装煤堆密度和细度对焦炭质量的影响研究

根据40 kg试验焦炉炼焦结果,探讨配合煤堆密度和细度对焦炭质量的影响。试验结果表明,随着配合煤细度的降低,堆密度增加,焦炭的机械强度和反应后强度有所改善,但反应后强度提高到一定程度不会再发生变化。     

配合煤的水分和堆密度对焦炭质量的影响

利用300 kg试验焦炉进行炼焦试验,研究了配合煤的水分和堆密度对焦炭质量的影响。结果表明,在试验条件下配合煤水分的变化对焦炭质量的影响较小,且规律性不明显;如果仅增大配合煤的堆密度,焦炭的M40变化不大,但M10和热强度改善明显。在两者共同作用下,焦炭的冷强度和热强度均得到改善,且焦炭的平均粒度也有所提高。     

不同炼焦方式对焦炭质量的影响

采用国内有代表性的焦炉进行配煤炼焦试验,探讨不同炼焦方式对焦炭质量的影响,结果表明,捣固、配型煤、配沥青炼焦均能改善焦炭质量。当入炉煤的挥发分较高、黏结性偏低时,焦炭质量改善的效果较为显著;采用捣固炼焦比配型煤、配沥青炼焦更能有效地改善焦炭的反应性和反应后强度。     

现代高炉对焦炭质量的要求

世界上约54%以上的钢是由高炉和碱性氧气顶吹转炉生产的,即使在将来,钢铁工业中的绝大多数的生铁也将由高炉提供。对于高炉冶炼来讲,焦炭是不可缺少的。     

捣固炼焦对焦炭质量的影响

利用40kg试验焦炉进行顶装与捣固炼焦试验,对比分析发现,捣固炼焦工艺可以明显改善焦炭的冷态强度,提高焦炭抗碎强度,改善耐磨强度,还可提高焦炭的反应后强度,但对焦炭的反应性影响不大,可以使焦炭粒度组成更加均匀化。     

改善鞍钢焦炭质量途径的初探

通过对鞍钢改善焦炭质量工作的回顾,探讨了炼焦备煤新工艺的途径,提出了一改善焦炭质量的建议。     

焦化固体废弃物对焦炭质量的影响研究

将焦化厂产生的固体废弃物在5kg小焦炉上进行配煤炼焦实验,在保证焦炭质量不变的前提下,分别用2.0%的焦油渣、焦粉、活性污泥替代肥煤、瘦煤、肥煤炼焦。通过正交实验,找出配煤比固定时废弃物的最佳添加量。添加1.0%焦粉、2.0%焦油渣和1.0%活性污泥时所炼制的焦炭质量最好。     

变宽焦炉焦炭性质的研究

研究了炭化室宽度变化对焦炭性质的影响,结果表明,炭化室宽度增加,焦炭的微观性质有变坏的趋势。     

在配煤中添加石油焦对焦炭质量的影响

研究了在配煤中添加石油焦对焦炭质量的影响。采取配比为5%的不同粒度的添加方案进行配煤炼焦实验,最佳配煤方案与武钢生产配煤焦炭相比,灰分降低0.57%,硫分增加0.02%,抗碎强度基本不变,耐磨强度M10下降0.95%,反应性降低3.12%,反应后强度提高6.59%。焦炭的X-射线衍射对比测试表明,在配煤中加入石油焦能促进焦炭各向异性的发展。     

干熄炉预存段内料面堆积形状的研究

焦炭在干熄炉预存段内料面形状的分布对焦炭的下降和焦炭与冷却气体间的换热具有重要的影响。考察了3种料钟布料情况,从实验和理论两个方面对不同料线深度条件下焦炭堆积形成的料面形状进行了研究。理论计算结果与实验数据吻合较好,验证了数学模型的正确性和实验的可靠性。     

宽炭化室大容积焦炉的利弊分析

回顾了宽炭化室焦炉发展的理论基础,通过国内外生产实践及实验中获得的宽炭化室焦炉的数据,分析了宽炭化室焦炉单位容积产量下降的原因是实际的结焦时间指数n均大于2,远偏离试验得出的n=1.2～1.5。根据宽炭化室中煤料堆密度及气体流动的变化,应修订结焦时间指数n的计算模式。     

基于BP神经网络的焦炭质量预测

分析了配煤炼焦中影响焦炭质量指标的各种因素及传统焦炭质量的预测方法。以天津天铁焦化厂的配合煤及生产焦炭的各项实际数据为基础,在MATLAB环境下,进行了基于BP神经网络对焦炭质量预测的方法研究。实验结果显示:3种网络的误差基本相同,范围在2%～0.05%,以中间层为15个神经元的略好,满足焦炭质量的预测要求。     

细化分组配煤对焦炭质量的改善

用多种技术指标对单种煤质量进行分析评价并细化分组,通过实验室细化分组的炼焦试验数据,筛选出用于工业试验的配煤方案。工业试验结果表明:常规配煤炼焦生产工艺,通过细化分组配煤炼焦后,M40改善幅度较大,可提高1.5%～1.7%;M10改善效果不明显。     

改善焦炭质量的可能性和局限性

通过国内外配煤及焦炭质量的对比分析和配煤技术进步的回顾,经过多次实验室试验和工业试验．指出鞍钢目前改善焦炭质量的途径是优化配煤结构。结合东北煤炭资源特点,分析了优化配煤结构改善焦炭质量的局限性。     

提高焦炭质量的途径

通过对我国煤炭资源、冶金焦质量现状的分析,指出了影响焦炭质量的主要因素,提出了提高焦炭质量具体的途径。     

提高冶金焦炭质量的炼焦新技术

介绍几种提高焦炭质量的炼焦新技术及其原理、国内外现状和我国发展的前景