碳是一種非金屬元素，位于元素周期表的第二周期IVA族。拉丁語為Carbonium，意為“煤，木炭”。碳是一種很常見的元素，它以多種形式廣泛存在于大氣和地殼和生物之中。碳單質(zhì)很早就被人認(rèn)識和利用，碳的一系列化合物——有機(jī)物更是生命的根本。碳是生鐵、熟鐵和鋼的成分之一。 碳能在化學(xué)上自我結(jié)合而形成大量化合物，在生物上和商業(yè)上是重要的分子。生物體內(nèi)絕大多數(shù)分子都含有碳元素。  碳既以游離元素存在(金剛石、石墨等)，又以化合物形式存在(主要為鈣、鎂以及其他電正性元素的碳酸鹽)。它以二氧化碳的形式存在，是大氣中少量但極其重要的組分。預(yù)計碳在地殼巖石中的總豐度變化范圍相當(dāng)大，但典型的數(shù)值可取180ppm;按豐度順序，這個元素位于第17位，在鋇、鍶、硫之后，鋯、釩、氯、鉻之前。 [8] [9] 石墨廣泛分布于全世界，然而大多數(shù)幾乎沒有價值。大量的晶體或薄片存在于變性的沉積硅酸鹽巖石中，如石英、云母、片巖和片麻巖;晶體大小從不足1mm到6mm左右(平均4mm)。它沉積微扁豆?fàn)畹V體，可達(dá)30m厚，橫越田野，綿延數(shù)公里。平均含碳量達(dá)25%，但高的可達(dá)60%(馬爾加什)。選礦是利用 和鹽酸處理后進(jìn)行浮選，再在真空中加熱到1500℃。微晶石墨(有時稱為“無定形體”)存在于富碳的變性沉淀中，某些墨西哥的沉積物含有高達(dá)95%的碳。  不銹鋼管廠家:不銹鋼鋼管滲碳氮化加工后為什么會出現(xiàn)變形現(xiàn)象  不銹鋼鋼管滲碳的方法有固體滲碳、液體滲碳、氣體滲碳，還有碳氮共滲等不同類型，需要與每種滲碳源相適應(yīng)的設(shè)備和熱處理操作方法。滲碳是通過從不銹鋼管表面的氣氛中吸附活性碳原子，這些碳原子再向鋼的內(nèi)部擴(kuò)散來進(jìn)行的。影響滲碳的主要因素是滲碳?xì)夥盏奶紕?，滲碳溫度以及滲碳時間。用上式估算的是總滲碳層深度。另外，上式設(shè)滲碳表面碳濃度為各滲碳溫度下奧氏體的飽和碳濃度，當(dāng)滲碳表面的碳濃度低于該溫度下奧氏體的飽和濃度時，由上式求出的滲碳深度值就偏小。不銹鋼鋼管滲碳產(chǎn)生的缺陷，與上述主要因素以及滲碳件的鋼種、成分、滲碳后的淬火方法等有關(guān)。  

不銹鋼管是一種重要工業(yè)產(chǎn)品，其生產(chǎn)大多遵循多品種、小批量、面向訂單的生產(chǎn)方式。無縫鋼管產(chǎn)品通常按照外徑、壁厚、鋼種、交貨狀態(tài)等參數(shù)分為不同的規(guī)格，各種規(guī)格有不同的生產(chǎn)工藝和加工路線，各項參數(shù)既有嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行控制，又受軋制模型和機(jī)器設(shè)備的工藝限制。同時無縫鋼管生產(chǎn)過程復(fù)雜，一套完整的生產(chǎn)要經(jīng)過管坯連鑄、加熱、穿孔、連軋、張減定徑、排鋸、矯直、探傷以及熱處理等十余道工序，橫跨多個作業(yè)區(qū)。其中由加熱、穿孔、連軋、張減定徑組成的熱軋工藝是整個無縫鋼管生產(chǎn)中關(guān)鍵的工藝，熱軋鋼管的訂單排程主要是針對此進(jìn)行的。訂單排程不僅對熱軋作業(yè)區(qū)具有生產(chǎn)指示和控制生產(chǎn)節(jié)奏的作用，還決定了鋼管廠對煉鋼廠鋼坯的訂單需求和后續(xù)精整、熱處理作業(yè)區(qū)的生產(chǎn)計劃，控制著整個上下游供應(yīng)鏈。因此熱軋鋼管的訂單排程對鋼廠資源的有效利用、生產(chǎn)資料和設(shè)備準(zhǔn)備以及訂單的準(zhǔn)時交付起到舉足輕重的作用。對于鋼鐵生產(chǎn)計劃與訂單排程問題，至德鋼業(yè)考慮了面向多種生產(chǎn)工藝的煉鋼、連鑄和熱軋三階段一體化批量計劃優(yōu)化問題和編制策略，并在此基礎(chǔ)上建立了問題的約束滿足模型，并提出了將約束傳播技術(shù)嵌入到聚類分析中的求解算法；根據(jù)熱軋生產(chǎn)工藝將熱軋生產(chǎn)批量計劃歸結(jié)為不確定車輛數(shù)的車輛路徑問題，在不確定軋制作業(yè)計劃數(shù)的情況下，將組批和排序有機(jī)地結(jié)合起來，使用遺傳算法和禁忌搜索算法相結(jié)合的混合算法進(jìn)行求解；至德鋼業(yè)通過對不銹鋼無縫管調(diào)度的現(xiàn)場經(jīng)驗和一些模糊經(jīng)驗進(jìn)行總結(jié)，形成7條關(guān)于鋼管組批和排序的規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上提出一種啟發(fā)式算法解決問題。至德鋼業(yè)總結(jié)的7條規(guī)則對后人研究熱軋不銹鋼無縫管計劃與調(diào)度具有重要借鑒意義；建立了不確定軋制計劃數(shù)的軋制計劃VRP模型，同時考慮了軋制規(guī)程的約束以及不同型材在軋制計劃中的合理安排，并構(gòu)造了一種基于單親遺傳算子的免疫算法用于模型的求解；以寶鋼實際生產(chǎn)為背景，介紹了使用遺傳算法求解基于多旅行商模型編制的熱軋計劃；研究了一種計劃數(shù)不確定的熱軋批量計劃問題，將其歸結(jié)為獎金收集車輛路徑問題，并使用模擬退火算法和蟻群算法的混合算法求解；針對圓鋼的熱軋批量調(diào)度問題，考慮實際生產(chǎn)中的機(jī)器檢修計劃對批量連續(xù)性加工的影響，以 化產(chǎn)能利用率、小化機(jī)器調(diào)整時間和訂單提前拖期為優(yōu)化目標(biāo)，建立了多目標(biāo)的整數(shù)規(guī)劃模型。