简介:摘要 海明磁铁精矿粉性价比高且有货源,但TiO2含量高,增加其配比会导致烧结矿TiO2含量升高,为了降低烧结原料成本进行适宜海明精粉配比和高TiO2烧结矿质量指标,得出海明精粉配比在20%以下、烧结矿TiO2含量在0.5%以下,可以保证烧结矿质量满足高炉要求。
简介:摘要根据统计表明,我国工业冶金烧结过程的能源消耗至少占整个冶金能耗的10%,而烧结矿在开发过程中排放的余热则占总能耗热的50%左右,由此可见烧结矿在冶金过程中对余热的回收一直都是国家企业重点关注的问题。在烧结矿冶金过程中采用环冷机能够排放出大量的低温烟气,其产生的热量大约是烧结矿热耗量的30%左右,可以把烧结矿在冷却过程中产生的低温烟气进行余热回收,从而降低热量的大量消耗。本文对环冷机在烧结矿的使用过程中余热回收的性能和优化进行重点分析讨论,试找出较为合理的解决方式。
简介:摘要在本研究中,主要阐述了冶炼高炉烧结矿化学原料的配比的准确预测,通过分析烧结具体工艺原理以及特点,提出采用深度学习中的深度置信网络算法,能够准确预测烧结矿化学成分,建立具有深度置信网络为核心的准确预测模型。首先,需要进行深度置信网络结构和参数的设计,通过利用无监督贪婪算法能够完成模型训练,采用BP网络反向微调权值对整个模型进行优化,最后比较浅层预测算法,通过仿真结果表发现,利用这种方法所获得的预测值是与具体值之间的差距相对较小,具有较高的预测精确度,相比其他方法来说具有显著优势,表明在烧结矿化学原料配比上采用深度置信网络法,具有较高的准确预测效果和有效性。