基于神经网络预测的锌挥发率影响机制分析

浸出渣回转窑煅烧回收锌、铟等有价金属是湿法炼锌行业资源绿色循环的关键环节,呈现多因素耦合、大时滞等特点,能耗高、锌挥发率不稳定,快速优化调控困难。以国内30万吨/年锌浸出渣回转窑煅烧工程为研究对象,在工况参数灰色关联度定量分析的基础上,引入粒子群算法优化建立BP神经网络锌挥发率预测模型,结合反应机理和单因子情景分析法,重点考察了焦粉投入强度、温度和浸出渣关键组分对锌挥发率的影响规律。结果表明,焦粉投入强度对锌挥发率影响显著,关联系数达0.842;同时,锌挥发率预测模型R2达0.987,整体误差≤±0.6%;焦粉投入强度、窑尾温度和浸出渣含Fe率最优模拟调控值分别为0.60 t/t,680℃和23wt%。本研究可为湿法炼锌行业锌浸出渣绿色高质循环利用的优化控制提供理论指导和技术支撑。

真空下铜还原高铁闪锌矿的研究

进行了真空下铜还原高铁闪锌矿的研究。ZnS中的Zn以锌蒸汽形式冷凝回收,液态Cu2S与矿物中的FeS形成锍Cu2S-FeS,锍经吹炼后,Cu催化剂再生。结果表明,物料中铜锌摩尔比为4、还原温度为850℃、恒温45 min时,锌挥发率在95%以上。

高铁硫化锌精矿的真空铁还原

开展了真空下铁还原高铁硫化锌精矿的热力学分析和试验研究。在整个还原过程中锌以单质形式冷凝回收,直收率达95%左右,矿物中的硫主要以FeS的形式固定。通过试验研究确定了真空下铁还原高铁硫化锌精矿较好的工艺条件。

锌灰直接法生产高纯氧化锌技术研究

为了提高直接法氧化锌的纯度和锌灰中锌的挥发率,采用单因素实验法对锌灰还原工艺条件、金属锌氧化工艺条件和初粉收集时间等技术参数进行优化研究,系统分析了各主要技术参数对氧化锌纯度和锌灰中锌挥发率的影响。结果表明:在给定的工艺条件下可以生产出纯度达到99.7%的高纯氧化锌产品,且锌灰中锌的挥发率可以达到99.5%以上。确定的适宜技术参数:还原室进气量为3.6 m^3/h,还原温度为900℃,还原时间为150 min,块煤粒度为0.45~0.50 cm,锌焙砂、块煤与水质量混合比为1∶0.85∶0.15,氧化温度为1300℃,氧化室进气量为17 m^3/h,初粉收集时间为10 min。

高铁硫化锌精矿的真空铁还原

开展了真空下铁还原高铁硫化锌精矿的热力学分析和试验研究.在整个还原过程中锌以单质形式冷凝回收,直收率达95%左右,矿物中的硫主要以FeS的形式固定.通过试验研究确定了真空下铁还原高铁硫化锌精矿较好的工艺条件.