基于国内转底炉直接还原炼铁在起步阶段亟待解决的热工系统问题，分别以系统分析、热模拟实验和数值模拟为手段，对转底炉分段热工参数进行了研究.建立了转底炉冶金模型和热模型（涉及变量83个、参数20个），模拟计算结果表明，每生产1t金属化球团，需铁精粉1213kg，消耗煤粉283kg、煤气615kg.基于转底炉分区域系统分析，分别进行了预热段、加热段、还原段条件下的热模拟实验研究，确定出不同工况下（nC：nO=0.8~1.2）含碳球团于各段的实时还原进度，并依据含碳球团自还原吸热与热工参数的匹配，确定出各段燃料供应参数.使用Fluent模拟软件对分段热工参数进行了验证，结果表明分段热工参数设计合理，能有效实现转底炉的分段职能，为转底炉的优化设计提供了基础

针对铅锌冶炼企业产出大量含铅固体废弃物难以环保经济回收的难题,提出从多种含铅废料中回收二次铅的还原造锍熔炼新工艺.在热力学计算的基础上,进行以铅膏、铅渣、铅烟灰和黄铁矿烧渣的设计混合料为熔炼对象,以氧化铁为固硫剂,焦粉为还原剂,苏打和芒硝作为添加剂的工艺实验,研究熔炼过程中各影响因素对铅和银直收率的影响.得到优化的工艺条件:FeO/SiO2质量比为1.10,CaO/SiO2质量比为0.30,添加剂组成中Na2CO3/Na2SO4质量比为7∶3,焦粉用量为含铅物料质量的15%,熔炼时间为2 h,熔炼温度为1200℃.在此条件下综合实验中铅直收率为85.95%,银直收率为83.15%.新工艺具有固硫、综合利用和一步炼铅的优点

针对我国传统再生铅生产工艺所存在的熔炼温度高、能耗大、铅和低浓度SO2烟气污染严重等弊端,在对NaOH-C-PbSO4-ZnO低温碱性炼铅体系进行理论分析的基础上,提出了一种再生铅的低温碱性固硫熔炼新工艺.以废铅酸蓄电池胶泥(以下简称胶泥)为实验原料,采用单因素实验法分别考察NaOH用量、熔炼温度、焦粉用量及固硫剂ZnO用量对金属铅直收率和ZnO固硫率的影响.获得优化实验条件如下:m(NaOH)/m(胶泥)=60%,熔炼温度为860℃,m(焦粉)/m(胶泥)=10%,m(ZnO)=m(理论量).在此优化条件下进行综合扩大实验,铅的直收率为99.09%,获得粗铅品位为98.86%,ZnO固硫率为93.37%.X射线衍射图谱分析可知,反应后原料中硫主要以ZnS的形式固定在渣中,NaOH绝大部分转变为Na2CO3,生产过程中无SO2气体排放

炉顶煤气循环-氧气鼓风高炉炼铁新技术的工艺特点决定了煤粉在其回旋区内的燃烧条件与传统高炉相比将发生很大变化.本文建立了氧气高炉直吹管—风口—回旋区下部煤粉流动和燃烧的数学模型,研究了入口布置方式、氧含量、循环煤气温度以及H2O和CO2含量对煤粉燃烧的影响.模拟结果表明:三种引入方式中,假想的循环煤气和氧气混合进入方式明显优于循环煤气和氧气单独进入方式.当氧的体积分数由80%增加到90%,相应的煤粉燃尽率由87.525%提高到93.402%.循环煤气温度对煤粉燃尽率的影响并不显著.循环煤气中H2O和CO2的体积分数提高5%,风口轴线上气体的最高温度分别降低124 K和113 K

本文建立了LD法炼钢过程中脱碳动力学的理论随机模型,它是带有随机初始条件和非齐次项的“分段型”随机微分方程。文中运用伊藤（It?）随机方程的理论求出了“解过程”和矩函数,讨论了该过程的主要统计性质。最后通过数值例子进行了模型的参数估计,并验证了“后期”模型的可靠性

针对企业冶炼超低碳铝镇静钢过程中增氮量高、波动大及控制不稳定的问题,采用工艺数据统计和现场取样的手段,系统梳理了冶炼过程钢液脱氮和增氮的主要环节和影响因素.转炉脱碳期和真空处理是脱氮的主要环节,碳氧期的总脱碳量高则终点氮含量低;转炉底吹N2/Ar切换点在吹炼70%以前对终点氮含量影响不大;VD在无氧条件下脱氮有利,RH则在有氧条件下脱氮有利.控制钢中溶解氧>200×10-6则出钢过程增氮可控制在5×10-6以下;炉料的氮带入是真空精炼环节增氮的重要因素,最高达11×10-6;采用密封垫+吹Ar的保护方式,增氮量最低为1×10-6

运用Factsage软件模拟了MgO含量对CaO-SiO2-Al2O3-MgO熔渣中液相区的影响.结果表明，随着CaO-SiO2-Al2O3-MgO渣中MgO含量增加，渣中低熔点液相区整体向低CaO高SiO2区移动.相图中1500℃液相区比例由0%MgO（质量分数）时的25.05%上升至9%MgO（质量分数）时的52.69%，而后降至15%MgO时的46.70%.相图中1400℃液相区比例由3%MgO时的14.41%上升至11%MgO时的34.39%，而后降至15%MgO时的31.04%.相图中1300℃液相区比例由5%MgO时的5.57%上升至14%MgO时的11.02%，而后降至15%MgO时的10.50%.相图中1200℃液相区域比例在MgO为0~6%时为零，由7%MgO时的0.88%上升至11%MgO时的1.22%，在MgO为13%~15%时降为零.模拟结果可对以CaO-SiO2-Al2O3-MgO为基本组元配置炼钢渣系的成分选择提供有效指导

超低碳钢是一种重要的汽车用钢材料, 钢中通常添加钛元素, 使其形成析出物, 提高钢材的深冲性.然而钛元素作为一种脱氧能力较强的元素, 进入钢液中通常首先形成氧化物.为了减少含钛氧化物夹杂的生成, 基于\转炉-RH-连铸\的超低碳钢生产流程, 对RH精炼过程进行系统取样, 分析了铝脱氧剂加入后及合金化元素钛加入后的氧、氮气体含量变化及夹杂物特征变化, 并使用FactSage热力学计算软件对Fe-Al-Ti-O夹杂物稳定相图进行计算.研究结果显示, 含钛类氧化物夹杂通常以Al2O3类夹杂物作为形核质点, 对其形成包裹状夹杂物.若避免含Ti夹杂物的生成, 当钢中Ti质量分数为0.1%时, 钢中溶解Al质量分数应在0.01%以上.对含钛氧化物的生成及长大流程进行研究, 通过对Al2O3夹杂物及Ti2O3夹杂物粗化率的计算及附着功的比较可知, Ti2O3夹杂物在1600℃时的熟化生长速率较Al2O3较大且Ti2O3夹杂物与Al2O3夹杂物相比不容易相互碰撞融合并从钢液中去除.若提高精炼过程中的氧化物夹杂物去除率, 应严格控制含钛氧化物类夹杂物的生成

《工程科学学报》：转炉吹炼后期碳含量预报的改进指数模型

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义