CN113435768A - 一种铁矿石的评价方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种铁矿石的评价方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：根据预先制定的用矿计划获取相应铁矿石的物理属性参数；根据用矿计划确定冶炼所需的高炉；根据高炉确定高炉冶炼时的工艺参数；根据物理属性参数和工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。通过实施本发明，获取铁矿石物理属性参数，并结合高炉工艺参数等信息，对铁矿石进行综合评价。由于该方法考虑了不同铁矿石的物理属性，同时参考了高炉的工艺参数，由此该方法能够更为准确的对实际生产时所用的铁矿石进行评价。因此，该铁矿石的评价方法能够更好的指导钢铁企业对矿石的采购及使用，最大化的实现铁矿石的经济入炉，降低企业生产成本，提高企业核心竞争力。

Description

一种铁矿石的评价方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本发明涉及高炉冶炼技术领域，具体涉及一种铁矿石的评价方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
由于我国最近几年钢铁行业飞速发展，造成矿石资源日益紧张。大型矿山公司的源头垄断操纵矿价，导致铁矿石价格变幻莫测。国内钢铁公司的经营受到来自矿石成本的压力日渐增大，如何选择炉料结构是控制企业成本的关键。经过长久探索，我国钢铁企业已经形成了“高碱度烧结矿+酸性球团+天然块矿”的高炉炉料结构。
其中，天然块矿是一种价格低廉、含铁品位较高的优质矿石资源，为了实现经济冶炼，我国钢铁企业每年需要从国外进口大量天然块矿。这些购买的天然块矿在码头/料场需要进行预筛分，一方面可以避免块矿粉末入炉后影响高炉稳产顺行，另一方面，将小粒级矿石送至烧结工序可以实现矿物资源的综合利用。但是，由于不同品种矿石的特性受到各类因素的影响，无法准确对各类矿石进行评估，这就导致矿石在采购、筛分过程中无法最大化的实现分级利用，引发一系列负面影响，不利于企业的“经济料冶炼”。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了涉及一种铁矿石的评价方法、装置、存储介质及电子设备，以解决现有技术中无法准确对各类矿石进行评估的技术问题。
本发明提出的技术方案如下：
本发明实施例第一方面提供一种铁矿石的评价方法，包括：根据预先制定的用矿计划获取相应铁矿石的物理属性参数；根据所述用矿计划确定冶炼所需的高炉；根据所述高炉确定所述高炉冶炼时的工艺参数；根据所述物理属性参数和所述工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。
可选地，该铁矿石的评价方法还包括：根据所述评价结果以及所述用矿计划确定冶炼所需的铁矿石。
可选地，所述物理属性参数包括：铁矿石的品位价、含水量、筛选系数、铁矿石粒级分布以及铁品位。
可选地，根据铁矿石的种类，将铁矿石分为铁品位大于等于61的澳洲铁矿石、铁品位小于等于60的澳洲铁矿石、铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石以及铁品位大于等于57的南亚铁矿石；根据产地气候和港口气候将全年段铁矿石来货情况分为常季、雨季和梅雨季，其中常季表示铁矿石的产地气候和港口气候均非雨季，雨季表示铁矿石的产地气候为雨季，梅雨季表示铁矿石的港口为雨季。
可选地，铁品位大于等于61的澳洲铁矿石，常季筛选系数为2.20-2.45、雨季筛选系数1.70-1.85、梅雨季筛选系数1.50-1.65；铁品位小于等于60的澳洲铁矿石，常季筛选系数1.00-1.20、雨季筛选系数0.75-0.85、梅雨季筛选系数0.70-0.75；铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石，常季筛选系数5.0-5.5、雨季筛选系数3.5-4.0、梅雨季筛选系数3.5-4.0；铁品位大于等于57的南亚铁矿石，常季筛选系数1.0-1.25、梅雨季筛选系数0.7-0.9；
铁品位大于等于61的澳洲铁矿石，常季含水量3.8-4.2、雨季含水量3.7-4.4、梅雨季含水量4.3-5.0；铁品位小于等于60的澳洲铁矿石，常季含水量1.2-1.3、雨季含水量1.4-1.6、梅雨季含水量1.5-1.7；铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石，常季含水量5.0-5.5、雨季含水量3.5-4.0、梅雨季含水量3.5-4.0；铁品位大于等于57的南亚铁矿石，常季含水量4.0-4.2、梅雨季含水量4.4-4.5。
可选地，高炉冶炼时的工艺参数包括：高炉冶炼的利用系数、高炉冶炼的矿耗系数以及高炉冶炼的天然块矿比例。
可选地，根据所述物理属性参数和所述工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果，包括：
根据所述物理属性参数和所述工艺参数得到矿石评价表达式，所述矿石评价表达式通过以下公式表示：
Figure BDA0003150096100000031
其中，Up表示高炉冶炼的利用系数，吨/(m3·天)；CO表示高炉冶炼的矿耗系数；RL表示高炉冶炼的天然块矿比例，％；PG表示铁矿石品位价，元/Fe；CW表示铁矿石含水量，％；CS表示对铁矿石的筛选系数；R-6.31表示铁矿石粒级分布中＜6.3mm的百分比，％；G表示铁矿石铁品位；
根据所述矿石评价表达式对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。
本发明实施例第二方面提供一种铁矿石的评价装置，包括：属性参数获取模块，用于根据预先制定的用矿计划获取相应铁矿石的物理属性参数；高炉确定模块，用于根据所述用矿计划确定冶炼所需的高炉；工艺参数确定模块，用于根据所述高炉确定所述高炉冶炼时的工艺参数；评价模块，用于根据所述物理属性参数和所述工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。
本发明实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的铁矿石的评价方法。
本发明实施例第四方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的铁矿石的评价方法。
本发明提供的技术方案，具有如下效果：
本发明实施例提供的铁矿石的评价方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取铁矿石的物理属性参数，并结合高炉的工艺参数等信息，对不同条件下铁矿石进行综合评价。由于该方法考虑了不同铁矿石的物理属性，同时参考了高炉的工艺参数，由此该方法能够更为准确的对实际生产时所用的铁矿石进行评价。因此，该铁矿石的评价方法能够更好的指导钢铁企业对矿石的采购及使用，最大化的实现铁矿石的经济入炉，降低企业生产成本，提高企业核心竞争力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的铁矿石的评价方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的铁矿石的评价装置的结构框图；
图3是根据本发明实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图；
图4是根据本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种铁矿石的评价方法，如图1所示，该评估方法包括如下步骤：
步骤S101：根据预先制定的用矿计划获取相应铁矿石的物理属性参数。
具体地，企业在进行钢铁冶炼之前，会根据企业的实际生产情况制定此次冶炼的用矿计划，然后根据制定的用矿计划进行矿石的采购以及使用。目前，在采购铁矿石时，主要是基于对铁矿粉的性价比做出评价，但是，实际生产中，气候、码头对矿石的处理能力以及矿石自身变化的物理属性对实际入炉矿石比例、入炉成本有着决定性的影响，单纯的从成分、经济角度考虑而忽略实际生产工况条件，对于钢铁企业最终生产成本会产生较大偏差。由此，该实施例中在对铁矿石进行评价时，基于铁矿石的物理属性进行评价。具体地，对于铁矿石，不同种类的铁矿石具有不同的物理属性。同时，由于环境、气候等因素的影响，铁矿石具有的物理属性可能还会发生不同程度的变化。
在一实施例中，当铁矿石的种类不同时，铁矿石的铁品位也不相同。根据铁矿石的种类可以将铁矿石分为铁品位大于等于61的澳洲铁矿石、铁品位小于等于60的澳洲铁矿石、铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石以及铁品位大于等于57的南亚铁矿石。具体地，对于铁品位大于等于61的澳洲铁矿石，其铁品位可以是62±1，即该种类铁矿石铁品位≥62±1；对于铁品位小于等于60的澳洲铁矿石，其铁品位可以是58±2，即该种类铁矿石铁品位≤58±2；对于铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石，其铁品位可以是63±1，即该种类铁矿石铁品位≥63±1；对于铁品位大于等于57的南亚铁矿石，其铁品位可以是59±2，即该种类铁矿石铁品位≥59±2。
在一实施例中，由于不同矿石的来源可能不同，而矿石的产地或港口的环境和气候也会对矿石的物理属性产生影响。具体地，可以根据产地气候和港口气候将全年段铁矿石来货情况分为常季、雨季和梅雨季，其中常季表示铁矿石的产地气候和港口气候均非雨季，雨季表示铁矿石的产地气候为雨季，梅雨季表示铁矿石的港口为雨季。
具体地，当铁矿石处于不同环境下(常季、雨季以及梅雨季)时，铁矿石中的含水量均不相同。其中，铁品位大于等于61的澳洲铁矿石，常季含水量3.8-4.2、雨季含水量3.7-4.4、梅雨季含水量4.3-5.0；铁品位小于等于60的澳洲铁矿石，常季含水量1.2-1.3、雨季含水量1.4-1.6、梅雨季含水量1.5-1.7；铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石，常季含水量5.0-5.5、雨季含水量3.5-4.0、梅雨季含水量3.5-4.0；铁品位大于等于57的南亚铁矿石，常季含水量4.0-4.2、梅雨季含水量4.4-4.5。
此外，不同的环境对于铁矿石的筛选系数也会产生影响。当筛选系数越大表征筛选能力越强，细颗粒入炉越少。由此，对于铁品位大于等于61的澳洲铁矿石，常季筛选系数为2.20-2.45、雨季筛选系数1.70-1.85、梅雨季筛选系数1.50-1.65；铁品位小于等于60的澳洲铁矿石，常季筛选系数1.00-1.20、雨季筛选系数0.75-0.85、梅雨季筛选系数0.70-0.75；铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石，常季筛选系数5.0-5.5、雨季筛选系数3.5-4.0、梅雨季筛选系数3.5-4.0；铁品位大于等于57的南亚铁矿石，常季筛选系数1.0-1.25、梅雨季筛选系数0.7-0.9。
在一实施例中，对于铁矿石的物理属性参数，除了铁矿石的含水量、筛选系数以及铁品位之外，还可以获取铁矿石的粒级分布以及铁矿石的品位价。其中，粒级分布表示铁矿石的颗粒均匀程度和粒度主要分布范围，具体采用方孔筛测定。具体地，铁矿石的粒级分布可以根据刷选效率、矿石入炉对生产的影响进行选择，例如，该铁矿石的粒级分布参数可以是铁矿石粒级分布中＜6.3mm的百分比，将粒级分布确定为6.3mm，可以保证筛选效率的基础上，能够尽可能的筛净。对于铁矿石的品位价可以在采购铁矿石时，从各类铁矿石的标价中获取。
步骤S102：根据用矿计划确定冶炼所需的高炉。
具体地，对于不同的高炉，其在进行冶炼时的工艺参数各不相同。因此，为了使得对于高炉的评价更加准确，需要结合具体高炉的工艺参数进行确定。由此，在进行评价前，需要确定采用该铁矿石进行冶炼的高炉。具体地，在制定用矿计划时，会先确定具体进行冶炼的高炉及其型号。因此，可以基于制定的用矿计划确定相应冶炼的高炉。
步骤S103：根据高炉确定高炉冶炼时的工艺参数。
具体地，在确定所需的高炉之后，则可以基于该高炉的相应参数或者其历史冶炼数据得到该高炉冶炼时的工艺参数。在一实施例中，获取的高炉冶炼时的工艺参数包括：高炉冶炼的利用系数、高炉冶炼的矿耗系数以及高炉冶炼的天然块矿比例。
其中，高炉利用系数也可称为高炉有效容积利用系数。具体可以表示为在规定工作时间内，平均每立方米高炉有效容积每昼夜所生产的合格的生铁的吨数。高炉矿耗系数可以基于该高炉的历史冶炼数据计算，例如基于高炉生产的生铁、入炉矿品位以及铁损失系数等数据计算矿耗系数。目前，大部分高炉的矿耗系数大概在1.6-1.68的范围内。对于天然块矿比例，目前钢铁企业大都采用“高碱度烧结矿+酸性球团+天然块矿”的高炉炉料结构。因此，可以根据制定的用矿计划确定相应炉料结构中的天然块矿比例。
步骤S104：根据物理属性参数和工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。在一实施例中，根据物理属性参数和工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果，包括：根据物理属性参数和工艺参数得到矿石评价表达式，根据矿石评价表达式对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。其中，矿石评价表达式通过以下公式表示：
Figure BDA0003150096100000081
其中，Up表示高炉冶炼的利用系数，吨/(m3·天)；CO表示高炉冶炼的矿耗系数；RL表示高炉冶炼的天然块矿比例，％；PG表示铁矿石品位价，元/Fe；CW表示铁矿石含水量，％；CS表示对铁矿石的筛选系数；R-6.31表示铁矿石粒级分布中＜6.3mm的百分比，％；G表示铁矿石铁品位。
具体地，由于该矿石评价表达式是针对某高炉的生产过程而言的。因此，在实际使用中，Up可以表示为某钢铁企业某高炉冶炼的利用系数，吨/(m3·天)；CO表示为某钢铁企业某高炉某炉料结构条件下的矿耗系数；RL表示为某钢铁企业某高炉某炉料结构条件下的天然块矿比例。
本发明实施例提供的铁矿石的评价方法，通过获取铁矿石的物理属性参数，并结合高炉的工艺参数等信息，对不同条件下铁矿石进行综合评价。由于该方法考虑了不同铁矿石的物理属性，同时参考了高炉的工艺参数，由此该方法能够更为准确的对实际生产时所用的铁矿石进行评价。因此，该铁矿石的评价方法能够更好的指导钢铁企业对矿石的采购及使用，最大化的实现铁矿石的经济入炉，降低企业生产成本，提高企业核心竞争力。
由于天然块矿不同品种矿石之间粒级分布、含水量受天气、开采条件影响，全年不同时间段呈现不同趋势，这就导致矿石在采购、筛分过程中无法最大化的实现分级利用，引发一系列负面影响，进而导致冶炼成本增加。本发明实施例提供的铁矿石的评价方法，结合天气等因素，考虑了铁矿石的品位价、含水量、筛选系数、铁矿石粒级分布以及铁品位等物理属性参数，对不同条件下的铁矿石进行综合评价，由此可以在冶炼过程中实现最大化的实现铁矿石的经济入炉。
在一实施例中，在采用步骤S104中的矿石评价表达式对铁矿石进行评价后，可以基于最终的平均结果以及制定的用矿计划进行铁矿石的采购。其中，对于计算得到的矿石评价系数E，其数值越小，说明在该条件下的铁矿石越有利于提高企业的核心竞争力。由此，可以在同等条件下选择矿石评价系数较小的铁矿石。同时，若用矿计划中有特殊要求，比如，必须采用一定量的某种矿石；或者根据平均结果确定的矿石的现货数量不足以支撑原计划的生产；此时，可以采用复合矿石组合方案。例如，计算得到的矿石评价系数最小的是矿石A，且矿石A用量为17％；但是必须要使用矿石B，此时可以根据矿石B的用量确定矿石A的实际用量，实现矿石A+B的组合方案。或者，矿石A的现货数量不够时，可以获取同等条件下的历史数据，根据历史数据判断使用的其他矿石C的数量，得到矿石A+C的组合方案。此外，获取的历史数据还可以对已经确定铁矿石用量进行优化，从而进一步优化铁矿石采购时的成本。
在一实施例中，某钢铁企业进行8月份用矿计划制定，拟计划对市场上常见的3种澳洲块矿(P块、N块以及L块)进行采购，并分别应用于3座不同级别的高炉。此时澳洲处于干季而国内港口处于雨季，因此，根据本发明实施例提供的铁矿石平均方法，应选用梅雨季矿石的筛选系数以及含水量等参数指导矿石的采购及使用计划。具体地，相应铁矿石的物理属性参数信息见表1所示。
表1
Figure BDA0003150096100000091
Figure BDA0003150096100000101
根据制定的用矿计划，可以确定实际采用的3座不同级别高炉的工艺参数包括利用系数Up，矿耗系数Co以及炉料结构RL的具体数值。具体如表2所示。根据表1中选取铁矿石的物理属性参数以及表2中选择的高炉的工艺参数，可以通过上述铁矿石的评价表达式计算得到3种铁矿石在相应高炉下的评价系数E。具体计算结果参见表2。
表2
Figure BDA0003150096100000102
根据上述表2中的评价系数的计算结果可以看出，相对于P块的评价系数，N块和L块的评价系数更小一些。因此，基于评价结果，可以采购N块和L块的澳洲铁矿石。由此，通过本发明实施例提供的铁矿石的评价方法。可以帮助企业根据气候和铁矿石种类进行铁矿石的综合评价，最大化的实现铁矿石的经济入炉，降低企业生产成本，提高企业核心竞争力。
本发明实施例还提供一种铁矿石的评价装置，如图2所示，该装置包括：
属性参数获取模块，用于根据预先制定的用矿计划获取相应铁矿石的物理属性参数；详细内容参见上述方法实施例中步骤S101的相关描述。
高炉确定模块，用于根据所述用矿计划确定冶炼所需的高炉；详细内容参见上述方法实施例中步骤S102的相关描述。
工艺参数确定模块，用于根据所述高炉确定所述高炉冶炼时的工艺参数；详细内容参见上述方法实施例中步骤S103的相关描述。
评价模块，用于根据所述物理属性参数和所述工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。详细内容参见上述方法实施例中步骤S104的相关描述。
本发明实施例提供的铁矿石的评价装置，通过获取铁矿石的物理属性参数，并结合高炉的工艺参数等信息，对不同条件下铁矿石进行综合评价。由于该方法考虑了不同铁矿石的物理属性，同时参考了高炉的工艺参数，由此该方法能够更为准确的对实际生产时所用的铁矿石进行评价。因此，该铁矿石的评价方法能够更好的指导钢铁企业对矿石的采购及使用，最大化的实现铁矿石的经济入炉，降低企业生产成本，提高企业核心竞争力。
本发明实施例提供的铁矿石的评价装置的功能描述详细参见上述实施例中铁矿石的评价方法描述。
本发明实施例还提供一种存储介质，如图3所示，其上存储有计算机程序601，该指令被处理器执行时实现上述实施例中铁矿石的评价方法的步骤。该存储介质上还存储有音视频流数据，特征帧数据、交互请求信令、加密数据以及预设数据大小等。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，该电子设备可以包括处理器51和存储器52，其中处理器51和存储器52可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
处理器51可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器51还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器52作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的对应的程序指令/模块。处理器51通过运行存储在存储器52中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的铁矿石的评价方法。
存储器52可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作装置、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器51所创建的数据等。此外，存储器52可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器52可选包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器51。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器52中，当被所述处理器51执行时，执行如图1所示实施例中的铁矿石的评价方法。
上述电子设备具体细节可以对应参阅图1所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (10)

1.一种铁矿石的评价方法，其特征在于，包括：
根据预先制定的用矿计划获取相应铁矿石的物理属性参数；
根据所述用矿计划确定冶炼所需的高炉；
根据所述高炉确定所述高炉冶炼时的工艺参数；
根据所述物理属性参数和所述工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。
2.根据权利要求1所述的铁矿石的评价方法，其特征在于，还包括：
根据所述评价结果以及所述用矿计划确定冶炼所需的铁矿石。
3.根据权利要求1所述的铁矿石的评价方法，其特征在于，所述物理属性参数包括：铁矿石的品位价、含水量、筛选系数、铁矿石粒级分布以及铁品位。
4.根据权利要求3所述的铁矿石的评价方法，其特征在于，
根据铁矿石的种类，将铁矿石分为铁品位大于等于61的澳洲铁矿石、铁品位小于等于60的澳洲铁矿石、铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石以及铁品位大于等于57的南亚铁矿石；
根据产地气候和港口气候将全年段铁矿石来货情况分为常季、雨季和梅雨季，其中常季表示铁矿石的产地气候和港口气候均非雨季，雨季表示铁矿石的产地气候为雨季，梅雨季表示铁矿石的港口为雨季。
5.根据权利要求4所述的铁矿石的评价方法，其特征在于，
铁品位大于等于61的澳洲铁矿石，常季筛选系数为2.20－2.45、雨季筛选系数1.70－1.85、梅雨季筛选系数1.50－1.65；铁品位小于等于60的澳洲铁矿石，常季筛选系数1.00－1.20、雨季筛选系数0.75－0.85、梅雨季筛选系数0.70－0.75；铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石，常季筛选系数5.0－5.5、雨季筛选系数3.5－4.0、梅雨季筛选系数3.5－4.0；铁品位大于等于57的南亚铁矿石，常季筛选系数1.0－1.25、梅雨季筛选系数0.7－0.9；
铁品位大于等于61的澳洲铁矿石，常季含水量3.8－4.2、雨季含水量3.7－4.4、梅雨季含水量4.3－5.0；铁品位小于等于60的澳洲铁矿石，常季含水量1.2－1.3、雨季含水量1.4－1.6、梅雨季含水量1.5－1.7；铁品位大于等于62的非洲/南美洲矿石，常季含水量5.0－5.5、雨季含水量3.5－4.0、梅雨季含水量3.5－4.0；铁品位大于等于57的南亚铁矿石，常季含水量4.0－4.2、梅雨季含水量4.4－4.5。
6.根据权利要求3所述的铁矿石的评价方法，其特征在于，高炉冶炼时的工艺参数包括：高炉冶炼的利用系数、高炉冶炼的矿耗系数以及高炉冶炼的天然块矿比例。
7.根据权利要求4所述的铁矿石的评价方法，其特征在于，根据所述物理属性参数和所述工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果，包括：
根据所述物理属性参数和所述工艺参数得到矿石评价表达式，所述矿石评价表达式通过以下公式表示：
Figure FDA0003150096090000021
其中，Up表示高炉冶炼的利用系数，吨/(m3·天)；CO表示高炉冶炼的矿耗系数；RL表示高炉冶炼的天然块矿比例，％；PG表示铁矿石品位价，元/Fe；CW表示铁矿石含水量，％；CS表示对铁矿石的筛选系数；R－6.31表示铁矿石粒级分布中＜6.3mm的百分比，％；G表示铁矿石铁品位；
根据所述矿石评价表达式对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。
8.一种铁矿石的评价装置，其特征在于，包括：
属性参数获取模块，用于根据预先制定的用矿计划获取相应铁矿石的物理属性参数；
高炉确定模块，用于根据所述用矿计划确定冶炼所需的高炉；
工艺参数确定模块，用于根据所述高炉确定所述高炉冶炼时的工艺参数；
评价模块，用于根据所述物理属性参数和所述工艺参数对相应的铁矿石进行评价，得到评价结果。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1－7任一项所述的铁矿石的评价方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行如权利要求1－7任一项所述的铁矿石的评价方法。
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