烧结矿低温还原粉化率的影响因素及预测模型

针对烧结矿低温还原粉化率传统检测方法时间滞后、过程繁杂、耗时较长等问题,本文以某钢铁厂400 m²烧结机烧结矿的性能指标为研究对象,选用60组训练集进行因子分析,建立以Al₂O₃、SiO₂、MgO、TiO₂、FeO质量分数以及R、w(MgO)/w(Al₂O₃)和w(CaO)/w(TFe)为自变量,低温还原粉化率为因变量的烧结矿低温还原粉化率预测模型。结果表明：影响烧结矿低温还原粉化率的主要因素是w(Al₂O₃)、w(SiO₂)、w(FeO)、R和w(MgO)/w(Al₂O₃);优化后预测模型为Y_RDI=1.137w(FeO)+5.56w(SiO₂)+26.44R-20.19w(MgO)/w(Al₂O₃)-6.07w(Al₂     

基于变量聚类分析的烧结矿还原性能预测模型

对60组烧结矿还原性能指标(Reduction Index,RI)和化学成分的训练集进行变量聚类，通过最佳子集回归，建立烧结矿RI预测模型并进行异常值检验和误差分析，得出影响烧结矿RI最主要因素是SiO₂、MgO、TiO₂、R、FeO和CaO/TFe。模型R²达到99.88%，相对误差均在3%以下，精确度较高，能够实现烧结矿RI快速精准预测。