铜冶炼企业产品质量控制的探索与实践

为了保持阴极铜化学成分和质量长期稳定,某铜冶炼企业对阴极铜化学成分进行监控,对铜冶炼生产系统中电解工序物料、产出后又重回本系统物料、贵金属系统中产出物料、外购原料中物料的杂质总量进行分析,提出了减少杂质对阴极铜质量影响的措施,为阴极铜质量的稳定创造了良好的生产条件,并提升了企业适应复杂原料市场的能力。     

某含铜尾矿粗砂工艺矿物学特征及选矿试验研究

为查找铜损失在尾矿中的原因并制定选矿回收工艺,对某低品位含铜尾矿粗砂进行了工艺矿物学分析和选矿试验研究。结果表明：含铜矿物主要是黄铜矿（CuFeS2）,嵌布粒度微细且呈浸染状分布,未能充分单体解离而损失在尾矿中。经过选矿优化试验确定粗尾砂可采用立式搅拌磨,使微细粒级铜矿物充分单体解离;然后,采用优先浮选工艺回收铜,闭路试验可获得Cu品位18.02%、Cu回收率41.05%的铜精矿。     

常规两段浸出法提高锌焙烧矿中铜回收率的研究

分析了不同湿法炼锌工艺锌焙烧矿中回收铜的工艺,发现各工艺都存在不同的工艺缺点。借鉴国内锌冶炼企业开展的常规两段浸出法提高铜回收率的生产经验,进行了锌焙烧矿中铜、铁、硅的浸出机理研究,并且根据该机理提出了常规两段浸出法的改进工艺流程,按照该工艺流程开展了试验研究,将铜的回收率提高到了76.41%。     

基于图像识别的铜转炉吹炼造渣期渣含Fe预测模型研究

铜转炉吹炼是火法炼铜的关键工序,其终点判断与炉寿、铜产率和直收率紧密相关,目前现有人工经验、仪器测定和物料平衡法等终点判断方法均存在一定的局限性。理论上铜转炉吹炼造渣期终点与渣含Fe是否达标有关,而不同Fe含量渣样呈现不同的图像特征,鉴于此,基于图形识别的特征向量提取原理,分别采用卷积神经网络(CNN)算法与支持向量机(SVM)算法,构建了铜转炉吹炼造渣期渣含Fe预测模型,为图像识别技术在铜转炉吹炼终点判断中的应用奠定数模基础。两种模型的实例分析表明,卷积神经网络的训练集预测准确率98%,测试集预测准确率约50%;支持向量机模型的训练集预测准确率99%,测试集预测准确率62%。     

新一代铜电解液绿色净化新技术

新一代铜电解液绿色净化新技术实现了净化电解液中铜与杂质砷、锑、铋的定向分离,解决了脱杂过程产生砷化氢和酸雾有毒有害气及物料重复冶炼等问题,砷有效开路,无有害气体产生,实现了清洁绿色生产。替代了原工业生产阴极铜电解液电脱铜诱导净化除杂工艺,所需脱除的铜全部富集并直接生产A级阴极铜产品,电耗降低55%,实现传统冶炼向绿色清洁冶炼转型。     

铜基体超音速火焰喷涂碳化物涂层界面研究

使用扫描电子显微镜及透射电子显微镜，对铜基体超音速火焰喷涂（HVOF）碳化物涂层的形成过程，组织结构和界面形态进行了研究。结果表明，HVOF涂层界面显微组织非常复杂，存在纳米晶，非晶和大量位错孢，非晶是粘结相在喷涂中受热，骤冷形成的，而涂层中的纳米晶来自半熔碳化物的破碎。     

稀土在铜及其合金缓蚀剂中的研究

通过失重悬挂法和中性盐雾等腐蚀试验，研究了多种添加剂对铜及其合金的缓蚀作用，结果表明：在BTA溶液中加入一定量的有机羧酸和和稀土RE（IV）盐后，由于三者的协同效应，显著提高了钝化膜的性能。     

纯铜动态再结晶的Monte Carlo法模拟

本文建立了一种基于能量判据的确定动态再结晶各个阶段临界应变的方法，并基于此种方法Monte Carlo(MC)法进行了纯铜动态再结晶的二维模拟，定量计算了变形引起的存储能与变形之间的关系，计算出了发生动态再结晶的临界应变。模拟结果表明，采用MC法可以揭示动态再结晶的形核生长过程与应变历史之间的关系。结合本文所建立的基于能量判据的确定动态再结晶各个阶段临界应变的方法，可以预测开始发生动态再结晶的临界变形条件。     

铜元素和退火温度对TRIP冷轧钢板组织和力学性能的影响

将含铜和不含铜的两种TRIP钢板(0．2％C、1．5％Si、1．5％Mn)冷轧至1mm厚，然后分别在750℃、760℃、770℃、780℃下退火5min，最后在450℃等温3min，获得了不同含量和不同稳定性的残留奥氏体。金相和力学性能试验结果表明，铜元素能提高残留奥氏体量和钢板的力学性能；退火温度影响残留奥氏体量和力学性能，当退火温度选择在Ac1 10％时可获得最佳的力学性能。     

不锈钢表面超薄铜层的激光熔覆

采用ＣＯ２激光器在３１６Ｌ不锈钢表面获得了超薄的铜熔覆层,文中分析和讨论了激光熔覆工艺参数加激光功率,熔覆速度,离焦量以及送粉率等对熔覆层质量的影响,提出了熔覆工艺的优化方法,使铜层的熔覆厚度可控制在１００μｍ之内,稀释率小于１０％以及很小的热变形。