酸性磷铵料浆物性研究

分别用湿法工业磷酸 (1 9.41 %P2 O5)和纯稀磷酸 (2 3 .68%P2 O5)与气氨中和并进行浓缩得到一系列不同中和度、不同含水率的酸性磷铵料浆。测定料浆的密度、沸点、导热系数、氟逸出率。结果表明 ,密度随料浆含水率和中和度的减小而增大 ,可通过 ρ=k(ρsxv+ρL(1 -xv) ) 进行预测。沸点在含水率低于 40 %区域变化较快 ,总的趋势随含水率和中和度的减小而升高。氟逸出率与含水率和中和度呈负相关 ,低中和度区氟逸出率较大且受中和度的影响非常显著 ,而在高中和度区 ,氟逸出率较低。料浆导热系数的范围为 0 .471～ 0 .61 8W/ (m·℃ )。无固体颗粒析出时 ,料浆导热系数随含水率或中和度的减小而减小 ,当有固体颗粒析出时 。

RBF-PLS模型及其在酸性磷铵料浆氟含量测定中的应用

酸性磷铵料浆中的氟含量在磷铵生产过程中产生重要影响 ,本文通过构建 RBF-PL S网络模型对酸性磷铵料浆中的氟含量进行测定。试验结果表明 ,测定的平均自检相对误差为 3 .98% ,平均预报相对误差为 5.43 % 。

RBF网络在酸性磷铵料浆浓缩过程中氟含量测定中应用研究

在磷铵化肥的生产过程中 ,料浆的氟含量是一个重要的影响因素 ,精确测定氟含量对生产有重要意义。本文通过构建RBF-PCR网络模型对酸性磷铵料浆浓缩过程中的氟含量进行测定 ,收到了良好的效果。

酸性磷铵料浆浓缩过程中氟含量的预测模型

在磷铵生产过程中,料浆的氟含量预测对生产具有重要意义。本文将径向基函数网络(RBFN)与循环子空间回归(CSR)相结合,设计了RBFN-CSR建模方法。RBFN-CSR方法在确定隐含层结构和参数时,将隐单元数取为训练样本数,径向基函数中心矢量取相应样本值,宽度参数根据样本分布情况采用尝试方法选取,隐含层到输出层的网络权系数运用CSR求解。CSR求解过程包容了最小二乘回归(LSR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)以及很多中间的回归方法,它可在非常广泛的范围内根据某一准则选择最优的网络结构参数。运用RBFN-CSR方法建立了酸性磷铵料浆浓缩过程中氟含量的预测模型,交叉验证表明,该模型具有较高的预测精度和良好的稳定性能,有一定的实际应用价值。

同心圆筒法测定磷铵料浆的导热系数

用同心圆筒法测定了酸性磷铵料浆溶液的导热系数。采用含P2O5 23.682%的试剂稀磷酸与气氨中和得到中和度分别为0.1841、0.4074、0.5947、0.8297、0.9456的酸性磷铵料浆，并加热浓缩到20.337%-70.208%的含水量。测定了60℃、75℃、90℃下不同浓度的料浆溶液的导热系数。结果表明，料浆溶液的导热系数随温度的升高、含水量的增大和中和度的增大而增大。

采用酸性料浆浓缩生产磷酸二铵的方法及二次氨化反应器

一种采用酸性料浆浓缩生产磷酸二铵的方法，以湿法稀磷酸为原料，工艺步骤依次为一次氨化反应、酸性料浆浓缩、二次氨化反应、转鼓氨化造粒和干燥，转鼓氨化造粒和干燥步骤产生的含氨尾气用湿法稀磷酸洗涤，所获的洗涤液用于一次氨化反应。一次氨化反应，制备中和度为0．5-1．0的酸性磷铵料浆；酸性料浆浓缩，使酸性料浆的终点含水量为13％-20％；二次氨化反应，将料浆的中和度提高到1．30—1．50；转鼓氨化造粒，