攀钢360m2烧结机达产技术攻关与效果

为实现攀钢烧结机的技术升级,一台360 m2的大型烧结机于2009年6月2日建成投产,通过技术攻关与设备改进,使生产全面达到了设计水平.     

降低钒钛磁铁精矿烧结固体燃耗的实践

针对钒钛磁铁精矿烧结固体燃耗高的问题,进行了理论分析,通过改进燃料粒度、合理控制w(FeO)、推行厚料层烧结、调整燃料二次分加比例等及优化工艺参数,固体燃耗由46.98kg/t降低到39.97kg/t,节能率达到8.93%。     

MgO对烧结矿与高炉渣冶炼性能及工艺参数影响的试验

MgO是高炉渣的重要成分,渣中含有一定的MgO可降低炉渣粘度,提高炉渣流动性,提高还原性以及软化和熔化温度而改善冶金性能;烧结矿含有一定数量的MgO,可降低低温还原粉化性改善高炉透气性。工业试验表明,目前条件下攀钢烧结矿提高MgO 0.2%左右,矿相结构与矿物组成改善,强度提高0.10%左右,低温还原粉化率由66.03%降低到64.33%,但还原度由84.46%下降到84.13%,烧结矿粒度约有偏差。高炉渣中MgO质量分数提高0.35%达到7.8%~8.0%,炉渣熔化性温度与粘度下降,炉渣流动性由115 mm提高到170 mm,铁损由7.09%降低到5.15%,校正后产量下降18 t/d,但综合焦比下降了6.57 kg/t,节焦效果显著,同时烧结与高炉的工艺参数得到优化。     

运用神经网络预报烧结终点

针对现场烧结终点控制复杂与难度大的实际,开发了神经网路预报系统。预报系统采用4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用具有极值特性的二次曲线计算的烧结终点与实际最高废气温度,预报烧结终点与最高废气温度,为现场终点控制的最新可行方法。网络结构设计先进合理、精度高、泛化能力强,训练方差为0000 018 14,用训练样本集测试输出,烧结终点绝对平均误差为0.04,终点废气温度绝对平均误差为4.57 ℃。采用训练后网络预报,烧结终点（风箱号）绝对误差最大仅为0.09,终点废气温度绝对误差最大为3.57 ℃,命中率100％。用预报结果有针对性调节烧结参数可收到明显效果。     

利用灰色系统建模预测烧结生产技术指标及其影响因素分析（续）

4用灰关联度分析烧结生产的影响因素4·1灰关联分析的实质灰关联分析主要是对态势发展变化的分析，即对系统动态发展过程的量化分析。它根据因素之间的发展态势相似或相异程度来衡量因素之间的接近程度，其实质是比较数据到曲线的几何形状的接近程度。几何形状越接近，变化趋势     

钒钛磁铁精矿的烧结特性及强化措施

阐述了钒钛磁铁精矿的矿石特点，烧结特性及其与烧结矿质量之间的关系，并提出了强化烧结的措施。     

攀钢260 m2烧结机优化设计与快速达产

攀钢烧结系统升级改造工程之一新建260 m2烧结机,结合先期建设的两台360 m2烧结机存在的问题,在建设场地狭窄、工艺流程复杂的条件下对260 m2机进行了改进优化设计,消灭了大量工艺、技术与设备缺陷,实现了快速达产达效,利用系数不断刷新历史记录,月达1．559t／m2．h的国内最高水平;通过优化改进工艺技术与参数,快速进入高产稳产阶段。     

烧结矿FeO含量预报系统开发与应用

针对FeO含量控制复杂与难度大的实际情况,开发了神经网路预报系统.采用改进后的4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用主因线性相关与次因非线性相关叠加,预报现场烧结矿FeO含量.网络结构设计精度高、泛化能力强.训练方差为0.01508846,用训练样本集测试FeO含量输出,检验的绝对平均误差为0.135 665,命中率为97.78%.采用训练后网络预报,绝对平均误差为0.189 226,命中率为91.14%.     

攀钢炼铁精料技术进步及冶炼实践

攀钢钒太磁铁精矿采用一段磨矿工艺,其粒度粗,制粒性能差,同时因精矿ＴＦｅ、ＳｉＯ２低,ＴｉＯ２、Ａｌ２Ｏ３高,造成烧结性能差,影响烧结矿强度、成品率及产率,不能满足高炉精料的要求。近年来,攀钢采用一系列先进的精料技术与强化措施,使烧结矿产质量,特别是强度与冶金性能有了很大的改善,高炉冶炼钒钛磁铁矿取得新进展。     

攀钢高炉大规模使用钒钛球团矿冶炼实践

对攀钢高炉大规模使用钒钛酸性氧化球团矿工业试验与生产实践进行了总结,结果表明,用钒钛球团矿大规模代替钒钛烧结矿试验与生产是成功的.当球团矿配比最高达到32%时,高炉没有出现不适应,利用系数提高,焦比降低.综合考虑攀钢炉料结构,＂高碱度低钛烧结矿＋全钒钛精矿酸性球团矿＂是最佳炉料结构,烧结中加入普通粉矿质量最佳,全钒钛磁铁精矿球团矿质量最好,钒钛磁铁精矿的最佳利用方式是生产球团矿,不适合于生产烧结矿.