排序方式: 共有10条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
对太钢1800 m~3高炉降低动力介质成本的措施进行了总结。通过采取加风减氧、调整装料制度、优化定检休风送风方案、提高设备管理水平和加强原燃料变化管理等措施,1800m~3高炉大幅降低了动力介质成本,实现了经济冶炼。2018年动力介质成本从1月的61.06元/t下降到12月的49.93元/t,其中8月最低,仅为45.51元/t。 相似文献
2.
为稳定钢中氮含量,使其达到钢种内控要求,从热力学和动力学角度分析了脱氮机理,并对现场RH冶炼钢种进行了脱氮实验研究。结果表明,双联钢种脱氮效果明显,而IF钢脱氮困难。热力学计算结果认为只需真空度≤400 Pa即可使汽车板中氮≤0.003%,而低氮钢中氮的扩散使其脱氮困难,若处理不当,氮反而只增不减。冶炼汽车板时,提高压降速率使强脱碳和脱氮同步;提高进站温度减少加铝量,增加前期反应界面;降低转炉进站氮含量;长时间不冶炼时,冶炼前先洗槽;槽龄后期关注槽子裂纹吸氮情况,勤化冷钢等措施可有效控制钢中氮含量增长。 相似文献
3.
长期以来在高炉炼铁过程中铁水硅含量一直作为代表高炉热状态的重要指数。然而由于高炉具有动态特性,内部化学反应十分复杂,是一个典型的黑箱模型,因此对高炉铁水硅含量进行实时预测十分困难。针对这一问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对传统BP(Back Propagation)算法进行改进,构建GA-BP神经网络预测铁水硅含量。首先将高炉炼铁过程中的13个参数(如风量、风压等)进行特征提取,并利用遗传算法全局搜索BP神经网络最优的初始权值和阈值,接着利用前向传播算法(Forward Propagation, FP)在三层神经网络中传递筛选出来的特征并计算出预测值,其中三层神经网络每层神经元个数分别为7、50、1。最终将铁水硅含量预测值与真实值进行误差分析,利用梯度下降(Gradient Descent, GD)的原理不断更新神经元的权重,直到预测值与真实值之间的误差达到所给定的阈值。相比于传统BP神经网络,GA-BP神经网络改善了BP神经网络权值、阈值难定,学习速度慢且易陷入局部最优等缺点。将某钢厂生产过程中实时采集到的数据经过预处理之后,输入到神经网络中进行训练并... 相似文献
4.
为了提高RH脱碳效果,缩短RH精炼周期,从热力学和动力学理论上对RH脱碳进行分析,从实践上对RH脱碳处理进行动态控制工艺优化。吹氧加铝升温工艺优化后,超低碳钢成品碳合格率从94%左右提高到100%,RH处理10 min即可把碳脱到0.002%左右,与工艺优化前对比,成品碳质量分数从0.001 5%~0.002%降低到0.001%~0.001 4%。研究了压降对脱碳速率的影响,结果表明,压降速度越快,脱碳速率越高,预抽真空可以提高脱碳效率和获得更低的终点碳含量。研究了脱碳结束时氧含量与脱碳终点碳含量的关系,结果表明,脱碳结束时氧质量分数在0.025%~0.035%范围内,能满足脱碳终点碳质量分数小于0.002%的要求。 相似文献
5.
6.
7.
“村转居”新市民社区成人闲暇教育策略探析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文从社区教育的视角,主要从价值观培养、组织团体建立、知识技能提升、载体建设、文化活动开展等几个维度,探索新市民成人闲暇教育的策略,以期更好的提升新市民的闲暇生活质量,帮助他们成功实现由传统农民向现代市民的角色转换。 相似文献
8.
从多方面对目前冶炼的低碳低硅钢控硅进行分析,热力学计算表明,低碳低硅钢中ω[Al]=0.02%~0.05%,此时与之平衡的ω[Si]]=0.047%~0.16%,所以回硅是不可避免的;控制转炉下渣量≤100 mm、转炉深脱氧有利于精炼控硅,进站酸溶铝在300×10~(-6)左右、精炼过程铝控制在600×10~(-6)以下能很好减少回硅量;转炉或者精炼多加石灰提高碱度有利于抑制SiO_2还原,减少玻璃渣和墨绿渣存在时间都有利于减少回硅量;控制好精炼过程气量,采用石灰、萤石及铝线的搭配能减少回硅量,减弱冶炼时间对回硅的影响。 相似文献
9.
1