侯利明
,
刘丽丽
,
张作泰
,
王习东
钢铁
针对高炉初渣、中间渣组分多变特别是FeO含量高等问题,系统研究了CaO-SiO2-Al2O3-FeO-MgO五元渣系的黏度及组分对黏度的影响规律,并建立了基于WEB的神经网络-遗传算法（ANN-GA）系统的高炉渣黏度预报模型。结果表明,该模型对高FeO渣系的黏度预报值与试验结果吻合较好,误差在20%以内。通过模型预报获得的各因素对渣黏度影响的规律与文献及试验结果一致。
关键词:
高炉
,
初渣
,
中间渣
,
黏度预报
,
神经网络
张芳
,
安胜利
,
罗果萍
,
王艺慈
钢铁钒钛
doi:10.7513/j.issn.1004-7638.2014.05.018
针对目前高炉炼铁原料条件日益恶化,冶炼强度不断加大,铜冷却壁热面渣皮出现稳定性下降、频繁脱落的现象,以及包钢高炉渣成分的特殊性,采用试验研究与相图分析的方法,对包钢高炉初渣及中间渣的软熔性质进行研究.结果表明,w(FeO)为15％时,弱酸性的包钢高炉渣的稳定性较差,且碱度对高炉初渣及中间渣的稳定性影响比渣中w(FeO)的变化更为显著;相比于w(FeO)对高炉渣软熔性质的影响,K2O的作用更强:碱度为1,w(FeO)为15％时,高炉渣中w(K2O)每增加0.5％,其软熔温度降低20℃左右,而CaF2含量由1.47％增加到2.67％,对高炉渣软熔性质的影响并不明显.
关键词:
高炉
,
初渣
,
中间渣
,
软熔性质
