烧结矿质量预测的BP网络模型

利用遗传算法与神经网络相结合的方法,建立了烧结矿质量预测模型,并改进BP网络学习算法,预测烧结矿FeO质量分数wFeO和烧结矿碱度R指标,仿真结果表明,模型能取得良好的预测结果。     

6σ方法在高炉炼铁压差分析中的应用

收集某钢铁厂2BF生产数据,结合6σ管理方法,利用Minitab软件对高炉压差以及所选取影响压差波动的操作参数,进行了因果矩阵分析、相关性分析和回归分析,确定了影响高炉压差的主要因素有风量、热风温度、透气性指数和焦比,并验证了这些因素对压差的影响具有显著有效性。在保持原燃料稳定的条件下,采取改进措施,使得压差波动小,炉况稳定,高炉顺行,从而降低了高炉炼铁生产成本。     

以工业废渣为原料制备烧结烟气吸附剂及其性能研究

以粉煤灰、电石渣及精炼废渣3种固体废渣为原料，通过调节废渣配比、微波改性等手段制备了烟气吸附剂。结果表明，按粉煤灰∶电石渣质量比1∶1进行混料，同时对精炼废渣进行微波改性处理(微波功率200 W、改性时间30 min),再按粉煤灰与电石渣总量的50%配加微波改性后的精炼废渣，在10 MPa压力下压制成型，所得烧结烟气吸附剂吸附性能较好，脱硫率达到了97.9%,脱硝率达到了93.0%。