稳定500 m^(2)烧结机混合料水分生产实践

混合料水分的稳定性直接关系烧结的制粒效果及烧结过程传热速度,影响烧结矿的质量指标。通过对包钢500 m^(2)烧结机各种原燃料的水分及影响混合料水分的因素进行全面分析,发现影响混合料水分稳定性的主要因素为铁料水分、配料过程及除尘灰、冷返矿添加等。通过对各种铁料水分开展生产过程监控及对生产工艺调整优化,制定相应的生产操作方法及设备技改等措施,混合料水分稳定性明显提高,烧结机机尾黑色管道减少,成品烧结矿碱度合格率、FeO稳定率、转鼓强度合格率、平均粒径合格率等指标同比提高。

基于离散时间模拟的球团造球混合料水分含量测算

球团是炼铁前重要生产工艺,铁矿粉、添加剂在加水润湿的情况下通过造球盘滚动成球。为了建立造球参数对球团质量的影响模型,需要精确测量进入造球盘的混合料中各成分(特别是水分)占比。由于进入造球盘的混合料水分无法直接测量、湿返料多少会动态发生变化、湿返料返回以及混合料从进入料仓到出来都有一定的时间延迟,这使得进入造球盘的混合料水分测定愈加困难。通过建立离散时间模拟模型,在消除了初始条件对稳态运行的影响后,得到了较为准确的进入造球盘混合料水分测定结果,为后续研究奠定了数据基础。

烧结混合料水分模糊PID控制系统设计

就烧结混合料水分控制系统的运行而言,其对烧结混合料的烧结品质十分重要。当前市场上已经有了相关的烧结混合料水分控制产品以满足市场需求。针对目前既有的混合料控制系统可以得知,其最为显著的优势在于非线性、时滞性和时变性。然而,正是这些特点导致了其在运行过程中可能会存在许多缺点。因此,本文提出了针对当前烧结混合料水分控制系统所采取的PID控制系统和模式的观点阐述和分析,并进行了相应控制器的研发和设计。本文引入了相应的科技,完成了烧结混合料水分模糊PID控制系统的设计和研发。通过本文研发的系统,可实现烧结混合料水分的科学控制,提高了控制效果。与传统控制系统相比,本文研发的控制系统具有更卓越的控制性能,能够确保烧结混合料水分控制效果,有效优化烧结效益并提升产能。

以透气性为中心的铅锌矿烧结混合料水分智能集成控制

针对铅锌冶炼过程中的烧结混合料制粒加水工艺,分析了烧结混合料制粒含水的作用及其对烧结过程透气性的影响,提出了以透气性为中心的烧结混合料水分智能控制系统。系统以综合透气性指数神经网络模型和透气性判断模型为核心,结合智能优化搜索算法,控制混合料制粒加水,改善透气性,从而提高烧结生产的质量与产量。

烧结混合料水分测量过程控制方法

水分是影响钢铁行业烧结过程的重要因素之一,它起着黏结、润滑和导热等重要作用。混合料烧结过程中,上层烧结料中的水分在升温过程中蒸发成水蒸气。随着抽风,水蒸气开始在下层冷料表面冷凝形成过湿层,过湿层的透气性很差,阻碍燃烧过程和传热过程。

济钢烧结混合料水分的在线测量与控制

济钢为加强烧结混合料水分的在线检测与控制 ,采用了MM 710红外水分仪。本文介绍了该水分仪的基本结构和原理 ,重点介绍了该水分仪在济钢第一烧结厂的应用情况与所取得的效果。

基于多源信息融合的烧结混合料水分智能在线检测方法

烧结混合料水分的精准测控对改善料层透气性,提高烧结矿的产、质量具有重要作用。本文针对现有水分检测方法难以准确检测烧结混合料水分的问题,将智能方法引入水分检测,提出一种基于多源信息融合的烧结混合料水分智能在线检测方法。该方法首先采用高斯滤波进行图像预处理、利用以多类异质图像特征为输入的XGBoost构建烧结混合料水分检测子模型;再进一步通过四分位法对工艺数据进行预处理,利用以烧结过程变量为输入的GRU网络构建烧结混合料水分检测子模型;最后根据不同模态数据的特征将两个子模型进行融合。结果表明,该融合模型所得水分检测结果的稳定性较单一子模型有所提高,具有很好的应用价值。

炼铁厂烧结机混合料水分自动控制研究与应用

介绍了包钢炼铁厂烧结机混合料水分控制方案及水分控制系统的设计情况。

混合料水分对新钢铁矿烧结的影响

以新钢4~#、5~#烧结机的配矿结构为基础,研究了混合料水分对铁矿烧结的影响。烧结杯试验结果表明:在基准条件下,混合料水分为10.00%,燃料配比为5.2%时,烧结各项指标相对较优,垂直烧结速度16.64 mm/min,利用系数1.09 t/(m^2·h),成品率82.91%,转鼓强度77.51%,固体燃耗52.14 kg/t;不同的配矿结构条件下,混合料适宜水分也各不相同,当铁坑褐铁粉用量从13.26%下降到3.26%,烧结适宜水分从10.00%下降到9.50%;当返矿配比从39.5%下降到29.5%,烧结适宜水分从10.00%提高到10.25%;工业试验中,5~#烧结机混合料水分为10.00%时,烧结负压、主抽平均电流、烧结机速、烧结矿产量和固体能耗等主要技术经济指标相对较好;降低烧结矿中SiO_2含量,减少铁坑褐铁精粉的用量,并增大粒度较粗的铁料用量,混合料水分会有所降低。

中子水分仪及其在烧结混合料水分控制中的应用

鞍钢鲅鱼圈钢厂为加强对烧结混合料水分的在线检测和控制,采用了丹东东方测控技术有限公司生产的DF-5744型皮带中子水分仪。本文介绍了该水分仪的基本原理、构成和技术特点,以及在鲅鱼圈烧结厂的应用情况和所取得的效果。

5号烧结机混合料水分对烧结矿质量的影响

含梅精矿混合料烧结过程对水分十分敏感,适当的烧结混合料水分对于改善梅钢烧结矿的质量和提高产量非常有利,但过多的水分会导致烧结热量不足,影响烧结的进行。为确定梅山钢铁公司(以下简称“梅钢”)5号烧结机梅钢混合料水分的最佳含量,本文以梅钢5#烧结机的实际生产配矿结构为基础,研究了混合料水分对梅精矿烧结过程、烧结矿强度和烧结矿冶金性能的影响。试验结果表明:在基准条件下,当混合料水分为7.5%时,烧结各项指标相对较优,烧结成品率为83.6%,烧结利用系数为1.36 t·m^(-2)·h^(-1),烧结矿FeO含量为8.72%,转鼓指数为83.1%,RDI_(+3.15)为83.6%,各项指标均满足生产要求。

50m^2烧结机混合料水分工业试验

1 前言低水分烧结,同时控制适当的烧结矿FeO,可以降低固体燃耗,提高烧结矿强度,改善烧结矿的粒度组成,降低返矿率,降低电耗,尤其是可改善炉况。1999年初以来,柳钢50m^2烧结机混合料水分仍保持在7.3%左右的较高水平,固体燃耗达59.30公斤/吨矿。

包钢500m^2烧结机混合料水分自动控制与应用

文章介绍了包钢500 m2烧结机实现混合料水分自动检测与控制的研究与应用,基于理论计算与水分仪测量相结合的控制加水理念,并充分考虑了生石灰消化加水、除尘灰加水、蒸汽预热因素的影响,首次在包钢烧结实现了混合料全自动加水,解决了水分波动的难题,为烧结提产、提质、降耗创造了条件。

控制混合料水分,降低烧结波动

神户制钢加古川厂开展降低烧结波动的研究，将烧结波动定义为风箱温度的变化，研究了烧结厂烧结波动由上道工序的传递现象。得出如下结论：

烧结混合料水分的分析与控制

混合料水分在烧结生产工艺过程中起着润湿物料、促进物料成球以及传递热量与氧量的作用。在适宜的烧结料水分含量,能够确保烧结过程中料层的透气性,提高垂直烧结速度和烧结矿产量与质量。文章结合首钢长钢炼铁厂烧结过程中的经验,阐述如何准确判断水分的变化,合理控制混合料水分,克服影响物料水分控制的不利因素,以取得良好效果。

混合料水分对承钢钒钛磁铁矿烧结的影响

研究了混合料水分对承钢含钒钛烧结过程、烧结矿的矿物组成、矿物结构、烧结矿强度和烧结矿冶金性能的影响,发现适当提高烧结混合料水分对于改善承钢烧结矿的质量和提高产量十分有利,但水分过高会对烧结矿质量和产量都产生不利影响。确定承钢烧结混合料水分应控制在7.5%左右。

叠加泛化集成的烧结水分预测LGBM-RF-XGB混合模型

针对烧结混合料水分预测的问题,引入了基于叠加泛化集成的建模方法,提出了Robust Scaler-Rank Gauss(RS-RG)混合算法对输入叠加模型的数据进行处理,进而建立了基于叠加泛化集成的烧结混合料水分预测轻量梯度提升机-随机森林-极端梯度提升机(LGBM-RF-XGB)混合模型,可以在烧结料混合前预知水分值.LGBM-RF-XGB叠加模型的内部机制是先从LGBM和RF模型生成元数据,再使用XGB模型计算最终预测.结合烧结现场数据,将提出的叠加模型与多个基准模型进行了对比仿真实验.结果表明,所提出叠加模型的精度和误差均优于用于对比的基准模型,满足烧结工艺要求,可以用于实际生产中的烧结混合料水分提前预测,为加水量自动控制提供理论依据.

自动调节烧结机混合料中水分的控制系统设计

为解决某钢厂260m2烧结机混合料中水分的在线测量和自动控制的问题,文中基于中子水分仪测量物料中水分、γ射线吸收法测定物料的总量,采用PC机和PLC构建了能实现精准、自动、快速调节给水量且具有安全保护功能的闭环控制系统。文中详细说明了设计原理和实现方法。

韶钢5号烧结机混合料自动加水控制系统及其应用

介绍了韶钢烧结厂5号烧结机混合料自动加水控制系统的构成、控制原理以及保证系统良好运行应注意的一些事项。该控制系统运行三年多来,工作稳定可靠,一、二次混合料水分波动均控制在±0.3%以内,取得了很好的效果。

基于回归理论的烧结混合料加水参数估计

针对烧结混合过程加水量的控制参数未知,凭经验加水离散度大的问题,通过现场采集各配料仓实时物料下料量、加水流量和混合料水分百分含量测量值,基于多元线性回归理论,对各物料加水参数进行估计,建立加水回归模型。之后,现场采集选取样品,按照配料工艺的物料配比进行配料,并依据模型计算的加水量进行加水,再用烘干称重法获得所配混合料的水分百分含量值。结果表明,按所估计加水参数混合后的混合料水分含量与目标水分含量相比误差小于±0.3%,标准偏差小于0.3%,并进一步通过现场实验,证明所构建的加水预测控制模型可以满足工艺控制要求。