基于Metcal的铜闪速熔炼-转炉吹炼工艺全流程模拟计算

以"闪速熔炼—PS转炉吹炼"铜冶炼主流工艺为设计计算对象,基于自主开发的"冶金工艺流程计算系统开发平台(Metcal)"软件,采用物料平衡、热平衡和化学平衡等原理建立各计算单元数学模型,并对铜冶炼全流程进行了设计模拟计算,得到了各冶金单元的详细物流信息和热平衡计算结果,为该工艺设计、放大提供了理论指导,提高了冶金工艺全流程设计计算效率。     

OMR机信息卡处理系统——教师教学质量评估系统

详细介绍了以OMR光电读卡机为采样输入设备,采用VB6．0／Access数据库为主要开发工具,实现对教师教学质量评估信息卡进行快速,准确处理分析的物理过程。     

有限差分改进算法及温度场求解实例验证

针对温度场实时仿真中，当节点数目众多，节点温度精度要求较高时求解速度缓慢的问题，本文在传统有限差分离散方程组的基础上，采用局部代数消元策略，导出了二维坐标下无步长条件△x=△y限制的13点差分改进算法。铜闪速炉反应塔炉壁温度场仿真实例表明，与传统5点差分算法相比，该算法具有收敛速度快、迭代次数少、求解速度显著提高的特点，为实时仿真系统中的温度场求解提供了一种新的快速求解算法。     

串级萃取计算机动态模拟数学模型及实例验证

以笔者研制开发的ＥＤＳ－ＤＴ串级萃取计算机模拟软件为背景，介绍了多组份体系串级萃取数学模型，并通过实例对比验证，考察分析了ＥＤＳ－ＤＴ串级萃取计算机模拟的准确性。     

离子交换法提取钨工艺的改进

用串柱交换、切割淋洗法代替现有的单柱作业,可提高交换容鼓或降低料液稀释度,因而提高交换后钨酸铵溶液的浓度,降低杂质含量,改善产品质量。     

基于两温两密度法的FeO-Fe2O3-SiO2三元渣系成分软测量模型

针对火法冶炼熔渣成分含量与其物理性质强耦合的特点,以渣系温度和密度为软测量辅助变量,采用泰勒级数三次展开回归算法,建立基于两温两密度法的三元渣系成分软测量数学模型. FeO-Fe2O3-SiO2渣系的实例验证表明,回归计算精度高,平均相对误差（绝对值）仅为0.412%,多组软测量预测命中率高,且渣系组分含量适应范围较宽.依此模型计算绘制的密度-温度特性曲线分析表明,该模型能较好地反映三元渣系密度与组分含量、温度间的内在规律,为实现三元渣系组分含量预测提供了良好的软测量模型.     

铜闪速炉反应塔内壁挂渣热力学模型探析

将反应塔挂渣作为闪速熔炼的第四相产物,对铜锍、炉渣、挂渣和烟气四相共存体系,基于最小吉布斯自由能原理,建立了铜闪速炉反应塔内壁挂渣热力学模型.模拟计算结果表明,当反应塔中存在局部高氧势时,体系会产生含Fe3O4高的挂渣相,其产出率约为物料量的1.0%;与工业生产实践值相比,挂渣中Fe3O4、SiO2、FeO、Cu2O含量的相对误差分别为9.24%、9.93%、8.10%和6.73%,说明所建立的闪速炉反应塔内壁挂渣热力学模型是可行的,为闪速炉内壁挂渣热力学研究奠定了基础.     

由还原渣提取高纯氧化铥和氧化镥新工艺研究

研究了以铥、镱、镥富集物经金属镧热还原法提取金属镱后所得的还原渣为原料，经酸溶配料，用稀土硫酸钠复盐沉淀除去镧，滤液用Ｐ５Ｓ７萃淋树脂萃取色层法提取高纯氧化铥、氧化镱，氧化镥（纯度均大于９９．９５％），并获得较高的收率。确定了稀土硫酸钠复盐沉淀除镧和萃取色层法分离铥、镱、镥的最佳分离条件。     

Modeling and Optimization of Copper Flash Smelting Process Based on Neural Network

The copper flash smelting process neural network model (CFSPNNM) was developed, its input layer includes eightnodes: oxygen grade (OG), oxygen volume per ton of concentrate (OVPTC), flux rate (FR) and quantities of Cu, S, Fe, SiO2and MgO in copper concentrate; output layer includes three nodes: matte grade, matte temperature and Fe/SiO2 in slag, andnet structure was 8-13-10-3. Then, the internal relationship between the technological parameters and the objectiveparameters was built after the CFSPNNM was trained by using GA-BP algorithm. Moreover, the technological parameterswere optimized by using genetic algorithms (GA) to make energy consumption the lowest. Simulation results showed that theCFSPNNM had high prediction precision and good generalization performance. Compared with the practical average data, theenergy consumption can be reduced by 6.8% if the smelting process is controlled by adopting the optimized technologicalparameters.     

OMR机信息卡处理系统--教师学质量评估系统

详细介绍了以OMR光电读卡机为采样输入设备,采用VB6.0/Access数据库为主要开发工具,实现对教师教学质量评估信息卡进行快速、准确处理分析的物理过程 .