CN112561182A - 一种基于熔体结构解析的熔渣黏度预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于熔体结构解析的熔渣黏度预测方法，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黏度预测模型，并对熔渣黏度预测模型进行求解，获得待测熔渣黏度的预测值；其中熔渣黏度预测模型包括根据Arrhenius方程，考虑硅酸盐网络结构的流动机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣黏度预测方程。适用性广，并提高了熔渣黏度的预测精度和稳定性。
Description
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黏度预测方法。
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。黏度作为衡量熔渣发挥冶金性能的重要参数，反映了熔渣中相邻流体层相对运动时的内摩擦力，与元素扩散、渣-钢间化学反应、气体逸出、热量传递等密切相关，影响着渣-钢间的反应速率、流动传热能力、铁损及炉衬寿命。如果熔渣黏度过大，造成熔池不活跃、渣-金间反应缓慢、恶化冶炼的动力学条件，降低金属收得率；如果熔渣黏度过小会加速炉渣向耐火材料的渗透能力，造成炉衬侵蚀过快，降低冶炼炉的使用寿命，还会不断引入外来夹杂物，影响冶炼效果。因此，设计黏度适宜的熔渣才能保证铁水或钢水的冶炼质量。
目前，主要采用实验研究和模型计算获取黏度数据。在实验研究的基础上，冶金熔渣的黏度预测模型一直备受科研工作者青睐。针对不同体系，科研工作者开发建立了一系列黏度预测模型，如基于经验公式和半经验公式的Urbain模型、Riboud模型、Iida模型，基于Enrying方程的Seetharaman模型、KTH模型，基于Weymann-Frenkel理论的Weymann模型，基于共存理论的黏度计算模型以及几何模型。这些计算模型仅在有限的实验数据基础上进行优化，适用范围有较大限制，同时模型参数仅通过大量实验数据拟合，缺乏实际的物理意义。
在微观上，黏度是熔体内部结构基团间作用力的量度，也就是说，炉渣黏度在本质上决定于熔渣的微观结构。冶金熔渣属于硅酸盐熔体，熔渣中的SiO2会提供Si4+阳离子通过桥氧(BO)形成网状结构，CaO、MgO、FeO、Na2O等不仅提供Ca2+、Mg2+、Fe2+、Na+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(NBO)或自由氧(FO)，P2O5在熔体中发挥形成网状结构的作用，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。由硅酸盐熔体的流动机理可知，熔体中氧键的种类决定了熔渣整体的流动性能。NBO和FO在熔体中的流动性明显强于BO，NBO和FO数量的增多会明显降低熔渣黏度。由此，日本学者Nakamoto等人将氧键引入Arrhenius方程，建立了适用于CaO–SiO2–Al2O3基渣系的黏度预测方程。但该方程中氧键的数值仅由Susa等人通过计算玻璃渣折射率拟合得到的公式来获取，其可靠性尚待验证，且模型并未考虑Fe2O3、FeO、P2O5对熔渣黏度的影响，不具备广泛的适用性。
因此，从熔渣黏度的本质出发，寻求一种适用范围较广的黏度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黏度预测方法，适用性广，并提高了熔渣黏度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黏度预测方法，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黏度预测模型，并对熔渣黏度预测模型进行求解，获得待测熔渣黏度的预测值；
熔渣黏度预测模型包括根据Arrhenius方程，考虑硅酸盐网络结构的流动机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣黏度预测方程。
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。
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：
其中，NSi-BO、NAl-BO、NFe-BO、N(NBO+FO)的计算公式如下：
N(NBO+FO)＝NO-NSi-BO-NAl-BO-NFe-BO-NP-BO (5)
其中，N为摩尔分数，i为熔渣组成中除SiO2外的氧化物，j为熔渣中除Si4+、Al3+、Fe3 +、P5+外的金属阳离子，BO、NBO、FO分别表示桥氧、非桥氧和自由氧，Al-BO、Fe-BO、P-BO、Si-BO分别表示铝氧四面体、铁氧四面体、磷氧四面体、硅氧四面体中的桥氧，Q4(Si)、Q3(Si)、Q2(Si)、Q1(Si)分别表示桥氧数为4、3、2、1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，Q3(P)、Q2(P)、Q1(P)分别表示桥氧数为3、2、1的磷氧四面体。
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，熔渣黏度预测方程，包括：
η＝A·exp(Eη/RT) (9)
lnA＝a+bEη (10)
其中，A为指前因子，Eη为冶金熔渣的活化能(J/mol)，Ev为纯SiO2的活化能且Ev＝5.21×105J/mol，R为气体常数且R＝8.314J/(mol·K)，T为温度K，a、b为模型参数，α为键强的参数且αi值在1.0～3.8内，αj值在1.4～3.2内。
进一步地，模型参数a是根据熔渣中氧化物与SiO2组成的二元渣系的ai获得的，
模型参数b是根据熔渣中氧化物与SiO2组成的二元渣系的bi获得的，
其中，xi表示除SiO2以外的氧化物i的摩尔分数。
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黏度的实测值，对熔渣黏度预测模型进行训练，获得训练后的熔渣黏度预测模型。
(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，确定了氧键的类型及摩尔分数，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Arrhenius方程，根据硅酸盐网络结构的流动机理，结合熔体结构中氧键的类型，建立了依赖于氧键变化的黏度预测方程，最后运用MATLAB软件的非线性方程求解功能，调用氧键数据库，实现了黏度预测方程的求解。由此，本发明首次提出了一种基于熔体结构解析的熔渣黏度预测方法，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黏度的预测，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黏度预测方法，根据Arrhenius方程，基于硅酸盐网络结构的流动机理，结合氧键的类型，建立了依赖于氧键变化的黏度预测方程。所得黏度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特定值。经验证，本发明的黏度预测方法能够较为准确地实现不同测试条件的黏度预测，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黏度预测方法的流程图；
图2为根据本发明实施例1的黏度预测值和黏度实测值的关系曲线图；
图3为根据本发明实施例2的黏度预测值和黏度实测值的关系曲线图；
图4为根据本发明实施例3的黏度预测值和黏度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CaO、SiO2、Al2O3、MgO化学纯试剂，通过改变CaO/SiO2比率和Al2O3含量分别制备待测试样，分别记为CSAM1～CSAM5，实验渣的具体成分如表1所示，具体制备方法如下：
表1 CaO-SiO2-Al2O3-MgO系实验熔渣的组成成分(质量分数，％)
101、将CaO、SiO2、Al2O3、MgO纯试剂在600℃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-SiO2-Al2O3-MgO系熔渣黏度预测方法，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。
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Q4(Si)、Q3(Si)、Q2(Si)、Q1(Si)、Q0(Si)、Q4(Al)、Q3(Al)、Q2(Al)结构单元，并根据各结构单元特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数。
具体地，根据各结构单元特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数，包括：基于各结构单元特征峰的积分面积，根据公式(1)、(2)、(5)、(6)、(8)，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(1)、(2)、(5)可具体写为(15)-(17)，如下：
N(NBO+FO)＝NO-NSi-BO-NAl-BO (16)
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5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黏度预测模型，并对熔渣黏度预测模型进行求解，获得待测熔渣黏度的预测值。
具体地，熔渣黏度预测模型包括根据Arrhenius方程，考虑硅酸盐网络结构的流动机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣黏度预测方程。进一步地，熔渣黏度预测方程如公式(9)至(11)所示。
具体地，熔渣黏度预测方程中的模型参数a是根据CaO-SiO2、MgO-SiO2及Al2O3-SiO2三种二元渣系的ai获得的，包括：
模型参数b是根据CaO-SiO2、MgO-SiO2及Al2O3-SiO2三种二元渣系的bi获得的，包括：
其中，ai值在-4.0～-2.0内，bi值在-2.1×10-5～-1.9×10-5内，计算得到的四元渣系中a值在-6.0～-5.5内，b值在-2.00×10-5～-1.90×10-5内。
具体地，熔渣黏度预测方程中的公式(11)考虑氧键类型后可具体写为(20)，如下。
其中，αi值在1.0～3.0内，αj值在1.5～3.0内。
具体地，利用MATLAB软件对公式(9)、(10)、(18)～(20)进行求解。其中，N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：
203-1、根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣黏度的实测值，对熔渣黏度预测模型进行训练，获得训练后的熔渣黏度预测模型。
具体地，利用旋转柱体法测试熔渣的黏度值。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黏度，并记录黏度实测值，为消除测试过程中人为因素引起的误差，同一条件下的黏度进行了多次测试；根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣黏度的实测值，对熔渣黏度预测模型进行训练，当模型误差最小时，校正系数L在1.01～1.02内，获得训练后的熔渣黏度预测模型。
如果预测方程能够准确预测熔渣的黏度，那么本发明的黏度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黏度预测模型的预测值进行比较，根据均方根误差，评价熔渣黏度预测模型的精确度。
其中RMSE的计算公式如下：
其中，n为黏度测试次数，ηcal.为计算黏度值，ηmea.为实测黏度值。
图2为黏度预测值和黏度实测值的关系曲线图，图中以黏度实测值为横坐标，黏度预测值为纵坐标，图中实线为y＝x，虚线表示黏度偏差为±0.1Pa·s。
由图2可知，所有数据点均分布在y＝x直线附近，即黏度预测值与实测值较为接近，经计算可得，黏度的均方根误差为7.52％，表明黏度预测方程具有较好的预测效果，本发明的黏度预测方程能够实现32～50masss％CaO、5～12mass％SiO2、30～50mass％Al2O3、10mass％MgO范围内CaO-SiO2-Al2O3-MgO系熔渣较准确的黏度预测。
实施例2
制样：选择CaO、MgO、SiO2、FeC2O4·2H2O、P2O5化学纯试剂，通过改变CaO/SiO2比率、FeC2O4·2H2O及P2O5含量分别制备待测试样，分别记为CMSFP1～CMSFP5，实验渣的具体成分如表2所示，具体制备方法如下：
表2 CaO-MgO-SiO2-FexO-P2O5系实验熔渣的组成成分(质量分数，％)
101、将CaO、MgO、SiO2、FeC2O4·2H2O、P2O5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-MgO-SiO2-FexO-P2O5系熔渣黏度预测方法，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。
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Q4(Si)、Q3(Si)、Q2(Si)、Q1(Si)、Q0(Si)、Q1(P)、Q0(P)、FeO4和FeO6结构单元，并根据各结构单元特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数。
具体地，根据各结构单元特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数，包括：基于各结构单元特征峰的积分面积，根据公式(1)、(3)-(5)、(7)、(8)，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(1)、(3)-(5)可具体写为(21)-(24)，如下：
N(NBO+FO)＝NO-NSi-BO-NFe-BO-NP-BO (23)
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5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黏度预测模型，并对熔渣黏度预测模型进行求解，获得待测熔渣黏度的预测值。
具体地，熔渣黏度预测模型包括根据Arrhenius方程，考虑硅酸盐网络结构的流动机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣黏度预测方程。进一步地，熔渣黏度预测方程如公式(9)至(11)所示。
具体地，熔渣黏度预测方程中的模型参数a是根据CaO-SiO2、FeO-SiO2、Fe2O3-SiO2、MgO-SiO2及P2O5-SiO2五种二元渣系的ai获得的，包括：
模型参数b是根据CaO-SiO2、FeO-SiO2、Fe2O3-SiO2、MgO-SiO2及P2O5-SiO2五种二元渣系的bi获得的，包括：
其中，ai值在-4.0～-2.0内，bi值在-2.2×10-5～-1.8×10-5内，计算得到的五元渣系中a值在-5.7～-5.4内，b值在-1.96×10-5～-1.93×10-5内。
具体地，熔渣黏度预测方程中的公式(11)考虑氧键类型后可具体写为(27)，如下。
其中，αi值在1.0～3.0内，αj值在1.0～3.0内。
具体地，利用MATLAB软件对公式(9)、(10)、(25)～(27)进行求解。其中，N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：
203-1、根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣黏度的实测值，对熔渣黏度预测模型进行训练，获得训练后的熔渣黏度预测模型。
具体地，利用旋转柱体法测试熔渣的黏度值。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黏度，并记录黏度实测值，为消除测试过程中人为因素引起的误差，同一条件下的黏度进行了多次测试；根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣黏度的实测值，对熔渣黏度预测模型进行训练，当模型误差最小时，校正系数L在1.01～1.02内，获得训练后的熔渣黏度预测模型。
如果预测方程能够准确预测熔渣的黏度，那么本发明的黏度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黏度预测模型的预测值进行比较，根据均方根误差，评价熔渣黏度预测模型的精确度。
其中RMSE的计算公式如下：
其中，n为黏度测试次数，ηcal.为计算黏度值，ηmea.为实测黏度值。
图3为黏度预测值和黏度实测值的关系曲线图，图中以黏度实测值为横坐标，黏度预测值为纵坐标，图中实线为y＝x，虚线表示黏度偏差为±0.05Pa·s。
由图3可知，所有数据点均分布在y＝x直线附近，即黏度预测值与实测值较为接近，经计算可得，黏度的均方根误差为3.08％，表明黏度预测方程具有较好的预测效果，本发明的黏度预测方程能够实现17～40masss％CaO、、10mass％MgO、19～36mass％SiO2、23～35mass％Fe2O3、2～6mass％P2O5范围内CaO-MgO-SiO2-FexO-P2O5系熔渣较准确的黏度预测。
实施例3
制样：选择CaO、SiO2、Al2O3、FeC2O4·2H2O化学纯试剂，通过改变CaO/SiO2比率和FexO、Al2O3含量分别制备待测试样，分别记为CSAF1～CSAF10，实验渣的具体成分如表3所示，具体制备方法如下：
表3 CaO-SiO2-Al2O3-FexO系实验熔渣的组成成分(质量分数，％)
101、将CaO、SiO2、Al2O3、FeC2O4·2H2O纯试剂在600℃下煅烧，备用。
102，按表3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系熔渣黏度预测方法，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。
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Q4(Si)、Q3(Si)、Q2(Si)、Q1(Si)、Q0(Si)、Q4(Al)、Q3(Al)、Q2(Al)、FeO4和FeO6结构单元，并根据各结构单元特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数。
具体地，根据各结构单元特征峰的积分面积，计算其氧键的摩尔分数，包括：基于各结构单元特征峰的积分面积，根据公式(1)-(3)、(5)-(8)，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(1)-(3)、(5)可具体写为(28)-(31)，如下：
N(NBO+FO)＝NO-NSi-BO-NAl-BO-NFe-BO (30)
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黏度预测模型，并对熔渣黏度预测模型进行求解，获得待测熔渣黏度的预测值。
具体地，熔渣黏度预测模型包括根据Arrhenius方程，考虑硅酸盐网络结构的流动机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣黏度预测方程。进一步地，熔渣黏度预测方程如公式(9)至(11)所示。
具体地，熔渣黏度预测方程中的模型参数a是根据CaO-SiO2、Al2O3-SiO2、FeO-SiO2及Fe2O3-SiO2四种二元渣系的ai获得的，包括：
模型参数b是根据CaO-SiO2、Al2O3-SiO2、FeO-SiO2及Fe2O3-SiO2四种二元渣系的bi获得的，包括：
其中，ai值在-6.0～-2.0内，bi值在-2.1×10-5～-1.9×10-5内，计算得到的五元渣系中a值在-5.9～-5.6内，b值在-1.98×10-5～-1.95×10-5内。
具体地，熔渣黏度预测方程中的公式(11)考虑氧键类型后可具体写为(34)，如下。
其中，αi值在1.0～3.8内，αj值在1.4～3.2内。
具体地，利用MATLAB软件对公式(9)、(10)、(32)～(34)进行求解。其中，N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：
203-1、根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣黏度的实测值，对熔渣黏度预测模型进行训练，获得训练后的熔渣黏度预测模型。
具体地，利用旋转柱体法测试熔渣的黏度值。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黏度，并记录黏度实测值，为消除测试过程中人为因素引起的误差，同一条件下的黏度进行了多次测试；根据熔渣的氧键类型、氧键摩尔分数和熔渣黏度的实测值，对熔渣黏度预测模型进行训练，当模型误差最小时，校正系数L在1.01～1.02内，获得训练后的熔渣黏度预测模型。
如果预测方程能够准确预测熔渣的黏度，那么本发明的黏度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黏度预测模型的预测值进行比较，根据均方根误差，评价熔渣黏度预测模型的精确度。
其中RMSE的计算公式如下：
其中，n为黏度测试次数，ηcal.为计算黏度值，ηmea.为实测黏度值。
图4为黏度预测值和黏度实测值的关系曲线图，图中以黏度实测值为横坐标，黏度预测值为纵坐标，图中实线为y＝x，虚线表示黏度偏差为±0.1Pa·s。
由图4可知，所有数据点均分布在y＝x直线附近，即黏度预测值与实测值较为接近，经计算可得，黏度的均方根误差为7.86％，表明黏度预测方程具有较好的预测效果，本发明的黏度预测方程能够实现17～40masss％CaO、、10mass％MgO、19～36mass％SiO2、23～35mass％Fe2O3、2～6mass％P2O5范围内CaO-SiO2-Al2O3-FexO系熔渣较准确的黏度预测。
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黏度预测方法，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黏度预测模型，并对熔渣黏度预测模型进行求解，获得待测熔渣黏度的预测值；
所述熔渣黏度预测模型包括根据Arrhenius方程，考虑硅酸盐网络结构的流动机理，结合熔渣的氧键类型和氧键摩尔分数构建的熔渣黏度预测方程。
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，所述熔渣黏度预测方程，包括：
η＝A·exp(Eη/RT)
lnA＝a+bEη
其中，A为指前因子，Eη为冶金熔渣的活化能(J/mol)，Ev为纯SiO2的活化能且Ev＝5.21×105J/mol，R为气体常数且R＝8.314J/(mol·K)，T为温度K，a、b为模型参数，α为键强的参数且αi值在1.0～3.8内，αj值在1.4～3.2内。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，模型参数a是根据熔渣中氧化物与SiO2组成的二元渣系的ai获得的，
模型参数b是根据熔渣中氧化物与SiO2组成的二元渣系的bi获得的，
其中，xi表示除SiO2以外的氧化物i的摩尔分数。
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黏度的实测值，对熔渣黏度预测模型进行训练，获得训练后的熔渣黏度预测模型。
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| GR01 | Patent grant | ||
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