CN114067926A - 一种烧结台车各料层烧结矿的转鼓强度预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种烧结台车各料层烧结矿的转鼓强度预测方法，首先基于台车生产原料在不同工艺条件下进行烧结杯实验，得到不同的烧结矿，然后进行转鼓强度测试，同时对烧结矿的孔隙率、典型矿物含量、典型矿物显微力学性能进行测试分析，建立烧结矿的孔隙率、典型矿物含量、典型矿物显微力学性能与烧结矿的转鼓强度之间的定量关系模型；然后将烧结台车各料层的烧结矿待测样品的孔隙率、典型矿物含量以及对应矿物显微力学性能代入第一定量关系模型，从而预测得到烧结矿待测样品的转鼓强度。本发明建立了一种烧结台车各料层转鼓强度预测方法，实现了通过微量取样、微型试验迅速获取烧结台车不同区域烧结矿的转鼓强度。
Description
技术领域
本发明属于烧结矿生产技术领域，具体涉及一种烧结台车各料层烧结矿的转鼓强度预测方法。
背景技术
随着高炉冶炼强度的不断提高，对烧结矿的质量要求也越来越高，转鼓强度作为表征烧结矿强度的重要技术指标，其高低直接影响烧结矿的成品率以及高炉冶炼的技术经济指标。提高烧结矿的转鼓强度有利于改善烧结矿的入炉粒度进而改善高炉上部的透气性，提高煤气利用率，降低高炉冶炼焦比，同时稳定高炉的顺行。
烧结矿的转鼓强度主要是根据国标进行测试，然而国标需要对烧结矿进行筛分，再选取不同粒度的烧结矿进行试验，最终再进行筛分以得到烧结矿的转鼓强度指数，费时费力。
目前烧结矿生产方式主要是通过烧结台车生产，而烧结台车在为负压抽风烧结，在料层最上方进行点火，料层最上方温度变化极快，此外，由于存在料层蓄热作用温度相对于下部料层低；烧结台车侧壁试样与台车侧壁存在热交换，其温度相对较低，存在边缘效应，因此，目前烧结矿的返矿主要集中在上部与侧壁，但是对不同区域的样品转鼓强度差异缺乏精确的认识，然而当前对烧结台车进行取样检测极为不便，还影响烧结矿的正常生产，因此，亟需通过简单取样获取烧结台车不同区域的少量样品对烧结台车各区域冶金性能进行预测，通过该方法可以精确预测烧结台车不同区域转鼓强度，为改善烧结矿生产具有重要的指导意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术存在的不足而提供一种烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法，实现不同料层的样品转鼓强度差异的精确认识，克服当前对烧结台车进行取样检测极为不便，还影响烧结矿的正常生产的技术难题。
本发明为解决上述提出的问题所采用的技术方案为：
一种烧结台车各料层烧结矿的转鼓强度预测方法，包括如下步骤：
S1，对烧结矿台车各料层的烧结矿待测样品分别进行矿相分析，确定构成所述烧结矿待测样品的典型矿物，然后对典型矿物的显微力学性能进行测定；并定量统计所述烧结矿待测样品的典型矿物含量和孔隙率；
S2，基于台车生产原料在不同工艺条件下进行烧结杯实验，得到不同的烧结矿，然后进行转鼓强度测试，同时对烧结矿的孔隙率、典型矿物含量、典型矿物显微力学性能进行测试分析，建立烧结矿的孔隙率、典型矿物含量、典型矿物显微力学性能与烧结矿的转鼓强度之间的定量关系模型；
S3，将步骤S1获得的各料层的烧结矿待测样品的孔隙率、典型矿物含量以及对应矿物显微力学性能代入步骤S2所得的第一定量关系模型，从而得到烧结矿待测样品的转鼓强度，实现对烧结台车各料层烧结矿待测样品的转鼓强度预测。
按上述方案，步骤S1中对烧结矿待测样品进行矿相分析采用XRD和SEM分析，确定各料层烧结矿样品中的典型矿物构成。
按上述方案，烧结矿的典型矿物主要为：赤铁矿、磁铁矿、铁酸钙和硅酸盐。
按上述方案，步骤S1、步骤S2中，利用显微硬度计对各典型矿物的维式硬度进行测试，作为显微力学性能。
按上述方案，步骤S2中，定量统计典型矿物含量和孔隙率的具体过程为：通过光镜基于全景矿相面积统计法对各料层的烧结矿待测样品的典型矿物含量和孔隙率进行定量统计，其中各典型矿物含量与孔隙率总和为100％；各料层的烧结矿待测样品不少于三个，总面积不少于600mm2。
按上述方案，步骤S2中，基于台车生产原料在不同工艺条件下进行烧结杯实验的具体过程为：利用实际台车生产所用的原燃料进行烧结杯实验，保证烧结料层厚度一致，改变工艺包括：混合料的水分、铁矿粉配比、燃料配比，并保证碱度一致。
按上述方案，步骤S2中，烧结矿进行典型矿物显微力学性能的测试方法、典型矿物含量及孔隙率的定量统计方法与步骤S1一致。
按上述方案，步骤S2中，建立烧结矿的孔隙率、典型矿物含量、典型矿物显微力学性能与转鼓强度之间的第一定量关系模型的具体过程为：将典型矿物含量与其对应显微力学性能进行加权，作为典型矿物的强度指标指标，基于偏最小二乘法建立烧结矿孔隙率、典型矿相强度指标与转鼓强度间的第一定量关系模型。其中，将典型矿物含量与其对应显微力学性能进行加权，作为典型矿物的强度指标的具体过程为：将各典型矿物的显微力学性能与其对应百分含量相乘作为典型矿物的强度指标。
按上述方案，步骤S3中，将各典型矿物含量以及对应矿相显微力学性能转换成第一定量关系模型需要的矿相强度指标，进而与孔隙率一起代入第一定量关系模型，得到烧结矿待测样品的转鼓强度。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)本发明提供的烧结台车各区域转鼓强度预测方法，通过简单取样获取烧结台车不同料层的少量样品对烧结台车各区域冶金性能进行预测，实现了通过微量取样、微型试验迅速获取烧结台车不同区域烧结矿的转鼓强度。
2)本发明提供的烧结台车各区域转鼓强度预测方法，能够获取烧结台车不同区域烧结矿的转鼓强度，明确了影响烧结矿转鼓强度最重要因素，为优化烧结矿生产、提高烧结矿质量具有重要指导作用。
附图说明
图1是本发明所述烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法的工艺流程图。
图2试样1烧结矿全景图；
图3试样2烧结矿全景图；
图4试样3烧结矿全景图；
图5试样4烧结矿全景图；
图6试样5烧结矿全景图；
图7实施例2试样烧结矿全景图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合实施例进一步阐明本发明的内容，但本发明不仅仅局限于下面的实施例。
下述实施例中，各料层的烧结矿待测样品不少于三个，总面积不少于600mm2。
实施例1
一种烧结台车各料层烧结矿的转鼓强度预测方法，包括如下步骤：
S1，对烧结矿台车各料层的烧结矿进行分层取样分析，自上向下共5层，依次分别取试样1-5(其中试样1-5分别对应料层1-5，试样对应料层最上层，试样5对应料层最底层)，分别对试样1-5进行XRD和SEM分析得到试样1-5中的典型矿物为赤铁矿、磁铁矿、铁酸钙和硅酸盐；
然后基于全景矿相图统计法统计试样1-5的孔隙率以及典型矿物含量，其中每个料层的试样的一个全景矿相图如图2-图6所示，典型矿物含量统计结果如表1所示。
表1不同料层的典型矿物含量(％)
再利用维式硬度对试样1-5中典型矿物的显微力学性能进行测试，得到结果如表2所示。
表2不同料层中典型矿物的显微力学性能(HV)
S2，基于台车生产原料在不同工艺条件下进行9组烧结杯实验(序号为1-9)，并且保证烧结杯实验所得烧结矿的料层厚度同烧结台车一致为700mm，然后对烧结杯实验所得烧结矿的转鼓强度进行测试，同时基于全景矿相阈值分割的方式对烧结杯实验所得烧结矿的典型矿物含量进行统计，再利用维氏硬度计对烧结杯实验所得烧结矿的典型矿物的显微力学性能进行测试；
基于烧结台车当前原燃料，改变烧结混合料中的铁矿粉比、燃料比以及烧结混合料中的水分含量进行烧结杯实验，同时保证烧结矿碱度中心值为1.85；其中，烧结混合料配以适量水分进行烧结反应，铁矿粉比、燃料比分别指的是铁矿粉、燃料占烧结混合料的质量百分比，水分含量指的是水分占水分和烧结混合料两者总量的质量百分比；同时，烧结杯实验的不同工艺条件以及相应工艺条件下所得烧结矿的转鼓强度结果如表3所示。
表3烧结杯实验的工艺条件和烧结矿的转鼓强度
然后对烧结杯实验所得烧结矿的典型矿物含量以及孔隙率如表4所示，并对典型矿物的显微力学性能进行测试，结果如表5所示。
表4烧结杯实验所得烧结矿的孔隙率以及矿相含量(％)
表5烧结杯实验所得烧结矿的典型矿物显微力学性能(HV)
建立烧结杯实验所得烧结矿的孔隙率、典型矿物含量、典型矿物显微力学性能与转鼓强度之间的定量关系模型，具体是将各典型矿物的显微力学性能与其对应含量相乘作为典型矿物强度指标，然后基于偏最小二乘法建立气孔率、各典型矿物强度指标与转鼓强度间的定量模型如下：
T＝62.4842-0.102×pore％-0.008*H-0.006*M+0.014*SFCA+0.0275*G·············R2＝0.93
式中：T为烧结矿的转鼓强度，单位是％；pore％为烧结矿的孔隙率，单位是％；H为赤铁矿的强度指标，单位是HV％；M为磁铁矿的强度指标，单位是HV％；SFCA为铁酸钙的强度指标，单位是HV％；G为硅酸盐的强度指标，单位是HV％。
S3、根据试样1-5的各典型矿物含量与其对应的显微力学性能加权计算得到各典型矿物的强度指标，结果如表6所示，将表6中的强度指标以及孔隙率代入步骤S2获得的定量关系模型，得到试样1-5的转鼓强度如表7所示。
表6不同料层各烧结矿样品的典型矿物的强度及孔隙率
表7不同料层的烧结矿转鼓强度预测结果
由表7可知，烧结矿上层转鼓强度较差，主要原因是因为气孔率高以及铁酸钙强度低，针对此结果进行工艺调整以改善烧结矿上层转鼓强度较低的问题，以提高烧结矿的强度提升效益。
另外，根据转鼓强度指标模型，可以看出降低孔隙率、赤铁矿强度以及磁铁矿强度指标有利于提高烧结矿的转鼓强度，增加铁酸钙和硅酸盐强度指标有利于增加烧结矿转鼓强度。为了定量分析各因素对转鼓强度的影响指标，揭示影响烧结矿转鼓强度的最重要因素，对各因素对转鼓强度的影响程度进行定量分析，分析结果如表8所示。
从表8可以看出，对转鼓强度影响程度顺次为：孔隙率＞铁酸钙强度＞赤铁矿强度＞硅酸盐强度＞磁铁矿强度，因此影响程度最大的为孔隙率和铁酸钙强度，降低烧结矿孔隙率和提高铁酸钙强度指标对转鼓强度改善程度最大，改善铁酸钙强度指标可以提高铁酸钙含量以及改善铁酸钙显微力学性能。
表8各因素对烧结矿转鼓强度的影响程度分析
实施例2
为了验证本发明所述烧结台车各料层烧结矿的转鼓强度预测方法的准确性，与实施例1相同，基于台车生产原料进行烧结杯实验，实验条件为：水分含量6.5％、燃料比4.2％、铁矿粉配比40％，得到烧结矿的转鼓强度为63.60。
然后，随机取样进行矿物含量统计及显微力学性能分析，矿物含量、孔隙率及矿物显微镜硬度分别如表9-10所示。结合实施例1中的定量模型计算转鼓强度预测值为：
T＝62.4842-0.102*27.45-0.008*113.88-0.006*127.35+0.014*261.94+0.0275*72.8＝63.68，该预测值与实际实验结果63.60的误差仅为0.13％。
表9矿相面积含量及孔隙率/％
| 矿物类型 | 孔隙率 | 硅酸盐 | 铁酸钙 | 磁铁矿 | 赤铁矿 |
| 矿物含量 | 27.45 | 11.06 | 31.72 | 17.57 | 12.19 |
表10矿物显微力学性能/HV
| 矿物类型 | 硅酸盐 | 铁酸钙 | 磁铁矿 | 赤铁矿 |
| 显微硬度 | 658.3 | 825.8 | 724.8 | 934.2 |
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种烧结台车各料层烧结矿的转鼓强度预测方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1，对烧结矿台车各料层的烧结矿待测样品分别进行矿相分析，确定构成所述烧结矿待测样品的典型矿物，然后对典型矿物的显微力学性能进行测定；并定量统计所述烧结矿待测样品的典型矿物含量和孔隙率；
S2，基于台车生产原料在不同工艺条件下进行烧结杯实验，得到不同的烧结矿，然后进行转鼓强度测试，同时对烧结矿的孔隙率、典型矿物含量、典型矿物显微力学性能进行统计、测试分析，建立烧结矿的孔隙率、典型矿物含量、典型矿物显微力学性能与烧结矿的转鼓强度之间的定量关系模型；
S3，将步骤S1获得的各料层的烧结矿待测样品的孔隙率、典型矿物含量以及对应矿物显微力学性能代入步骤S2所得的第一定量关系模型，从而得到烧结矿待测样品的转鼓强度，实现对烧结台车各料层烧结矿待测样品的转鼓强度预测。
2.根据权利要求1所述的一种烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法，其特征在于：步骤S1中对烧结矿待测样品进行矿相分析采用XRD和SEM分析，确定各料层烧结矿样品中的典型矿物构成。
3.根据权利要求1或2所述的一种烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法，其特征在于：烧结矿的典型矿物主要为：赤铁矿、磁铁矿、铁酸钙和硅酸盐。
4.根据权利要求1所述的一种烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法，其特征在于：利用显微硬度计对各典型矿物的维式硬度进行测试，作为显微力学性能。
5.根据权利要求1所述的一种烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法，其特征在于：定量统计典型矿物含量和孔隙率的具体过程为：通过光镜基于全景矿相面积统计法对各料层的烧结矿待测样品的典型矿物含量和孔隙率进行定量统计，其中各典型矿物含量与孔隙率总和为100％。
6.根据权利要求1所述的一种烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法，其特征在于：步骤S2中基于台车生产原料在不同工艺条件下进行烧结杯实验的具体过程为：利用实际台车生产所用的原燃料进行烧结杯实验，保证烧结料层厚度一致，改变工艺包括：混合料的水分含量、铁矿粉配比、燃料比，并保证碱度一致。
7.根据权利要求1所述的一种烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法，其特征在于：步骤S2中烧结矿进行典型矿物显微力学性能的测试方法、典型矿物含量及孔隙率的定量统计方法与步骤S1一致。
8.根据权利要求1所述的一种烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法，其特征在于：步骤S2中建立烧结矿的孔隙率、典型矿物含量、典型矿物显微力学性能与转鼓强度之间的第一定量关系模型的具体过程为：将典型矿物含量与其对应显微力学性能进行加权，作为典型矿物的强度指标，基于偏最小二乘法建立烧结矿孔隙率、典型矿相强度指标与转鼓强度间的第一定量关系模型。
9.根据权利要求8所述的一种烧结台车各区域烧结矿的转鼓强度预测方法，其特征在于：将典型矿物含量与其对应显微力学性能进行加权，作为典型矿物的强度指标的具体过程为：将各典型矿物的显微力学性能与其对应百分含量相乘作为典型矿物的强度指标。
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