基于烧结过程的烧结矿性能预测模型研究

铁矿石品位现阶段呈现不断下降趋势,为缓解原材料供应压力,需要对烧结矿性能进行有效预测。铁矿石烧结工艺推进环节中,烧结矿作为主要炉料,会对铁矿石质量造成直接影响。利用人工神经网络耦合热力学计算方法提取热力学平衡态条件下烧结生成物,并进行预测模型构建,对于明确烧结机理、预测烧结矿性能具有重要作用。所构建模型主要包括物相生成模型、强度预测模型、成品率预测模型、低温还原粉化率预测模型。针对不同环节工作建立模型,对于明确把握烧结矿性能具有重要意义。