上海软土地区深基坑工程的施工控制要点

目前,上海城市地下空间开发发展迅猛,深基坑工程不断向更深趋势发展。周边环境保护要求不断提高,这对深基坑的施工控制提出了新的要求。深基坑工程综合性强,涉及理论复杂,风险性较大,实际施工中易出现支撑体系失稳、周边水土失稳、坑底失稳等现象。因而,深基坑施工控制是一个较为复杂的系统性工程,可通过企业管理控制、项目管理控制、施工过程控制、监测信息交流反馈等手段进行控制,并做好应急预案工作。     

含铬镍混轧铁皮在脱磷站的应用

为了在铁水预脱磷工艺中利用不锈钢炼钢厂含铬镍混轧铁皮及回收有价金属,按不同配比用含铬镍铁皮替代烧结矿粉,配成不同成分的脱磷剂,进行了熔化性实验和铁水预脱磷实验。实验结果表明,在脱磷剂中石灰、萤石等非铁成分与铁氧化物配比小于1的情况下,用含铬镍混轧铁皮替代50%的外购烧结矿粉的实验方案是可行的。     

含镍铬脱硅、脱磷剂的熔化性研究

为了在铁水预脱硅、脱磷工艺中利用不锈钢炼钢厂含铬镍混轧铁皮及回收有价金属,按不同配比用含铬镍铁皮替代烧结矿粉及氧化铁皮,配成不同成分的脱硅、脱磷剂,进行了熔化性实验和扫描电镜观察.研究发现,在改善脱硅脱磷剂的配比情况下,含镍铬混轧铁皮可完全或部分替代氧化铁皮及烧结矿粉用于铁水脱硅脱磷.     

2022—2060年中国废钢资源量分析预测

中国钢铁工业已到了转型升级的关键时期,废钢回收利用具备较大的降碳潜力,是钢铁行业绿色发展以及实现“双碳”目标的重要抓手,科学合理地预测未来废钢资源量对钢铁行业有序开展双碳工作、优化生产流程结构具有重要指导意义。结合近年来国家陆续颁布的相关政策及未来钢铁行业的发展形势,分3种情景讨论了中国未来粗钢产量、进出口钢材量、各类废钢收得率及钢铁产品的使用寿命,并在此基础上,利用钢铁产品生命周期法对2022—2060年中国废钢资源量进行计算预测。研究结果表明,未来22年内,中国废钢资源量呈现快速增长的趋势,预计到2030年,中国废钢资源量将超过3亿t/年,2035年超过4亿t/年,2045年达到峰值5亿t/年,届时中国废钢资源充足,甚至略有剩余,当前短缺的局面将彻底改变;此后至2060年,中国废钢资源量将逐年缓慢下降,并趋于稳定。据此推断,未来充足的废钢资源将促使中国钢铁行业铁素资源构成发生改变,对国际铁矿石资源的需求量将大幅下降;同时废钢资源也将为全废钢电炉短流程的发展提供资源保障,以“城市钢厂”为代表的新型钢铁企业布局模式将成为未来的主流发展趋势,并为钢铁工业低碳高质量发展提供有力支撑。     

宝钢连铸中间包热状态测试与分析

连铸中间负愉钢水温度是炼钢生产过程的重要工艺参数之一,影响该参数的因素很多,通过对宝钢炼钢部60t中间包的包衬热状态进行测试,分析了包衬蓄热状况对中间包钢水温度的影响。     

基于CPN炼钢连铸制造流程的建模与最优调度求解

应用着色Petri网对复杂的多阶段、多产品生产过程的炼钢连铸制造流程进行建模.该模型具有直观的图形表示、方便分析模型性质和仿真模型性能等优点.重点讨论了建模的两个关键问题:通过不同的运输变迁设置不同的看守函数实现路径选择;通过编制单体工序变迁的输入输出函数实现不同产品的不同处理时间.采用发生图验证了模型的有界性约束,并基于发生图提出一个求解最小makespan的最优调度方法.实例应用表明了该方法的有效性.     

基于案例推理预测精炼开始钢水温度

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率.     

隧道窑工艺处理不锈钢除尘灰的实验研究

利用隧道窑工艺对宝钢不锈钢除尘灰进行处理.该工艺过程是将焦粉(添加量为除尘灰质量的35%)外置在除尘灰周围,并添加三种不同比例的铁鳞,在碳化硅罐中还原42 h,还原温度为1200℃.研究表明:该工艺条件能够实现不锈钢除尘灰的烧结,且通过加入铁鳞(添加量为除尘灰质量的20%)可以经济有效地提高烧结物的强度;铁鳞的加入提高了铁品位,但会降低镍、铬品位.针对金属化球团中镍、铬的金属化率难以检测出的情况,提出了一种金属还原率的估测方法,并将其应用到本实验中,得出在隧道窑工艺条件下铁和镍的金属化率分别为92.55%和97.83%,铬的金属化率最少可达到35.5%.     

基于物料模型的GMDH神经网络LF终点温度预测

针对LF冶炼终点温度影响因素的复杂性,提出以自组织数据挖掘原理为核心的GMDH神经网络对钢水终点温度进行预测,±5℃内误差的命中率为78.31％,±7.5℃内误差的命中率为92.77％;建立物料的热效应模型,通过不同物料加入钢水中的热效应计算,将LF精炼过程中加入的物料折算为一个输入因素,改进的GMDH神经网络对钢水温度预测,±5℃内误差的命中率为88.72％,±7.5℃内误差的命中率为98.44％,基于物料模型的GMDH神经网络不仅在命中率上有显著提高,而且对冶炼多钢种导致的物料结构改变有更好的适应能力.     

用于钢包烘烤的引射器扩压室优化研究

通过建立三维引射器模型,采用Fluent模拟软件对引射器进行数值模拟研究,分析引射器扩压室结构对引射器性能的影响。研究结果表明:当引射器扩压室长度为0.19m、扩张角度为8°时,引射性能最佳,引射系数为1.62;当引射器扩压室的长度保持不变时,一定范围内引射性能随扩张角度的增大呈下降趋势;当扩压室扩张角度保持不变时,一定范围内随着扩压室长度的减小,引射性能逐渐增强。