基于DCS系统的f-CaO预测软仪表的设计

生料在窑中煅烧时，生料中全部的碳酸钙均已分解出CaO，其中绝大部分能与SiO2，Fe2O3，Al2O3作用，生成C2S，C3S，C3A，C4AF等物质，但由于生料细度和窑内温度等因素的共同作用，仍有少量的CaO由于没有有效合成而以游离氧化物的形式存在，这种游离氧化物称为f-CaO。f-CaO会直接影响水泥的安定性，是水泥生产中的一项关键控制指标，该指标能同时反映出烧成熟料的质量和熟料烧成过程中的能耗情况。因此，测定熟料中游离氧化钙含量以控制水泥的生产，确保水泥的质量要求是十分重要的。一般来说，实验室测试需要1～2 h，使基于f-CaO的回转窑优化操作有很大的时滞性[1]。软测量技术是一个可以有效解决f-CaO预测问题的方法。     

基于中子活化分析仪的水泥烧成系统游离氧化钙卡边控制方法研究

熟料游离氧化钙(f-CaO)含量是水泥质量控制重要指标,由于该指标目前无法实现在线实时检测,难以建立有效的水泥烧成系统闭环控制。在常规控制方案基础上,提出了一种基于中子活化分析仪对水泥生料入窑成分实时检测,进而利用神经网络算法构建游离氧化钙软测量模型,利用TaiJi-MPC软件实现对水泥烧成系统的风、煤、料的卡边控制方法。该方法可以降低f-CaO标准差波动约10%,提高f-CaO指标含量>0.3%,经济效益和社会效益显著。     

MgO及铁相调整对高镁熟料烧成的影响*

通过熟料矿物组成计算调整率值,分别在1350℃,1400℃和1450℃条件下烧制了MgO及C4AF含量不同的高镁熟料,并利用化学分析、XRD测试及岩相结构分析等方法,分析了熟料MgO与C4AF对高镁熟料烧成的影响。结果表明:(1)1350℃低温煅烧时,熟料f-CaO含量随MgO增加而显著降低,MgO对熟料烧成有利,而1400℃以上高温煅烧时f-CaO含量却随MgO增加而升高,MgO对熟料烧成不利。(2)熟料中w(MgO)含量在4%~9%时,控制w(C4AF)在14%~14.5%范围内较为合适,1450℃煅烧熟料的w(f-CaO)可满足≤1.5%的要求。     

微波强化硫铝酸盐水泥熟料烧成研究

用电炉将硫酸盐水泥生物加热至1000－1200℃,然后再用微波加热1－2min,烧成了硫铝酸盐水泥熟料,熟料中w(f-CaO)=0;而同样的生料用传统电加热1300℃,1h,熟料中w(f-CaO)还高达1．03％－4．78％;同样的生料只有微波加热25min,生料中CaCO3还没有分解完全,实验表明,电加热结合微波加热大大加快的熟料的烧成速度,熟料的XRD显示,烧成熟料的矿物组成和XRD衍射峰与传统方法烧成的熟料一致,Fe2O3对硫铝酸盐水泥化烧结有促进作用。     

硅酸盐水泥熟料微波强化烧成研究

试验研究了一种新的硅酸盐水泥熟料煅烧方法：先用电炉将生料加热到一定温度后再用微波进行强化烧成,实验发现在较低的电加热温度下（1000－1200℃左右）,再使用微波强化煅烧1－2min即可烧成熟料,熟料中f-CaO的质量分数在1％－2％之间;人微波炉的物料温度越高,微波加热需要的时间越短,加热到1300℃的物料,微波加热只需40s,熟料中f-CaO的质量分数可降至0．65％,试验证明,采用新的煅烧方法可大幅度提高硅酸盐熟料形成速度;Fe2O3对熟料的微波烧成有很好的促进作用,熟料的XRD图谱显示,熟料矿物的组成和XRD特征衍射与传统方法烧成的熟料一致。     

基于工况识别的XGBoost算法在水泥熟料质量预测中的应用

采用数据驱动方法，基于ResNet50深度学习模型和XGBoost算法，实现对水泥熟料中fCaO含量的预测。利用ResNet50模型对篦冷机落料位置图像进行识别，判断区分回转窑的正常与异常工况。通过训练ResNet50模型，对回转窑的实时图像进行分类，可以及时发现潜在问题和异常情况，提高生产过程的稳定性和安全性。基于XGBoost算法，对正常工况下熟料fCaO含量进行预测，并将回转窑的工况和熟料fCaO含量进行关联，可以实现对熟料生产过程的监测和控制，提高熟料品质和生产效率。研究结果表明，基于深度学习的图像识别和基于XGBoost算法的质量预测方法，可以有效地预测熟料fCaO的含量，并为熟料生产提供指导和优化策略。     

基于灰色理论的三次指数平滑模型预测自然陈化中热闷钢渣f-CaO含量

采用自然陈化方法处理热闷钢渣,跟踪检测热闷钢渣中游离氧化钙(f-CaO)含量.运用灰色预测模型和三次指数平滑模型,建立基于灰色理论的三次指数平滑模型(GM-ESIII预测模型)预测热闷钢渣自然陈化中f-CaO含量.结果表明,自然陈化方法处理热闷钢渣可以有效降低f-CaO含量,即S热闷钢渣150 d之后f-CaO含量从9.41％下降至6.01％且基本维持在6.00％左右,N热闷钢渣160 d之后f-CaO含量从5.83％下降至2.64％且基本维持在2.65％左右;GM-ESIII预测模型的预测数据与试验数据吻合较好,相对误差为-2.149％～1.894％,有效提高了热闷钢渣自然陈化中f-CaO含量预测精度;同时GM-ESIII预测模型中平滑系数与初始f-CaO含量的相关性较小,与f-CaO含量变化趋势的相关性较大.     

钢渣作生料组分烧制熟料的研究

把钢渣作为水泥生料的一部分烧制水泥熟料,在1 450℃下煅烧,保温30 min。掺入的钢渣比表面积分别为350~570 m2/kg。研究发现试样烧成的熟料完全满足水泥强度要求。其中钢渣比表面积570 m2/kg的试样烧成的熟料强度最高。在生料中掺入适量的钢渣不仅可以降低硅氧率,还可减少f-CaO含量,提高熟料质量。     

利用多元线性回归提升与稳定熟料28 d强度

我公司2020年10~12月28 d熟料强度波动较大,平均强度为59.4 MPa,标准偏差为3.0 MPa,通过多元线性回归分析出造成熟料28 d强度波动大的主要因素有SO3、MgO、R2O、f-CaO含量。通过优化石灰石平台搭配,调整配料方案,控制熟料SO3、MgO、R2O、f-CaO含量,同时结合熟料易磨性、熟料煤耗数据,综合评价得出最佳方案,调整后统计4~5月数据,熟料28 d平均强度为62.0 MPa,标准偏差平均值为1.5 MPa。     

基于高斯过程回归的软测量模型预测水泡陈化中钢渣f-CaO含量

采用水泡陈化方法处理滚筒钢渣,跟踪检测滚筒钢渣中游离氧化钙(f-CaO)含量.运用高斯过程回归,建立基于高斯过程回归的软测量模型预测滚筒钢渣水泡陈化中f-CaO含量.结果表明,水泡陈化方法处理滚筒钢渣可以有效降低f-CaO含量,A类滚筒钢渣120 d之后f-CaO含量基本维持在3.98%~4.03%,B类滚筒钢渣105 d之后f-CaO含量维持在9.84%~10.03%,满足安全利用的要求;基于高斯过程回归的软测量模型的真实值与预测值数据吻合较好,相对误差为-1.493%~0.748%,有效提高了滚筒钢渣水泡陈化中f-CaO含量预测精度.     

采用钢渣和铅锌尾矿制备硅酸盐水泥熟料的研究

探讨了钢渣和铅锌尾矿分别取代铁粉和黏土制备硅酸盐水泥熟料的可行性,对其易烧性进行了研究,并对制备出的熟料进行了力学性能研究。结果表明:采用钢渣和铅锌尾矿进行生料配料,熟料的烧成温度为1 450℃,煅烧时间为30 min时,制备出的熟料w(f-CaO)小于1%;水泥熟料的28d抗折和抗压强度分别达到了9.6MPa和60.4MPa。     

煅烧煤矸石配料对生料易烧性和熟料矿物组成的影响

为探讨煅烧煤矸石在水泥生产中的应用，按KH=0.88～0.92，SM=2．1～2.5，肼=1．2～1.9的熟料率值控制，分别掺入4％，6％和8％的煅烧煤矸石代江砂配料，进行了煤矸石对生料易烧性影响的试验；同时进行煤矸石掺量对熟料烧成制度（烧成温度和烧成时间）影响的研究。在此基础上，进行了煅烧煤矸石对水泥熟料矿物形成过程、组成及质量的影响和作用机理分析探讨。结果表明：（1）掺入4％-8％的煅烧煤矸石，可明显改善生料的易烧性，减少f-CaO含量并能降低烧成温度50～100℃；（2）对掺入6％的煅烧煤矸石并经1250℃，1300℃和1400℃烧成物料的XRD分析可知，在1300℃其烧成反应已较充分，C3S结晶程度高．其熟料烧成范围为1300～1400℃；（3）煤矸石与矿化剂复掺可进一步改善生料的易烧性，其中复掺萤石效果最好。     

多组份工业废渣配料煅烧优质水泥熟料

采用磷渣、粉煤灰、铜渣三种工业废渣分别代替天然硅质原料与石灰石配料，在湿法窑上进行了生产优质熟料的工业性生产实验，结果表明：（1）采用工业废渣配料对提高湿法生产料浆的流动度，降低料浆水分，改善生料易磨性和易烧性，降低烧成温度，促进C3S的形成等有极大的帮助。（2）所烧成的熟料具有后期强度增进率大f-CaO含量低，安定性合格率高，水化热低和磨损量及干缩率小的特点。     

生料细度对硅酸盐水泥熟料烧成的影响

研究了在高饱和比、高硅率的体系内,生料细度及对应细度筛余物中f-SiO2含量对硅酸盐水泥熟料烧成的影响。结果表明:在同一率值范围内,生料越细,熟料中w(f-CaO)越低,易烧性越好;生料中f-SiO2含量越高,易烧性越差,熟料中f-CaO含量越高;当0.2mm方孔筛筛余中w(f-SiO2)含量低于0.5%时,物料的颗粒尺寸愈小,反应界面和扩散截面增加,反应产物层厚度减少,熟料的烧结过程容易进行,熟料的亚微观结构中各矿物分布均匀,晶体大小适中;当0.2mm方孔筛筛余中w(f-CaO)高于0.5%时,各矿物分布不均匀,形成单一B矿区域,A矿形成数量明显减少。     

含硫铝酸钙矿物硅酸盐水泥熟料矿物组成设计

采用化学分析、X射线衍射等测试手段研究了掺杂离子对含硫铝酸钙(C_4A_3(S))硅酸盐水泥熟料烧成及矿物组成的影响.研究结果表明:要制备含C_4A_3(S)矿物硅酸盐水泥熟料,应在生料中掺入合适的杂质离子;适量的掺杂离子能降低含C_4A_3(S)矿物硅酸盐水泥熟料的烧成温度,大幅度促进熟料中f-CaO的吸收,改善生料的易烧性,在低温煅烧温度(1300 ℃或1350 ℃)下成功制备了含C_4A_3(S)矿物硅酸盐水泥熟料.     

全流程热效率模型在降低水泥熟料烧成热耗中的应用

论文提出以包含生料磨、煤磨、水泥熟料烧成系统及余热锅炉在内的水泥熟料烧成全流程为研究对象,建立了水泥熟料烧成全流程热效率模型,并用于指导水泥生产线的能效优化改造。根据热效率模型,分解煅烧单元的热效率对全流程热效率的影响最大,应在能效优化时重点考虑。以2 500 t/d生产线为例,将原有预热分解系统替换为高固气比预热分解系统后,分解煅烧单元的热效率由27.09%提高至30.08%,全流程热效率由68.23%提高至76.50%,熟料烧成热耗降低了544.67 kJ/kg,烧成标煤耗降低了18.6 kg/t,应用效果较好。     

利用高钙粉煤灰烧制贝利特水泥熟料的试验探索

本文尝试使用循环流化床锅炉低温(900℃左右)烧成的高钙粉煤灰,取代粘土、部分取代石灰石配料.分别在1150 ℃、1250℃、1300℃、1350℃下烧制贝利特水泥熟料,通过f-CaO含量检测和XRD分析评价煅烧熟料的质量.试验结果表明:使用高钙粉煤灰配料,能烧制出以C<,2>S、C<,4>A<,3>(S)和C<,2>F为主要矿物的贝利特水泥熟料,熟料中的f-CaO含量随着煅烧温度的升高而降低,合适的煅烧温度为1300-1350℃.提高铝硅比有助于改善生料的易烧性,降低生料的煅烧温度,提高熟料中C<,4>A<,3>(S)的含量.     

铜尾渣替代粘土制备水泥熟料的试验研究

以铜尾渣替代粘土配料煅烧水泥熟料,研究了生料的易烧性,测定了熟料的f-CaO含量,采用岩相分析、XRD、SEM等手段,对水泥熟料的矿物组成、强度、水化产物等进行分析研究,探讨了铜尾渣的作用机理.结果表明:铜尾渣对水泥熟料的烧成和矿物形成有较好的促进作用,掺入铜尾渣后,熟料f-CaO含量降低,有效提高了生料的易烧性.掺入铜尾渣煅烧的熟料中C3S和C2S矿物含量多,结晶度好,熟料水化后水化程度好,孔隙少,结构致密,强度高.当煅烧温度为1400℃时,也能煅烧出质量良好的熟料,3d和28 d强度可高达61.4 MPa和114.2 MPa.     

生料易烧性指数K1450的计算和影响因素研究与应用实践

生料易烧性指数K1450是一个与C3S形成化学反应速度常数成正比的技术参数,可根据配入煤灰掺入量后的生料化学成分及1 450 ℃煅烧样品的f-CaO含量进行计算。K1450值越高,表明生料易烧性越好;其显著性影响因素包括生料中粗颗粒石英含量、氟离子含量、熟料设计的液相量和铝率。根据K1450数值高低,可以比较准确地预测水泥窑熟料煅烧热耗的相对变化;当K1450从30提高至70,熟料煅烧热耗可降低10%以上。易烧性较好的生料（K1450>70）,由于可在更快的升温速率和更短的高温带通过时间下实现熟料烧成,且可显著减轻窑内还原气氛,因此熟料煅烧热耗较低;若通过进一步优化,使熟料中的A矿能够获得合理的晶体大小及矿物形貌,可显著提高熟料的活性。     

基于热工分析的烧成系统优化改造

设计规模3 200 t/d熟料的烧成系统产量维持在4 200 t/d左右。高产运行的烧成系统存在熟料标煤耗偏高、预热器出口压力高等现象。对热工标定数据进行分析，找到系统存在的问题，针对存在问题的设备及工艺进行技改优化，并利用含热值的物料参与生料配料，加强现场密封堵漏。优化后，熟料标准煤耗由109.77 kg/t降低至95.80 kg/t；预热器出口压力降低400 Pa左右，系统运行更稳定。