通过单矿物浮选试验、光学显微镜分析、E-DLVO理论计算、团聚动力学分析等研究了油酸钠浮选体系下赤铁矿浮选过程中的自载体作用。单矿物浮选试验表明，粗粒赤铁矿（?106 + 45 μm）的可浮性较好，当油酸钠用量超过15 mg·L?1时，回收率可达到90%以上，而细粒赤铁矿（?18 μm）的浮选回收率、浮选速率则较低；当粗?细赤铁矿中粗粒和细粒的质量近似相等时，粗粒的“自载体”效果最强，浮选回收率增加的也最明显，但粗粒过量则会导致粗粒对细粒赤铁矿浮选的强化作用减弱。光学显微镜分析和E-DLVO理论计算表明，粗?细赤铁矿颗粒间的相互作用能高于细粒赤铁矿间的相互作用能，与细粒赤铁矿相比，粗?细赤铁矿间更容易发生团聚，这也是粗粒能够强化细粒赤铁矿浮选（自载体作用）的主要原因。但过量的粗粒赤铁矿会增强其浮选过程中的“磨削、剪切”作用，导致粗粒的“自载体”效果减弱，浮选回收率降低

概述(Introduction) 化工生产的传热问题 化工生产需要大规模地改变物质的化学性质和物理性质,而 这些性质的变化都涉及热能的传递。 化学反应:向反应器提供热量或从反应器移走热量; 蒸发、蒸馏、干燥:按一定的速率向这些设备输入热量; 高温或低温设备:隔热保温,减少热损失; 热能的合理利用和废热回收

熔融工艺是目前处理工业粉尘及飞灰的有效方法.为了能够有效控制熔融工艺中Zn、Pb等重金属资源的分离回收,对比分析了Zn、Pb在含Cl的FeO-CaO-SiO2-Al2O3-Fe2O3渣系中的挥发行为.首先通过热力学计算分析了Zn、Pb在该渣系中可能的挥发气体种类,以及各因子如温度、熔渣成分、氧势和Cl含量等的影响.同时,对以上问题进行了实验研究.最终明确了分别提高Zn、Pb挥发分离效率的不同的技术措施和优化参数

简述了钢铁冶金尘泥现有的处理工艺，具体介绍了回转窑工艺、Oxycup工艺、转底炉工艺。钢铁冶金尘泥目前的处理工艺主要停留在尘泥资源化回收利用的前3个阶段，往往只针对含量较高的部分元素进行分离回收。钢铁产业集聚区的尘泥除了含有 Fe、Zn、Pb、K、Na 等元素，还富集了大量 In、Bi、Sn、Cd等具有高附加值的稀散元素，是宝贵的有价资源。随着国家环保法规和产业政策的要求，钢铁冶金尘泥已经到了必须100%全部回收利用的新阶段。鉴于此，提出了根据各自的成分特征进行基于产品设计的各种尘泥间的协同搭配、单元技术间的科学耦合和系统集成，实现多组分梯级分离和全量利用的技术方案，希望能够为钢铁企业冶金尘泥的全量资源化利用提供参考

为了准确预报我国钢铁工业未来生产结构、能耗和排放情况，构建了钢铁生产、加工、消费、折旧的全生命周期模型和基于人均钢铁存储量的产量预测模型，结合工序能耗和排放特征，针对基准、折旧寿命延长、废钢回收率提升、能源效率提高及综合等五种情景进行了情景预测.中国钢铁产量、能耗和排放会历经一个峰值后下降，电炉短流程会逐渐替代高炉长流程成为主流.流程结构转变是未来中国钢铁行业节能减排的关键\红利\，而节能技术的作用在后期越发凸显.中国钢铁行业要达到2050年减排一半的目标，需结合综合情景实施生产结构调整、废钢回收、节能减排技术推广等相应措施

通过单矿物浮选试验揭示了有机抑制剂SDD对铜活化闪锌矿的抑制情况. 在此基础上,采用Zeta电位测试、Versa STAT电化学工作站的局部交流阻抗(LEIS)测试、前线轨道理论计算对SDD和BX(丁基黄药)在铜活化闪锌矿表面的竞争吸附机理进行了研究. 浮选试验结果表明:SDD是一种铜锌分离的高效抑制剂,能够有效的抑制闪锌矿,而黄铜矿几乎不受影响;此外,还发现SDD具有用量少且十分敏感的特性,在pH为10,SDD为4.0×10-5 mol·L-1的最佳条件下,能够将铜活化闪锌矿的回收率降低至16.59%,而黄铜矿的回收率为81.64%. Zeta电位和局部交流阻抗(LEIS)分析表明:SDD不但能够占据铜活化闪锌矿表面的活化位点,而且其吸附能力强于BX,这极大的降低了BX在铜活化闪锌矿表面的吸附量,从而对铜活化闪锌矿表现出良好的抑制作用. 前线轨道理论计算进一步证实SDD与铜活化闪锌矿作用能力强于BX

建立了钢铁企业CO2排放数学模型.以国内某钢铁企业为例,根据生产数据计算得到CO2年排放量,分析了能源结构和产品结构对CO2排放的影响.利用情景分析法对钢铁企业CO2减排的途径和策略进行了分析,假设天然气取代动力煤、短流程取代长流程、考虑先进工序能耗水平和使用余热回收技术四种情景.分析对比结果表明:余热回收技术的采用对CO2减排效果较小,约为3.39%;用短流程取代长流程的CO2减排效果最好,约为45.07%,若考虑电炉用电产生的间接CO2排放,仍可实现减排24.30%

开发一种高炉粉尘再资源化处理工艺,采用\非熔态还原-磁选分离-Zn的回收、富集\方法对典型高炉粉尘进行Fe、Zn非熔态分离研究.结果表明:在910~1 010℃,使用纯H2、CO为还原剂进行非熔态还原,同时实现粉尘中Fe2O3(s)→Fe(s)和ZnO(s)→Zn(g)的高度转变,金属化率达到90%以上,气化脱锌率达到99%以上,且还原过程未发生烧结.还原产物直接经磁选分离、富集得到TFe品位>90%的富Fe物料;含锌挥发物经回收、富集得到ZnO含量>92%的富Zn物料.成功地将高炉粉尘全部转化为MFe、ZnO等有价资源,实现了零排放,且分离过程不需高温熔融,过程能耗低,无环境污染

为获取浮选气泡在矿浆中的运动规律及三相流中浮选气泡的最佳尺寸,运用欧拉模型模拟不同初始直径的气泡在不同密度矿浆中的运动过程.结果表明：在给定的初始条件下,同一浓度的矿浆中,单个浮选气泡所能捕获的矿物量以直径4mm的气泡最多,气泡尺寸增大或减小后,其矿物捕获量都有所减少.当矿浆中固相质量分数在20%~40%之间变化时,矿物捕获量最多的气泡尺寸变化不大,并且随着矿浆中固相质量分数的增大,单个气泡的捕获量增大,矿物粒子回收率增加.在实际生产中,直径为3.5~4 mm的中等大小气泡在运动过程中变形程度小,气泡水平偏移及浮升速度适中,对矿物粒子的捕获率及运载能力和浮升能力较强,有利于提高浮选产量和质量

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性