其背后的机制。与传统依赖于夹杂物改性处理的方法不同，本研究重点关注在Mn = 10～30质量%和Al = 0.2～6质量%的组成范围内，合金元素对熔融钢本身的内在调节作用。研究表明，可以通过合金元素有效调节夹杂物与熔融钢基体之间的界面性质。这种内在调制为从源头上抑制由聚集力驱动的夹杂物聚集提供了新的途径。这些发现为先进钢铁制造中的夹杂物控制提供了新的见解，并为设计高 cleanliness 钢材建立了坚实的理论基础。

2. 方法学
2.1. 热力学分析
为了研究Mn和Al含量对夹杂物演变的影响，在两种不同的Mn含量下构建了Fe-Mn-Al-O-N系统的稳定性图。Wagner模型用于热力学计算。然而，对于不同Mn和Al含量的体系，先前研究中使用的相互作用系数不同。为确保热力学计算的准确性，本研究中使用的相互作用系数适用于高Mn和高Al体系。详细方法论在我们的先前工作中已有描述[43]。根据稳定性图，识别了各种夹杂物的形成区域和临界沉淀条件。

2.2. 样品制备
通过调节夹杂物的形成条件，可以控制其类型，从而为后续的CLSM原位实验准备具有预定夹杂物类型的样品。在覆盖有氧化铝的坩埚中，根据预先计算的合金成分熔化了高纯度电解铁（纯度>99.995%）、锰铁（Mn = 79%）和铝颗粒（纯度>99.99%），总充电质量保持在大约100克，以最小化熔化过程中的锰挥发。样品在氩气气氛下于1600°C下均匀化50分钟，然后快速淬火。从钢锭的顶部、中部和底部提取样品，通过Phenom SEM-EDS表征夹杂物分布。在SEM-EDS分析和检测中，对每个样品中存在的所有夹杂物进行了统计评估。每个样品的统计面积为14.13 mm^2，每个样品观察到不少于200个夹杂物。分析显示，最上层区域的夹杂物密度较高，且成分与预期类型一致。因此，选择了顶部区域的样品进行后续的CLSM观察。通过电感耦合等离子体光学发射光谱（ICP-OES）确定成分，并用氧氮分析仪测量O和N含量。成分详见表1。

表1. 研究样品的元素组成（质量百分比）
样品 | T. Mn | T. Al | T. OT. N
1# | 10.0 | 20.2 | 0.00 | 0.7 |
2# | 30.1 | 30.1 | 0.00 | 18.0 |
3# | 30.1 | 40.5 | 10.0 | 0.00 | 20.0 |
4# | 10.3 | 23.1 | 0.00 | 0.5 |
5# | 29.8 | 73.0 | 0.00 | 0.3 |
6# | 30.3 | 26.2 | 0.00 | 0.4 |

2.3. 原位观察实验
使用CLSM观察夹杂物的聚集情况，如图1(a)所示。样品放置在炉内加热区域的氧化铝坩埚（内径6.0 mm）中。为了确保保护性气氛，腔室被清洗并用高纯度氩气（纯度>99.999%）三次充填，整个实验过程中保持恒定的流速为50–60 mL min^-1。图1(b)显示了实验过程中的温度上升曲线。室温下，样品首先以50°C min^-1的速率加热到200°C，然后以300°C min^-1的速率快速加热到1400°C。随后，加热速率从1400°C降低，样品以30°C min^-1的速率缓慢加热到1600°C，然后在1600°C下保持10分钟。在10分钟的保持时间内，用CRT监测器记录了熔融钢表面上夹杂物的聚集行为。CLSM观察完成后，样品被淬火以保持夹杂物形态，以便进行后续的SEM-EDS分析。

2.4. 理论计算模型
2.4.1. 夹杂物间的聚集力
根据原位观察到的聚集行为，量化了夹杂物间的相互作用力。计算方法由方程（1）、（2）、（3）、（4）定义：
（1）ai = vi + 1 - vi/Δti = di + 1/ti + 1 - di/ti
（2）Δti = ti + 1 - ti
（3）mi = ρi × 4/3 × π × Ri^3
（4）FA,i = m2 × a2 × (m1/m1 + m2)
其中，ai、vi和mi分别代表夹杂物的加速度、速度和质量。di是不同时间（Δti）下的颗粒间距离，Ri是夹杂物半径。夹杂物聚集力的计算方法由方程（4）给出。不同夹杂物的密度分别为ρAl2O3 = 3970 kg m^-3 [44] 和 ρAlN = 3260 kg m^-3 [45]。

2.4.2. 夹杂物间的毛细力
通常，当夹杂物在熔融钢表面相互靠近时，会受到毛细力的作用而聚集，如图2所示。毛细力的计算方法由方程（5）给出[35]：
（5）F = dΔW/dL

3. 结果与讨论
3.1. 热力学计算
不同Mn含量下系统中夹杂物的3D稳定性图如图3所示。考虑到本研究中相对较高的Al添加量（≥0.2质量%），结合全面的文献调查和初步的热力学计算确认，在1600°C下Al2O3和AlN夹杂物可以形成。图3(a)显示了Fe-10Mn-Al-O-N中夹杂物的稳定性图。可以观察到，随着Al含量的增加，[O]含量最初会下降，然后上升，在Al含量为0.3质量%时达到最低值5.2 ppm。相比之下，Al含量的增加导致[N]含量持续下降；值得注意的是，当Al含量达到12质量%时，即使在[N]含量低至10 ppm的情况下，也会析出AlN。组成点1#位于Al2O3析出区域内，而组成点4#位于AlN析出区域内。这表明在1600°C时，样品1#中析出Al2O3包裹体，而样品4#中析出AlN包裹体。图3(b)展示了Fe-30Mn-Al-O-N系统中包裹体的稳定性图。[O]含量也表现出类似的趋势，即先下降后上升，在Al含量为0.3质量%时达到最低值14 ppm。相反，[N]含量随着Al含量的增加而单调下降；当Al含量达到12质量%时，即使在[N]含量低至29 ppm的情况下，AlN包裹体也容易析出。如图所示，组成点2#和3#位于Al2O3析出区域内，而点5#和6#位于AlN析出区域内。这表明在1600°C时，样品2#和3#中的主要包裹体是Al2O3，而样品5#和6#中的主要包裹体是AlN。数据表明，随着Al含量的增加，包裹体的形成序列为Al2O3 → Al2O3 + AlN → AlN。较高的Mn含量使Al2O3的析出区域逐渐向上移动，而AlN的析出区域逐渐向右移动。随着Mn含量的增加，在Al含量保持不变的情况下，需要更高浓度的溶解[O]和[N]来形成包裹体。同时，Mn含量的增加减少了Al2O3和AlN的析出区域。这些结果共同表明，锰对包裹体的形成具有抑制作用。包裹体的理论形成条件见表2。

图3. Mn含量对1600°C下Fe-Al-O-N系统稳定性图的影响：(a) 10质量% Mn；(b) 30质量% Mn。

表2. 包裹体形成的条件（质量百分比）。

图4. 确认了包裹体的形态和组成。六个样品主要包含两种类型的包裹体：(a) Fe-10Mn-0.2Al熔体中的Al2O3包裹体；(b) Fe-30Mn-0.2Al熔体中的Al2O3包裹体；(c) Fe-30Mn-0.5Al熔体中的Al2O3包裹体；(d) Fe-10Mn-3Al熔体中的AlN包裹体；(e) Fe-30Mn-3Al熔体中的AlN包裹体；(f) Fe-30Mn-6Al熔体中的AlN包裹体。具体来说，低Al含量的样品1#至3#主要含有Al2O3包裹体，而高Al含量的样品4#至6#主要含有AlN包裹体。六个样品组中观察到的包裹体类型与热力学计算结果非常吻合。

图5显示了样品1#-3#中Al2O3包裹体的聚集行为。在图5(a1)–(a4)中，包裹体1和包裹体2最初聚集形成复合包裹体1+2，然后与包裹体3再次聚集形成包裹体簇1+2+3。在图5(b1)–(b4)中，随着Mn含量增加到30质量%，包裹体的聚集时间延长至11.29秒；包裹体2首先与突然出现的包裹体3形成簇2+3，随后与包裹体1进一步聚集形成最终的包裹体簇1+2+3。在图5(c1)–(c4)中，随着Al含量的增加，包裹体1和包裹体2逐渐靠近并聚集形成复合包裹体1+2。相比之下，在整个过程中，包裹体3没有与包裹体1或包裹体2聚集，表明样品3中的包裹体之间的聚集倾向相对较弱。

图6对应于AlN包裹体的聚集过程。从(a1)–(b4)可以看出，随着Mn含量从10质量%增加到30质量%，AlN包裹体簇的大小增加，聚集时间从1.49秒缩短至1.06秒，同时包裹体的聚集倾向增强。在图6(c1)–(c4)中，当Al含量增加到6质量%时，包裹体1和包裹体2首先聚集；随后，包裹体3和新出现的包裹体4形成簇3+4。之后，簇1+2和簇3+4聚集形成包裹体1+2+3+4，然后与突然出现的包裹体5聚集形成大尺寸的包裹体簇1+2+3+4。此外，Al含量的增加将包裹体的聚集时间缩短至0.66秒，并显著增强了包裹体的聚集倾向。总体而言，原位观察的结果表明，随着Mn和Al含量的增加，Al2O3包裹体的聚集倾向减小，而AlN包裹体的聚集能力增强。

图7展示了不同样品中AlN包裹体的原位观察图像：(a) Fe-3Al-10Mn；(b) Fe-3Al-30Mn；(c) Fe-0.5Al-30Mn。

在原位观察样品淬火后，通过SEM-EDS对代表性聚集包裹体的形态和组成进行了表征。图7展示了典型的聚集Al2O3和AlN包裹体。SEM结果显示，样品1#–3#中的Al2O3包裹体均匀分布，而在样品4#–6#中主要聚集的是AlN簇。

基于原位观察的视频分析，使用Image-Pro Plus 6.0 (IPP)软件测量了包裹体半径和包裹体之间的距离。根据图8所示，使用公式(1)-(4)计算了包裹体的加速度和质量。可以观察到，六个样品组中包裹体的聚集力顺序为：Fe-30Mn-6Al熔体中的AlN > Fe-30Mn-3Al熔体中的AlN > Fe-10Mn-3Al熔体中的AlN > Fe-10Mn-0.2Al熔体中的Al2O3 > Fe-30Mn-0.2Al熔体中的Al2O3 > Fe-30Mn-0.5Al熔体中的Al2O3。在低Al含量组中，钢材中的包裹体是Al2O3。随着Mn含量的增加，Al2O3包裹体的聚集力从6.17×10^-18N ～ 8.74×10^-16N降低到2.19×10^-19N ～ 4.89×10^-17N。当Al含量进一步增加到0.5质量%时，Al2O3包裹体的聚集力降低到1.44×10^-19N ～ 2.99×10^-17N。相比之下，在高Al含量条件下，包裹体是AlN。随着Mn含量增加到30质量%，AlN包裹体的聚集力从3.41×10^-17N ～ 3.81×10^-15N增加到3.12×10^-16N ～ 1.15×10^-14N。随后，Al含量增加到6质量%时，AlN包裹体的聚集力进一步增强到7.05×10^-16N ～ 1.67×10^-13N。Fe-30Mn-6Al熔体中的AlN包裹体表现出最大的聚集倾向，其有效相互作用距离超过120微米。观察到，随着包裹体聚集倾向的减小，相互作用范围逐渐减小，这与先前的文献[32],[43]的结果一致。总体而言，这些结果表明，随着Mn和Al含量的增加，Al2O3包裹体的聚集力减小，而AlN包裹体的聚集力增强。

图8显示了不同样品中包裹体之间的聚集力随粒子间距离的变化。图9比较了从原位观察实验获得的包裹体聚集力与理论计算得出的毛细力。可以观察到，理论计算结果与所有六个样品的高温实验和原位观察结果非常吻合。

在先前的研究中，研究人员发现表面张力和接触角等界面特性是影响包裹体毛细力的关键因素[6],[30],[44],[47]。Mu等人[30]计算了界面特性对包裹体毛细力的影响，并发现表面张力的减小会导致毛细力的增加。对于接触角大于85°的包裹体，毛细力随着接触角的减小而减小。现有文献证实Mn和Al含量调节了熔体的表面张力以及包裹体的润湿行为。参考文献[43]基于经典的Butler方程开发了一个用于计算三元合金表面张力的模型。通过扩展二元合金表面张力的热力学模型，该研究评估了Mn和Al含量对Fe–Mn–Al三元系统的影响，并进一步使用理论表达式量化了它们对Al2O3包裹体接触角的影响。此外，Zang等人[48]建立了Al含量与AlN包裹体接触角之间的关系。在本研究中，采用了一致的方法来研究Mn和Al含量对AlN包裹体界面特性的影响。

基于先前的研究和参考文献[43]、[48]中报告的方法，建立了Mn、Al含量与界面特性（表面张力和接触角）之间的关系。随着Mn或Al浓度的增加，熔融钢的表面张力呈现出下降趋势。具体来说，将Mn浓度提高到30质量%时，表面张力从1.84 N m^-1降低到1.32 N m^-1；而Al含量增加到12质量%时，表面张力降低到1.39 N m^-1。在30质量% Mn和12质量% Al的协同作用下，表面张力显著下降到1.12 N m^-1。关于Al2O3包裹体的接触角，Al含量的增加导致接触角起初上升，随后下降；而Mn含量的增加则导致接触角单调下降。当Al含量达到0.3质量%时，Al2O3包裹体的接触角达到最大值159°，随后随着Al含量进一步增加到12质量%，接触角显著降低到99°。同时，随着Mn含量的增加，Al2O3包裹体的接触角降低到129°。在30质量% Mn和12质量% Al的共同作用下，Al2O3包裹体的接触角降低到97°。AlN包裹体的接触角随Mn和Al含量的增加而增加。具体来说，当Al和Mn的浓度分别增加时，接触角达到129°和132°。显然，Mn和Al含量的增加显著降低了熔融钢的表面张力，并同时改变了熔体与包裹体之间的接触角。

在先前的研究中，通常针对选定的钢成分计算包裹体的毛细力，因此将熔融钢的密度视为常数。然而，在高锰和高铝系统中，锰和铝都是低密度元素，它们的大量添加不可避免地会导致熔融钢密度发生显著变化。因此，在本研究中，我们使用FactSage 8.2软件计算了熔融钢的密度。从图中可以看出，随着Mn和Al含量的增加，熔融钢的密度显著降低。当Mn含量增加到30质量%时，熔融钢的密度从6951.33 kg cm^-3降低到6464.81 kg cm^-3。当Al含量增加到12质量%时，熔融钢的密度从6951.33 kg cm^-3降低到6091.53 kg cm^-3。当Mn和Al的含量都达到极端值（Mn = 30质量%，Al = 12质量%）时，熔融钢的密度降低到5687.82 kg cm^-3。计算结果表明，高含量的Mn和Al导致熔融钢的密度降低了18%。因此，为了确保理论计算的准确性，必须将熔融钢密度的变化纳入毛细力的计算中。

图10显示了随着Mn和Al含量的增加，熔融钢密度显著降低。锰（Mn）和铝（Al）含量对液态钢密度的影响

在毛细力理论模型中，表面张力和接触角等界面特性是决定夹杂物所受作用力的主要参数。在本研究中，首先基于三元合金的表面张力理论计算了锰和铝含量对表面张力的影响。随后，使用理论接触角模型评估了锰和铝含量对夹杂物接触角的影响。最后，将关于锰和铝含量对表面张力及接触角影响的结果纳入控制方程中，以量化毛细力。以R1 = R2 = 5 μm、d = 50 μm的夹杂物为代表，计算结果如图11所示。

**图11. 不同锰和铝含量下各种夹杂物的毛细力：(a) Al2O3夹杂物，(b) AlN夹杂物。**

结果表明，随着铝含量的增加，Al2O3夹杂物的毛细力先增加后减少，从5.75 × 10^-19 N上升到6.22 × 10^-19 N，然后显著降至1.34 × 10^-19 N。随着锰含量的增加，Al2O3夹杂物的毛细力从5.75 × 10^-19 N略微增加到6.52 × 10^-19 N；当锰含量进一步增加到30%（质量百分比）时，毛细力降至6.01 × 10^-19 N。相比之下，AlN夹杂物的毛细力随着锰和铝含量的增加而显著增加，从4.1 × 10^-19 N上升到8.29 × 10^-19 N。可以看出，对于Al2O3夹杂物，锰和铝含量的增加先导致毛细力增加，随后又减少；而对于AlN夹杂物，其毛细力随着锰和铝含量的增加而呈现持续上升的趋势。

如图11所示，Al2O3夹杂物和AlN夹杂物的毛细力之间存在交点，这表明存在特定的锰和铝含量使得这两种夹杂物的毛细力相等。因此，必然存在临界锰和铝含量，使得AlN夹杂物的毛细力从低于Al2O3夹杂物转变为高于Al2O3夹杂物，从而使AlN成为对钢材性能和产品质量有害的主要夹杂物类型。这些交点被整理并绘制在二维平面上，并进行了线性拟合，以得出临界锰和铝含量之间的关系，如图12所示。从图12可以看出，当铝含量小于2.14%（质量百分比）且锰含量低于30%（质量百分比）时，Al2O3夹杂物的毛细力始终高于AlN夹杂物。在这种情况下，Al2O3夹杂物对钢材性能的负面影响更大，因此应优先控制Al2O3夹杂物。当铝含量在2.14%到3.10%（质量百分比）之间时，Al2O3夹杂物的毛细力随着锰含量的增加而逐渐减小，直至低于AlN夹杂物。当铝含量超过3.10%（质量百分比）时，无论锰含量如何变化，AlN夹杂物的毛细力始终高于Al2O3夹杂物。在这种情况下，AlN夹杂物成为影响钢材性能的主要因素，因此应优先控制AlN夹杂物。对控制毛细力变化的夹杂物排名对应的临界锰和铝含量之间的关系进行了线性回归分析，结果显示拟合度很高，决定系数R2 = 1。拟合曲线由方程（16）描述：

**（16）**
y(Mn, mass%) = -31.38x(Al, mass%) + 97.27

**图12. 夹杂物毛细力排名变化的临界锰和铝含量。**

王等人[24]观察到，随着钢中铝含量的升高，聚集的AlN夹杂物数量增加。Park等人[49]报告称，在Fe-(10–20) Mn-(1–6) Al钢中，随着铝含量的增加，Al2O3的数量显著减少，单一Al2O3占主导；相比之下，聚集的AlN夹杂物具有较大的颗粒尺寸。Liu等人[21]表明，锰含量的增加导致AlN夹杂物的面积分数增加。总体而言，大量文献表明，锰和铝含量的增加会减小Al2O3夹杂物的尺寸，同时增大AlN夹杂物的尺寸。这表明锰和铝的富集可以显著改变夹杂物的聚集特性，从而导致需要控制的夹杂物类型从Al2O3转变为AlN。因此，在炼钢过程中必须仔细评估锰和铝含量的协同效应，以实现精确的夹杂物控制。

**4. 结论：**

1. 热力学计算结果表明，随着铝含量的增加，[O]含量先减少后增加，在铝含量为0.3%（质量百分比）时达到最低值，而[N]含量则逐渐下降。相比之下，锰含量的增加改变了夹杂物的沉淀条件，导致Al2O3、Al2O3 + AlN和AlN相应的沉淀区域逐渐缩小。同时，随着铝含量的升高，钢中的夹杂物从Al2O3转变为AlN，而较高的锰浓度对Al2O3和AlN夹杂物的沉淀具有显著的抑制作用。

2. 原位观察实验得出以下六组样品的夹杂物聚集倾向顺序：AlN（在Fe-30Mn-6Al中）> AlN（在Fe-30Mn-3Al中）> AlN（在Fe-10Mn-3Al中）> Al2O3（在Fe-10Mn-0.2Al中）> Al2O3（在Fe-30Mn-0.2Al中）> Al2O3（在Fe-30Mn-0.5Al中）。这一发现表明，锰和铝含量的增加降低了Al2O3夹杂物的聚集倾向，同时增强了AlN夹杂物的聚集倾向。

3. 随着铝含量的增加，Al2O3夹杂物的毛细力从5.75 × 10^-19 N增加到6.22 × 10^-19 N，然后降至1.34 × 10^-19 N。相比之下，随着锰含量的增加，Al2O3夹杂物的毛细力从5.75 × 10^-19 N增加到6.52 × 10^-19 N，随后降至6.01 × 10^-19 N。而AlN夹杂物的毛细力随着锰和铝含量的增加从4.1 × 10^-19 N增加到8.29 × 10^-19 N。毛细力模型与实验数据具有较好的一致性。

4. 液态钢中锰和铝含量的变化对夹杂物的聚集特性有显著影响。当Al < 2.14%（质量百分比）且Mn < 30%（质量百分比）时，Al2O3的毛细力始终高于AlN的毛细力。在2.14%到3.10%（质量百分比）的中间铝范围内，锰含量的增加打破了这一顺序，使Al2O3夹杂物的毛细力降低到低于AlN的水平。当Al > 3.10%（质量百分比）时，无论锰含量如何变化，AlN的毛细力始终高于Al2O3的毛细力。因此，控制AlN夹杂物成为优先事项。通过对控制毛细力变化的夹杂物排名对应的临界锰和铝含量之间的关系进行线性回归分析，结果显示拟合度非常好，决定系数R2 = 1。拟合曲线由方程（16）描述。

**（16）**
y(Mn, mass%) = -31.38x(Al, mass%) + 97.27

**资助声明：**
本工作得到了中国国家自然科学基金（项目编号52404344）和辽宁振兴人才计划（项目编号XLYC2403111）的支持。

**CRediT作者贡献声明：**
尹玉青：撰写——原始草稿。程文静：数据整理。王叶光：撰写——审阅与编辑。刘成军：资金筹措。江茂发：资金筹措。张博：资金筹措。