鞍钢烧结熔剂粒度和配比的优化研究①_张辉.pdf

鞍钢烧结熔剂粒度和配比的优化研究 ① 张 辉１， 周明顺１， 夏铁玉２， 刘 帅２， 翟立委１， 刘 杰１， 徐礼兵１ （１．鞍钢集团钢铁研究院， 辽宁 鞍山 １１４００９； ２．鞍钢股份有限公司 炼铁总厂， 辽宁 鞍山 １１４０００） 摘 要 针对传统的熔剂高温性能评价方法存在的不合理、不全面问题，设计了烧结熔剂高温性能检测方法，对鞍钢常用烧结熔剂 高温性能进行了检测，结果表明，鞍钢所用的 ４ 种生石灰中，生石灰 ３ 高温性能最优；所用 ４ 种石灰石中，石灰石 ２ 的高温性能最优。 选用石灰石 ２ 进行石灰石粒度优化试验研究，石灰石的适宜粒度为－３ ｍｍ 粒级占 ８０％～８５％，考虑到破碎加工成本，鞍钢石灰石粒度 －３ ｍｍ 粒级含量可控制为大于 ７５％。 选用生石灰 ３ 进行生石灰适宜配比研究，其配比应依据进口富矿粉配加比例适当调整，在鞍钢 烧结原料和工艺条件下，生石灰适宜配比（Ｙ）与粉矿配比（Ｘ）的数学对应关系为Ｙ＝６．０１９ ８４－０．１３３ ８２Ｘ＋０．００２ ８２Ｘ２（Ｒ２＝０．９９８ ３）。 研 究成果应用于生产实践后，烧结利用系数提高，固体燃耗降低，成品率提高，配加石灰石的成本降低 ０．３ 元／ ｔ，经济效益巨大。 关键词 烧结； 配比； 烧结熔剂； 高温性能； 石灰石； 转鼓强度； 冶金性能 中图分类号 ＴＦ０４６文献标识码 Ａｄｏｉ１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．０２５３－６０９９．２０１８．０３．０３０ 文章编号 ０２５３－６０９９（２０１８）０３－０１２３－０４ Ａｎ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｉｚｅ ａｎｄ Ｓｉｎｔｅｒｉｎｇ Ｒａｔｉｏ ｏｆ Ｆｌｕｘ ｉｎ Ｓｉｎｔｅｒｉｎｇ Ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ Ａｎｓｈａｎ Ｉｒｏｎ ａｎｄ Ｓｔｅｅｌ Ｃｏｍｐａｎｙ ＺＨＡＮＧ Ｈｕｉ１， ＺＨＯＵ Ｍｉｎｇ⁃ｓｈｕｎ１， ＸＩＡ Ｔｉｅ⁃ｙｕ２， ＬＩＵ Ｓｈｕａｉ２， ＺＨＡＩ Ｌｉ⁃ｗｅｉ１， ＬＩＵ Ｊｉｅ１， ＸＵ Ｌｉ⁃ｂｉｎｇ１ （１．Ｉｒｏｎ ＆ Ｓｔｅｅｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ ＡＮＳＴＥＥＬ Ｇｒｏｕｐ， Ａｎｓｈａｎ １１４００９， Ｌｉａｏｎｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｉｒｏｎ⁃ｍａｋｉｎｇ Ｐｌａｎｔ ｏｆ ＡＮＳＴＥＥＬ Ｃｏｍｐａｎｙ Ｌｉｍｉｔｅｄ， Ａｎｓｈａｎ １１４０００， Ｌｉａｏｎｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｉｒｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙ ａｎｄ ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｈｉｇｈ⁃ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｆｌｕｘ， ａ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｆｏｒ ｔｅｓｔｉｎｇ ｈｉｇｈ⁃ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｕｓｅｄ ｓｉｎｔｅｒｉｎｇ ｆｌｕｘ ｉｎ Ａｎｓｔｅｅｌ Ｇｒｏｕｐ． Ｔｅｓｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ３＃ｑｕｉｃｋｌｉｍｅ ｈａｄ ａｎ ｏｐｔｉｍｕｍ ｈｉｇｈ⁃ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ａｍｏｎｇ ４ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｑｕｉｃｋｌｉｍｅ ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ Ａｎｓｔｅｅｌ Ｇｒｏｕｐ， ｗｈｉｌｅ ２＃ｌｉｍｅｓｔｏｎｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｔｏ ｂｅ ｏｐｔｉｍｕｍ ａｍｏｎｇ ４ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｌｉｍｅｓｔｏｎｅ． Ｔｈｅｎ， ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｔｅｓｔ ｗｉｔｈ ２＃ｌｉｍｅｓｔｏｎｅ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｌｉｍｅｓｔｏｎｅ ｗｉｔｈ ８０％ ～８５％ ｐａｓｓｉｎｇ ｓｉｚｅ ｏｆ －３ ｍｍ ｉｓ ｐｒｅｆｅｒａｂｌｅ． Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｓｔ ｏｆ ｃｒｕｓｈｉｎｇ， ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｓｓｉｎｇ ｓｉｚｅ －３ ｍｍ ｏｆ ｌｉｍｅｓｔｏｎｅ ｕｓｅｄ ｉｎ Ａｎｓｔｅｅｌ ｃａｎ ｂｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｔｏ ｂｅ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ７５％． Ｌａｔｅｒ， ３＃ｑｕｉｃｋｌｉｍｅ ｗａｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｏｎ ｑｕｉｃｋｌｉｍｅ ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ， ｗｉｔｈ ａｎ ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｒａｔｉｏ ｏｆ ａｄｄｅｄ ｉｍｐｏｒｔｅｄ ｆｉｎｅ ｏｒｅ． Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒａｗ ｍａｔｅｒｉａｌｓ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｉｎｔｅｒｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎ Ａｎｓｔｅｅｌ Ｇｒｏｕｐ， ａ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｑｕｉｃｋｌｉｍｅ ａｎｄ ｆｉｎｅ ｏｒｅ ｗａｓ ｆｏｕｎｄ ｔｏ ｂｅ ａｓ Ｙ＝６．０１９ ８４－０．１３３ ８２Ｘ＋０．００２ ８２Ｘ２（Ｒ２＝０．９９８ ３）． Ｔｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｒｅｓｕｌｔ ｗａｓ ｔｈｅｎ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎｔｏ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ， ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ａｎ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｉｎｔｅｒｉｎｇ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ， ａ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｏｌｉｄ ｆｕｅｌ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ． Ｔｈｅｒｅ ｉｓ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｔｅ ｏｆ ｆｉｎｉｓｈｅｄ ｐｒｏｄｕｃｔ， ｂｕｔ ａｌｓｏ ｔｈｅ ｃｏｓｔ ｏｆ ｌｉｍｅｓｔｏｎｅ ｉｓ ｒｅｄｕｃｅｄ ｂｙ ０．３ Ｙｕａｎ ｐｅｒ ｔｏｎ， ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｂｒｉｎｇ ａ ｇｒｅａｔ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｂｅｎｅｆｉｔ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｍｐａｎｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｓｉｎｔｅｒｉｎｇ； ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｉｎｇ； ｓｉｎｔｅｒｉｎｇ ｆｌｕｘ； ｈｉｇｈ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ； ｌｉｍｅｓｔｏｎｅ； ｔｕｍｂｌｅｒ ｓｔｒｅｎｇｔｈ； ｍｅｔａｌｌｕｒｇｉｃａｌ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ 为满足高炉冶炼对烧结矿碱度的要求，烧结过程 中必须配入一定量的熔剂［１］。 熔剂中的碱性物质与 含铁物料中的铁氧化物以及酸性脉石，在高温烧结气 氛下会发生一系列复杂的物化反应，生成性能优良的 粘结相，在燃料消耗较低的情况下获得冶金性能较好 的烧结矿［２］。 对以铁精矿为主要铁料的鞍钢来说，生 石灰可以提高烧结混合料的成球性和温度，改善料层 透气性，提高烧结利用系数。 熔剂粒度、配比和种类直 接关系到烧结矿成分控制的准确性和矿相组成，影响 烧结矿的冶金指标［３］。 为弥补传统的熔剂高温反应 ①收稿日期 ２０１７－１２－０９ 作者简介 张 辉（１９８４－），男，河南新乡人，工程师，硕士，主要从事炼铁原料和炼铁工艺技术研究。 第 ３８ 卷第 ３ 期 ２０１８ 年 ０６ 月 矿矿 冶冶 工工 程程 ＭＩＮＩＮＧ ＡＮＤ ＭＥＴＡＬＬＵＲＧＩＣＡＬ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ Ｖｏｌ．３８ №３ Ｊｕｎｅ ２０１８ ChaoXing 性能评价方法不够合理、不全面的缺陷，本文依据生石 灰在烧结过程中与铁矿粉反应成矿的机理［４］，创造性 设计一种熔剂高温性能检测方法，对鞍钢常用熔剂进 行检测；在此基础上对烧结熔剂粒度和配比进行优化， 以指导鞍钢烧结生产的熔剂使用。 １ 烧结熔剂高温性能检测 １．１ 烧结熔剂高温性能检测方法 烧结过程各矿相的形成，始于碱性熔剂和铁矿石 的固相反应，然后生成以铁酸钙为主的液相，液相粘结 周围的核物质形成烧结矿［５］。 熔剂与含铁氧化物矿 化反应生成的液相粘结周围核物质的强度，直接影响 烧结矿的强度；在原燃料和烧结参数一致的条件下，烧 结矿粘结相抗压强度大小可以直接反映烧结熔剂高温 性能的优劣［６］，因此烧结熔剂与铁矿石中含铁氧化物 反应生成粘结相的抗压强度可以成为表征熔剂高温性 能的一个重要指标。 熔剂与铁矿石反应形成粘结相的抗压强度通过如 下方法测得① 选取 ３ 种典型铁矿粉，细磨到－７５ μｍ 粒级占 ９０％以上；将上述铁矿粉按比例均匀混合，制 成铁矿粉标准试样。 ② 将待检测烧结熔剂和铁矿粉 标准试样按碱度 ２．０ 配料并充分混匀；将混匀后的混 合料压制成直径 ２０ ｍｍ、高 ５ ｍｍ 的小饼。 ③ 把压制 成型的试样小饼放入快速高温试验炉，按设定控温程 序升温，在 １ ３００ ℃下恒温 ５ ｍｉｎ，按设定控温程序降 温到室温。 ④ 通过测定反应后试样小饼的抗压强度， 来检测熔剂与铁矿粉标准试样反应后的粘结相抗压强 度，评价烧结熔剂的高温反应性能。 １．２ 鞍钢常用烧结溶剂高温性能检测 为了掌握熔剂的高温性能，指导烧结生产熔剂使 用，对鞍钢常用烧结熔剂与铁矿粉标准试样反应形成 粘结相的抗压强度（以下简称熔剂生成粘结相抗压强 度）进行测定。 选取 ３ 种典型铁矿粉制作铁矿粉标准 试样，其化学成分如表 １ 所示。 表 １ 铁矿粉化学成分（质量分数） ／ ％ 铁精矿ＴＦｅＦｅＯＳｉＯ２ＣａＯＭｇＯＡｌ２Ｏ３Ｉｇ Ａ６６．８７２８．０２５．８４０．１６０．２２０．１４－１．３４ Ｂ６５．０５８．４４５．９２０．１１０．０５０．４３０．６３ Ｃ６１．０１１．４４４．２４０．０３０．１４２．０９５．３４ 将铁矿粉 Ａ、Ｂ 和 Ｃ 细磨至－７５ μｍ 粒级占 ９０％以 上，按质量分数 ４０％、４０％和 ２０％的比例配加，并混合 均匀制成铁矿粉标准试样。 待检测熔剂的化学成分如表 ２ 所示。 利用上述方 法，测定生石灰和石灰石粘结相的抗压强度，试验结果 如图 １ 所示。 表 ２ 待检烧结熔剂化学成分（质量分数） ／ ％ 熔剂 ＳｉＯ２ ＣａＯＭｇＯ Ａｌ２Ｏ３ Ｉｇ 生石灰 １３．５２７４．８２２．９８０．３６１４．９８ 生石灰 ２３．９３７５．８６４．２５０．８５１５．８４ 生石灰 ３１．５４７５．０２４．５３０．４１５．７４ 生石灰 ４２．０２７４．６５３．２５１．１２１６．３２ 石灰石 １４．２４４９．３７１．６２１．１８４２．１３ 石灰石 ２３．４９５０．４８２．７６０．７７４１．３４ 石灰石 ３３．６５５０．７６１．８１１．４３３８．８５ 石灰石 ４４．０４４７．９３２．１７１．０２４０．４７ 生石灰种类 2280 2240 2200 2160 2120 2080 2040 2000 生石灰3生石灰1生石灰2生石灰4 生石灰粘结相抗压强度/ N 石灰石种类 1660 1630 1600 1570 1540 1510 1480 1450 石灰石3石灰石1石灰石2石灰石4 石灰石粘结相抗压强度/ N 图 １ 烧结熔剂高温性能检测结果 由图 １ 可知，生石灰 ３ 生成粘结相抗压强度最高， 生石灰 ２ 次之，生石灰 １ 生成粘结相抗压强度最低；控 温制度一致时，生石灰 ３ 粘结相抗压强度比生石灰 １ 高，这说明生石灰 ３ 反应形成的粘结相主要由强度较 高的铁酸钙和硅铁酸钙构成。 生石灰 ２ 的 ＣａＯ 含量 比生石灰 ４ 高，生石灰 ２ 生成粘结相抗压强度比生石 灰４ 高；生石灰２ 的 ＣａＯ 含量比生石灰３ 高，但生石灰 ２ 生成粘结相抗压强度比生石灰 ３ 低，这说明生石灰 生成粘结相抗压强度的高低，与其 ＣａＯ 含量没有必然 对应关系。 石灰石 ２ 生成粘结相抗压强度最高，石灰石 ３ 次 之，石灰石 ４ 生成粘结相抗压强度最低；控温制度一致 ４２１矿 冶 工 程第 ３８ 卷 ChaoXing 时，石灰石２ 生成粘结相抗压强度比石灰石４ 高５４ Ｎ。 石灰石 ２ 的 ＣａＯ 含量略低于石灰石 ３，但石灰石 ２ 生 成粘结相抗压强度比石灰石 ３ 高，这说明石灰石生成 粘结相抗压强度不仅与 ＣａＯ 含量有关，还与其它成分 以及石灰石自身矿物结构有关。 石灰石生成粘结相抗 压强度比生石灰生成粘结相抗压强度低，这是因为石 灰石 ＣａＯ 含量比生石灰低很多，在同样碱度条件下石 灰石配加量大，而石灰石反应生成大量气体，容易在粘 结相小饼中形成气孔。 由表 ２ 和图 １ 可知，烧结熔剂低温化学特性与表 征熔剂高温反应性能的生成粘结相抗压强度没有对应 关系，即熔剂低温特性能不能反映其在高温状态参与 烧结矿化反应的能力。 为分析影响生石灰生成粘结相抗压强度的因素， 利用扫描电镜对生石灰 １ 和生石灰 ３ 的微观形貌进行 了研究，如图 ２ 所示。 由图 ２ 可知，生石灰 １ 矿物晶粒 较粗，在矿物表面形成一些玻璃相，熔融的化合物堵塞 了生石灰表面气孔；ＣａＯ 晶体逐渐发育完全，易形成较 大晶粒的 ＣａＯ，使活性氧化钙向非活性氧化钙转化，导 致生石灰反应能力下降，粘结相中强度和还原性较好 的铁酸钙含量低；生石灰 ３ 矿物结晶细小，粒度均匀， 气孔率提高，比表面积大，体积密度减小；ＣａＯ 晶体形 成交织的珊瑚状，并保留着多晶结构，由于晶体发育不 完全，存在着大量的缺陷，其高温活性较强，这与生石 灰生产时的煅烧制度密切相关。 图 ２ 生石灰的微观结构 （ａ） 生石灰 １； （ｂ） 生石灰 ３ ２ 石灰石粒度优化研究 ２．１ 试验原料和试验方案 熔剂必须分解才能最终进入液相，否则就会降低 烧结矿质量，而熔剂分解与矿化受粒度影响。 本文在 鞍钢烧结原料条件下，进行石灰石粒度优化研究、石灰 石粒度优化后的烧结试验研究。 所用铁矿 Ａ、Ｂ 和 Ｃ 按质量分数４０％、４０％和２０％的比例配加；生石灰选用 高温性能最优的生石灰 ３，固定配比为 ４．５％；石灰石 选用高温性能最优的石灰石 ２，以石灰石粒度－３ ｍｍ 粒级占 ９０％为基准，改变石灰石粒度中－３ ｍｍ 粒级所 占比例，研究石灰石粒度对烧结指标的影响，试验方案 如表 ３ 所示。 表 ３ 石灰石粒度优化烧结试验方案 试验序号－３ ｍｍ 粒级含量／ ％ １１００ ２（基准）９０ ３８５ ４８０ ５７５ ６７０ ７６５ ８６０ ９５５ ２．２ 试验结果与分析 通过烧结杯试验，研究石灰石粒度对烧结矿指标 的影响，结果如表 ４ 所示。 表 ４ 石灰石粒度优化试验结果 序号 利用系数 ／ （ｔｍ －２ ｈ －１ ） 转鼓强度 ／ ％ 成品率 ／ ％ 燃耗 ／ （ｋｇｔ －１ ） 烧结矿 １０～４０ ｍｍ 合理粒级含量／ ％ １１．３０８７６．１２７２．２３４０．６２６２．７３ ２（基准）１．３１２７６．４５７２．０２４０．９６６２．９２ ３１．３２０７６．８２７２．６０４１．１５６３．７０ ４１．３１４７６．１０７２．４１４１．４１６３．０５ ５１．３１０７５．９５７２．１５４１．７２６２．９２ ６１．２９０７２．８５７０．２４４１．８６６２．４６ ７１．２８５７２．７５６９．８９４２．２２６２．６８ ８１．２８０７２．１２６９．５６４２．６５６２．２１ ９１．２７８７１．９５６９．１０４２．７４６１．９４ 由表 ３ 和表 ４ 可知，随着石灰石中－３ ｍｍ 粒级所占 比例降低，烧结利用系数先提高后降低，在－３ ｍｍ 粒级 占 ８５％时，烧结利用系数取得最大值 １．３２ ｔ／ （ｍ２ｈ）。 烧结固体燃耗随石灰石中－３ ｍｍ 粒级所占比例降低而 增加。 这是由于石灰石粒度变粗，其高温分解需要的热 量增加，需要在较高的温度下才能进行矿化反应。 石灰石中－３ ｍｍ 粒级含量降至 ７５％之前，转鼓强 度降低幅度不大，但－３ ｍｍ 粒级含量低于 ７５％时，转鼓 强度降低幅度增大，烧结矿出现严重的白点。 这是因为 石灰石粒度变粗，受热分解产生活性 ＣａＯ 不充分，不能 与铁料充分矿化生成较多的铁酸钙。 烧结矿成品率随 石灰石－３ ｍｍ 粒级含量降低时，先小幅下降后大幅下 降。 烧结矿 １０～４０ ｍｍ 合理粒级含量随石灰石粒度变 粗先增加后降低，但变化幅度不大，－３ ｍｍ 粒级占 ８５％ 时，烧结矿合理粒级最多。 选取试验 ２、３、５ 和 ９ 所得烧结矿进行冶金性能检 ５２１第 ３ 期张 辉等 鞍钢烧结熔剂粒度和配比的优化研究 ChaoXing 测，结果如表５ 所示。 由表３ 和表５ 可知，石灰石－３ ｍｍ 粒级含量由 ９０％降至 ７５％时，烧结矿低温还原粉化率小 幅降低；－３ ｍｍ 粒级含量由 ７５％降至 ５５％时，粉化率大 幅降低。 石灰石－３ ｍｍ 粒级含量由９０％降至５５％，烧结 矿还原度小幅降低。 当石灰石－３ ｍｍ 粒级含量低于 ７５％时，烧结矿出现严重白点，这会破坏烧结矿的结构， 增大成品矿内部爆裂应力，导致成品率降低，不利于烧 结生产进行。 综合考虑烧结指标和石灰石破碎加工成 本，石灰石中－３ ｍｍ 粒级含量应大于 ７５％。 表 ５ 烧结矿冶金性能指标 配矿 方案 低温还原粉化指标／ ％ ＲＤＩ＋６．３ ｍｍＲＤＩ＋３．１５ ｍｍＲＤＩ－０．５ ｍｍ 还原度 ／ ％ ２（基准）５２．５５８０．２５５．９８７７．４８ ３５０．９６８０．１２５．０７７７．２４ ５５０．７５７９．６５６．１８７６．５５ ９４６．１９７６．５０６．８８７６．１２ ３ 生石灰配比优化研究 ３．１ 试验原料和试验计划 进行了不同粉矿配比条件下生石灰适宜配比烧结 试验。 所用铁料为铁矿 Ａ、Ｂ、Ｃ 和尘泥，其中铁矿 Ｃ 为 粉矿，控制烧结矿碱度为 ２．０，试验方案如表 ６ 所示。 表 ６ 生石灰适宜配比试验方案／ ％ 序号 配比／ ％ 铁矿 Ａ铁矿 Ｂ铁矿 Ｃ尘泥 生石灰配比 ／ ％ ０－１５０３５０１５５．５ ０－２５０３５０１５６．０ ０－３５０３５０１５６．５ １－１５０２５１０１５４．５ １－２５０２５１０１５５．０ １－３５０２５１０１５５．５ ２－１５０１５２０１５３．９ ２－２５０１５２０１５４．２ ２－３５０１５２０１５４．５ ３－１５０５３０１５３．５ ３－２５０５３０１５３．８ ３－３５０５３０１５４．１ ４－１４５０４０１５３．０ ４－２４５０４０１５３．５ ４－３４５０４０１５４．０ ５－１３５０５０１５２．７ ５－２３５０５０１５３．０ ５－３３５０５０１５３．３ ３．２ 试验结果与分析 通过不同粉矿配比条件下生石灰适宜配比的烧结 杯试验，研究不同粉矿配比条件下生石灰配加比例对烧 结指标和烧结矿质量的影响，结果如表 ７ 所示。 表 ７ 烧结主要技术指标 序号 转鼓强度 ／ ％ 利用系数 ／ （ｔｍ －２ ｈ －１ ） 成品率 ／ ％ 燃耗 ／ （ｋｇｔ －１ ） 烧结矿 １０～４０ ｍｍ 合理粒级含量／ ％ ０－１６７．０５１．２４２６９．６０４８．７１６１．７３ ０－２６９．５５１．２６７７０．５８４７．９４６２．２８ ０－３６９．０２１．２７８７０．２３４７．８５６１．４５ １－１６８．７５１．２７５６９．８０４６．４２６２．２９ １－２７０．８５１．２８６７１．２８４５．５６６２．７８ １－３７０．２１１．２９６７０．８５４５．７５６２．１２ ２－１７０．１０１．２９５７０．３１４３．９２６３．２５ ２－２７１．９２１．３１０７１．５５４３．１５６３．６２ ２－３７１．８４１．３０８７１．０２４２．９２６２．２２ ３－１７１．５３１．３０４７２．８０４３．５２６３．３９ ３－２７３．１２１．３２８７３．８２４２．８５６３．７９ ３－３７２．８５１．３１２７３．６１４２．７６６３．４８ ４－１７１．９３１．３１８７３．１２４２．３５６３．０７ ４－２７３．０３１．３３５７３．９４４１．７８６３．７０ ４－３７２．９５１．３４６７３．７３４１．６５６３．５２ ５－１７１．８４１．３２８７２．０９４１．８３６１．１４ ５－２７２．５３１．３３５７３．２４４１．２８６２．５１ ５－３７２．４２１．３３２７３．６３４０．８５６３．８６ 由表 ６ 和表 ７ 可知，在鞍钢烧结原料条件下，从生 石灰配比对烧结指标和烧结矿综合性能的影响看，全精 矿烧结时生石灰的适宜配比为 ６％；富粉矿配比 １０％ 时，生石灰的适宜配比为 ５％；富粉矿配比 ２０％时，生 石灰的适宜配比为 ４．２％；富粉矿配比 ３０％时，生石灰 的适宜配比为 ３．８％；富粉矿配比 ４０％时，生石灰的适 宜配比为 ３．５％；当粉矿配比超过 ５０％时，生石灰适宜 配比可以降低到 ３％。 对粉矿配比与生石灰适宜配加比例的关系进行统 计分析，得出两者之间相互对应关系如图 ３ 所示。 由图 ３ 可知，在试验配比范围内，生石灰适宜配比（Ｙ）与粉矿 配比（Ｘ）的关系为Ｙ＝６．０１９ ８４－０．１３３ ８２Ｘ＋０．００２ ８２Ｘ２ （Ｒ２＝０．９９８ ３），通过该关系可以预测不同粉矿配比时 生石灰的适宜配比。 粉矿配比/ ■ ■ ■ ■ ■ ■ 6.5 6.0 5.5 5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 10020 Y 6.01984-0.13382X0.00282X 2 R2 0.9983 30405060 生石灰适宜配比/ 图 ３ 粉矿配比与生石灰适宜比例的关系 ４ 效益分析 本文研究成果应用于炼铁厂后，烧结利用系数提 高，烧结固体燃耗降低，烧结矿成品率平均提高 ０．４ 个 百分点；石灰石－３ ｍｍ 粒级含量由原来的大于９０％降至 （下转第 １３１ 页） ６２１矿 冶 工 程第 ３８ 卷 ChaoXing 表 ２ 板形各道次缺陷识别误差对比表 测试样本ＳＥＥ⁃ＳＮＰＯＭＳＥＥ⁃ＣＧＡ⁃ＳＮＰＯＭ 第一道次９．２０１０ －４ ３．０５１０ －６ 第三道次７．８７１０ －４ ２．５７１０ －６ 第五道次４．０２１０ －４ ２．６０１０ －６ 通过表 ２ 和图 ４ 可以看出，ＣＧＡ⁃ＳＮＰＯＭ 优化后 的 ＲＢＦ⁃ＡＲＸ 的板形识别效果比 ＳＮＰＯＭ 优化后的效 果更加逼近于实际的板形缺陷，且识别精度大约高两 个数量级。 ４ 结 论 １） 设计了基于 ＣＧＡ⁃ＳＮＰＯＭ 优化 ＲＢＦ⁃ＡＲＸ 的板 形缺陷识别模型，分别用 ＳＮＰＯＭ 算法和 ＣＧＡ⁃ＳＮＰＯＭ 算法对 ＲＢＦ⁃ＡＲＸ 模型参数进行优化，并进行仿真对 比，结果表明基于 ＣＧＡ⁃ＳＮＰＯＭ 优化的 ＲＢＦ⁃ＡＲＸ 的板 形识别模型的识别精度更高。 ２） 传统的基于梯度的优化方法和进化算法相结 合的混合优化方法可以大大提高得到全局最优解的可 能，会得到比单独使用两者更好的结果。 因此在实际 应用中混合优化算法是可行的优化方案。 参考文献 ［１］ Ｈｕｉ Ｐｅｎｇ， Ｚｉ⁃Ｊｉａｎｇ Ｙａｎｇ， Ｗｅｉｈｕａ Ｇｕｉ， ｅｔ ａｌ． Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｓｙｓｔｅｍ ｍｏｄｅｌ⁃ ｉｎｇ ａｎｄ ｒｏｂｕｓｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＲＢＦ⁃ＡＲＸ ｍｏｄｅｌ［Ｊ］． Ｅｎｇｉ⁃ ｎｅｅｒｉｎｇ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ， ２００６，２０（１）１－９． ［２］ 邓霞容． 基于模型的预测控制在温度实时控制中的应用研究［Ｄ］． 长沙中南大学信息科学与工程学院， ２０１１． ［３］ 刘丽丽，左继红，吴 军，等． 基于 ＲＢＦ⁃ＡＲＸ 模型的倒立摆系统的 预测控制［Ｊ］． 计算机与数字工程， ２０１７，４５（７）１３３２－１３３６． ［４］ 甘 敏，彭晓燕，彭 辉． ＲＢＦ 神经网络参数估计的两种混合优 化算法［Ｊ］． 控制与决策， ２００９，２４（８）１１７２－１１７６． ［５］ 王永贵，林 琳，刘宪国． 基于 ＣＧＡ 和 ＰＳＯ 的双种群混合算法［Ｊ］． 计算机工程， ２０１４，４０（７）１４８－１５３． ［６］ Ｐｅｎｇ Ｈ， Ｎａｋａｎｏ Ｋ， Ｓｈｉｏｙａ Ｈ． Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｕｓｉｎｇ ｎｅｕ⁃ ｒａｌ ｎｅｔｓ⁃ｂａｓｅｄ ｌｏｃａｌ ｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎ ＡＲＸ ｍｏｄｅｌｓｔａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２００６，１５（１）１３０－１４３． ［７］ 王秀峰，卢桂章． 系统建模与辨识［Ｍ］． 北京电子工业出版社， ２００４． ［８］ 李言俊，张 科． 系统辨识理论及应用［Ｍ］． 北京国防工业出版 社， ２００９． ［９］ 戴朝华，朱云芳，陈维荣． 云遗传算法［Ｊ］． 西南交通大学学报， ２００６，４１（６）７２９－７３２． ［１０］ 张秀玲，程艳涛，齐 晴，等． ＧＡ⁃ＣＲＢＦ 网络板形识别的 ＤＳＰ 实 现［Ｊ］． 矿冶工程， ２０１６，３６（６）１１３－１１７． ［１１］ 吴忠强，康晓华，于丹琦． 基于优化终端滑模模糊神经网络的板 形模式识别［Ｊ］． 矿冶工程， ２０１７，３７（５）１０９－１１３． ［１２］ Ｚｈａｎｇ Ｘ Ｌ， Ｃｈｅｎｇ Ｌ， Ｈａｏ Ｓ， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｆｌａｔｎｅｓｓ ｐａｔ⁃ ｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＡ⁃ＲＢＦ⁃ＡＲＸ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ［Ｊ］． Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ Ｄｙｎａｍｉｃｓ， ２０１６，８３（３）１５３５－１５４８． 引用本文 张秀玲，李家欢，魏其珺，等． 基于 ＣＧＡ⁃ＳＮＰＯＭ 优化 ＲＢＦ⁃ ＡＲＸ 模型的板形缺陷识别［Ｊ］． 矿冶工程， ２０１８，３８（３）１２７－１３１． （上接第 １２６ 页） ７５％～８５％，石灰石破碎成本降低，每吨烧结矿消耗石灰 石按 ０．１ ｔ 计，石灰石成本降低 ０．３ 元／ ｔ，经济效益巨大。 ５ 结 论 １） 以熔剂与铁矿粉反应生成粘结相抗压强度作 为评价指标，创造性设计出烧结熔剂高温性能检测方 法；对鞍钢 ４ 种常用烧结熔剂高温性能进行检测，生石 灰高温反应性能从高到低的顺序为生石灰 ３＞生石灰 ２＞生石灰 ４＞生石灰 １；４ 种石灰石高温反应性能从高到 低的顺序为石灰石 ２＞石灰石 ３＞石灰石 １＞石灰石 ４。 ２） 从石灰石粒度对烧结指标的影响看，鞍钢烧结 用石灰石的适宜粒度为－３ ｍｍ 粒级占 ８０％ ～８５％；考 虑破碎加工成本，石灰石粒度－３ ｍｍ 粒级含量可以控 制为大于 ７５％。 ３） 烧结生产中，生石灰适宜配比应依据进口富矿 粉配加比例适当调整；在鞍钢烧结原料和工艺条件下， 生石灰适宜配比（Ｙ）与粉矿配比（Ｘ）的数学对应关系 为Ｙ＝６．０１９ ８４－０．１３３ ８２Ｘ＋０．００２ ８２Ｘ２（Ｒ２＝０．９９８ ３）， 通过该关系可以预测不同粉矿配比时生石灰的适宜 配比。 ４） 研究成果应用于炼铁厂后，烧结利用系数提 高，烧结固体燃耗降低，烧结矿成品率平均提高 ０．４ 个 百分点，经济效益巨大。 参考文献 ［１］ 左海滨，徐承飞，张建良，等． 烧结熔剂的活性度和显微结构研究［Ｊ］． 武汉科技大学学报（自然科学版）， ２０１３，３６（４）２４６－２４９． ［２］ 傅菊英，姜 涛，朱德庆． 烧结球团学［Ｍ］． 长沙中南工业大学 出版社， １９９５． ［３］ 刘自民，金 俊，申 威，等． 固体燃料和熔剂粒度对烧结生产影 响的试验研究［Ｊ］． 烧结球团， ２０１５，４０（４）１６－１９． ［４］ 龙红明． 铁矿粉烧结原理与工艺［Ｍ］． 北京冶金工业出版社， ２０１０． ［５］ 姜 涛． 烧结球团生产技术手册［Ｍ］． 北京冶金工业出版社， ２０１４． ［６］ 刘东辉，吕 庆，孙艳芹，等． 铁矿粉基础特性对烧结矿性能的影 响［Ｊ］． 钢铁研究学报， ２０１３，２５（１１）２９－３４． 引用本文 张 辉，周明顺，夏铁玉，等． 鞍钢烧结熔剂粒度和配比的优 化研究［Ｊ］． 矿冶工程， ２０１８，３８（３）１２３－１２６． １３１第 ３ 期张秀玲等 基于 ＣＧＡ⁃ＳＮＰＯＭ 优化 ＲＢＦ⁃ＡＲＸ 模型的板形缺陷识别 ChaoXing