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降低广钢烧结矿中SiO2和FeO含量的探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
本文探讨了广钢烧结矿中SiO2和FeO的合理含量,阐述了适当降低广钢烧结矿中SiO2和FeO含量后对高炉冶炼和公司经济效益的影响,以及降低广钢烧结矿中SiO2和FeO含量的措施。 相似文献
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烧结矿表面喷洒CaCl2溶液应用试验 总被引:1,自引:0,他引:1
1 前言 烧结矿和球团矿的低温还原粉化是影响高炉生产的重要因素之一.改善烧结矿低温还原粉化性能的措施一般有提高烧结矿的FeO和MgO的含量、生产高碱度烧结矿、添加蛇纹石、硅石等,但这些措施对烧结矿质量和品位有一定的影响,而且使高炉燃耗增加.因此,20世纪80年代中期,国外烧结生产者研究开发了能降低烧结矿低温粉化的方法--卤素溶液法. 相似文献
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烧结生产过程中,由于多种因素的存在,极易生成过量的FeO。FeO是确保烧结矿产质量的必备成分,但它在烧结过程中多以柱状结晶体的形式存在,不易被还原,使烧结矿还原性变差,因此是众多烧结工作者一直努力控制的难点。长期以来,杭钢炼钢厂烧结矿FeO含量在9%~10%之间,远高于国内同行的7%--8%的水平,对高炉影响较大。根据烧结生产实践中出现的情况,简单分析在烧结操作过程中引起烧结矿FeO含量波动的几点因素。 相似文献
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试验和生产实践表明,FeO含量对烧结矿冶金性能有重要影响,进而直接影响到烧结生产和高炉冶炼的技术经济指标。 人工取样化学分析FeO含量的方法由于取样时间间隔长、采样点集中、代表性差且取得结果的时间严重滞后(2~3小时),对烧结生产及稳定高炉操作所起的 相似文献
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本文介绍了二烧烧结矿FeO适宜含量的试验室试验和工业试验结果。烧结矿的FeO平均含量由试验前的7.4%提高到8.4%以后,产量、质量明显提高;高炉冶炼也获得稳产、高产的良好效果。在目前的条件下,二烧烧结矿的FeO含量以8%左右为宜。 相似文献
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高铁低硅烧结的技术关键在于如何在SiO1含量降低、烧结过程液相量减少的条件下使烧结矿获得较高的物理强度,保持良好的综合质量,满足高炉实现更高水平强化冶炼的需求,本文通过不同配碳量的系列烧结杯试验,摸索出不同烧结矿FeO含量情况下,烧结矿质量的变化规律,提出三烧高铁低硅烧结适宜的FeO含量控制范围。 相似文献
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以宣钢烧结配矿为基础,采用微型烧结和烧结杯试验研究FeO对低钛烧结矿性能的影响。研究结果表明:在烧结过程中FeO对烧结矿质量影响较大。随着烧结料中FeO含量的增加,烧结矿的同化性温度降低,黏结相强度呈升高趋势,液相流动性指数先升高后降低。烧结杯试验验证,烧结矿的转鼓指数随着FeO含量的增加而升高,与烧结料中FeO对烧结矿基础性能的影响规律吻合。混矿中FeO含量控制在14.43%~16.19%时,烧结矿质量最优。合理控制烧结矿中FeO含量,运用烧结料中FeO对烧结矿的影响规律,对综合利用矿石资源和优化烧结配矿有重要意义。 相似文献
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在高澳矿配比下,研究了烧结原料理论液相量对烧结行为及烧结矿质量指标的影响.对烧结原料中的5种铁矿粉进行微型烧结实验.结果表明:铁矿粉液相生成能力与原料中 FeO、SiO2、CaO、MgO、Al2 O3含量密切相关.随烧结理论液相量增多,成品烧结矿成本增加,烧结杯利用系数和烧结矿转鼓指数均相应提高.在烧结生产中,理论液相的质量分数不宜控制在10.40%~12.22%范围内.低于此范围,在原料成本较低情况下可以得到强度适宜的烧结矿;高于此范围,虽然原料成本增多,但烧结矿强度指标会明显改善,对后续的高炉生产有益. 相似文献
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莱芜分公司炼铁厂4#265 m2烧结机投产于2005年,烧结矿占高炉炉料结构70%80%,近几年高炉产能不断提升,为了满足高炉生产需求,4#265 m2烧结机通过一系列的设备改造、工艺改进,使烧结矿返矿率由24%降低到21%,烧结矿产量由单班2 550 t提高到2 650 t,满足了高炉生产需求。 相似文献
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承钢炼铁厂的冶炼模式为:正常情况下用钒钛矿冶炼,在开炉及高炉炉况波动时用普通矿冶炼,炉况正常后再转为用钒钛矿冶炼。在以前的烧结矿冶炼转变过程中,由于未掌握高炉冶炼特点,在普通矿向钒钛矿转换过程中炉况发生较大波动,严重影响了高炉产量及技术经济指标。研究了承钢1#高炉一次成功地由普通矿转换为钒钛矿、低钒矿、正常钒矿过程中高炉操作的调整,为今后的几种烧结矿转换提供了宝贵经验。 相似文献
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本文论述了在安钢原,燃料条件下用洗煤煤替代原煤作燃料的烧结生产可行性研究及效果,实践证明,烧结生产用洗精煤替代原煤作燃料,可使烧结矿SiO2,降低,TFe提高,高炉技术经济指标改善。 相似文献
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烧结矿中氧化亚铁含量是评价烧结生产的一项综合性指标,它反映烧结过程的动态控制状况,它与烧结矿的转鼓强度、低温还原粉化率、还原性的相关性很大,是影响高炉炉况顺行的一个重要参数。近年烧结生产条件与工艺制度发生很大的变化,对影响FeO含量的因素进行实验研究,旨在寻求FeO最佳控制范围,提高烧结矿产质量,降低能耗,改善冶金性能。 相似文献
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工艺绿色化、装备智能化、产品高质化已成为当前钢铁行业主要发展目标。作为影响烧结矿性能的重要指标之一,FeO的含量不仅影响烧结矿还原性的高低和烧结过程的能耗,而且在一定程度上影响高炉间接还原、燃料比等指标。针对目前研究过程中存在的数据量少、工艺结合不紧密、特征选择方法针对性不强等问题,提出了基于MIV-GA-BP算法的烧结矿FeO含量预报模型。以承钢3号烧结机1年的生产数据作为研究基础,首先选取BP神经网络作为深度学习模型,然后利用遗传算法的特点解决了网络调参难等问题,成功构建了基于遗传算法优化的BP神经网络模型。在特征选取阶段将MIV算法的优越性与工艺理论相结合,选取了拥有更好解释性的参数作为模型的输入,此方法提高了模型预测准确率,成功实现了烧结矿FeO含量的预测。上线测试结果表明,误差允许范围内模型命中率达到87.9%,对现场烧结生产具有更好的指导性。 相似文献