工艺参数对冀东磁铁精矿生球性能的影响

研究了水分、膨润土配比和矿粉粒度对冀东磁铁矿生球性能的影响.结果表明:膨润土配比达到2.0%时,不仅可以提高生球的落下强度和抗压强度,而且可以提高生球的爆裂温度.水分对生球性能影响显著,适宜的造球水分为7.9%～8.4%;生球强度随矿粉粒度的变细而提高,而爆裂温度明显下降.矿粉粒径小于0.074 mm(-200目)的达到83%时,生球性能得到很好地改善,满足球团生产的需要.     

高炉喷吹用煤燃烧过程中氯的析出特性

高炉喷吹用煤在低温燃烧和风口条件下高温快速燃烧过程中氯元素的析出特性差别很大。为对比其差别,对煤燃烧过程中氯的析出机理进行了热力学分析,并试验研究了高炉喷吹用煤低温燃烧过程中氯的析出特性,分析了温度、时间和空气流量对其影响规律。结果表明,低温燃烧条件下,高炉喷吹用煤氯的析出率受温度影响显著。在300～600 ℃内随温度上升,氯的析出率迅速增加,600 ℃时,氯析出率高达90%。继续升温至800 ℃以上时,氯析出率有所减缓;随燃烧时间的延长,煤中氯析出率增大;在500~700 ℃固定温度下,煤粉燃烧过程中氯的析出属于零级反应,其析出的表观活化能Ea为6 691.1 kJ/mol、频率因子k0=3.562;氯的析出率随空气流量的增加缓慢增加。高炉喷吹用煤粉在风口高温快速燃烧时氯的析出率仅在50%左右,远低于其在低温燃烧时氯的析出率。煤粉在高炉中燃烧时部分氯元素滞留在未燃煤粉中,故高炉生产建立煤粉中氯元素检测制度,并使用低氯煤进行喷吹。     

钙钛矿含量对钒钛磁铁矿烧结性能的影响

通过烧结实验,并结合Fact Sage6.0热力学软件研究钒钛烧结矿中各液相和钙钛矿的生成情况与温度的关系.结果表明,钒钛烧结矿的转鼓指数为55.20%,低温还原粉化指数仅为25.92%.XRD和矿相结构分析表明,烧结矿冶金性能差的主要原因是钙钛矿的存在破坏了液相黏结作用,骸晶状结构和树枝状钙钛矿明显增加,严重加剧裂纹的扩散,造成烧结矿质量明显下降.热力学计算得出,低温有利铁酸钙和硅酸钙等液相物质的生成,高温有利于钙钛矿的生成,当温度超过800℃时,钙钛矿含量基本保持稳定,铁酸钙和硅酸钙含量明显降低.     

应用强阴离子交换固相萃取柱-气相色谱质谱法测定奶粉中三聚氰酸

本文建立了一种快速、准确、灵敏、可靠的检测奶粉中三聚氰酸的气相色谱质谱方法。以乙腈＋水（50＋50）为样品提取试剂,经强阴离子交换（MAX）固相萃取小柱净化,硅烷化试剂衍生,用气相色谱质谱仪测定。三聚氰酸在0.02～2.0μg/mL浓度范围内线性良好,方法的回收率为75%～120%,检出限为0.1mg/kg。该方法选择性好,净化效果好,能满足奶粉中三聚氰酸的检测要求。     

添加剂对煤灰熔融性能的影响

为实现煤造气炉液态排渣,利用灰熔点测定仪研究了Ca O、Fe_2O_3和Na_2O 3种添加剂对煤灰熔融性能的影响。结果表明,随着Ca O添加量的增加,煤灰流动温度先降低后升高,Ca O添加量为20%时,流动温度达到最低;随着Fe_2O_3添加量的增加,煤灰流动温度逐渐降低;煤灰流动温度随着Na_2O添加量的增加而逐渐降低,当Na_2O添加量由0增加至5%时,煤灰流动温度降低幅度较大,继续增加Na_2O的添加量时,其对煤灰流动温度的降低作用减弱,Na_2O对煤灰软熔区间的降低作用最强。随着Na_2O添加量的增加,煤灰渣的黏度和熔化性温度都逐渐降低。综合考虑,建议选取Na_2O作为添加剂,添加量为5%~7%。     

基于Hoek-Brown准则的爆破损伤对边坡稳定性的影响

爆破是目前岩质边坡的主要开挖方式,为评估爆破损伤对工程边坡稳定性的影响,基于Hoek-Brown强度准则中的扰动因子D探讨爆破损伤的弱化规律.以岩体纵波波速变化表征D的空间变化规律,获得指数型分布的D值变化形式来反映爆破损伤程度的空间分布特征.探讨了D值的分布规律及爆破影响范围对边坡安全系数的影响.算例表明:D值按指数...     

Si_3N_4/TiN复相陶瓷常温导电性研究

分析了以高硅铁尾矿合成的Si3N4粉和高钛渣为原料常压烧结制备的Si3N4/TiN复相陶瓷的常温导电性,并对其进行放电加工。研究结果表明,初始原料中20%(质量分数)左右的TiO2加入量是决定材料中TiN能否形成导电网络的最低TiO2加入量,此时材料的电阻率为4.25×10-2Ω.cm。烧结温度升高,材料的电阻率略有降低。随放电加工速度的增加,加工表面的粗糙度明显增加。     

不同含量SiO2对邯郸球团质量的影响

通过邯钢现有生产所用的四种矿粉,配矿得到不同SiO2含量的球团矿,运用一系列的实验方案和检测手段找出邯钢球团矿最优的抗压强度和冶金性能时SiO2含量,并探究了不同SiO2含量对邯钢球团矿的抗压强度和冶金性能的影响规律.实验结果表明,SiO2含量在3％时所生产的球团矿抗压强度最强,随着SiO2含量的增加球团矿的抗压强度下...     

高炉冶炼智能化的发展与探讨

现阶段，国内炼铁流程仍以“高炉-转炉”流程为主，且面临着高能耗、高污染及自动化程度不强等问题。随着双碳目标和“十四五”规划等政策的推出，高炉冶炼智能化升级转型得到更加广泛的关注。由于高炉生产涉及的调控参数众多且数据体量庞大，加上数据具有非线性、非高斯和滞后性等特点，使得大数据和人工智能技术在高炉智能化转型过程中拥有较大的发展空间和应用前景。首先从高炉智能预测、智能监测、智能评价和大数据平台4个方面详细阐述了高炉智能化的发展现状，并就各方面作了详细的探讨。其次，针对高炉智能化发展中存在的数据孤岛问题、数据噪声问题、模型鲁棒性问题和黑箱问题，提出了初步的解决办法。最后，结合新一代人工智能技术和钢铁生产技术，从高炉炼铁流程的数据共享、信息物理系统、一体化经营管理系统和移动工厂几个角度进一步展望了智能化转型升级的未来发展。     

基于改进YOLACT的金属滚动接触疲劳缺陷检测模型

滚动接触疲劳试验是获取金属材料力学性能的重要手段，针对在高速、光照变化的实验环境下，无法在线、准确地评估金属滚子试件表面失效状态的问题，提出了一种基于改进YOLACT的金属滚动接触疲劳缺陷检测模型。首先，针对疲劳缺陷误识别和分割掩码精度低的问题，引入基于自注意力机制的特征提取网络，增强疲劳缺陷特征的内部相关性和长距离学习能力；然后，设计了一种基于增强局部连接的信息传播链路AtRFP进行双向特征融合，平衡深层特征与浅层特征之间的信息差，对疲劳缺陷进行特征细化。实验结果表明，采用改进的YOLACT模型，试件表面疲劳缺陷的平均精度（AP）、dice系数和分割相对误差分别为74.5%、91.2%和3.98%，较原始YOLACT提升了6.0%、2.5%和降低了33.9%。两阶段模型Mask R-CNN的AP和dice系数为73.1%和91.5%，虽然所提模型的dice系数略有下降，但检测速度达到23.6帧/秒，比Mask R-CNN提升了247%，能够更好地满足金属滚动接触疲劳在线检测要求，为金属材料力学性能的精确获取提供技术支撑。