转炉终渣成分的研究

转炉炼钢过程中终渣的碱度（R）、MgO及FeO含量是炉渣成分最重要的指标参数,合理的炉渣成分是保证冶炼过程脱P、脱S,溅渣护炉等冶金性能的基本前提,通过对马钢第二钢轧总厂炼钢分厂的大量现场终渣成分数据的分析研究,总结出FeO与R、MgO的关系,摸索出适合的终渣成分参数,为控制合理的炉型和提高冶金效果提供巨大帮助。     

Fe基多孔材料瞬时液相烧结过程研究

采用定量DSC差热分析、扫描电镜分析、背散射元素分析以及XRD物相分析等方法对添加Ni-P共晶合金的Fe粉瞬时液相烧结过程进行了研究.研究发现,粉末颗粒粒度、烧结时间等参数对烧结过程有重要的影响.粉末粒度较小时,烧结升温过程中元素间的固相扩散比较明显,但粉末粒度对形成液相的总量影响较小.液相烧结时,固相Fe元素向液相中...     

关于熔体形成和固结现象的烧结过程数学模型

引言世界石油危机之后,高炉节油操作的发展不可避免地使高炉炉身处的煤气流和炉料的稳定性变差。因此,迫切需要通过烧结来改善高炉炉料的质量。出于这样的工业要求,有关烧结过程中混合料的状况以及烧结矿在高炉中的性状     

终渣改质剂碳元素分析方法的研究

采用高频红外吸收法测定终渣改质剂中的碳元素含量,通过实验确定最佳称样量、标准样品、添加剂种类及其加入量。在没有标准样品建立工作曲线的情况下,针对终渣改质剂与石灰石性质较为相似的特点,参照石灰石的检测标准,测定了终渣改质剂中的碳含量,做了准确性和重复性实验。该法准确可靠,能够满足日常生产需求。     

高炉内渣铁形成过程

各风口剖面炉腰部位均没发现渣铁,到炉腹第一层开始出现渣铁.但沿截面的分布是不均匀的,3号风口温度较高,在炉腹第一层就有渣铁出现.1号风口到炉腹第二层只边缘有渣铁存在,2号风口到炉腹第4层才明显出现渣铁.这表明高炉内温度分布是不均匀的.应当指出,由于停风后液态渣铁下滴,实际渣铁生成的部位要比取样发现的位置高.1. 生铁成分的变化各风口剖面的数据都表明,最初出现的生铁Si、     

液相烧结过程中粉末粒径分布演化模拟研究

液相烧结过程中, 粉末颗粒的熟化长大和聚并同时发生。利用群体平衡模型定量预测了相邻颗粒聚并效应作用下的粒径分布演化规律, 提出了一种基于欧式范数的方法以确定液相烧结过程是否达到稳态, 研究了从瞬态到稳态的转变过程中的粒径上限及其变化率, 发现颗粒瞬态粗化之后将得到稳态粒径分布。模型计算得到的粒径分布和实验数据之间吻合良好, 表明本数值模型具备定量预测能力。通过引入布朗粗化频率描述液相烧结过程中的聚并现象, 模拟结果表明颗粒的聚并行为显著延缓了瞬态向稳态的转变过程, 甚至可能导致最终得到非稳态粒径分布。     

烧结初期烧结料层收缩的数学模型

烧结料在烧结初期的收缩与料层中的料粒在负压和烧结机振动作用下的压密有关,以及与料粒在点火器热辐射影响下变形和破裂有关。根据H.B.奥尔纳茨基的《土壤力学》一书所述,因料粒压密而收缩的程度取决于     

降低转炉终渣TFe技术研究

转炉冶炼终渣TFe含量,直接影响到钢铁料消耗、钢水收得率、钢水纯净度、溅渣护炉效果等多项经济技术指标。本文主要介绍了宁钢通过减小氧枪喷孔夹角、改变转炉底吹分布、控制冶炼终点等方面的研究和工艺优化,炉终渣TFe明显降低,取得了良好的冶金效果。     

MnZn-FeNi复合烧结软磁材料的烧结过程和性能研究

采用粉末冶金法制备了MnZn-FeNi复合软磁材料,采用排水法、金相显微镜和X射线衍射仪等手段,研究了样品的烧结过程、坯体的致密化、晶粒生长规律、样品的相结构.采用物理性能综合测试仪(PPMS)测定烧结体的磁性能,研究了材料的微观结构和材料软磁性能之间的关系,分析了样品磁性能变化规律.研究表明,样品密度随烧结温度升高而增大,当烧结温度超过1673 K以后,密度变化趋缓.在烧结过程中,影响材料致密性的主要因素为材料中的气孔和晶粒.随烧结温度升高,气孔向晶界和样品表面迁移,并且合并长大,同时,晶粒也发生长大.复合烧结软磁中的FeNi合金和MnZn软磁铁氧体仍保持原有的相结构,在1773 K的较高烧结温度时,软磁铁氧体出现分解,产生了部分杂相.通过优化烧结工艺,复合烧结软磁材料的烧结温度在1573～1673 K范围内时,样品取得了较好的磁性能,其磁性能为初始磁导率μi=1128,饱和磁化强度MMs=4349 kA·m-1.     

铬渣烧结杯试验研究

在实验室开展烧结杯试验,利用铬渣替代部分石灰石烧结,对比分析其对烧结矿各项指标与性能的影响。结果表明:实验室条件下,随着铬渣配比的提高,转鼓指数、成品率、利用系数均呈降低的趋势,固体燃耗呈升高的趋势。在适宜生产的铬渣配加比例内,烧结矿低温还原粉化现象加剧,还原性能降低,软化开始温度、软化区间变化不大,但熔融区间增宽。     

氧气转炉终渣aFetO模型的研究

对γFeO和γFetO各种计算模型进行了评估，并推荐方差较小的γFetO公式来计算终渣的αFetO，然后与α[O]、T参数一起，建立终渣αFetO的预报模型。     

烧结配用转炉渣的试验室研究

运用均匀设计法对转炉渣配入烧结进行试验室试验，结果表明：烧结配入转炉渣对降低焦粉消耗和提高烧结炉的转鼓强度ＴＩ有利，但会降低烧结生产率、烧结炉的ＴＦｅ和还原性能ＲＩ，对烧结炉中的Ｐ２Ｏ５有明显提高，对烧结矿的低温还原粉化性能ＲＤＩ有升高的趋势，而对烧结矿中硫的影响不明显。结果还表明：细粒转炉渣比粗粒转炉渣更有利于烧结试验。     

铌的液相烧结

本文研究了Nb-Ni液相烧结体中液相的组成,固液反应及影响液相烧结的一些因素。实验表明,Ni对Nb表面的浸润性能良好,在1368℃时,浸润角为21°。液相组成经能谱分析及X光衍射分析表明它为NbNi化合物及Nb(固溶体)。试验结果指出,Ni的加入量对烧结温度影响极大,当Ni含量低于一定值时(在我们试验条件下为2％)不产生液相。本烧结体的组织为“重合金结构”。     

含Mo梯度钨合金液相烧结过程中的液相定向迁移

在液相烧结制备的含Mo梯度W-Ni-Fe合金中,对液相迁移或液相再分布的控制极为关键。液相迁移的驱动力为液相迁移压(Pm),而液相迁移压主要由界面张力和晶粒尺寸的变化所引起。本研究从实验角度探究W(Mo)-Ni-Fe体系中界面张力和晶粒尺寸对液相迁移的影响,并通过动力学模型来描述Mo的扩散和液相迁移。结果表明界面张力梯度与晶粒尺寸梯度均有助于液相的迁移,并且算得由晶粒尺寸和Mo分布梯度诱导的液相迁移速率分别为4.807×10-4kg/m2s和8.117×10-4kg/m2s。     

转炉终渣成分和溅渣时间数据驱动预测模型开发

基于 260 t转炉实际生产数据,通过机器学习算法XGBoost(eXtreme Gradient Boosting,极限梯度提升树)、弹性回归、线性回归、AdaBoost(Adaptive Boosting,自适应提升树)四种算法建立了终渣主要成分CaO、SiO2、TFe和MgO的预测模型.通过优化调参,XGBoost终渣成分预测模型的决定系数 R2 均在0.8以上.溅渣时间模型采用 SVR(Support Vector Regression,支持向量机回归)、LGBM(Light Gradient Boosting Machine,轻量梯度提升机回归)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升树回归)、RF(Random Forest,随机森林)和XGBoost五种算法进行建模.通过探究,将SVR、XGBoost、GBDT算法使用集成方法得到Stacking集成溅渣时间预测模型,Stacking集成溅渣时间预测模型提升了单个模型的预测效果,偏差为±20s的预测命中率达89.95%.     

转炉初渣.终渣对含碳耐火材料的侵蚀研究

转炉初渣、终渣对质量不同的两种镁碳砖和镁白云石碳砖的侵蚀试验表明:初渣比终渣的侵蚀能力要强。粒度较大且在相同的工艺下制做的镁碳砖、镁白云石碳砖的抗渣性相近。并由此探讨了初渣对镁碳砖、镁白云石碳砖的侵蚀性能。粒度配比对砖质量的影响以及初渣、终渣对镁碳砖、镁白云石碳砖的侵蚀机理。     

承德钒钛磁铁矿烧结过程中液相生成能力

采用TSJ-3型微型烧结机研究了钒钛磁铁矿的液相基础性能,然后运用Fact Sage6.3软件中Equilib模型研究了温度、碱度和焙烧气氛对钒钛磁铁矿液相量(实际液相生成量与理论液相生成量的比值)和主要固相物质变化的影响。结果表明:烧结温度对液相量的影响非常大,随着烧结温度升高,液相量逐渐加大,但是料层高度不同其液相量也略有不同;碱度与液相量存在单调关系,即随着碱度升高,液相量增大;在氧化气氛逐渐增强的过程中,液相量增加但增速缓慢,过多地通入氧气,液相量不增反降。重点对比了不同碱度条件下软件模拟与实际烧结的结果,烧结试验与理论计算结果基本一致。     

锂电回收过程铁铝渣制备烧结砌块工艺

以废旧锂电池回收过程产生的铁铝渣为主要原料,页岩为辅料,制备铁铝渣烧结砌块,系统研究了页岩掺量、烧结保温时间和烧结温度对所制备的烧结砌块的体积密度、吸水率和抗压强度的影响,并优化得到最优的烧结条件为：页岩掺量30%、成型压力25 MPa、升温速率3℃/min、烧成温度950℃、保温时间1.0 h,烧制的烧结砌块样品体积密度为1.68 g/cm³,吸水率为18.13%,抗压强度达到21.81 MPa。XRD和SEM结果表明,生成的共熔物填充了空隙,提高了致密程度和强度。得到的产品毒性浸出结果符合《危险废物鉴别标准浸出毒性》(GB 5085.3—2007)的要求,使用过程无重金属污染风险。