CN114496107A - 一种基于混匀矿液相流动性指数进行烧结配矿的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于混匀矿液相流动性指数进行烧结配矿的方法,该方法通过建立单品种铁矿粉液相流动性指数与相对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,从而确立混匀矿液相流动性指数的预测模型,依据预测模型快速指导烧结配矿。本发明一种基于混匀矿液相流动性指数进行烧结配矿的方法,该方法大大缩短了烧结配矿的周期,提高了烧结配矿的效率,降低了生产成本。
Description
技术领域
本发明属于冶金技术领域,尤其涉及一种基于混匀矿液相流动性指数进行烧结配矿的方法。
背景技术
在钢铁生产流程中,铁矿烧结是为高炉提供冶金性能优良的炼铁原料的重要工序。随着钢铁企业对于高炉产品质量与企业经济效益的追求,需要扩大原料来源以降低生产成本,但是,不同来源铁矿粉其性能有很大差别,需要合理搭配使用才能满足高炉生产对烧结矿的要求。这种合理搭配的比例,如果采用烧结杯模拟烧结的方法来确定,其工作量大,实验周期长,对生产造成很大的影响。
中国发明专利说明书公开了一种基于铁矿粉高温冶金性能的配矿方法(申请公布号CN110600086A,申请公布日20191220),该方法选取多种以上不同产地的铁矿粉,对不同铁矿粉的高温冶金性能进行测试分析,通过数据分析得出高温冶金性能值与化学成分的数学模型,进行铁矿粉高温冶金性能的优劣搭配,得到高温冶金性能优良、适宜烧结的混匀粉。但该方法其模型预测精度取决于测试的样本数,且不能随着检测样本数的逐渐增加进行有效迭代回归以及修正,故方法存在精度不足的问题,往往与实际生产的结果有一定的出入。
发明内容
1、要解决的技术问题
本发明提出一种基于混匀矿液相流动性指数进行烧结配矿的方法,该方法通过建立单品种铁矿粉液相流动性指数与相对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,从而确立混匀矿液相流动性指数的预测模型,依据预测模型快速指导烧结配矿,从而提高烧结配矿的效率。
2、技术方案
本发明具体包括以下步骤:
S1、选取一组不同产地的铁矿粉,并通过XRF荧光分析法测得不同铁矿粉的化学成分含量;
S2、烘干铁矿粉,其烘干温度不低于105℃,烘干时间不少于4个小时,并检测烘干后不同铁矿粉中的Fe2O3的质量百分含量ε;
S3、烘干后的铁矿粉磨细至粒度在200目以下,通过固定值Fe2O3/CaO=1.5作为配比加入CaO配料形成试样原料,CaO细粉总质量M2由以下算式取得,
M2=(M1*ε*56)/(160*1.5)
其中ε为铁矿粉中的Fe2O3的质量百分含量,56为CaO的分子量,160为Fe2O3的分子量,M1为铁矿粉质量;
S4、称取(1.4±0.01)g试样原料压制成直径为8mm的圆柱体后放入微型烧结实验装置中,按照设定的升温过程进行焙烧,其升温过程为,当室温达到873K时以150K/min升温,873K~1273K之间以133K/min升温,1373K~1423K之间以100K/min升温,1423K~1553K之间以86.7K/min升温,并以1553K恒温4min;同时,在873K到1553K过程中通氮气,通气量为3L/min;1553K恒温结束后直到试验结束过程中通空气,通气量为3L/min;然后取出烧结后的试样测定其垂直投影面积,从而计算出试样的液相流动性指数其中,S0为试样流动前的垂直投影面积,S1为试样流动后的垂直投影面积,将该试样液相流动性指数作为铁矿粉液相流动性的判定标准;
S5、建立单品种铁矿粉液相流动性指数与对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,具体的,
1)将单品种铁矿粉化学成分中的TFe、SiO2、CaO、MgO、Al2O3以及烧损LOI作为自变量X,对应的单品种铁矿粉的液相流动性指数作为因变量Y;
2)将数据做标准化处理,并通过偏最小二乘法计算获取还原成原始变量的回归方程;
yi=ai0+ai1xi1+…+aijxij;
3)获得单品种铁矿粉液相流动性指数与对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,
IDFLP=C+α1×TFe+α2×SiO2+α3×CaO+α4×Al2O3+α5×MgO+α6×LOI
其中IDFLP为各单品种铁矿粉的液相流动性指数,无量纲,C为常数项,α1-α6为回归系数项;
S6、确立混匀矿液相流动性指数的预测模型,具体的,
1)在S1所述的铁矿粉中选择5-6种,根据设定的化学成分范围以及冶金性能值的范围,进行优化配矿计算,进而计算出不同产地铁矿粉的配比,并形成若干组混匀矿;
2)按各单品种铁矿粉的配比及其对应的液相流动性指数进行加权计算获得液相流动性指数计算值其中,IDFLP为各单品种铁矿粉的液相流动性指数,无量纲;Pi为单品种铁矿粉的百分比;并通过计算值获取若干组混匀矿液相流动性指数计算值的均值
5)由上述回归模型和修正值获得混匀矿液相流动性指数的预测模型为,
S7、确定烧结配比,烧结配比的确定采用以下方案,一、选取混匀矿液相流动性指数为3.4—4.8进行配矿,以确保铁酸钙生成量及结晶形态最好,使得烧结矿有较好的转鼓强度及粒度组成以及较好的还原性;二、对于新的单种铁矿粉,根据其对应的化学成分按上述预测模型计算出对应的液相流动性指数;对于新的单品种铁矿粉参与的配和混合料亦可按上述预测模型迅速获取其对应混匀矿的液相流动性指数,使得配矿在满足化学成分约束条件下,其对应的液相流动性指数在3.4—4.8的合理区间范围内进行配矿;三、若新的单品种铁矿粉的液相流动性指数通过微型烧结实验装置测定,则可将新的单品种铁矿粉的液相流动性指数以及化学成分作为新的数据源增加至基础数据库中,再进行偏最小二乘法迭代计算,获取新的预测回归模型,再进行配矿,且随着数据的增加其预测精度会大大提高。
3、有益效果
本发明一种基于混匀矿液相流动性指数进行烧结配矿的方法,该方法通过建立单品种铁矿粉液相流动性指数与相对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,从而确立混匀矿液相流动性指数的预测模型,依据预测模型快速指导烧结配矿,极大提高了烧结配矿的效率,降低了生产成本。
具体实施方式
本发明利用微型烧结装置对若干数量的单品种铁矿粉的液相流动性指数进行测定,并将测试获得的液相流动性值与相对应铁矿粉的化学成分进行偏最小二乘法数据分析,确定数学模型;并分别获取若干组配矿后的混匀矿的液相流动性测定值以及各单品种铁矿粉液相流动性指数和各单品种铁矿粉的配矿比例进行加权计算获得的理论计算值,将上述理论计算值和测定值的均值进行比较获取修正值,在此基础上,对于新品种铁矿粉参与的配矿可根据其对应化学成分及上述数学模型和修正值快速获得混匀矿的液相流动性指数,从而快速指导烧结配矿。
具体包括以下步骤:
S1、选取一组不同产地的铁矿粉,并通过XRF荧光分析法测得不同铁矿粉的化学成分含量;
S2、烘干铁矿粉,其烘干温度不低于105℃,烘干时间不少于4个小时,并检测烘干后的不同铁矿粉中的Fe2O3的质量百分含量ε;
S3、烘干后的铁矿粉磨细至粒度在200目以下,通过固定值Fe2O3/CaO=1.5作为配比加入CaO配料形成试样原料,CaO细粉总质量M2由以下算式取得,
M2=(M1*ε*56)/(160*1.5)
其中ε为铁矿粉中的Fe2O3的质量百分含量,56为CaO的分子量,160为Fe2O3的分子量,M1为铁矿粉质量;
S4、称取(1.4±0.01)g试样原料,在15MPa压力下压制成直径为8mm的圆柱体后放入微型烧结实验装置中,按照设定的升温过程进行焙烧,其升温过程为:当室温达到873K时以150K/min升温,873K~1273K之间以133K/min升温,1373K~1423K之间以100K/min升温,1423K~1553K之间以86.7K/min升温,并以1553K恒温4min;同时,在873K到1553K过程中通氮气,通气量为3L/min;1553K恒温结束后直到试验结束过程中通空气,通气量为3L/min;然后取出烧结后的试样测定其垂直投影面积,从而计算出试样的液相流动性指数其中,S0为试样流动前的垂直投影面积,S1为试样流动后的垂直投影面积,将该试样液相流动性指数作为铁矿粉液相流动性的判定标准;
S5、建立单品种铁矿粉液相流动性指数与对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,具体的,
1)将单品种铁矿粉化学成分中的TFe、SiO2、CaO、MgO、Al2O3以及烧损LOI作为自变量X,对应的单品种铁矿粉的液相流动性指数作为因变量Y;
2)利用偏最小二乘回归方法对数据进行处理,首先将数据做标准化处理,X经标准化处理后的数据矩阵记为E0=(E01,…,E0p)n×p,Y的相应矩阵记为F0=(F01,…,F0q)n×q;求矩阵E0'F0F0'E0最大特征值所对应的单位特征向量w1,求成分t1,
t1=E0w1
E1=E0-t1p1'
式中,p1=E0't1/||t1||2
求矩阵E1'F0F0'E1最大特征值所对应的单位特征向量w2,求成分t2,
t2=E1w2
E2=E1-t2p2'
式中,p2=E1't2/||t2||2
……
至第m步,求成分tm=Em-1wm,wm是矩阵Em-1'F0F0'Em-1最大特征值所对应的单位特征向量;
根据交叉有效性去一预测误差最小原则,确定共抽取m个成分t1,…,tm可以得到一个满意的观测模型,则求F0在t1,…,tm上的普通最小二乘回归方程为F0=t1r1'+…+tmrm'+Fm,最后还原成原始变量的回归方程,
yi=ai0+ai1xi1+…+aijxij;
3)获得单品种铁矿粉液相流动性指数与对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,
IDFLP=C+α1×TFe+α2×SiO2+α3×CaO+α4×Al2O3+α5×MgO+α6×LOI
其中IDFLP为各单品种铁矿粉的液相流动性指数,无量纲,C为常数项,α1-α6为回归系数项;
S6、确立混匀矿液相流动性指数的预测模型,具体的,
1)在S1所述的铁矿粉中选择5-6种,根据设定的化学成分范围以及冶金性能值的范围,进行优化配矿计算,进而计算出不同产地铁矿粉的配比,并形成若干组混匀矿;
2)计算上述若干组混匀矿的液相流动性指数,首先按各单品种铁矿粉的配比及其对应的液相流动性指数进行加权计算获得混匀矿液相流动性指数计算值其中,IDFLP为各单品种铁矿粉的液相流动性指数,无量纲;Pi为单品种铁矿粉的百分比,再通过计算值获取若干组混匀矿液相流动性指数计算值的均值
5)由上述回归模型和修正值获得混匀矿液相流动性指数的预测模型为,
S7、确定烧结配比,烧结配比的确定采用以下方案,一、选取混匀矿液相流动性指数为3.4—4.8进行配矿,以确保铁酸钙生成量及结晶形态最好,使得烧结矿有较好的转鼓强度及粒度组成以及较好的还原性;二、对于新的单种铁矿粉,根据其对应的化学成分按上述预测模型计算出对应的液相流动性指数;对于新的单品种铁矿粉参与的配和混合料亦可按上述预测模型迅速获取其对应混匀矿的液相流动性指数,使得配矿在满足化学成分约束条件下,其对应的液相流动性指数在3.4—4.8的合理区间范围内进行配矿;三、若新的单品种铁矿粉的液相流动性指数通过微型烧结实验装置测定,则可将新的单品种铁矿粉的液相流动性指数以及化学成分作为新的数据源增加至基础数据库中,再进行偏最小二乘法迭代计算,获取新的预测回归模型,再进行配矿,且随着数据的增加其预测精度会大大提高。
实施例一
某烧结厂使用的单品种铁矿粉及其对应的化学成分如表1所示。
表1单品种铁矿粉原料化学成分质量分数%)
对上述单品种铁矿粉的液相流动性指数进行微型烧结实验来测定,其对应液相流动性指数的测定结果见表2所示。
表2测定的液相流动性指数
将上述单种铁矿粉化学成分中的TFe、SiO2、CaO、MgO、Al2O3以及烧损LOI作为自变量X,对应的单种铁矿粉的液相流动性指数作为因变量Y,运用偏最小二乘法计算获得回归模型如下:
单品种铁矿粉的液相流动性指数=1.559+0.0706×TFe-0.0233×SiO2-0.4144×CaO-0.3784×Al2O3-1.109×MgO-0.0624×LOI
上述模型的复相关系数:R2=0.9645。
对上述单矿种铁矿粉按一定的成分控制约束要求形成若干组混匀矿配矿方案,并获取上述若干组混匀矿配矿方案的混匀矿液相流动性指数预测计算值。
如其中一种配矿方案如表3所示,其计算获得的混合料液相流动性指数为4.78。
表3配矿方案、成分以及计算的液相流动性指数
对上述混匀矿的液相流动性指数进行测定,其结果为4.23N。
通过获取若干组混匀矿配矿方案的混匀矿液相流动性指数预测计算值和实测值,则可获得上述若干组混匀矿的液相流动性指数计算值IHFLPJ的平均值以及上述若干组混匀矿的液相流动性指数实测值IHFLPC的平均值进而计算出修正值η。对若干组数据进行计算获得的修正值η为0.51。
实施例二
若此时有一新单种矿,其成分为TFe=62.85%,SiO2=4.729%,CaO=0.015%,Al2O3=1.43%,MgO=0.076%,LOI=3.52%,则可通过上述模型计算出其所对应的液相流动性指数为5.05。则可按上述方法快速获得该新单品种矿参与配矿形成的混匀矿的液相流动性指数,进而可快速指导配矿以及烧结生产。如下表:
配矿方案、成分以及计算的液相流动性指数
上述新矿种参与配矿后,通过各矿种配比的调整使其化学成分满足生产需求,同时按上述方法获得修正后的混匀矿的液相流动性指数为4.05,实际测定值为4.09,其结果及其吻合,其液相流动性指数亦在合理的区间范围内。
本发明一种基于混匀矿液相流动性指数进行烧结配矿的方法,该方法通过建立单品种铁矿粉液相流动性指数与相对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,从而确立混匀矿液相流动性指数的预测模型,依据预测模型快速指导烧结配矿,极大提高了烧结配矿的效率,降低了生产成本。
本发明不局限于上述具体实施方式,本领域技术人员根据本发明的构思对其技术方案所作出的各种改进,均应落入本发明所要求保护的范围。
Claims (6)
1.一种基于混匀矿液相流动性指数进行烧结配矿的方法,其特征在于,通过建立单品种铁矿粉液相流动性指数与相对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,从而确立混匀矿液相流动性指数的预测模型,并依据预测模型进行烧结配矿,具体包括以下步骤:
S1、选取一组不同产地的铁矿粉,并通过XRF荧光分析法测得不同铁矿粉的化学成分含量;
S2、烘干铁矿粉,并检测烘干后的不同铁矿粉中的Fe2O3的质量百分含量ε;
S3、烘干后的铁矿粉磨细至粒度在200目以下,通过固定值Fe2O3/CaO=1.5作为配比加入CaO配料形成试样原料,CaO细粉总质量M2由以下算式取得,
M2=(M1*ε*56)/(160*1.5)
其中ε为铁矿粉中的Fe2O3的质量百分含量,56为CaO的分子量,160为Fe2O3的分子量,M1为铁矿粉质量;
S4、称取(1.4±0.01)g试样原料压制成直径为8mm的圆柱体后放入微型烧结实验装置中,按照设定的升温过程进行焙烧,然后取出烧结后的试样测定其垂直投影面积,从而计算出试样的液相流动性指数其中,S0为试样流动前的垂直投影面积,S1为试样流动后的垂直投影面积,将该试样液相流动性指数作为铁矿粉液相流动性的判定标准;
S5、建立单品种铁矿粉液相流动性指数与对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,具体的,
1)将单品种铁矿粉化学成分中的TFe、SiO2、CaO、MgO、Al2O3以及烧损LOI作为自变量X,对应的单品种铁矿粉的液相流动性指数作为因变量Y;
2)将数据做标准化处理,并通过偏最小二乘法计算获取还原成原始变量的回归方程,
yi=ai0+ai1xi1+…+aijxij;
3)获得单品种铁矿粉液相流动性指数与对应铁矿粉化学成分中各组分之间的回归模型,
IDFLP=C+α1×TFe+α2×SiO2+α3×CaO+α4×Al2O3+α5×MgO+α6×LOI
其中IDFLP为各单品种铁矿粉的液相流动性指数,无量纲,C为常数项,α1-α6为回归系数项;
S6、确立混匀矿液相流动性指数的预测模型,具体的,
1)在S1所述的铁矿粉中选择5-6种,根据设定的化学成分范围以及冶金性能值的范围,进行优化配矿计算,进而计算出不同产地铁矿粉的配比,并形成若干组混匀矿;
2)按各单品种铁矿粉的配比及其对应的液相流动性指数进行加权计算获得液相流动性指数计算值其中,IDFLP为各单品种铁矿粉的液相流动性指数,无量纲;Pi为单品种铁矿粉的百分比,并通过计算值获取若干组混匀矿液相流动性指数计算值的均值
5)由上述回归模型和修正值获得混匀矿液相流动性指数的预测模型为,
S7、确定烧结配比。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述烘干铁矿粉,其烘干温度不低于105℃,烘干时间不少于4个小时。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述升温过程为,当室温达到873K时以150K/min升温,873K~1273K之间以133K/min升温,1373K~1423K之间以100K/min升温,1423K~1553K之间以86.7K/min升温,并以1553K恒温4min;同时,在873K到1553K的过程中通氮气,通气量为3L/min;1553K恒温结束后直到试验结束过程中通空气,通气量为3L/min。
4.根据权利要求1、2或3所述的方法,其特征在于:所述确定烧结配比,是选取混匀矿液相流动性指数为3.4—4.8进行配矿,以确保铁酸钙生成量及结晶形态最好,使得烧结矿有较好的转鼓强度及粒度组成以及较好的还原性。
5.根据权利要求1、2或3所述的方法,其特征在于:所述确定烧结配比,对于新的单品种铁矿粉,根据其对应的化学成分按上述预测模型计算出对应的液相流动性指数;对于新的单品种铁矿粉参与的配和混合料亦可按上述预测模型迅速获取其对应混匀矿的液相流动性指数,使得配矿在满足化学成分约束条件下,其对应的液相流动性指数在3.4—4.8的合理区间范围内进行配矿。
6.根据权利要求1、2或3所述的方法,其特征在于:所述确定烧结配比,若新的单品种铁矿粉的液相流动性指数进行微型烧结实验装置测定,则可将新的单品种铁矿粉的液相流动性指数以及化学成分作为新的数据源增加至基础数据库中,再进行偏最小二乘法迭代计算,获取新的预测回归模型再进行配矿,且随着数据的增加其预测精度会大大提高。
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CN115101144A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-09-23 | 包头钢铁(集团)有限责任公司 | 一种基于液相组分优化的烧结配矿方法 |
CN117672408A (zh) * | 2024-02-01 | 2024-03-08 | 湖南华菱湘潭钢铁有限公司 | 一种烧结矿低温还原粉化指数预测方法 |
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CN115101144B (zh) * | 2022-06-28 | 2024-03-08 | 包头钢铁(集团)有限责任公司 | 一种基于液相组分优化的烧结配矿方法 |
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