【摘要】：以湖北官店鮞狀赤鐵礦為研究對(duì)象,對(duì)其進(jìn)行深度還原試驗(yàn),利用光學(xué)顯微圖像分析技術(shù)對(duì)還原物料中金屬鐵顆粒粒度進(jìn)行測(cè)量,考察還原溫度和還原時(shí)間對(duì)鐵顆粒粒度的影響,并采用MATLAB軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析,建立鐵顆粒粒度與還原條件之間的數(shù)學(xué)模型。研究結(jié)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(zhǎng)還原時(shí)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(shí)間之間的預(yù)測(cè)模型;模型的計(jì)算值與試驗(yàn)值具有良好的吻合性,可用于預(yù)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(diào)整溫度和時(shí)間以實(shí)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(xué)資源與土木工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51134002) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(N140108001)~~
【分類號(hào)】：TD951

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