不锈钢材质的鉴别

不锈钢材质的鉴别（精选3篇）

不锈钢材质的鉴别篇1

目前厨具市场上出现了不良制造商利用用户缺乏鉴别不锈钢材质的方法情况下，在产品中全部或部分将200（如SUS201#）系列，甚至用不锈铁（如SUS430#）以次充好当成300系列（如SUS304#）销售，骗取高额利润（300系列不锈钢价格高于200系列不锈钢价格近50%），给用户带来了无法估量的损失与隐患。为此，我公司特向广大用户朋友们提供有关不锈钢厨具材质上的若干鉴别知识及方法。首先，目前在我国市场销售的不锈钢主要是300系列和200系列，两者的区别在于化学元素镍的含量多少，镍是一种稀有资源，全世界大约只有15个国家有镍资源，我国也是一个贫镍国家，目前镍是生产不锈钢所需的最昂贵的化学元素之一，这造成它们在性能和价格上的巨大差异：在当前的镍价水准下，镍含量很低的200系列不锈钢价格远远低于300系列不锈钢价格；在防腐蚀性、韧性等性能上200系列则远远不如300系列不锈钢，只适用于一般的消费品领域。另外含镍量在1%左右的200系列产品，不能承受一般大气及海洋气候的腐蚀。

300系列不锈钢和200系列不锈钢的重要区别可在下列两个对比表中体现，a、不锈钢化学成分对比表：

注：目前市场上流通的绝大多数200系列不锈钢都达不到国标规定的化学成分，尤其Ni值都偏低甚至为0。b、不锈钢腐蚀试验结果比较：

如何科学鉴别200系列不锈钢与300系列不锈钢其材质的真伪呢？如果单纯从表面上看，即使专家也难以分辨。针对目前市场现象，推荐大家几种常用的鉴别方法如下：

第一：签订合同或购买产品时一定要让供应方注明产品材质，并让其出具材质证书和保证书。

第二：购买专用的不锈钢识别药水，把药水滴在不锈钢表面上二至三分钟内，可依照图示去判定，试验完后用清水冲洗干净。（★推荐使用）

第三：用磁铁触一下，看是否吸磁。若无特殊说明，一般情况下是不吸磁的，若吸磁则可能是用低档铁素体材料（如430）代替。第四：只用有无磁性来判断不锈钢品质高低，是不科学的、错误的观念。这种观念是导致市场上低镍、低铬但没有磁性的不锈钢以次冲好，欺骗用户，使用很短时间即出现锈蚀、断裂及鼓涨（已发生数起）的原因之一。由于200系列不锈钢与300系列不锈钢从表面上看没有区别，同样都没有磁性，目前鉴别其品质的唯一方法就是到当地机械研究所或有金属化验能力的单位做化学成分分析。

目前除了主流的300系列及200系列不锈钢，还有部分厂商甚至使用不锈铁。不锈铁与200系列不锈钢及300系列不锈钢重要区别在于不含镍！不锈铁一般是指日本的SUS430，国内为1Cr17。

各种材料的磁性性质

色泽的鉴别

经过酸洗的不锈钢，表面色泽银白光洁：铬镍不锈钢色银白呈玉色；铬不锈钢色白稍灰光泽弱；铬锰氮不锈钢的色泽与铬镍不锈钢相似稍淡。未经酸洗的不锈钢的表面色泽：铬镍钢呈棕白色，铬钢呈棕黑色，铬锰氮呈黑色（这三种色泽是指氧化较重的色泽）。冷轧未经退火的铬镍不锈钢，表面银白有反光。

用吸铁石鉴别

磁石能基本区别两类不锈钢。因为铬不锈钢在任何状态下均能被磁石吸引；铬镍不锈钢在退火状态下一般是无磁性的，在冷加工后，有的会有磁性的。但含锰较高的高锰钢是无磁性的；铬镍氮不锈钢的磁性情况更为复杂：有的无磁性，有的有磁性，有的纵面无磁性而横面有磁性。因此说，磁石虽能基本区别铬不锈钢和铬镍不锈钢，但不能正确区分一些特殊性质的钢种，更不能区分具体的钢号。用硫酸铜鉴别

将钢材上的氧化层除去，放上一滴水，用硫酸铜擦，擦后如不变色，一般为不锈钢；如变紫红色，无磁性的为高锰钢，有磁性的一般为普通钢或低合金钢。

对于特殊性质的钢种，我们还需采取以下三种办法进行鉴别。

磨花鉴别

磨花鉴别是把不锈钢在砂轮机上磨，观其火花。如火花呈流线形，并有较多较密的节花，即为含锰较高的高锰钢或锰氮钢；如无节花即为铬钢或铬镍不锈钢。

退火法鉴别

冷加工的铬镍不锈钢，如有磁性，可取小块在火中烧红让其自然冷却或放入水中（退火），一般来说，经退火后磁性会显著减弱或完全消失。但有些铬镍不锈钢，如Cr18Ni11Si4AlTi钢和Cr21Ni5Ti

钢，因钢中含有较多的铁素体元素，其内在组织有相当部分是铁素体。因此，即使在热加工的状态下也有磁性的。

化学定性法鉴别

化学定性法是鉴别有磁性的不锈钢中是否含镍的一种鉴别办法。其方法是，将小块不锈钢溶解于王水中，用净水将酸液冲淡，加入氨水中和后，再轻轻注入镍试剂。如在液面上浮有红色绒状物质，即表明不锈钢中含有镍；如没有红色绒状物质，即证明不锈钢中无镍（但由于不锈钢中含镍量低，一般只有百分之几，镍的含量不易显露或确定多少，一般须用标准样品实验多次后才能掌握）。

不锈钢材质的鉴别篇2

目前国内外可用于皮革鉴定的标准只有ISO17131和广东省地方标准DB 44/T 1358两项[1,2],前者主要通过显微镜观察分析材料的结构来实现皮革制品的材质鉴定,仅适用于区分天然皮革与人造革。后者是目前国内唯一适用于多种动物皮革的鉴别标准,提供的是一种典型的感观检验鉴别方法,高度依赖检验者的经验和主观判断,结果的准确性和重现性难以保证。多年来,研究人员不断研究探索天然皮革的鉴别方法,旨在建立以客观数据为支撑的鉴别方法,克服感观鉴别的缺陷,近十年来研究建立的代表性方法主要有化学鉴别法[3,4]、扫描电镜法[5]、红外光谱分析法[6,7]和DNA鉴别法[8,9]等,但化学鉴别法、扫描电镜和红外光谱分析法的适用范围仍局限于区分人造革和天然皮革,无法鉴别具体是何种动物皮革,DNA鉴别法是到目前为止基础原理最为充分、结论最具说服力的一种鉴别方法,但操作难度大,成本高,在实际工作中难以推广应用,可见天然皮革的鉴别仍是困扰皮革行业的技术难题。

近红外光谱分析技术是利用有机分子某些官能团扭曲、拉伸等振动的谐波及其组合带吸收与待测样品之间通过化学计量学的多元校正方法。它依靠样品间光谱信息的细微差别来对样品进行定性定量分析,是一种间接分析技术,其首先利用常规手段获得所选校正集样品的基本数据,再运用化学计量学方法建立校正模型,最终实现对未知样品的定性定量分析。该技术具有成本低、效率高、操作简单、不破坏样品、无环境污染等优点,因而得到了广泛的应用[10,11]。近年来,已有研究人员应用近红外光谱技术对羊毛和羊绒进行了鉴别,获得了满意的结果[12,13,14]。本文以天然皮革中最常见的牛皮革和绵羊皮革为研究对象,建立了1个利用近红外光谱技术进行定性鉴别的方法,并对市售牛皮革和绵羊皮革进行了鉴别,结果表明,该方法可以快速鉴别牛皮革和绵羊皮革。

1 实验部分

1.1 实验仪器

采用Focused Photonics Inc公司的Sup NIR-1500型聚光世达近红外分析仪,扫描波长范围为1000~1800 nm,工作温度为25℃,环境湿度为60%,收集信息点的标准光谱间隔为1nm,共收集800个信息点;数据分析软件为NIR-1520。

1.2 实验样品

所有测试样品均购自市场,材质分别为牛皮革和绵羊皮革,大部分样品产地为河北、山西和内蒙古自治区,少部分样品自非洲和欧盟进口。

1.3 光谱采集

将探头直接压实在待测样品肉面上采集样品的近红外光谱,待测样品必须有足够的厚度,足以保证无光线透过。

2 结果与讨论

2.1 近红外光谱特征

图1给出了绵羊皮革和牛皮革的近红外光谱图。从图1可以看出,牛皮革和绵羊皮革的近红外光谱形状有一定差别,但吸收峰位置基本一致,其中出现在1736 nm处的吸收峰为S—H伸缩振动的一级倍频吸收,出现在1380~1640 nm范围的吸收包是N—H伸缩振动的一级倍频吸收,O—H伸缩振动的一级倍频吸收也出现在这吸收包内。近红外光谱中牛皮革和绵羊皮革的吸收峰位置基本一致,说明两者在结构组分上有很多相似之处。

皮革表面通常有涂饰层,涂饰层会干扰皮革本身近红外光谱的测定,导致所测得的近红外光谱失真。这时需要采用适当手段去除涂饰层,才能获得皮革本身的近红外光谱。可用蘸有乙醇的软布轻轻擦拭皮革表面,除去涂饰层。图2b是表面涂饰的绵羊皮革的近红外光谱,图2a则是除去表面涂饰层后绵羊皮革的近红外光谱。从图2可以清楚地看出,是否有表面涂饰层时,绵羊皮革的近红外光谱相差极大。考虑到皮革有正面和肉面之分,皮革涂饰均在正面,肉面不进行涂饰,进一步测定羊皮肉面的近红外光谱。结果发现,它与除去涂饰层后羊皮正面的近红外光谱基本一致。为此,对于所有皮革样品,均测定其肉面的近红外光谱。

a:除去涂饰层后;b:有涂饰层

大部分皮革均进行过染色处理,部分皮革颜色较深,部分皮革颜色较浅,染料也可能会干扰皮革本身近红外光谱的测定。图3a是深蓝色牛皮革的近红外光谱,图3b是浅色牛皮革的近红外光谱。对比图3a和图3b,可以发现,其主要谱峰基本一致,但深蓝色染色牛皮革的近红外谱图在1120 nm处有一个吸收峰,而浅色牛皮革则没有。此外,1730 nm处谱峰形状也有一定差异。

a:深蓝色牛皮革;b:浅色牛皮革

2.2 主因子-F值聚类判别

采用主因子分析对原始光谱数据进行处理,分别得到各样品的F值。同一类别的样品,其F值应在一定范围内。不同类别的样品,其F值范围应有较大差异。对于未知样品,可根据其F值判断其所属类别。

利用Sup NIR-1520定性鉴别软件来建立定性鉴别模型。首先建立1个校正集,校正集包括153个绵羊皮革样品和181个牛皮革样品。牛皮革和绵羊皮革的近红外光谱谱峰位置基本一致,直接通过谱图很难进行鉴别,需要对原始谱图进行合理的处理,从而减弱甚至消除各种非目标因素对光谱信息的影响,为建立可靠的校正模型奠定基础。分别建立牛皮革和绵羊皮革的校正模型,对原始谱图分别进行标准正态变量变换(SNV)、去趋势校正(DT)、SavitzkyGolay平滑(窗口参数为7、拟合次数为2)和SavitzkyGolay导数(窗口参数为7、拟合次数为2、求导次数为1)处理。图4是牛皮革校正模型的分析图形,它给出了校正集中所有牛皮革的近红外谱图及经预处理后的值。从图4可以看出,绝大部分的谱图基本一致,但有少数谱图差别较大。经查阅原始谱图,发现这部分谱图均是深颜色牛皮革样品的近红外光谱图。利用Sup NIR-1520定性鉴别软件对经预处理的谱图进行计算,计算波长范围为1100~1780 nm,取点间隔为8 nm,计算波长点数为681个,F阈值为2.5,在此条件下计算出主因子数,如图5所示。当使用的主因子数分别为1、2、3时,分别反映校正集88.3%、94.5%、96.5%的信息量。可见,当主因子数为2时,足以反映校正集的信息,同时该数值也是软件计算结果推荐使用的主因子数。使用该主因子数计算校正集中各牛皮革样品的F值,结果发现部分牛皮革样品的F值大于2.5。查阅原始谱图,结果发现这部分样品均是深色牛皮革样品,这部分样品作为异常样品被剔除。剔除异常样品后,重新计算主因子数,结果表明推荐使用的主因子数仍然是2。

为验证所建立的校正模型的准确性,建立了1个验证集,在主因子数为2的条件下,计算验证集中各样品的F值。该验证集包括55个绵羊皮革样品和77个牛皮革样品,由于前述实验已经证明深色皮革样品和皮革涂饰层会导致判断不准,验证集中所有皮革样品均为未染色或浅色皮革,且测定的均是皮革肉面。表1给出了验证集各样品的F值,其中牛皮革的F值均小于2.5,绵羊皮革的F值均大于2.5,可见该校正模型能鉴别未染色或浅色牛皮革和绵羊皮革。

采用该校正模型对43个市售皮革样品进行鉴定,其中浅色或未染色牛皮革样品25个,深色牛皮革样品7个,浅色或未染色绵羊皮革样品11个,实验结果表明,未染色或浅色的牛皮革和绵羊皮革样品全部判断正确;7个深色牛皮革样品的F值分别为5.7274、9.4314、3.3945、7.1265、4.5746、2.8986、2.3825,除1个判断为牛皮革外,其余6个深色牛皮革均判断错误。可见,该定性鉴别模型能准确鉴别未染色或浅色的牛皮革和绵羊皮革,但不适用于深色皮革的鉴别。

2.3 方法的局限性

近红外光谱定性鉴别有赖于光谱的重复性,且要求未知样品和校正集样品的处理方式和采集光谱过程完全一致,这样才能保证分析的准确性[15],它存在下述局限性:

(1)不同类别的样品的谱图差别不够大时,其F值不能完全分开,导致误判。

(2)校正集样品数量或变化范围不够时,校正集不同类别样品的变化没有足够的代表性,其F值不能完全区分开,导致误判。

(3)不能鉴别微量样品。

(4)校正集要求采集足够数量且符合要求的已知样品的近红外谱图,收集大量样品并采集近红外光谱需耗费大量时间,虽然建立校正模型后可以快速、简单地鉴别未知样品,但只能鉴别出未知样品是否属于校正集给出的样品类别。

3 结论

利用主因子-F值聚类判别分析方法建立了1个定性鉴别牛皮革和绵羊皮革的方法,建立的定性鉴别模型预测性能较好,验证正确率达100%。该方法简单快速,定性准确,不破坏样品,不使用化学溶剂,绿色环保,为开发一种高效可靠的牛皮革、绵羊皮革无损鉴别手段奠定了基础,但该方法只适合鉴别未染色或浅色牛皮和绵羊皮革,而不适用于深色皮革。

摘要：利用近红外光谱技术,以不同产地的牛皮革、绵羊皮革为研究对象,结合主因子-F值聚类判别分析法,分别建立了牛皮革和绵羊皮革的定性鉴别模型。对模型的验证结果表明,定性鉴别模型能够准确地鉴别出未染色或浅色的牛皮革和绵羊皮革,说明可利用近红外光谱技术快速鉴别牛皮革和绵羊皮革。