基于化学成分的铁矿粉烧结基础特性预测研究

为改进对铁矿粉基础特性预测的加权平均估算方法，本文选取15种常用的烧结铁矿粉进行同化性和液相流动性试验，并进行热力学计算；进而采用Levenberg-Marquardt和通用全局优化算法对铁矿粉的基础特性值与化学成分分别进行一维和二维数学模型拟合；最后采用随机的混矿方案对模型预测结果进行验证。结果表明：最低同化温度-开始熔化温度以及液相流动性指数-有效液相量之间有着较好的吻合程度；二维数学模型的预测在Pearson相关系数上有着更优的相关性，且预测值的平均误差也显著低于一维数学模型。在一定数量的矿种范围内，基于化学成分的二维数学模型对混匀矿基础特性的预测可以认为是有效的。