【摘要】：以湖北官店鮞狀赤鐵礦為研究對象,對其進行深度還原試驗,利用光學顯微圖像分析技術對還原物料中金屬鐵顆粒粒度進行測量,考察還原溫度和還原時間對鐵顆粒粒度的影響,并采用MATLAB軟件對試驗數據進行擬合分析,建立鐵顆粒粒度與還原條件之間的數學模型。研究結果表明:不同還原條件下金屬鐵顆粒粒度累積特性曲線呈現(xiàn)出相同的變化規(guī)律;升高還原溫度或延長還原時間可使鐵顆粒粒度明顯增加;建立鐵顆粒粒度D80與還原溫度和還原時間之間的預測模型;模型的計算值與試驗值具有良好的吻合性,可用于預估深度還原過程中金屬鐵顆粒的粒度;基于該模型,可通過調整溫度和時間以實現(xiàn)金屬鐵顆粒粒度的優(yōu)化與控制。
[Abstract]:Taking Guandian oolitic hematite in Hubei province as the research object, a deep reduction experiment was carried out, and the particle size of metal iron particles in the reducing material was measured by optical microscopic image analysis. The effects of reduction temperature and reduction time on iron particle size were investigated. The mathematical model between iron particle size and reduction condition was established by fitting the test data with MATLAB software. The results show that the cumulative characteristic curve of iron particle size shows the same change law under different reduction conditions, and the particle size can be obviously increased by increasing reduction temperature or prolonging reduction time. A prediction model of iron particle size D80, reduction temperature and reduction time is established. The calculated value of the model is in good agreement with the experimental value and can be used to predict the particle size of iron particles in the process of deep reduction. The optimization and control of iron particle size can be realized by adjusting temperature and time.
【作者單位】： 東北大學資源與土木工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51134002) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(N140108001)~~
【分類號】：TD951

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