抑制圆筒混合机粘料的措施

烧结混合机圆筒粘料是各企业普遍存在的问题。承钢结合自身原料特点,通过在圆筒混合机进口端加装陶瓷衬板,安装在线清料装置,改进打水方式等措施,很好地抑制了圆筒混合机粘料问题,减轻了工人的劳动强度,提高了生产效率。     

圆筒混料机刮料装置的设计与应用

为了解决圆筒混料机内壁黏料问题,设计出一种利用悬挂刮料器对圆筒混料机内壁黏料进行在线清理的装置。悬挂刮料器悬挂在圆筒混料机内部特定位置并与筒壁保持一定距离。该装置不需能源,不需润滑,而是通过圆筒混料机转动使得悬挂刮料器和圆筒混料机内壁上黏料发生摩擦后产生摆动力对黏料进行破碎。使用效果表明,该装置投用后,清料效果好,圆筒混料机内部黏料现象彻底消除,降低了工人劳动强度和维修费,提高了烧结作业率,经济效益明显。     

涟钢四烧圆筒混合机制粒性能优化研究

在烧结生产中,优化圆筒混合机工艺参数、强化混合料制粒效果是改善料层透气性、提高烧结矿产量和质量的重要措施。针对涟钢四烧混合料制粒效果较差的问题,基于圆筒混合机制粒性能影响因素的优化研究,以实验室研究所得的最佳制粒工艺条件为基础,调整现场圆筒混合机转速、倾角等工艺参数和配料结构。结果表明,优化后在现场水分控制不低于6. 5%时,制粒混合料+3 mm粒级含量超过75%。     

济钢320m~2烧结圆筒混合机的优化改造

分析了济钢320 m2烧结机的圆筒混合机在运行过程中出现的一些问题,介绍了针对筒体粘料、衬板脱落、圆筒掉大块、加水系统、进料端扬尘采取的柔性清料装置等一系列改造。实施后取得了减少故障、稳定烧结生产、提高作业率的显著效果。     

烧结混合机柔性清料装置的研制与应用

本文通过烧结混合机柔性清料装置的研制与应用的过程,阐述了烧结物料在混合机的行为及对烧结工艺的影响,着重阐述了柔性清料对生产运行的影响。     

强化红土镍矿烧结料层透气性工艺研究

为了改善红土镍矿烧结料层透气性,本文通过研究制粒水分和时间、圆筒混合机转速及润湿时间对制粒性能的影响,得出适宜的强化制粒条件;同时,为了进一步改善料层透气性和烧结性能,在强化制粒的基础上进行布料工艺优化,并且揭示相关机理.结果表明:与基准相比,强化制粒料层透气性指数由0.233提高到0.347;同时,烧结性能大幅提高,...     

圆筒混合机制粒性能优化研究

在烧结生产中,优化圆筒混合机工艺参数、强化混合料制粒效果是改善料层透气性、提高烧结矿产量和质量的重要措施。通过对圆筒混合机制粒性能影响因素的研究,确定了最佳制粒工艺条件,结果表明:实验室最优混合料制粒水分宜控制在7.5%～7.8%之间;延长制粒时间有利于烧结混合料的混匀制粒过程,适宜的混合料制粒时间为5 min;实验室条件下适宜的圆筒转速为18 r/min,即弗劳德准数在5.23×10~(-3)左右;填充率不低于10%;较高生石灰配比对烧结混合料的制粒效果有显著的促进作用,原料的种类和配比对制粒效果有一定影响。     

九钢烧结抑制圆筒粘料生产实践

烧结圆筒粘料是行业内普遍存在的问题,九钢对东区2×180 m2烧结机混合圆筒粘料的原因进行分析,结合自身生产特点有针对性地进行设备改造和工艺调整,最终通过采取强化石灰粉消化与混合料加水前移等控制措施,杜绝了混合、制粒圆筒粘料。     

圆筒混合机清壁装置的设计

针对烧结机混合制粒系统所用圆筒混合机简体内壁粘料后,影响混匀与制粒效果、影响烧结机的正常稳定生产、增加烧结风机功耗、增大混合机运转负荷、降低混合机使用寿命问题,设计了一种可靠的混合机清壁装置,实现了不停机清壁,保证了混合机及烧结机的正常稳定运行.     

圆筒混合机衬板的改进

圆筒混合机筒体粘料是制约烧结生产较严重的问题之一,筒体内壁粘料在运行过程中无法清理,因此给生产和设备都带来许多问题。济钢第一炼铁厂于2009年9月大修期间,对混合机衬板进行了改造,采用了一种新型波浪型尼龙衬板,并与平厚衬板组合使用,防粘料效果十分显著。改造后圆筒运行稳定,故障减少,烧结矿产质量得到了保障。     

锰粉矿烧结配矿工艺及其对产物性能的影响

锰矿是冶炼锰系合金的重要工业原料,目前中国大部分锰铁粉矿均经烧结后入炉冶炼,并且采用的是单烧。为了研究不同锰粉矿掺烧工艺对锰烧结矿性能的影响,并因此得到熔炼性能较优的烧结矿,采用马弗炉烧结法,改变原料配比、碱度、w(Mn)/w(Fe) 等因素,对3种锰粉矿配矿烧结工艺进行初步研究。采用X射线衍射、光学显微镜以及强度、气孔率等分析测试手段,对焙烧产物的常温物理性能、矿物组成和微观结构等进行分析。结果表明,当前试验条件下,碱度为0.70时的配矿方案一和方案四得到的焙烧产物抗压强度大、微观结构清晰、各物相分布较为均匀、气孔率高,适宜矿热炉冶炼,因此拟将该方案作为较优的工艺条件进行烧结杯放大试验。     

烧结燃料清洁化对NOx减排影响的中试试验

钢铁烧结工序是典型的高能耗、高物耗和高污染工序,烧结脱硝成为钢铁行业发展的最主要的难题,从源头削减NO_x的产生是有效解决方案之一。为此,建立烧结杯中试试验系统,采用清洁燃料替代的方法进行氮氧化物源头减排的研究。试验筛选出石蜡、低氮煤、甲醇3种低氮物料分别与无替代烧结NO_x进行排放比较,同时比较了烧结过程的增温速率、高温水平、高温持续时间;分析了在满足烧结热量和温度需求情况下,NO_x的减排效果以及变化规律和机理,综合分析3种物料或燃料替代减低NO_x的效果。试验结果表明,用低氮煤替代50%焦粉,NO和NO_x平均浓度分别为63.4和99.7 mg/m3,分别降低44.8%和43.9%;用石蜡替代10%焦粉,NO和NO_x平均浓度分别为48.5和76.7 mg/m3,分别下降57.8%和56.8%。从降低NO_x浓度效果来看,石蜡优于低氮煤。用甲醇替代10%焦粉和20%焦粉,虽然都有一定降低NO_x的效果,但是增温效果不能满足烧结的温度和热量要求,不适合作为替代的清洁燃料。     

基于大数据技术的烧结终点优化控制

针对烧结终点优化控制问题,介绍了近年来关于烧结终点位置判断、烧结终点建模控制这两方面所取得的研究成果。基于大数据技术的兴起和国内外关于大数据技术的成功应用,提出了一种基于大数据技术的烧结终点优化控制策略,并给出了具体的实施方案。依据该实施方案,初步完成了烧结原始料层透气性预报模型的构建以及料层透气性核心操作参数最优控制范围的确定,用于指导现场操作人员改善透气性,保证烧结过程在稳定的原始料层透气性情况下运行生产,避免烧结过程后期因烧结终点偏差过大、对台车等操作参数异常调节而引起整个烧结过程发生更大的波动。     

一种基于深度神经网络的烧结料层透气性预报模型

为了保证整个烧结生产过程的顺利进行,通过对承钢2号烧结厂数据库中的数据进行采集、整合和预处理,运用相关性分析筛选出与料层透气性相关的重要特征变量,基于深度神经网络算法建立料层透气性预报模型,以即时为现场操作人员提供科学的操作指导。通过测试并与随机森林模型、支持向量机模型进行性能对比,结果表明,深度神经网络具有很好的预测效果,可实现对料层透气性的精准预测,对优化烧结现场的操作效果具有很好的指导意义。     

强力混合强化微细粒精矿烧结的工艺试验分析

为了研究强力混合工艺对微细粒精矿粉烧结的作用,针对太钢微细粒精矿为主的烧结原料结构,系统开展了强力混合对制粒效果、烧结指标影响的研究。结果表明,与传统圆筒混合、制粒工艺相比,强力混合因强化了水分的分散和物料混匀,适宜制粒水分明显降低,混合料制粒效果明显改善,制粒强度提升,有利于减少粉尘排放量。对于太钢原料结构而言,适宜的强力混合-制粒工艺流程为圆筒混合+强力混合+圆筒制粒,烧结速度和利用系数大幅提升,烧结效果得到改善。     

论节能降耗型烧结工序的设计要点及发展趋势

介绍了节能降耗烧结工序的设计要点,包括烧结原料预混匀、混合制粒机雾化喷头自控加水、超厚料层烧结、高效节能点火、新型环冷机改造及环保型立式棒条筛的应用等。通过新技术、新设备的应用,全面实现烧结工序的节能降耗。     

烧结全过程节能减排智能控制方法分析

研究提出了烧结全过程节能减排大气污染物治理的模式和方法,根据物质流和能源流节点特征把烧结工序分成烧结源头系统、过程系统、末端处理系统。采用“双平衡”约束方法进行深度置信网络进行配料-成矿预测模型的训练,实现源头配料的智能控制,通过调整优化燃料配比,从源头上降低燃料消耗及污染物排放。基于深度神经网络进行了风箱负压和温度预测耦合模型的构建,降低了烧结过的程电能消耗。根据源头和过程污染物产生的信息调节末端脱硝还原剂使用量,最终建立了烧结全过程的节能减排智能辅助诊断决策系统。该系统在应用中固体燃料消耗降低18.9%,电能消耗减少21.9%, NO_x减少排放43.6%,SO₂减少排放14.0%,颗粒物减少20.1%,节能减排效果显著。     

城市垃圾焚烧飞灰添加到烧结工艺的影响

垃圾焚烧飞灰为城市垃圾焚烧烟气净化系统和余热回收系统中收集而得到的残余物,其产生量约为垃圾焚烧量的3%~10%。因为飞灰中含有多种重金属和二噁英而被列为危险废物。本试验将焚烧飞灰添加到铁矿石烧结工艺中,研究了飞灰的添加对烧结工艺的影响。烧结试验结果表明,添加飞灰后,提高了残留在烧结矿中的Cl、S、K和Na等元素的含量,烧结成品率有所下降,转鼓指数略有变化;但添加飞灰后,烧结矿成品的还原强度指数、低温还原粉化指数、耐磨指数等指标有明显的提高。同时,添加飞灰烧结后,烧结尾气中的二噁英、SO₂、Cl、K、Na等元素含量也明显增加。     

基于MIV-GA-BP模型预测烧结矿FeO含量

工艺绿色化、装备智能化、产品高质化已成为当前钢铁行业主要发展目标。作为影响烧结矿性能的重要指标之一,FeO的含量不仅影响烧结矿还原性的高低和烧结过程的能耗,而且在一定程度上影响高炉间接还原、燃料比等指标。针对目前研究过程中存在的数据量少、工艺结合不紧密、特征选择方法针对性不强等问题,提出了基于MIV-GA-BP算法的烧结矿FeO含量预报模型。以承钢3号烧结机1年的生产数据作为研究基础,首先选取BP神经网络作为深度学习模型,然后利用遗传算法的特点解决了网络调参难等问题,成功构建了基于遗传算法优化的BP神经网络模型。在特征选取阶段将MIV算法的优越性与工艺理论相结合,选取了拥有更好解释性的参数作为模型的输入,此方法提高了模型预测准确率,成功实现了烧结矿FeO含量的预测。上线测试结果表明,误差允许范围内模型命中率达到87.9%,对现场烧结生产具有更好的指导性。     

基于改进的AdaBoost.RS算法的烧结终点预报分析

烧结终点的稳定控制是提高烧结机利用效率及烧结矿产量和质量的前提，因此获得准确的烧结终点位置是优化烧结过程的基础。通过分析烧结过程参数对烧结终点位置的影响，提出一种适用于烧结终点预测的集成算法。在AdaBoost.RS算法的基础上，自适应调整松弛变量的阈值，以极限学习机为弱学习器建立烧结终点位置预报集成算法模型。以宝钢烧结面积为495 m2的烧结机为例，利用实际生产数据进行模型检验。结果表明，当绝对误差小于1.6 m时，模型的预报结果命中率为97.4%，均方根误差为0.58，预报值序列与实际目标值序列的相关系数为0.78。对各影响因素定量分析结果表明，影响烧结终点位置的前三因素依次为料层厚度、台车速度与配水量。