利用三维离散元法建立了无钟高炉布料模型,分析了料罐、旋转溜槽中的颗粒流动行为以及颗粒离开溜槽后的下落轨迹和料堆形成,可视化再现了装料过程.结果发现:炉料在流动过程中始终存在粒度偏析,料罐排料流为漏斗流,小颗粒由于偏析而倾向于后期排出;溜槽倾角对颗粒流动行为和料堆形成影响较大;溜槽内颗粒流由于溜槽旋转而向侧上部偏离和翻动,小颗粒因靠近壁面而位于料流内侧,大颗粒因聚集在溜槽上部而处在料流外侧,炉料颗粒偏析、偏转翻动和速度分布影响下落轨迹;在炉料下落到料面的堆积过程中,大颗粒易于向炉喉中心和边缘偏析,小颗粒因位于料流内侧和渗透作用而分布在堆尖下方且偏向中心侧.结合激光网格炉内测量技术料流轨迹测量结果,验证了模型的适用性

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表面张力是矿物棉生产的重要参数，直接影响到配料和工艺参数的选择.通过实验测量并建立模型预报系统研究了以高炉渣为主要原料制备矿物棉时熔体的表面张力.首先测量了SiO2（40%-60%）-Al2O3（5%-20%）-CaO（20%-30%）-MgO（5%）四元系的表面张力，其值处于350-500 m·m-1之间；然后结合文献报道的表面张力数据，利用人工神经网络技术建立了SiO2（35%-60%）-Al2O3（5%-20%）-CaO（20%-45%）-MgO（0-10%）四元渣系的表面张力预报模型.该模型对成分范围内的表面张力预报平均误差为9.32%，预报精度较高，可以预报矿物棉熔体成分范围内的表面张力

通过浮选试验、DLVO理论计算、聚焦光束反射测量（FBRM）等研究了油酸钠浮选体系下粒度大小对赤铁矿和石英浮选分离的影响。人工混合矿浮选试验表明，窄粒级粗粒或中等粒级的赤铁矿?石英混合矿（CH&CQ和MH&CQ）的浮选效果较好，其中CH&CQ和MH&CQ的分选效率分别为85.49%和84.26%，明显高于全粒级混合矿（RH&RQ）的分选效率74.94%；但窄粒级的细粒赤铁矿?石英混合矿（FH&FQ）的浮选效果则较差，其分选效率只有54.98%。浮选动力学试验表明，赤铁矿的浮选速率和回收率不仅与赤铁矿的粒度有关，还受石英粒度的影响，细粒脉石矿物石英会降低赤铁矿的浮选速率和回收率。DLVO理论计算表明，当矿浆pH值为9.0时，石英与赤铁矿颗粒间的相互作用力为斥力，此时细粒石英很难“罩盖”在赤铁矿表面并通过这种“直接作用”的方式抑制赤铁矿浮选，这也与聚焦光束反射测量（FBRM）的测定结果基本一致；颗粒?气泡碰撞分析表明，在浮选过程中细粒石英可能通过“边界层效应”的方式跟随气泡升浮（夹带作用），影响赤铁矿颗粒与气泡间的碰撞及黏附，从而降低了赤铁矿的浮选速率和回收率

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