1.概述 2、工艺设计基础数据 3、工艺设计的内容和深度 4、工艺流程图（PFD) 5、设备设计压力和设计温度的确定原则 6、过程控制方案的确定 7、能耗计算 8、与工艺设计相关的消防、劳动安全及环境保护的基本知识 9、工艺设计工作程序

针对国内边角煤的开采现状,提出了一套高回收率和高效率的开采工艺.用弧三角模型简化边角煤形状,提出了容易实现综合设备配套的\弧形\工作面开采工艺.该工艺沿边界顺槽顺序开挖若干支架边窝,采用\取消端头支架,采用简易机头实现快速增、撤支架\的布架方式.利用数学线性规划理论,建立了回采效率的目标函数和安全、开采成本的约束函数,对关键工艺参数进行了研究,得出一次增接支架数是优化核心的结论.通过优化分析,得出在高回收效率和低成本原则下的最优方案

针对SPV490钢控轧后的直接淬火回火工艺进行研究.结果表明,采用再结晶区控轧后结合直接淬火回火工艺时,实验钢的强度大幅度提高,但韧性下降;采用在奥氏体再结晶区变形44%,然后在未再结晶区变形的两阶段控轧工艺后结合直接淬火回火工艺时,由于在细化晶粒的基础上增加晶粒内部变形带数量及位错密度,从而获得细小、均匀的组织,实验钢的综合力学性能良好

按破煤方式不同,采煤工艺大致可分为两大类:一类为传统的爆破落煤工艺(现仅在少数地方煤矿使用);另一类为连续采煤机采煤工艺(发展方向)。连续采煤机采煤工艺按运煤方式的不同可分为两种工艺系统:连续采煤机—梭车工艺系统;连续采煤机—输送机工艺系统

西昌钢钒厂由于转炉热量不足而以转炉—LF精炼—RH精炼—连铸工艺生产IF钢，为探究RH强制脱碳与自然脱碳工艺生产IF钢精炼效果，采用生产数据统计、氧氮分析、夹杂物自动扫描、扫描电镜和能谱分析等手段，对不同脱碳工艺对顶渣氧化性以及钢的洁净度影响进行了详细研究。结果表明：（1）与自然脱碳工艺炉次相比，采用强制脱碳工艺的炉次在转炉结束与RH进站钢中的平均[O]含量更低；（2）两种工艺脱碳结束钢中的[O]含量基本在同一水平；（3）强制脱碳工艺的炉次在RH结束时渣中平均T.Fe的质量分数降低了1.3%。在能满足RH脱碳效果的前提下，尽量提高转炉终点钢液碳含量、降低钢液氧含量，后续在RH精炼时采用强制吹氧脱碳工艺，适当增大吹氧量来弥补钢中氧，可显著降低IF钢顶渣氧化性。自然脱碳工艺与强制脱碳工艺控制热轧板T.O含量均比较理想；与自然脱碳工艺相比，强制脱碳工艺可有效降低IF钢[N]含量，这与强制脱碳工艺真空室内碳氧反应更剧烈所导致的CO气泡更多和气液反应面积更大有关。脱碳工艺对IF钢热轧板中夹杂物类型、尺寸及数量没有明显影响，夹杂物主要由Al2O3夹杂、Al2O3–TiOx夹杂与其他类夹杂物组成，以夹杂物的等效圆直径表示夹杂物尺寸，以上三类夹杂物平均尺寸分别为4.5、4.4和6.5 μm，且钢中尺寸在8 μm以下的夹杂物数量占比高于75%。在RH精炼过程中，尽量降低RH脱碳结束钢中[O]含量，有利于提高钢液洁净度

狭缝型喷粉透气砖是铁水底喷粉脱硫预处理工艺重要功能性元件，对底喷粉脱硫工艺的顺利实施影响重大.结合实际应用情况，基于欧拉-欧拉双流体和颗粒动力学理论，对喷粉透气砖狭缝内气-固两相流进行了三维数值模拟，得到狭缝内的流场、压力场和颗粒相体积分数场分布.喷粉透气砖狭缝内颗粒相体积分数非均匀段长度一般为250 mm，加速段长度一般小于250 mm，在颗粒直径为20μm时单缝内的压降最大，为2350 Pa.工业试验结果表明，底喷粉工艺脱硫效率比同类型顶喷粉工艺提高15%以上

运用正交设计的方法,模拟工业用罩式退火的生产工艺.采用逐步回归法分析实验数据,得出罩式退火工艺与成品性能的关系方程.从单因素、多因素两方面系统分析了罩式退火工艺参数对IF钢钢板性能的影响规律

为了提出适合南钢的操作原则和控制目标，根据转炉脱磷反应基本热力学原理和复吹转炉双渣脱磷工艺特点，针对南钢铁水条件，分析了铁水硅含量、温度、磷含量对脱磷的影响并提出合理的冶炼方案.南钢120t复吹转炉双渣深脱磷工艺实践表明，通过优化造渣、供氧、一次倒渣及终点控制等工艺操作，能取得转炉终点钢液磷的质量分数 ≤ 40×10-6和脱磷率达97.3%的脱磷效果.按照优化后的方案进行冶炼能满足南钢超低磷钢的生产需要

针对安徽某低品位褐铁矿石,采用磁化焙烧-磁选工艺进行了实验研究,对该矿的原矿进行了岩相分析,并对磁化焙烧-磁选工艺参数进行了优化.结果表明,该矿属低磷硫的低品位褐铁矿,褐铁矿与脉石矿物的镶嵌关系较为复杂,结晶水含量高,属难选矿石.对铁品位48.01%的原矿,在850℃、内配煤5%(质量分数)的条件下,磁化焙烧15min,焙烧矿磁化率达到最佳值,褐铁矿几乎全部转化为磁铁矿,这由X射线衍射结果证实.该褐铁矿通过磁化焙烧-磁选工艺可获得品位62.94%、回收率87.99%的铁精矿

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径