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.     

基于弱监督学习面向主题的图文识别方法

图文识别方法一直是计算机视觉领域的一个重要问题,随着深度学习技术的发展,这个问题成为学术界和产业界的研究热点.但现有的面向主题的数据集较少且易含有噪音,针对这个挑战,一种基于弱监督学习面向主题的图文识别方法被提出来,该方法结合区域卷积神经网络和长短记忆模型,通过弱监督学习方法和基于位置信息的全局连接层,实现对图片中主题...     

黑岱沟露天矿煤层斜坡道修筑工艺优化

为了解决当前特大型露天矿山煤层斜坡道修筑过程中存在的部分问题,分析了黑岱沟露天煤矿现阶段6中煤层斜坡道修筑工艺现状,对推土机直接下推煤料修筑斜坡道作业过程中存在的占用多台履带推土机、磨损履带数量多、推行过度导致高处坠落等典型问题进行分析研究,针对性提出利用液压正铲或1350前装机配合推土机修筑煤层斜坡道的优化改进措施。结果表明:通过制定合理解决措施、危险性分析、实践效果检验、加强培训监督管控等,能系统性改善煤层斜坡道修筑现状,减少1～2台履带推土机占用量,降低对履带磨损量,提高设备作业率和其它作业环节生产效率,同时将高处坠落风险性分值由180降为2,降低风险性,提高人员、设备作业安全性,保障矿山安全高效生产。     

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...     

PMC精矿粉造球参数的优化研究

本文以PMC精矿粉为主要造球原料,通过固定PMC和司家营精矿粉配比为7∶3,分别改变膨润土配比、含水量、造球时间、圆盘转速进行造球试验,研究膨润土、水分质量分数等造球工艺条件对生球质量的影响规律,并利用加权灰色关联度法对造球工艺参数进行优化。结果表明:随着膨润土质量分数的提高,生球的成球率、落下强度和抗压强度均升高,爆裂温度降低;随着水分质量分数的提高,生球的成球率和抗压强度均先提高后降低,落下强度升高,而爆裂温度下降;造球时间和圆盘转速的增加均有利于生球成球率、落下强度和抗压强度的提高。经加权灰色关联度计算后,得到试验条件下最佳的造球工艺参数:膨润土质量分数为2%,含水量为9.01%,造球时间为10 min,转速为23 r/min。     

基于智能模型的高炉煤气利用率预测

煤气利用率是影响高炉能量利用的关键参数,对高炉的稳定顺行有重要影响.在进行高炉生产参数时间间隔分析后,利用多种预测模型(自适应增强学习(Adaptive Boosting,AB)、随机森林(Random Forest,RF)、神经网络(Neural Network,NN))完成对煤气利用率的预测.首先,对高炉生产的历史...     

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。     

结晶母液回收D-对羟基苯甘氨酸的工艺优化研究

D-对羟基苯甘氨酸（D-HPG）是合成甜味剂、药物的重要中间体，为降低工艺成本，提高产品质量，提出了一种结晶母液回收D-HPG的连续色谱新工艺。优选纳滤膜进行前处理，增浓结晶母液，筛选Applexion NF200纳滤膜增浓D-HPG效果较好。通过单柱实验筛选连续色谱系统填料树脂，其中Applexion XA945树脂对D-HPG和硫酸铵分离度可达16。进一步对色谱系统的分离效果进行研究，结果表明，经连续色谱分离后，进料液中D-HPG平均纯度由42.2%提高至96.3%，平均收率达91%。利用连续色谱系统从结晶母液中回收D-HPG，是较有前途的工艺。与传统工艺相比，新工艺既保证了D-HPG总收率，又降低其工艺成本，提高了产品质量。     

氢冶金气基直接还原竖炉的碳排放监测分析系统

基于我国双碳双控的政策背景，氢冶金领域中气基直接还原竖炉受到广泛关注。以气基直接还原竖炉作为研究对象，使用集成学习算法和数据离群筛选方法对气基竖炉冶炼过程中的碳排放数据进行收集、存储和分析，并使用C++程序语言搭建碳排放数据平台；采用大数据技术进行碳排放相关参数模型预测和宏观可视化；最后以网页形式进行碳排放分析结果的展示与板块分析。碳排放监测分析系统实现了对气基直接还原竖炉工艺碳排放情况的数据收集、存储、处理，聚类分析、模型预测与智能应用等功能。选取某钢铁厂的气基直接还原竖炉在完整冶炼周期内的实时信息作为系统运行的样本数据，在对其进行筛选、存储、模型预测与可视化呈现后，发现所得结果与实际趋势具有较高吻合度，且可视化结果较为准确和直观，有利于更加精准地对数据进行分析和提取，同时本系统的设计原理也为氢冶金领域进行碳排放含量的监测提供了一种基于物联网技术的解决思路，为日后的工艺改进提供了部分理论数据基础。     

高炉炼铁智能化的研究现状与展望

在环保与去产能化的双重影响下，中国钢铁开始向高质、智能、绿色的生产模式转变，传统的高能耗、高污染的高炉冶炼理念已不再适用于“十四五”规划的发展方向。随着大数据与人工智能技术的兴起，新一代钢铁工业在智能制造的推动下向着绿色制造迈进，通过分析钢铁企业多年积累的数据而建立各种预测模型已成为一种大趋势。本文首先以高炉智能化转型作为研究背景，通过由简入繁的方式介绍了当前高炉冶炼指标预测模型及冶炼过程监测系统。然后，分析了数据处理与专家决策优化策略的重要性，并简要阐述了当前各企业高炉大数据云平台的搭建情况。最后，对高炉智能化转型作出了相应的结论与展望。