BP网络在烧结矿质量预测中的初步应用

烧结矿质量指标包括FeO含量、转鼓强度、还原性、低温还原粉化以及软化和熔滴性能等多方面，寻求烧结矿质量指标分析的新方法和有效途径是极为必要的。本文通过建立烧结矿质量指标预测的神经网络模型，利用实际烧结生产数据对模型进行训练，对烧结矿低温还原粉化性能(RDI)和转鼓强度(TI)进行预测。     

H2含量对冶炼过程影响的实践与理论分析

  以喷煤后高炉内H2含量变化的生产数据和变化规律为基础,利用相关理论,着重分析H2含量变化对高炉冶炼过程影响的机制,从而确定了高炉内一定含量的H2有利于高炉操作过程的稳定和指标优化。另外,通过对高炉冶炼过程氢、碳等元素的物料平衡计算,分析高炉冶炼过程由于燃料结构优化而用H2取代CO还原和降低燃料比所达到的降低CO2排放的实际效果。     

Dy-黄长石固溶体的氧化行为研究

本 工 作 选 取 了 四 个 Dy-黄 长 石 固 溶 体 Dy₂Si_3-xAl_xO_3+xN_4-x(Dy-M’, x=0, 0.3, 0.6 和 1.0) 组 份, 试 样 由 热 压 工 艺 制 成, 并 置 于 马 弗 炉 中 于 1000℃ 氧 化 20 h. 随 着 固 溶 度 x 的 增 加, 氧 化 增 重 的 行 为呈 现 出：Dy-M’(x=0.6)<< Dy-M’(x=0.3)2Si₂O₇ 晶 粒 的 硅 酸 盐 层, 其 中 α-Dy₂Si₂O₇ 晶 粒 在 氧 化 表 面 具 有 择 优 取 向.     

以工业废渣为原料制备烧结烟气吸附剂及其性能研究

以粉煤灰、电石渣及精炼废渣3种固体废渣为原料,通过调节废渣配比、微波改性等手段制备了烟气吸附剂。结果表明,按粉煤灰∶电石渣质量比1∶1进行混料,同时对精炼废渣进行微波改性处理(微波功率200 W、改性时间30 min),再按粉煤灰与电石渣总量的50%配加微波改性后的精炼废渣,在10 MPa压力下压制成型,所得烧结烟气吸附剂吸附性能较好,脱硫率达到了97.9%,脱硝率达到了93.0%。     

熔剂添加对烧结过程中有害气体排放规律影响的研究

在定碱度前提下改变生石灰和石灰石配比进行烧结杯实验,通过测试烧结过程有害气体成分的变化,得到石灰石和生石灰熔剂添加对烧结过程废气排放规律的影响.实验结果证明,生石灰和石灰石有效成分配加比例为3:7时,烧结矿冶金性能较好,SO2和NOx排放量减少,SO2产生更加集中,熔剂中配加一定比例的石灰石有利于在烧结过程的高温条件下发生固硫反应,从而降低烧结烟气中的SO2排放量.     

应用优化BP神经网络建立铁水硅含量的预测模型

 高炉铁水的硅含量是描述铁水质量的一个重要指标。为了在出铁之前了解铁水中硅含量的高低,建立预测模型是必要的。结合遗传算法(GA)和BP神经网络,建立了优化的GA BP预测分析模型,从某高炉选取生产数据进行学习和预测。运行结果表明,模型具有较高的预测精度,当要求绝对误差为±005时,命中率可达70%;绝对误差为±008时,命中率可达923%。同时,应用该模型分析回归了高炉风量、热风压力、富氧量与铁间料批数等参数与铁水硅含量之间的相关关系,其结果与高炉冶炼理论基本吻合,可为高炉生产提供一定的指导。     

外测数据比对分析技术及应用

比对分析是分析和判断数据及处理方法可靠性常用处理方法。文章结合航天靶场外测数据处理工作的实际，构建了一组分别适用于不同情况的数值比对算法，建立了比对残差平稳性的统计检验与趋势项分离方法，并利用实测数据验证了方法的有效性。     

幅相一致栅控耦合腔行波管的研制

介绍了最新研制的幅相一致栅控耦合腔行波管的情况,并介绍脉冲相位一致性测试的方法和两支栅控幅相一致耦合腔行波管的功率合成结果。     

复合稀土掺杂α-Sialon的氧化行为

对组份为（Ｎｄ_０．１８Ｙ_０．１８）Ｓｉ_{１０．３８}Ａｌ_１．６２Ｏ_０．５４Ｎ１_５．４６和（Ｎｄ_０．１８Ｙｂ_０．１８）Ｓｉ_{１０.３８}Ａｌ_１．６２Ｏ_０．５４Ｎ１_５．４６的复合稀土掺杂α－Ｓｉａｌｏｎ材料在１２００～１４００℃温度范围内的氧化行为进行了研究．样品由热压工艺制备．研究结果表明,在１２００和１３００℃氧化２０ｈ的材料表面存在择优取向的含Ｎｄ和Ｙ（或Ｙｂ）－硅酸盐晶粒．随氧化温度的提高,氧化表面由相对致密的硅酸盐氧化层软化形成气泡直至出现明显的透明玻璃相．文中还对氧化过程中表面形成的物相进行了讨论．     

保温制度对表层烧结矿质量的影响

为寻找到保温制度对烧结过程表层烧结矿的影响规律,通过烧结杯实验,考查不同保温制度对表层烧结矿质量的影响。实验结果表明,当保温温度控制在250～300℃时有利于提高表层烧结矿的强度,同时有利于烧结矿取得良好的冶金性能,增加烧结矿中还原性能良好的针状铁酸钙含量。