[发明专利]一种基于制粒准颗粒烧结行为的配矿结构评价方法

说明书

本发明提供了一种基于制粒准颗粒烧结行为的配矿结构评价方法，涉及钢铁冶金技术领域，能够直观的了解不同配比烧结原料在烧结生产粒度下液相流动性的优劣，并通过各项评价指标结果以确定最佳配矿方式；该方法根据制粒性能选择矿粉的合适粒度，将不同矿粉按比例混匀制粒成准颗粒试样，进行烧结实验，根据评价指标进行检测评价，基于不同角度了解准颗粒试样的液相流动性，以便确定最佳配矿方式。本发明提供的技术方案适用于配矿的过程中。

【技术领域】

本发明涉及钢铁冶金技术领域，尤其涉及一种基于制粒准颗粒烧结行为的配矿结构评价方法。

【背景技术】

我国烧结原料配矿一直以来都基于化学成分进行优化配矿，即按照混匀矿的化学成分，制定搭配方案并进行烧结杯实验，来确定最佳搭配方式。近年来由于国内铁矿石品位下降，使得外购矿粉增加。面对种类繁多，成分和性能差异巨大的外购矿粉，钢铁企业选择在制定搭配方案之前对单种矿粉的高温基础特性进行研究，这不仅可以更容易确定最佳搭配方案，而且降低了大量的烧结杯实验工作。但针对这种基于铁矿粉高温基础性能烧结配料优化方法，由于实际生产中多种原料混合烧结，不同原料间会相互影响，且不同原料粒度也会对其性能有较大影响。在测定铁矿粉高温基础性能时，跳过了混匀配矿及混合制粒过程，直接对单种矿粉进行高温实验，故其测定结果与实际生产中不同铁矿粉的高温基础性能有所出入。随着智能化的发展，学者们开始尝试构建数学模型进行优化配矿，将配矿成分作为目标函数，通过配加各类约束条件进行建模计算，大大降低了配矿成本。但相对于传统配矿，数学模型配矿方式由于缺乏对烧结性能的针对性，且在构建模型时约束条件与目标函数为线性关系，过于理想化，故使得配矿结果与实际差异较大。基于以上问题，学者们研究出一种新型的数学模型配矿方式：基于模糊数学的多目标非线性配矿模型，利用模糊数学理论，在数学模型中加入了一个可以充分反应烧结矿性能的参数，又通过多目标非线性配矿模型改善了一般数学模型配矿所存在的过于理想化问题，使得计算结果准确度更接近实际。对于各种数学模型以及人工智能配矿方式，仍需要更多实例来对数学模型以及大数据进行补充才能使计算结果更加准确。

矿粉烧结成矿主要是靠液相固结成块，通过对不同铁矿粉液相流动性的研究发现，不同配比的铁矿粉，其液相流动性会对烧结过程中液相生成量的多少产生影响，进而影响烧结矿的成品率、转鼓强度等烧结技术指标。在实际生产中相同配矿条件下，适当加入一些液相流动性好的矿粉可以提高烧结矿产质量。

因此，有必要研究一种基于此的配料优化方法来弥补空缺，即一种基于制粒准颗粒烧结行为的配矿结构评价方法，来应对现有技术的不足，以解决或减轻上述一个或多个问题。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了一种基于制粒准颗粒烧结行为的配矿结构评价方法，能够直观的了解不同配比烧结原料在烧结生产粒度下液相流动性的优劣，并通过各项评价指标结果以确定最佳配矿方式。

一方面，本发明提供一种基于制粒准颗粒烧结行为的配矿结构评价方法，其特征在于，根据制粒性能确定各矿粉的合适粒度，将制备成合适粒度的矿粉按比例混匀制粒成准颗粒试样进行烧结实验，根据评价指标进行检测评价。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法的步骤包括：

S1、将所需的矿粉制备成各自合适的粒度，并按比例混合均匀；

S2、对混匀后的矿粉进行制粒，获得准颗粒试样；

S3、采用布料装置将准颗粒试样布料到烧结装置中；

S4、对烧结装置进行加热升温，进行烧结室验；

S5、烧结后降温得到烧结成品；

S6、根据评价指标对烧结成品进行检测评价。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，步骤S1中矿粉合适粒度的确认方式为：将各矿粉分别取样细磨成相同粒度，进行制粒性能检测，分析不同矿粉的制粒性能并确定其合适粒度。