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MIVM在渣-铁液-炉气间的相平衡研究

发布时间:2020-09-16 09:11
   钢铁冶炼过程中,为了知晓反应的进度,各组元的热力学数据是不可或缺的。然而由于冶金过程的复杂性,利用实验来测量铁水中各组元的活度,不能保证所得数据的准确性和稳定性。若能利用模型来预测组元的热力学性质,将会给实际生产带来诸多方便。本文基于分子相互作用体积模型(MIVM),计算出多元合金体系Mn-Fe-C、Mn-Si-C、Fe-C-Cr、Fe-Cr-P、Fe-Mn-P和Mn-Fe-Si-C中各组元的热力学性质,并与实验数据和在钢铁冶炼中广泛应用的Wagner公式(WIPF)和统一相互作用参数公式(UIPF)计算结果相对比。结果表明:MIVM的预测值比WIPF和UIPF的预测值更接近实验值,例如,用MIVM预测得到的Fe在Fe-Cr-P熔体中的活度与实验值的平均相对误差为5%,而WIPF和UIPF所得预测值与实验值的平均相对误差分别为53%和51%,MIVM表现出可靠的预测能力。因此,MIVM可以代替WIPF和UIPF来计算多元系中组元的活度。基于以上结论,本文用该模型预测了三元液态合金Fe-Si-P、Fe-C-P中各组元的活度,并绘制出所预测三元合金的等活度曲线图。为实际生产提供了具有一定参考价值的数据。此外,本文还对MIVM预测结果与元素配位数间的关系展开了研究。结果表明:计算所得的元素的配位数与MIVM中的二元参数B_(ij)和B_(ji)存在一一对应关系,即当简化模型参数或利用不同公式计算得到的元素的不同配位数值来拟合二元系数据时,虽然所得到的二元参数B_(ij)和B_(ji)会随着配位数的不同而改变,但拟合结果与预测效果却都相差无几,这就意味着,不同的配位数有不同的B_(ij)值与之相对应,MIVM的预测效果只与其子二元系的拟合效果有关。对于熔渣体系,本文以MIVM近似伪多元法为基础,建立了炼钢过程中熔渣体系的组元活度计算模型,并与实验数据相比较,所得结果在一定合理的范围内,仍然与实验值拟合较好。例如:1823K时,熔渣CaO-FeO-SiO_2中,组元CaO、FeO、SiO_2的预测值与实验值的平均相对误差分别为45%,34%,82%。这表明,利用MIVM伪多元法来预测熔渣组元的热力学性质,具有技术可行性。最后,本文通过MIVM及其近似伪多元法的联用,对还原过程中,铬在渣-金间的平衡分配进行了初步研究,并利用所建立的模型来预测相关因素对平衡的影响。数据显示,升高温度、提高炉渣碱度,减小体系中CO的分压,均能使渣中Cr_2O_3的含量减小,其中CO的分压起决定性影响。本次研究将对指导炼钢操作具有一定的参考价值。
【学位单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TF701
【部分图文】:

分布图,铁矿区,分布图,钢铁冶炼


图 1-1 我国大中型铁矿区分布图[6]1.2 钢铁冶炼基本流程及所存在的问题钢铁冶炼即关于如何炼钢和炼铁的工艺。众所周知,铁在地球上是不能自然赋存的,必须经过冶炼提取才能获得金属铁。由于自然赋存条件的不同和铁矿石本身固有特性的差异,从铁矿石中提取铁进而制造钢的工艺是千差万别的。现代钢铁冶炼的基本生产流程如图 1-2 所示。

分布图,钢铁生产,基本流程,钢铁冶炼


图 1-1 我国大中型铁矿区分布图[6]1.2 钢铁冶炼基本流程及所存在的问题钢铁冶炼即关于如何炼钢和炼铁的工艺。众所周知,铁在地球上是不能自然赋存的,必须经过冶炼提取才能获得金属铁。由于自然赋存条件的不同和铁矿石本身固有特性的差异,从铁矿石中提取铁进而制造钢的工艺是千差万别的。现代钢铁冶炼的基本生产流程如图 1-2 所示。

活度,熔体,实验值,计算值


图 2-1 1873K 时 Fe-Mn 熔体中 Fe、Mn 活度的未简化 MIVM 计算值与实验值[28]的比较图 2-2 1873K 时 Fe-Mn 熔体中 Fe、Mn 活度的简化 MIVM 计算值与实验值[28]的比较图 2-3 1873K 时 Fe-Si 熔体中 Fe、Si 活度的未简化 MIVM 计算值与实验值[28]的比较图 2-4 1873K 时 Fe-Si 熔体中 Fe、Si 活度的简化 MIVM 计算值与实验值[28]的比较

【参考文献】

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本文编号:2819675

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