鞍钢烧结矿冶金性能优化研究

为改善鞍钢烧结矿的冶金性能，本文以碱度和FeO含量两个指标为出发点，进行了鞍钢烧结矿冶金性能的优化研究。研究内容包括不同碱度、不同FeO含量的烧结工艺指标和烧结矿低温还原粉化性、还原性和高温软熔性能等。研究结果表明：综合考虑各方面因素，鞍钢现有条件下烧结矿最适宜的碱度范围为2.0~2.1，FeO含量约为8.0~8.1%。此时，烧结能耗较低，烧结矿的强度和还原性较高，且高炉炉料的软熔区间较小，适合于高炉的强化冶炼。     

鞍钢鲅鱼圈大比例粉矿烧结生产实践

介绍了鞍钢股份有限公司鲅鱼圈钢铁分公司烧结生产工艺、原料特点及生产实践。对不同比例粉矿烧结技术指标进行分析,确定了大比例粉矿烧结强化措施。通过对烧结过程主要技术参数及烧结矿FeO指标的合理控制,以及对烧结矿实施喷洒卤化物,解决了大比例粉矿烧结强度差的问题,为高炉生产提供了优质烧结矿。     

烧结矿物理指标下降原因分析及控制措施

鞍钢股份有限公司鲅鱼圈钢铁分公司烧结生产由于含铁原料中褐铁矿和巴西铁精矿比例逐渐增加,及大量使用高Al2O3含量的进口粉矿,导致烧结矿准粉末含量升高,转鼓强度下降,平均粒径减小。通过采取增加燃料配比,合理控制烧结矿FeO含量及强化混合料制粒等措施,使得烧结矿物理指标下降趋势得到了有效遏制。     

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。     

略谈降低鞍钢烧结矿FeO含量的途径

本文对鞍钢烧结矿FeO含量较高的原因进行了分析,在此基础上,依据烧结过程氧位的分析,结合鞍钢烧结生产实际,提出了若干改善烧结矿质量,降低烧结矿FeO含量的途径。     

翼钢烧结矿性能试验与研究

在翼钢烧结矿目前使用原料条件下,由于南非矿S iO2高(18.81%),代县铁矿粉FeO高(22.39%),返矿粒度分布不均匀,这对烧结矿生产不利,降低了烧结矿的品位,对高炉冶炼影响很大。通过烧结杯试验,确定翼钢现有的原料烧结配碳量不宜太高,最佳在4.0%~5.0%范围,南非矿合适配比在5%~7%,翼钢烧结矿软化区间小,相对来说对高炉冶炼比较有利。     

影响烧结矿转鼓强度的因素研究

为进一步提高烧结矿转鼓强度,烧结厂针对影响烧结矿转鼓强度的各个因素,如:褐铁矿、磁铁矿、返矿的配比,碱度,烧结矿MgO、FeO含量,以及铝硅比等,进行了试验研究,探讨在现有的原料条件下,各个因素的优化控制措施。     

钒钛磁铁矿烧结降低返矿率技术研究与实践

针对钒钛磁铁精矿烧结强度差、返矿率高而影响产量、增加烧结加工费的实际问题,采取优化配料与工艺参数控制,改进工艺设备,实施环冷机雾化水冷却、松料器通压缩空气新技术,提高了烧结矿强度;同时,优化成品系统运行,对成品矿运输与筛分系统进行技术改造,降低烧结矿转运落差,减轻冲击、摔打、粉化;缩小高炉槽下筛子筛孔间隙,取消部分球团过筛,高炉回收使用返矿中大于5mm粒级的小烧结矿,改进回收系统等。采取这些措施减少了返矿量,降低返矿率2.03%,增加烧结矿产量24.67万t。     

改善鞍钢烧结矿冶金性能的试验研究

以烧结矿碱度和w(FeO)为出发点,进行了鞍钢烧结矿冶金性能优化试验研究。结果表明:烧结矿碱度增加,低温还原粉化性和还原性得到改善;但碱度过高时,对低温还原粉化和还原性的影响不明显,鞍钢烧结矿适宜碱度为2.05~2.14。w(FeO)提高,烧结矿低温还原粉化性能得到明显改善,但烧结矿还原性变差,综合考虑烧结生产和烧结矿冶金性能,烧结矿适宜w(FeO)应控制在8%左右。     

FeO对低钛烧结矿性能的影响

以宣钢烧结配矿为基础,采用微型烧结和烧结杯试验研究FeO对低钛烧结矿性能的影响。研究结果表明:在烧结过程中FeO对烧结矿质量影响较大。随着烧结料中FeO含量的增加,烧结矿的同化性温度降低,黏结相强度呈升高趋势,液相流动性指数先升高后降低。烧结杯试验验证,烧结矿的转鼓指数随着FeO含量的增加而升高,与烧结料中FeO对烧结矿基础性能的影响规律吻合。混矿中FeO含量控制在14.43%~16.19%时,烧结矿质量最优。合理控制烧结矿中FeO含量,运用烧结料中FeO对烧结矿的影响规律,对综合利用矿石资源和优化烧结配矿有重要意义。     

控制钒钛磁铁烧结矿FeO含量的方法

通过单因素试验,找出影响烧结矿FeO含量的因素为：混合料固定碳、烧结矿SiO2、烧结矿碱度、烧结矿TiO2、返矿配比、烧结料层厚度、混合料水分;其中混合料固定碳是显著影响因素,表现为强相关性。采用混合料固定碳计算公式,利用Excel电子表格建立生产应用现场模型,确定了烧结矿FeO与混合料的固定碳控制中心值,依据烧结物料结构与烧结矿成分变化,进行及时适当微调混合料的固定碳控制值,实现烧结矿FeO的稳定控制。攀钢钒炼铁厂从2006年起推广采用控制混合料固定碳含量来控制烧结矿FeO含量的方法后,烧结矿FeO稳定率比推广前提高了5.61%;同时,烧结矿固体燃耗、转鼓指数、烧结机利用系数等指标也得到了改善。     

鞍钢烧结矿适宜FeO含量的研究

在实验室条件下，研究了烧结工艺参数与烧结矿FeO含量的定量关系及烧结矿FeO含量对烧结矿冶金性能的影响。结果表明，从FeO含量对烧结矿产量和质量指标的影响看，烧结矿FeO含量在8．08％-9．70％范围内较适宜；从FeO含量对冶金性能指标的影响看，烧结矿FeO含量在7．18％～8．08％范围内较适宜。综合分析结果，鞍钢烧结矿FeO含量应控制在8．00％左右较适宜。     

莱钢烧结生产条件下 FeO 含量影响因素的研究

烧结矿中FeO含量是评价烧结生产的一项综合性指标,它反映烧结过程的动态控制状况,它与烧结矿的转鼓强度、低温还原粉化率、还原性的相关性很大,是影响高炉炉况顺行的一个重要参数。近年烧结生产条件与工艺制度发生很大的变化,对影响FeO含量的因素进行实验研究,旨在寻求FeO最佳控制范围,提高烧结矿产质量,降低能耗,改善冶金性能。     

影响济钢400m~2烧结机烧结矿FeO含量的因素分析

讨论了FeO含量对烧结矿冷强度和烧结矿低温还原粉化率RDI+3.15的影响。降低烧结矿中的FeO含量有利于提高烧结矿还原性,但是过低的FeO含量会降低RDI+3.15。本文以济钢400m2烧结机为例,研究了影响烧结矿FeO含量的因素。研究发现,降低料层厚度和混合料水分、提高配碳量和焦粉粒度均能提高烧结矿中FeO含量;另外,降低碱度,提高SiO2含量也可以提高FeO含量。     

烧结矿FeO含量的确定

对国内烧结厂的烧结矿FeO操作进行了统计分析，结果表明．烧结厂的FeO操怍主要受原料中精矿比例、烧结料层厚度、烧结矿碱度和MgO、SiO2含量的制约．对一台已确定工艺的烧结机，片面追求低FeO操作是不现实的，应针对各自的烧结工艺特点，由试验确定适宜的FeO指标。     

烧结矿中FeO含量的影响因素分析

讨论了FeO含量对烧结矿冷强度和烧结矿低温还原粉化率RDI＋3.15的影响。降低烧结矿中的FeO含量有利于提高烧结矿还原性,但是过低的FeO含量会降低RDI＋3.15。研究发现,降低料层厚度和混合料水分、提高配碳量和焦粉粒度均能提高烧结矿中FeO含量;另外,降低R、提高SiO2含量也可以提高FeO含量。     

重钢三烧降低烧结算FeO的技术研究

对重钢三烧条件下影响烧结矿FeO的因素进行了分析。找出了降低烧结矿FeO的技术途径，并结合现实条件实施了降低烧结矿FeO的措施，取得了良好的效果．     

烧结矿FeO含量的研究

本文对影响烧结矿的FeO的因素进行了分析，并对FeO在生产过程中对烧结矿质量指标的影响进行了探讨和研究。