鲕状赤铁矿石深度还原过程中金属铁颗粒粒度预测模型

发布时间：2018-08-01 18:29

【摘要】：以湖北官店鲕状赤铁矿为研究对象,对其进行深度还原试验,利用光学显微图像分析技术对还原物料中金属铁颗粒粒度进行测量,考察还原温度和还原时间对铁颗粒粒度的影响,并采用MATLAB软件对试验数据进行拟合分析,建立铁颗粒粒度与还原条件之间的数学模型。研究结果表明:不同还原条件下金属铁颗粒粒度累积特性曲线呈现出相同的变化规律;升高还原温度或延长还原时间可使铁颗粒粒度明显增加;建立铁颗粒粒度D80与还原温度和还原时间之间的预测模型;模型的计算值与试验值具有良好的吻合性,可用于预估深度还原过程中金属铁颗粒的粒度;基于该模型,可通过调整温度和时间以实现金属铁颗粒粒度的优化与控制。
[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.
【作者单位】： 东北大学资源与土木工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51134002) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N140108001)~~
【分类号】：TD951

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 R.E.Hathaway;陈雨田;;细粒矿浆流中颗粒粒度的连续测量[J];国外金属矿选矿;1977年06期

2 夏诚意;;颗粒粒度的测定(二)[J];医药设计;1981年05期

3 蒋朝澜;;颗粒粒度和浮选特性的关系[J];云南冶金;1986年06期

4 燕辉;颗粒粒度分布测试精度的影响因素[J];石油大学学报(自然科学版);1994年04期

5 杨初平,习岗,杨冠玲;颗粒粒度测试技术[J];工科物理;1999年04期

6 任中京;颗粒粒度的定义与粒度测定结果的可比性[J];中国粉体技术;2000年S1期

7 夏诚意;;颗粒粒度的测定[J];医药设计;1980年03期

8 刘维平;光透法测定粉末颗粒粒度[J];陶瓷工程;1997年06期

9 熊向军;颗粒粒度粒形测量的新技术[J];中国水泥;2004年12期

10 李红;;颗粒粒度检测技术综述[J];辽宁科技学院学报;2007年03期

相关会议论文 前10条

1 任中京;;颗粒粒度的定义与粒度测定结果的可比性[A];第六届全国颗粒制备与处理学术会议论文集[C];2000年

2 苏明旭;蔡小舒;黄春燕;徐峰;李俊峰;;超声衰减法测量颗粒粒度大小[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

3 李春华;林强;裴重华;;珍珠粉颗粒粒度与其氨基酸体外溶出效果关系研究[A];2001年海南全国粉体技术研讨会论文集[C];2001年

4 熊向军;;颗粒粒度粒形测量的新技术介绍——时间转换理论以及动态图像分析[A];第七届全国颗粒制备与处理学术暨应用研讨会论文集[C];2004年

5 熊向军;;颗粒粒度粒形测量的新技术介绍——时间转换理论以及动态图像分析[A];2004年中国纳米技术应用研讨会论文集[C];2004年

6 鲍崇高;王恩泽;高义民;邢建东;;不同颗粒粒度的Al_2O_3/耐热钢基复合材料高温磨损行为[A];21世纪全国耐磨材料大会——第九届全国耐磨材料磨损失效分析与抗磨技术学术会议论文专辑[C];2000年

7 任中京;姚金平;赵云普;;激光衍射法测量片状颗粒粒度的研究[A];中国颗粒学会2006年年会暨海峡两岸颗粒技术研讨会论文集[C];2006年

8 李江;何国强;娄永春;刘洋;王希亮;;聚集条件下SRM颗粒粒度分布研究[A];中国宇航学会2005年固体火箭推进第22届年会论文集（发动机分册）[C];2005年

9 任中京;姚金平;赵云普;;激光衍射测量片状铝粉的应用与研究[A];第七届全国颗粒测试学术会议、2008上海市颗粒学会年会论文集[C];2008年

10 王飞;于盛齐;伍冬;黄益旺;;不同沙质沉积物中声速和衰减系数测量[A];中国声学学会水声学分会2013年全国水声学学术会议论文集[C];2013年

相关硕士学位论文 前8条

1 曹丽霞;基于静态光散射的颗粒粒度检测技术的研究[D];中国计量学院;2015年

2 姚文学;超声波衰减谱法在线测量微纳米颗粒粒度分布的研究[D];华南理工大学;2016年

3 谭浩;基于近场散射的颗粒粒度测量方法研究[D];东南大学;2016年

4 暴吉宁;颗粒粒度视觉检测系统研制[D];沈阳工业大学;2015年

5 刘晓艳;多角度动态光散射颗粒粒度反演方法研究[D];山东理工大学;2012年

6 毛帅;激光自混合干涉技术中颗粒粒度反演算法研究[D];山东理工大学;2012年

7 尹吉婷;基于颗粒粒度极值分布函数的遗传反演算法的研究[D];南京理工大学;2005年

8 王大海;计算机图像处理技术在矿物颗粒粒度检测中的应用[D];江西理工大学;2008年

，

本文编号：2158461