大比例配用进口粉矿的烧结试验及生产

安钢烧结厂为应对原料条件的变化，就烧结配加进口粉矿进行了试验。以试验结果指导生产，顺利地实现了原料结构的改变，以及工艺参数的优化和生产指标的改善。     

基于LS-SVM的烧结矿碱度预报研究

开发了最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,并用于对烧结矿碱度进行预测.仿真结果证明,本模型能在小样本贫信息的条件下对烧结矿碱度做出比较准确的预测.此种模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点.和BP神经网络算法相比,最小二乘支持向量机算法有很好的应用前景和推广价值.     

安钢烧结原料场提高混匀矿质量的生产实践

<正>"精料"是高炉高产、优质、低耗的物质基础,是炼铁系统提高综合经济效益的关键所在。安阳钢铁股份公司(简称安钢)大宗原料场原场建堆放未设专业混匀设施,物料的初始混匀主要依     

烧结矿碱度的灰色神经网络预测模型及仿真

本文提出了用灰色神经网络对烧结矿化学成分进行预测，并在此基础上构造了灰色神经网络模型，该模型有效地融合了灰色理论可弱化数据序列波动性和神经网络特有的适应非线性信息处理的能力，研究结果证明，本模型能在小样本、贫信息的条件下对烧结矿碱度做出比较准确的预测，此种模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点，取得了比较满意的结果。和BP神经网络算法相比，灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值。     

基于多传感器数据融合技术的烧结矿碱度预报模型的研究

烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响。据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型。通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。     

大比例粉矿烧结试验研究

介绍安钢采用烧结杯作为实验手段,研究了不同高比例粉矿对烧结技术指标的影响,给出了为维持烧结矿产质量所采用的工艺参数、操作参数、生石灰配比等的相应调整方法。     

提高烧结机利用系数的措施

从原料准备、生石灰作熔剂、强化制粒等方面介绍了提高烧结机利用系数的主要途径,总结限安钢在提高烧结机利用系数方面所采取的主要措施。     

安（阳）钢烧结厂的余热利用

介绍了安阳烧结厂的余热资源及余热利用途径，以及热和科热回收装置的使用情况，指出科热锅炉是提高烧结余热利用率的最有效的方法。     

安钢烧结原料场的设备改造及堆料工艺优化

对影响安钢混匀矿质量的主要因素进行分析,介绍了安钢通过对原料场一次料场的设备、工艺操作的优化,稳定和提高混匀矿质量的生产实践。     

配加高镁粉的烧结生产工艺研究

对添加高镁粉的烧结生产工艺进行了研究,结果表明,在烧结生产中添加质量分数为1．0％～1．5％的高镁粉,可使烧结矿MgO增加。为提高烧结矿MgO含量采取合理组织原料进料系统、改进配料电子秤和除尘系统等措施,改善了烧结矿的冶炼性能和高炉的透气性和炉渣的流动性,提高了炉渣脱硫能力。