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为了掌握高温区碱金属对焦炭气化过程的影响,在N2-CO-CO2-H2O和N2-CO-CO2-H2O-K(g)气氛下,利用热失重法分别研究了焦炭在1 413~1 773 K的气化反应特征。结果显示,K(g)对焦炭的气化反应具有较强的正催化作用,可以显著提高有效内扩散系数(De)和界面反应速率常数(k+),降低内扩散活化能与界面反应活化能,且K(g)对内扩散的影响程度高于对界面反应的影响。随着反应率的增加,内扩散阻力(ηi)和界面反应阻力(ηC)均逐渐增加,K(g)可以促进ηi和ηC降低。在N2-CO-CO2-H2O气氛、1 413 K时,气化反应的限制性环节逐渐由界面反应转为内扩散;而在1 473、1 573、1 673和1 773 K时其限制性环节始终为界面反应。在N2-CO-CO2-H2O-K(g)气氛下,气化反应的限制性环节始终为界面反应。 相似文献
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采用Mo[Mo+MoO|ZrO2(MgO)|Fe+(Fe1O)+Ag|Fe固体电解质电池测定不同温度和气氛条件下定组成CaO-SiO2-Al2O3-MgO-FetO五元渣系的Fe。0活度。结果表明,当Ar作为保护气氛时,温度由1673K升高到1785K,炉渣的Fep活度变化不明显。当气氛中CO,C02和Ar组成固定时,炉渣的Fet0活度随温度的升高而增大。温度为1673K时,炉渣的Fet0活度随着气氛中C02/CO的增加而增大。温度和气氛对渣系FetO活度的影响均通过体系的02分压实现。 相似文献
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为了提升烧结工序的智能制造水平,系统总结了近几十年来烧结系统模型的研究进展。针对当前烧结终点预报、烧结矿成分和质量预报以及烧结配料优化模型存在的问题,开展了基于大数据、集成学习和深度学习等技术的烧结系统参数预报与优化研究,并着重介绍了模型在预报精度及泛化能力提升方面取得的成效。基于上述烧结系统参数预报模型,提出了现场应用烧结过程参数预报与优化系统系统的硬件结构设计和软件结构设计方法。最后从钢铁行业需求出发,剖析了先进信息化技术与工业自动化装备深度融合是提升烧结系统智能制造水平的重要途径,并探讨了大数据及人工智能技术在铁前烧结领域的研究方向和应用前景。 相似文献
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当前,各地矿山都在学习首钢经验,推行经济责任制,在矿山内部,如何制订选矿厂的经济责任制,怎样考核才能综合体现选矿厂的经济效益,是各矿山都在考虑的问题。从大多数矿山来说,目前都是采取单项考核的办法,即规定产量、品位、回收率和作业成本等单项指标,以完成好坏计分计奖。用这种办法考核,各指标间互相脱节,不能有机地联系起来。现介绍一种方法,供大家参考。 相似文献
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炉缸区钒氧化物的还原对钒的收得率具有重要影响。通过研究炉渣成分和温度对钒氧化物还原的影响,结果表明:二元碱度对钒氧化物还原影响显著,钒氧化物的还原率随着二元碱度的增加而增加;MgO、Al_2O_3含量增加,钒氧化物的还原率先升高后降低;TiO_2含量增加,钒氧化物的还原率降低,且TiO_2含量超过11%时钒氧化物的还原率大幅降低;钒氧化物的还原率随着温度的增加而升高。当承钢高炉渣的二元碱度1.2、Al_2O_3含量14%、MgO含量10%、TiO_2含量9%、炉渣温度控制1 500℃时,钒氧化物的还原达到最佳,还原率达到90%左右。 相似文献