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高磷铁矿直接熔融还原动力学复杂性研究

范国锋  
【摘要】:随着世界能源的不断挖掘,能源显现出了日益的匮乏现象。特别地随着传统的煤炭资源的不断匮乏,高炉炼铁当中所需的焦煤则更为稀缺,环境也越来越受到人们的重视,且如今国内未开采铁矿石的品位都较低,开采难度也很大,诸因素导致钢铁企业的成本不断加大甚至不堪重负,尤其当节能减排成为当今中国的重点任务时,寻求新的炼铁工艺来处理现有矿就显得非常重要。 本文主要基于Hismelt熔融还原工艺就云南省的复杂难处理高磷铁矿作动力学系统分析研究。如今国内外冶金界研究冶炼动力学行为主要有两种方法,其一是在普通的马弗炉里进行单变量冶炼试验来获取最佳工艺参数,而在此过程当中所得到的或者是静态信息或者是用人的行为来主观判断所得的信息,再与理论的动力学模型相结合验证研究。缺点是冶炼过程所凝炼的动态结构信息无法获得。其二是普通的数值模拟,其缺点更大如Hismelt工艺的数值模拟基本都是冷态的,即主要研究的是计算流体力学方面的动态过程,最多再有水力学模型验证。然而冶金是由成百种化学反应共同作用下的结果(据不完全统计有108种),故不能够真实地说明冶炼过程动力学。 考虑以上因素,本文利用热重分析仪做碱度的冶炼试验来获得相应的动态数据,按照套用机理模型的方法作动力学研究来验证了动力学参数,如表观活化能为61.04kj/mol,指前因子为0.88.首先,本文采用非线性动力系统中时间序列分析的办法来研究高磷铁矿的冶炼动力学行为。从而得到了不同碱度的热驱动下的动力学行为结构特征图及最佳碱度范围的动力学图形特征。这样我们便更加真实地了解钢铁冶炼的动力学行为,从而更好地优化冶炼工艺的结构和参数,使得云南的高磷铁矿能够早日得到开发。同时还给冶金界研究冶炼行为提供了一种新方法,与“好渣出好钢”一样,好的冶炼过程决定着优质的钢铁的生产。其次,本文还采用两种预测方法对动力学行为进行预测:一种是局部线性加权法,特点是可以适时调整预测自回归变量;另一种是基于信号处理的数据挖掘方法EMD-AR预测法。当加入白噪声扰动时发现预测效果较无噪声差,可知其确定性信号较为明显。值得一提的是修正了的EMD-AR预测法较之前降低了一个数量级的误差。再次,所得出的速率趋势项都是类抛物形曲线,存在着最大值。它反映出的反馈调节更为精确,这就提高了钢铁工业自动化控制的精确性,为冶炼优质钢铁的工艺探索打下了坚实的基础。


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