综合炉料熔滴行为的影响机制与预测模型的构建

利用FactSage软件，模拟计算了综合炉料熔融过程中生成的矿物质各相态组成，得出综合炉料在该温度下的渣铁比，通过绘制综合炉料渣铁含量比与温度的关系图，构建了炉料渣相生成温度、渣相完全熔化温度、渣相温度区间、易熔难熔物交接温度四种新的表征综合炉料的熔滴性能。从热力学角度分析MgO/Al₂O₃、碱度、还原度对综合炉料熔滴性能的影响机理，发现综合炉料MgO/Al₂O₃增加和还原度提高，其综合炉料熔滴性能提高，适当的碱度有利于改善综合炉料的熔滴特性。在此基础上开展了机器学习模型建立，发现基于SVM算法构建的模型能对综合炉料熔滴性能实现较好的预测效果，模型预测渣相生成温度时RMSE为2.38、R²为0.87;预测渣相完全熔化温度时RMSE为2.32、R²为0.97。