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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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在日常生产中,烧结矿的FeO含量是评价烧结矿质量的重要指标之一。FeO对烧结矿冶金性能的影响相当复杂,主要原因是试样中的FeO含量是由多种矿物中的全部二价铁换算而来,不同形态的含铁矿物中FeO所起的作用不一样。本文就武钢生产和试验室条件下得到的碱度1.6左右的烧结矿,进行试验研究,以探讨烧结矿中FeO含量与常温强度,低温粉化性能,还原性能的关系,重点是FeO对低温粉化性能的影响。 相似文献
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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。 相似文献
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关于烧结矿中FeO的几个问题 总被引:1,自引:0,他引:1
试验和生产证明,烧结矿中FeO对烧结矿冶金性能有重要影响,进而直接影响到烧结生产和高炉冶炼的各项技术经济指标,因此,历来为广大烧结、炼铁工作者所重视。本文着重讨论烧结矿中FeO对烧结矿冶金性能的影响,影响烧结矿中FeO含量的因素,及烧结矿中FeO对烧结工艺的指导作用等问题。 相似文献
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结合八钢烧结分厂实践,论述了影响烧结矿FeO含量的因素,通过控制和稳定配料和烧结过程,降低烧结矿的FeO含量,提高烧结矿质量,降低烧结矿燃耗,为高炉降低焦比、提高产量提供了保证. 相似文献
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《烧结球团》2014,(5)
在实验室对原矿FeO与烧结矿中FeO含量之间的关系进行了研究。结果表明,烧结过程中气氛还原性增到某一数值后,磁铁精矿氧化速度变慢,赤铁精矿还原速度加快,因此,在烧结条件下磁铁矿被氧化,赤铁矿被还原,并且氧化和还原程度由基础Fe2O3、Fe3O4含量和气氛决定。本次对6种铁矿的研究中,配碳超过3.2%后,赤铁烧结矿FeO含量低于磁铁烧结矿。在上述试验的基础上,又研究了配矿与烧结矿中FeO含量的关系,结果发现,本试验条件下,随混合料FeO含量升高,宏观烧结气氛评定指数P值总体有向小的趋势,说明在相同配碳量条件下,原矿FeO越高,相对降低值越大。控制混合料中FeO含量也是控制烧结矿FeO含量的一项有效手段。 相似文献
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降低广钢烧结矿中SiO2和FeO含量的探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
本文探讨了广钢烧结矿中SiO2和FeO的合理含量,阐述了适当降低广钢烧结矿中SiO2和FeO含量后对高炉冶炼和公司经济效益的影响,以及降低广钢烧结矿中SiO2和FeO含量的措施。 相似文献
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本文介绍了二烧烧结矿FeO适宜含量的试验室试验和工业试验结果。烧结矿的FeO平均含量由试验前的7.4%提高到8.4%以后,产量、质量明显提高;高炉冶炼也获得稳产、高产的良好效果。在目前的条件下,二烧烧结矿的FeO含量以8%左右为宜。 相似文献
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影响烧结矿FeO含量的因素较多且FeO含量与各因素间呈现非线性关系,预测难度较大。针对烧结矿FeO含量难以直接预测的问题,提出一种Dropout算法与Adam算法和四层BP神经网络相融合的烧结矿FeO含量预测模型。为提高烧结矿FeO含量的预测准确率,结合烧结工艺,选取与烧结矿FeO含量强相关性的烧结机尾断面热成像关键帧的温度特征作为模型的参数输入。利用Dropout算法改善四层BP神经网络结构,Adam算法优化四层BP神经网络的训练过程,进而提高模型的预测精度和泛化能力。试验表明,改进的模型预测烧结矿FeO含量误差值在±0.5、±0.8和±1.0时,命中率分别达到77.42%、88.71%和96.77%。与三层BP神经网络预测模型和支持向量机回归(support vector regression, SVR)模型相比,该模型的误差更小,同时预测精度也得到显著提升。 相似文献
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略谈降低鞍钢烧结矿FeO含量的途径 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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《烧结球团》2017,(4)
研究了2015年国内典型钢铁企业烧结矿的化学成分控制,并分析了不同原料条件下烧结矿的合理化学成分及其对烧结矿性能的影响规律。研究表明:国内典型钢铁企业烧结矿的铁品位较高,波动较小;除个别钢厂外,烧结矿Al_2O_3含量基本在1.60%~2.04%范围内;不同企业烧结矿SiO_2和FeO含量差异较大,但MgO含量均有降低趋势。烧结矿中适宜的SiO_2、FeO和Al_2O_3控制应降低烧结矿SiO_2和FeO含量,适当提高烧结矿碱度并使Al_2O_3/SiO_2尽量接近0.1~0.3,改善烧结矿条件使烧结矿中FeO以Fe_3O_4形式存在,增加烧结矿中Fe_3O_4与铁酸钙粘结相数量。低MgO烧结矿和镁质球团是未来炼铁发展的新方向,其既能满足高炉的冶炼要求,同时又改善了烧结矿和球团矿的各项性能指标。 相似文献