CN112461715A - 一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法 - Google Patents

一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112461715A
CN112461715A CN202011522562.4A CN202011522562A CN112461715A CN 112461715 A CN112461715 A CN 112461715A CN 202011522562 A CN202011522562 A CN 202011522562A CN 112461715 A CN112461715 A CN 112461715A
Authority
CN
China
Prior art keywords
slag
surface tension
oxygen bond
mole fraction
experimental
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011522562.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112461715B (zh
Inventor
闵义
张蕊
刘承军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Northeastern University China
Original Assignee
Northeastern University China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Northeastern University China filed Critical Northeastern University China
Priority to CN202011522562.4A priority Critical patent/CN112461715B/zh
Publication of CN112461715A publication Critical patent/CN112461715A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112461715B publication Critical patent/CN112461715B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N13/00—Investigating surface or boundary effects, e.g. wetting power; Investigating diffusion effects; Analysing materials by determining surface, boundary, or diffusion effects
    • G01N13/02—Investigating surface tension of liquids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N13/00—Investigating surface or boundary effects, e.g. wetting power; Investigating diffusion effects; Analysing materials by determining surface, boundary, or diffusion effects
    • G01N13/02—Investigating surface tension of liquids
    • G01N2013/0283—Investigating surface tension of liquids methods of calculating surface tension
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法，包括：S1、获取待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数；S2、将氧键类型和氧键摩尔分数输入预先训练的熔渣表面张力预测模型，并对熔渣表面张力预测模型进行求解，获得待测熔渣表面张力的预测值；熔渣表面张力预测模型包括根据热力学平衡和吉布斯自由能理论，考虑氧化物熔体表面张力的形成机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣表面张力预测方程。提高熔渣表面张力的预测精度和稳定性。

Description

一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法
技术领域
本发明涉及熔渣物理性质与熔体结构技术领域，尤其涉及一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法。
背景技术
现代钢铁冶炼过程中，熔渣在吸收非金属夹杂物、脱氧、脱硅、脱硫、脱磷等方面发挥着不可代替的冶金功能。表面张力作为研究钢-渣界面反应的重要参数，反映了相界面间收缩力的大小，影响着钢-渣间的乳化和分离、夹杂物去除、发泡操作等。熔渣既要充分吸收夹杂物、本身又不被卷入钢液中，需要较大的表面张力使钢-渣的黏附功减小，以达到减少卷渣的目的。但表面张力过大意味着生成气泡的能耗大，发泡所需做功增加，气泡不易生成，已发泡熔渣的自由能较大，系统的稳定性较差，即容易消泡，熔渣易于返干。因此，设计表面张力适宜的熔渣才能保证铁水或钢水的冶炼质量及冶炼顺行。
表面张力主要取决于熔渣的组成和温度，所以许多学者针对不同体系测量了熔体的表面张力。但由于测试设备复杂易坏，测试耗时费力以及高温下测量的不确定性，冶金熔渣的表面张力预测模型备受科研工作者青睐。
然而，工业现场仍有许多运动模态的识别任务，例如流水线传送带上原料状态监控、药物生产过程中化学反应进度监控等，这些任务往往需要从连续的多帧图像中提取动态特征进行状态判别。
早期表面张力预测模型仅通过拟合大量测量数据建立，拟合过程中，为了达到更高的精度，许多参数被引入到模型中，但参数的物理意义尚不清楚。随后的研究发现，依据经典的热力学理论构建表面张力方程具有较广泛的应用价值。Butler根据组元在体相和表面相化学势相等的性质确定了多组分液体混合物的表面张力，但模型中的活度未得到较好的处理。由此，围绕体系的活度开发表面张力预测模型受到了普遍关注，例如，利用组元的离子半径处理活度的Tanaka模型，利用阳离子与阴离子的半径比代替活度的Nakamoto模型以及基于分子离子共存理论计算活度的成国光模型。
实际上，表面张力是熔体表面结构和内部结构间差异的反映，也就是说，炉渣表面张力在本质上决定于熔渣的熔体结构，那么从熔体结构角度建立与活度的关系，是发展表面张力预测模型的主要方向。
冶金熔渣属于硅酸盐熔体，熔渣中的SiO2、P2O5会提供Si4+、P5+阳离子通过桥氧形成网状结构，CaO、MgO、Na2O、FeO等不仅提供Ca2+、Mg2+、Na+、Fe2+阳离子作网络结构的补偿电荷，还引入自由O2-切断桥氧键，形成非桥氧或自由氧，而Al2O3、Fe2O3在熔体中既发挥形成网状结构的作用，又发挥切断桥氧的作用。由氧化物熔体表面张力的形成机理可知，熔体表面相仅有氧离子覆盖，氧离子附近的阳离子，即氧键类型，决定了表面张力的大小。因此，从熔渣表面张力的结构本质出发，寻求一种适用范围较广的表面张力预测模型对于优化熔渣物理性能具有较大的应用价值。
发明内容
(一)要解决的技术问题
鉴于上述技术中存在的问题，本发明至少从一定程度上进行解决。为此，本发明的提出了一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法，提高熔渣表面张力的预测精度和稳定性。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明提供一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法，包括以下步骤：
S1、获取待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数，其中熔渣含有0-60masss％CaO、0-30mass％MgO、0-30mass％Na2O、0-60mass％FeO、0-60mass％SiO2、0-20mass％P2O5、0-50mass％Al2O3、0-60mass％Fe2O3；
S2、将氧键类型和氧键摩尔分数输入预先训练的熔渣表面张力预测模型，并对熔渣表面张力预测模型进行求解，获得待测熔渣表面张力的预测值；
熔渣表面张力预测模型包括根据热力学平衡和吉布斯自由能理论，考虑氧化物熔体表面张力的形成机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣表面张力预测方程。
进一步地，S1包括：从预先建立的熔渣的氧键数据库中获取待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
进一步地，在S1之前，还包括：
获取多种成分实验熔渣的熔体结构数据；
分析实验熔渣的熔体结构数据，获得实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数；
采用插值法对实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值，获得实验熔渣范围内连续成分变化的氧键摩尔分数，根据实验熔渣范围内连续成分变化的氧键摩尔分数，建立熔渣的氧键数据库。
进一步地，熔体结构数据包括实验熔渣的拉曼光谱。
进一步地，分析实验熔渣的熔体结构数据，获得实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数，包括：
采用高斯解谱法对拉曼光谱进行解谱，确定结构单元的种类和相对面积分数；
根据结构单元的种类和相对面积分数，确定实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
进一步地，根据结构单元的种类和相对面积分数，确定实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数，包括：
Figure BDA0002849733100000031
Figure BDA0002849733100000032
Figure BDA0002849733100000033
Figure BDA0002849733100000041
Figure BDA0002849733100000042
Figure BDA0002849733100000043
Figure BDA0002849733100000044
Figure BDA0002849733100000045
Figure BDA0002849733100000046
Figure BDA0002849733100000047
Figure BDA0002849733100000048
Figure BDA0002849733100000049
Figure BDA00028497331000000410
Figure BDA00028497331000000411
Figure BDA00028497331000000412
其中，n为氧键或四面体的摩尔分数，i为熔渣的组元，m为Ca2+，Mg2+，Na+，或Fe2+，Q4(Si)、Q3(Si)、Q2(Si)、Q1(Si)、Q0(Si)分别表示桥氧数为3、2、1、0的硅氧四面体，Q4(Al)、Q3(Al)、Q2(Al)分别表示桥氧数为4、3、2的铝氧四面体，[FeO4]表示铁氧四面体，nsi-Om、nP-om、nA1-O小nFe-Om分别表示m修饰的Si-O键、P-O键、Al-O键、Fe-O键的摩尔分数，nFe-O-Fem表示m补偿的Fe-O-Fe键的摩尔分数。
进一步地，采用插值法对实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值，包括：
采用Lagrange函数插值法对实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值。
进一步地，熔渣表面张力预测方程，包括：
Figure BDA00028497331000000413
Figure BDA00028497331000000414
Figure BDA00028497331000000415
Figure BDA00028497331000000416
其中，σi pure为组元i的表面张力，R为气体常数且R＝8.314J/(mol·K)，T为温度(K)，Ai为组元i的摩尔表面积，L为熔渣体系的校正系数，Mi S和Mi B分别为组元i在熔渣表面相和体相内的摩尔浓度，aj为氧键j的表面活性系数，nj为氧键j的摩尔分数。
进一步地，Mi s数值由熔体表面相中氧键的摩尔分数求得，包括：
Figure BDA0002849733100000051
Figure BDA0002849733100000052
Figure BDA0002849733100000053
Figure BDA0002849733100000054
Figure BDA0002849733100000055
Figure BDA0002849733100000056
Figure BDA0002849733100000057
Figure BDA0002849733100000058
进一步地，Mi B数值由熔体体相中氧键的摩尔分数求得，包括：
Figure BDA0002849733100000059
Figure BDA00028497331000000510
Figure BDA00028497331000000511
Figure BDA00028497331000000512
Figure BDA00028497331000000513
Figure BDA00028497331000000514
Figure BDA0002849733100000061
Figure BDA0002849733100000062
进一步地，S2中，对熔渣表面张力预测模型进行求解，包括：
采用最小二乘法对熔渣表面张力预测模型进行求解。
进一步地，在S1之前，还包括：
根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣表面张力的实测值，对熔渣表面张力预测模型进行训练，获得训练后的熔渣表面张力预测模型。
(三)有益效果
本发明的有益效果是：
本发明对不同成分熔渣的熔体结构进行了定量分析，确定了氧键类型及摩尔分数，然后利用Lagrange函数对氧键的摩尔分数进行插值，得到了实验范围内连续成分变化的氧键数据库。再基于热力学平衡和吉布斯自由能理论，根据氧化物熔体表面张力的形成机理，结合熔体结构中氧键的类型，建立了依赖于氧键变化的表面张力预测方程，最后运用MATLAB软件求解非线性方程组的功能，调用氧键数据库，实现了表面张力预测方程的求解。由此，本发明首次提出了一种基于熔体结构解析的表面张力预测方法，通过有限测试条件下熔渣的结构实现更为广阔测试条件下熔渣表面张力的预测，能够为设计合理冶炼性能的熔渣提供参考。
本发明针对冶金熔渣提出了一种表面张力预测方法，根据热力学平衡和吉布斯自由能理论，基于氧化物熔体表面张力的形成机理，结合氧键的类型，建立了依赖于氧键变化的表面张力预测方程。所得预测方程能够免去熔渣的复杂的测试环节，直接计算特定条件下的表面张力值。经验证，本发明的表面张力预测方法能够较为准确地实现不同测试条件的表面张力预测，具备极大的适用价值。
附图说明
本发明借助于以下附图进行描述：
图1为根据本发明实施例1的基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法的流程图；
图2为根据本发明实施例1的表面张力预测值和表面张力实测值的关系曲线图；
图3为根据本发明实施例2的表面张力预测值和表面张力实测值的关系曲线图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
实施例1
制样：选择氧化钙、氧化镁、二氧化硅、二水合草酸亚铁、五氧化二磷化学纯试剂，其中氧化亚铁用二水合草酸亚铁代替。通过改变氧化钙、氧化镁、二氧化硅和五氧化二磷含量分别制备实验熔渣，分别记为CMSFP1～CMSFP5，实验熔渣的具体成分如表1所示，具体制备方法如下：
表1 CaO-MgO-SiO2-FexO-P2O5系实验熔渣的组成成分(质量分数，％)
Figure BDA0002849733100000071
101、将氧化钙、氧化镁、二氧化硅纯试剂在
Figure BDA0002849733100000072
下煅烧，备用。
102，按表1所示分别称取3g混匀的化学试剂，装入铂坩埚，并用钼丝悬挂于高温淬火炉内，然后通入0.8L/min的高纯氩气，升温至目标温度后保温2h，待保温结束，松开钼丝，完成水淬。
103，取出水淬渣，研磨至0.0074mm以下，获得实验熔渣。
根据上述提供的实验熔渣，本实施例提出的基于熔体结构解析的CaO-MgO-SiO2-FexO-P2O5系熔渣表面张力预测方法，如图1所示，包括以下步骤：
201、获取上述实验熔渣的熔体结构数据。
具体的，熔体结构数据包括实验熔渣的拉曼光谱。进一步地，该拉曼光谱是采用HR800型激光共聚焦拉曼光谱仪对实验熔渣进行熔体结构测试获得的，其中，测试条件为：Ar+离子激光器，波长488nm，激光光斑为1mm，扫描波数范围200～4000cm-1，分辨率0.65cm-1。
202、分析实验熔渣的熔体结构数据，获得实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
具体地，采用高斯解谱法对拉曼光谱进行解谱，确定结构单元的种类和相对面积分数；根据结构单元的种类和相对面积分数，确定实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。其中，采用高斯解谱法对拉曼光谱进行解谱，确定实验熔渣中存在Q0(Si)、Q1(Si)、Q2(Si)、Q3(Si)、Q4(Si)、Q0(P)、Q1(P)、[FeO4]-四面体和[FeO6]-八面体结构单元，并根据各结构单元确定了Si-O-Si、P-O-P、P＝O、
Figure BDA0002849733100000081
Figure BDA0002849733100000082
Figure BDA0002849733100000083
十五种氧键类型，利用特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数。
具体地，利用特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数，包括：利用特征峰的积分面积，根据公式(1)-(7)和(12)-(15)，计算氧键的摩尔分数。进一步地，针对本实施例提出的熔渣体系，式(3)-(7)可具体写为(37)-(41)，式(13)、(15)可写为式(42)、(43)，如下：
Figure BDA0002849733100000084
Figure BDA0002849733100000085
Figure BDA0002849733100000086
Figure BDA0002849733100000087
Figure BDA0002849733100000088
Figure BDA0002849733100000091
Figure BDA0002849733100000092
203、采用插值法对实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值，获得实验熔渣范围内连续成分变化的氧键摩尔分数，根据实验熔渣范围内连续成分变化的氧键摩尔分数，建立熔渣的氧键数据库。
具体地，采用Lagrange函数插值法对实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值。
204、获取待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
具体地，从熔渣的氧键数据库中获取待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
205、将待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数输入预先训练的熔渣表面张力预测模型，并对熔渣表面张力预测模型进行求解，获得待测熔渣表面张力的预测值。
具体地，熔渣表面张力预测模型包括根据热力学平衡和吉布斯自由能理论，考虑氧化物熔体表面张力的形成机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣表面张力预测方程。进一步地，熔渣表面张力预测方程如公式(16)至(19)所示。
具体地，熔渣表面张力预测方程中的Mi S数值由熔体表面相中氧键的摩尔分数求得，包括：
Figure BDA0002849733100000093
Figure BDA0002849733100000094
Figure BDA0002849733100000101
Figure BDA0002849733100000102
Figure BDA0002849733100000103
Figure BDA0002849733100000104
其中，αSi-O-Si、αP-O-P、
Figure BDA0002849733100000105
和
Figure BDA0002849733100000106
的值在0.2～0.25内，αP＝O值在0.15～0.20内，
Figure BDA0002849733100000107
Figure BDA0002849733100000108
和
Figure BDA0002849733100000109
值在0.3～0.35内。
具体地，熔渣表面张力预测方程中的Mi B数值由熔体体相中氧键的摩尔分数求得，包括：
Figure BDA00028497331000001010
Figure BDA00028497331000001011
Figure BDA00028497331000001012
Figure BDA0002849733100000111
Figure BDA0002849733100000112
Figure BDA0002849733100000113
具体地，利用MATLAB软件采用最小二乘法对公式(16)～(19)、(44)～(55)进行求解。其中，nj数值可从熔渣的氧键数据库中获取。
在步骤203之后，步骤204之前，还包括：
200、根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣表面张力的实测值，对熔渣表面张力预测模型进行训练，获得训练后的熔渣表面张力预测模型。
具体地，利用拉筒法测试熔渣的表面张力值。进一步地，采用RTW-10型熔体物性综合测定仪直接测定实验熔渣的表面张力，并记录表面张力实测值，为消除测试过程中人为因素引起的误差，同一条件下的表面张力进行了多次测试；根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣表面张力的实测值，对熔渣表面张力预测模型进行训练，当模型误差最小时，校正系数L在1.01～1.02内，获得训练后的熔渣表面张力预测模型。
如果预测方程能够准确预测熔渣的表面张力，那么本发明的表面张力预测模型的预测值与实测值也应该相同，故以均方根误差(RMSE)为评价指标，评价方程的可靠性，包括：将实测值与预先训练的熔渣表面张力预测模型的预测值进行比较，根据均方根误差，评价熔渣表面张力预测模型的精确度。
其中RMSE的计算公式如下：
Figure BDA0002849733100000114
其中，N为表面张力测试次数，σk，cal.为第k组熔渣的表面张力计算值，σk，cal.为第k组熔渣的表面张力实测值。
图2为95组表面张力预测值和表面张力实测值的关系曲线图，图中以表面张力实测值为横坐标，表面张力预测值为纵坐标，图中实线为y＝x，虚线为偏差是±0.05N·m-1。
由图2可知，所有数据点均分布在y＝x直线附近，即表面张力预测值与实测值较为接近，经计算可得，表面张力的均方根误差为5.05％，表明表面张力预测方程具有较好的预测效果。通过本发明的表面张力预测方程与已有表面张力实测值比较，本发明的表面张力预测方程能够实现较广成分范围内CaO-MgO-SiO2-FexO-P2O5系熔渣较准确的表面张力预测。
实施例2
制样：选择氧化钙、二氧化硅、氧化铝、二水合草酸亚铁化学纯试剂，其中氧化亚铁用二水合草酸亚铁代替。通过改变氧化钙、二氧化硅、氧化铝、二水合草酸亚铁含量分别制备实验熔渣，分别记为CSAF1～CSAF10，实验熔渣的具体成分如表2所示，具体制备方法如下：
表2CaO-SiO2-Al2O3-FexO实验熔渣的组成成分(质量分数，％)
Figure BDA0002849733100000121
101、将氧化钙、二氧化硅、氧化铝纯试剂在600℃下煅烧，备用。
102，按表2所示分别称取3g混匀的化学试剂，装入铂坩埚，并用钼丝悬挂于高温淬火炉内，然后通入0.8L/min的高纯氩气，升温至目标温度后保温3h，待保温结束，松开钼丝，完成水淬。
103，取出水淬渣，研磨至0.0074mm以下，获得实验熔渣。
根据上述提供的实验熔渣，本实施例提出的基于熔体结构解析的CaO-SiO2-Al2O3-FexO系熔渣表面张力预测方法，包括以下步骤：
201、获取上述实验熔渣的熔体结构数据。
具体的，熔体结构数据包括实验熔渣的拉曼光谱。进一步地，该拉曼光谱是采用HR800型激光共聚焦拉曼光谱仪对实验熔渣进行熔体结构测试获得的，其中，测试条件为：Ar+离子激光器，波长488nm，激光光斑为1mm，扫描波数范围200～4000cm-1，分辨率0.65cm-1。
202、分析实验熔渣的熔体结构数据，获得实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
具体地，采用高斯解谱法对拉曼光谱进行解谱，确定结构单元的种类和相对面积分数；根据结构单元的种类和相对面积分数，确定实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。其中，采用高斯解谱法对拉曼光谱进行解谱，确定实验熔渣中存在Q0(Si)、Q1(Si)、Q2(Si)、Q3(Si)、Q4(Si)、Q2(Al)、Q3(Al)、Q4(Al)、[FeO4]-四面体和[FeO6]-八面体结构单元，并根据各结构单元确定了Si-O-Si、
Figure BDA0002849733100000131
Figure BDA0002849733100000132
十一种氧键类型，利用特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数。
具体地，利用特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数，包括：利用特征峰的积分面积，根据公式(1)-(7)和(12)-(15)，计算氧键的摩尔分数。进一步地，针对本实施例提出的熔渣体系，式(3)、(9)、(11)、(13)、(15)可具体写为(56)、(57)、(58)、(59)、(60)，如下：
Figure BDA0002849733100000133
Figure BDA0002849733100000134
Figure BDA0002849733100000135
Figure BDA0002849733100000136
Figure BDA0002849733100000137
203、采用插值法对实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值，获得实验熔渣范围内连续成分变化的氧键摩尔分数，根据实验熔渣范围内连续成分变化的氧键摩尔分数，建立熔渣的氧键数据库。
具体地，采用Lagrange函数插值法对10组实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值。
204、获取待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
具体地，从熔渣的氧键数据库中获取待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
205、将待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数输入预先训练的熔渣表面张力预测模型，并对熔渣表面张力预测模型进行求解，获得待测熔渣表面张力的预测值。
具体地，熔渣表面张力预测模型包括根据热力学平衡和吉布斯自由能理论，考虑氧化物熔体表面张力的形成机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣表面张力预测方程。进一步地，熔渣表面张力预测方程如公式(16)至(19)所示。
具体地，熔渣表面张力预测方程中的Mi S数值由熔体表面相中氧键的摩尔分数求得，包括：
Figure BDA0002849733100000141
Figure BDA0002849733100000142
Figure BDA0002849733100000143
Figure BDA0002849733100000151
Figure BDA0002849733100000152
其中，αSi-O-Si、
Figure BDA0002849733100000153
和
Figure BDA0002849733100000154
的值在0.2～0.25内，
Figure BDA0002849733100000155
和
Figure BDA0002849733100000156
值在0.3～0.35内。
具体地，熔渣表面张力预测方程中的Mi B数值由熔体体相中氧键的摩尔分数求得，包括：
Figure BDA0002849733100000157
Figure BDA0002849733100000158
Figure BDA0002849733100000159
Figure BDA00028497331000001510
Figure BDA00028497331000001511
具体地，利用MATLAB软件采用最小二乘法对公式(7)～(8)、(28)～(31)进行求解。其中，nj数值可从熔渣的氧键数据库中获取。
在步骤203之后，步骤204之前，还包括：
200、根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣表面张力的实测值，对熔渣表面张力预测模型进行训练，获得训练后的熔渣表面张力预测模型。
具体地，利用拉筒法测试熔渣的表面张力值。进一步地，采用RTW-10型熔体物性综合测定仪直接测定实验熔渣的表面张力，并记录表面张力实测值，为消除测试过程中人为因素引起的误差，同一条件下的表面张力进行了多次测试；根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣表面张力的实测值，对熔渣表面张力预测模型进行训练，当模型误差最小时，校正系数L在1.0～1.01内，获得训练后的熔渣表面张力预测模型。
如果预测方程能够准确预测熔渣的表面张力，那么本发明的表面张力预测模型的预测值与实测值也应该相同，故以均方根误差(RMSE)为评价指标，评价方程的可靠性，包括：将实测值与预先训练的熔渣表面张力预测模型的预测值进行比较，根据均方根误差，评价熔渣表面张力预测模型的精确度。
其中RMSE的计算公式如下：
Figure BDA0002849733100000161
其中，N为表面张力测试次数，σk，cal.为第k组熔渣的表面张力计算值，σk，cal.为第k组熔渣的表面张力实测值。
图3为56组表面张力预测值和表面张力实测值的关系曲线图，图中以表面张力实测值为横坐标，表面张力预测值为纵坐标，图中实线为y＝x，虚线为偏差是±0.05N·m-1。
由图3可知，所有数据点均分布在y＝x直线附近，即表面张力预测值与实测值较为接近，表明表面张力预测方程具有较好的预测效果。经计算可得，表面张力的均方根误差为6.29％，表明表面张力预测方程具有较好的预测效果。通过本发明的表面张力预测方程与已有表面张力实测值比较，本发明的表面张力预测方程能够实现较广成分范围内CaO-SiO2-Al2O3-FexO系熔渣较准确的表面张力预测。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何附图标记理解成对权利要求的限制。词语“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的词语“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件来具体体现。词语第一、第二、第三等的使用，仅是为了表述方便，而不表示任何顺序。可将这些词语理解为部件名称的一部分。
此外，需要说明的是，在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，是指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域的技术人员在得知了基本创造性概念后，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，权利要求应该解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种修改和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也应该包含这些修改和变型在内。

Claims (9)

1.一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法，其特征在于，包括：
S1、获取待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数，所述熔渣含有0-60masss％CaO、0-30mass％MgO、0-30mass％Na2O、0-60mass％FeO、0-60mass％SiO2、0-20mass％P2O5、0-50mass％Al2O3、0-60mass％Fe2O3；
S2、将所述氧键类型和氧键摩尔分数输入预先训练的熔渣表面张力预测模型，并对熔渣表面张力预测模型进行求解，获得待测熔渣表面张力的预测值；
所述熔渣表面张力预测模型包括根据热力学平衡和吉布斯自由能理论，考虑氧化物熔体表面张力的形成机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣表面张力预测方程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1包括：
从预先建立的熔渣的氧键数据库中获取待测熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在S1之前，还包括：
获取多种成分实验熔渣的熔体结构数据；
分析实验熔渣的熔体结构数据，获得实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数；
采用插值法对实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值，获得实验熔渣范围内连续成分变化的氧键摩尔分数，根据实验熔渣范围内连续成分变化的氧键摩尔分数，建立熔渣的氧键数据库。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，熔体结构数据包括实验熔渣的拉曼光谱。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，分析实验熔渣的熔体结构数据，获得实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数，包括：
采用高斯解谱法对所述拉曼光谱进行解谱，确定结构单元的种类和相对面积分数；
根据结构单元的种类和相对面积分数，确定实验熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用插值法对实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值，包括：
采用Lagrange函数插值法对实验熔渣的氧键摩尔分数进行插值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述熔渣表面张力预测方程，包括：
Figure FDA0002849733090000021
Figure FDA0002849733090000022
Figure FDA0002849733090000023
Figure FDA0002849733090000024
其中，σi pure为组元i的表面张力，R为气体常数且R＝8.314J/(mol·K)，T为温度K，Ai为组元i的摩尔表面积，L为熔渣体系的校正系数，Mi S和Mi B分别为组元i在熔渣表面相和体相内的摩尔浓度，αj为氧键j的表面活性系数，nj为氧键j的摩尔分数。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2中，对熔渣表面张力预测模型进行求解，包括：
采用最小二乘法对熔渣表面张力预测模型进行求解。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S1之前，还包括：
根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣表面张力的实测值，对熔渣表面张力预测模型进行训练，获得训练后的熔渣表面张力预测模型。
CN202011522562.4A 2020-12-21 2020-12-21 一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法 Active CN112461715B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011522562.4A CN112461715B (zh) 2020-12-21 2020-12-21 一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011522562.4A CN112461715B (zh) 2020-12-21 2020-12-21 一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112461715A true CN112461715A (zh) 2021-03-09
CN112461715B CN112461715B (zh) 2021-09-14

Family

ID=74803217

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011522562.4A Active CN112461715B (zh) 2020-12-21 2020-12-21 一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112461715B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113189086A (zh) * 2021-04-12 2021-07-30 东北大学 一种测定高铝型高炉渣中MgO活度的方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5301621A (en) * 1993-05-17 1994-04-12 Rollins Environmental Services, Inc. Slag viscosity detection through image analysis of dripping slag within rotary incineration kilns
CN106645266A (zh) * 2016-11-28 2017-05-10 辽宁科技大学 一种高温熔渣基础性能测试方法、装置及装置的使用方法
CN108982300A (zh) * 2018-06-19 2018-12-11 重庆大学 一种基于热丝法的熔渣表面张力快速测试方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5301621A (en) * 1993-05-17 1994-04-12 Rollins Environmental Services, Inc. Slag viscosity detection through image analysis of dripping slag within rotary incineration kilns
CN106645266A (zh) * 2016-11-28 2017-05-10 辽宁科技大学 一种高温熔渣基础性能测试方法、装置及装置的使用方法
CN108982300A (zh) * 2018-06-19 2018-12-11 重庆大学 一种基于热丝法的熔渣表面张力快速测试方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHANGJI XUAN 等: "Motion and Detachment Behaviors of Liquid Inclusion at Molten Steel-Slag Interfaces", 《METALLURGICAL AND MATERIALS TRANSACTIONS B-PROCESS METALLURGY AND MATERIALS PROCESSING SCIENCE》 *
JIANJIANG XIN 等: "Surface Tension Calculation of Molten Slag in SiO2–Al2O3–CaO–MgO–‘FeO’–‘Fe2O3’ Systems Based on a Statistical Modelling Approach", 《ISIJ INTERNATIONAL》 *
李秋寒 等: "CaO-SiO2-MgO-Al2O3-Cr2O3渣系黏度结构分析及Iida模型应用", 《钢铁》 *
许继芳 等: "MgO-B2O3-SiO2-CaO-Al2O3体系富硼渣表面张力的计算", 《中国有色金属学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113189086A (zh) * 2021-04-12 2021-07-30 东北大学 一种测定高铝型高炉渣中MgO活度的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112461715B (zh) 2021-09-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Shi et al. A sulphide capacity prediction model of CaO–SiO2–MgO–Al2O3 ironmaking slags based on the ion and molecule coexistence theory
CN101135617B (zh) 一种钒氮合金消解方法
CN106053507A (zh) X射线荧光光谱法测定颗粒灰或活性灰中氧化钙、二氧化硅及硫含量的分析方法
CN112461715B (zh) 一种基于熔体结构解析的熔渣表面张力预测方法
JP5527180B2 (ja) 転炉吹錬方法及び転炉吹錬システム
CN103969272A (zh) X射线荧光分析测定水泥成分的方法及系统
CN105486708A (zh) Xrf分析试样化学成分的方法及其工作曲线的制作方法
CN112560218B (zh) Lf精炼造渣石灰加入量预测方法、系统及lf精炼方法
Osugi et al. Effect of oxidation state of iron ions on the viscosity of alkali silicate melts
Blotevogel et al. Glass structure of industrial ground granulated blast furnace slags (GGBS) investigated by time-resolved Raman and NMR spectroscopies
Zhang et al. Surface Tension Prediction of Multicomponent Slags of the CaO–SiO2–Al2O3–FeO–Fe2O3 System Based on Microstructure Analysis
Cheremisina et al. Properties of liquid CaO–SiO2 and CaO–SiO2-‘Fe2O3’tot slags measured by a combination of maximum bubble pressure and rotating bob methods
CN104408287B (zh) 一种连铸结晶器保护渣粘度预测方法
Tang et al. Quantitative studies on the microstructure of ternary CaO–Al2O3–SiO2 glasses by Raman spectroscopy, 27Al MAS NMR and quantum chemistry ab initio calculation
Nzotta Experimental studies of the sulphide capacities of MgO-MnO-SiO2 and MgO-MnO-CaO-SiO2 slags
JP7376787B2 (ja) 溶鋼中りん濃度推定装置、統計モデル構築装置、溶鋼中りん濃度推定方法、統計モデル構築方法、およびプログラム
Wu et al. Effects of Typical Components on Physicochemical Properties of Refining Slag and Sulfur Migration Enhanced by Electric Field
CN115346617A (zh) 一种预测混浇钢液成分含量的方法
Zhang et al. Estimation Prediction of CaO–SiO2–Fe x O Slag System Based on Microstructure Analysis
Sukenaga et al. Effect of oxidation state of iron ions on the viscosity of silicate melts
CN117607383A (zh) 一种评估lf精炼末期钢渣匹配性的方法
Potuzak et al. A partial molar volume for ZnO in silicate melts
CN117153274A (zh) 一种基于分子动力学的冶金熔渣微观结构模拟方法
JPS62205233A (ja) 焼結鉱のｒｉ測定方法
TW202338339A (zh) 耐火材檢測方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant