镍红土矿硫酸常压浸出液高温水解除杂

以硫酸常压浸出液为原料,以腐殖土为中和剂,采用高温水解法对其进行净化除杂研究。在探讨除杂原理的基础上,考察水解温度、时间、腐殖土加入量和加入方式对杂质脱除率的影响。研究结果表明:水解反应前每升溶液加入腐殖土100 g,在220℃下反应1 h,常压浸出液中的铁、铬、铝的脱除率分别达到96.19%,93.32%和93.99%,同时镍、钴、镁、锰的回收率均在99%以上;水解渣成分以Fe2O3为主,具有良好的过滤性能;高压釜结垢中含有Fe2O3,NaAl3(SO4)2(OH)6和FeOHSO4,结垢方式为沉积式结垢,易清理。     

红土镍矿微波水热法浸提镍钴

采用微波水热盐酸浸出方法对腐泥土型红土镍矿提取镍钴进行了研究,详细探讨了焙烧预处理、微波水热浸出温度和浸出时间对镍钴浸出率的影响.对于300℃焙烧预处理后的红土镍矿,微波水热温度为50℃,浸出时间为1 h时,镍的浸出率高达93.65%,钴的浸出率为87.86%.红土镍矿的微波水热浸出体系与普通水热浸出体系相比,镍和钴的浸出效果更好.研究表明,扩散过程是镍、钴浸出过程的主要限制环节.     

Extraction and separation of nickel and cobalt from saprolite laterite ore by microwave-assisted hydrothermal leaching and chemical deposition

Extraction and separation of nickel and cobalt from saprolite laterite ore were studied by using a method of microwave-assisted hydrothermal leaching and chemical deposition. The effects of leaching temperature and time on the extraction efficiencies of Ni2+ and Co2+ were investigated in detail under microwave conditions. It is shown that the extraction efficiencies of Ni2+ and Co2+ from the ore pre-roasted at 300℃ for 5 h were 89.19% and 61.89% when the leaching temperature and time were about 70℃ and 60 min, respectively. For the separation process of Ni and Co, the separation of main chemical components was performed by adjusting the pH values of sulfuric leaching solutions using a NaOH solution based on the different pH values of precipitation for metal hydroxides. The final separation efficiencies of Ni and Co were 77.29% and 65.87%, respectively. Furthermore, the separation efficiencies of Fe of 95.36% and Mg of 92.2% were also achieved at the same time.     

镍红土矿加压浸出渣磁化焙烧-弱磁选铁精矿的研究

以镍红土矿加压酸浸渣为原料(其主要成分是以赤铁矿为主的铁矿物),对其进行磁化焙烧-弱磁选铁精矿的实验研究,确定还原焙烧-弱磁选工艺的优化条件。研究结果表明该工艺的优化条件是:无烟煤质量分数为20%,焙烧温度为750℃,焙烧时间为60 min,冷却方式为水冷,弱磁选磁场强度为195 kA/m,在此最优条件下,铁品位和回收率分别为64%和94%,精矿中S质量分数为0.16%,达到了钢铁对铁精矿成分的要求。     

时间序列神经网络动态建模研究

采用一种改进的时间序列神经网络用于过程系统的动态建模。该网络将输入变量的时间序列数据作为网络输入，同时以系统的脉冲响应系数为时间序列输入数据的权值，赋予神经网络模型一定的物理意义，从而使神经网络模型获得更好的外延性，能够更好地表达系统的动态特性。     

红土镍矿选择性还原焙烧过程中的相变转化

针对传统选矿方法难以回收低品位红土镍矿中有价金属镍的问题,采用选择性还原焙烧法研究了不同焙烧温度以及不同焙烧时间条件下红土镍矿(Ni品位为1.49％)中发生的微观结构变化以及相变转化.通过X射线衍射、扫描电镜及X射线能谱分析等测试手段分析表明,在不同焙烧温度及不同时间条件下经选择性还原后的红土镍矿中,镍氧化物逐渐被还原成镍铁合金相,铁氧化物主要转变成浮氏体相,硅酸盐主要以橄榄石形式存在.最后通过还原焙烧磁选试验证实,还原剂为烟煤,添加剂为NCS,两者用量分别为原矿质量的2％和7％,在1200℃条件下焙烧50 min,磁选分离得到镍铁产品中镍品位为9.78％,镍的回收率为92.06％,镍铁回收率差为62.51％,实现了红土镍矿中镍铁的选择性还原.     

Application of response surface methodology in optimizaing the sulfation-roasting-leaching process of nickel laterite

Nickel was recovered from nickel laterite using a sulfation-roasting-leaching process and the effects of operation parameters including acid addition, roasting temperature, and roasting time on nickel extraction and iron dissolution were investigated using response surface methodology (RSM). Two second-order polynomial models of high significance were presented to show the relationship between the responses and the variables. The analysis of variance (ANOVA) showed high coefficients of determination (R2) of 0.894 and 0.980 for the two models, respectively. Optimum areas of ≥ 80% Ni extraction and ≤ 5% Fe dissolution were obtained by the overlaid contours. Verification experiments in the optimum areas were conducted and the results indicate a close agreement with the predicted values obtained from the models.     

MIMO准线性神经网络的研究与建模

给出了多输入－多输出（MIMO）的准线性神经网络（PNN），采用递推预报误差的二阶算法作为训练方法，讨论了PNN的收敛性，通过对多变量、强耦合的非线性加热炉的动态建模，表明这种神经网络建模方法具有效果良好、参数少、收敛快且准确性高的特点。     

红土镍矿镍和铁的综合回收试验

多米尼加某红土镍矿属强烈氧化的含镍酸性铁矿石,矿石中主要含有褐铁矿、石英、氧化铝和氧化镁等矿物.采用硫酸常压浸出-黄钠铁矾沉铁工艺对该红土镍矿进行湿法回收工艺研究.研究结果表明:镍、铁的浸出率分别为91.95％和67.96％;经黄钠铁矾法沉淀分离和焙烧工艺能够获得Fe品位为55.56％的氧化铁产品,且镍和铁的总回收率分别达到89.39％和67.46％.     

基于多聚合过程神经元网络的剩余油分布模型的研究

传统的建模方法中,无论是确定性建模方法还是随机建模方法都不能表达地质模型在时间维上的预测.建立基于多聚合过程神经元网络的时空维地质模型,能够描述储层参数在四维空间上特征和空间展布,能够有效地预测剩余油分布情况,对于油气开采具有十分重要的意义.     

红土镍矿直接还原焙烧磁选回收铁镍

采用添加助熔剂直接还原焙烧-磁选方法,对镍主要以硅酸镍形式存在的低品位红土镍矿中镍和铁的富集进行了研究. 结果表明,同时添加助熔剂,可获得较好的技术指标. 最佳工艺条件为:煤作还原剂,质量分数为15%;KD-2为助熔剂,质量分数为20%;焙烧温度为1200℃;焙烧时间为40min. 在此条件下可以得到镍品位10.83%、铁品位52.87%、镍回收率82.15%和铁回收率54.59%的镍铁精矿. 用X射线衍射(XRD)和透射电镜(TEM)对还原过程中助熔剂和煤的作用机理进行了研究. 发现KD-2可以与原矿中含镍的石英和硅酸盐矿物反应,释放出其中的镍;煤用量太多时可生成部分不含镍的金属铁,会造成镍的回收率降低.     

镍钼矿提钼渣中镍的浸出工艺

在硫酸溶液中,使用常压氧化浸出法处理镍钼矿提钼渣以回收有价金属镍。考察搅拌速度、液固比、硫酸用量、氧化剂用量以及浸出时间对镍浸出过程的影响。试验结果表明:搅拌速度与液固比对浸出过程影响不明显;在未加入氧化剂时,主要发生镍氢氧化物简单的酸溶反应,而添加氧化剂后硫化物也被氧化浸出;此外,镍浸出率随浸出时间、温度及硫酸用量的增加而增大。最佳工艺条件如下:搅拌速度为500 r/min,液固比为4:1,氧化剂加入量为矿量的0.2倍,浸出温度为90℃,硫酸浓度为0.4 mol/L,浸出时间为8 h,镍浸出率可达95%左右。     

硫酸熟化-焙烧法从镍红土矿中回收镍和钴动力学研究

采用X线荧光(XRF)、X线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)等手段对镍红土矿的化学组成、物相组织、显微结构以及镍钴赋存状态进行矿物学表征.通过硫酸熟化-焙烧-水浸法从镍红土矿中提取镍和钴,并研究镍和钴在硫酸熟化-焙烧过程中的动力学.结果表明:镍和钴的硫酸化过程符合Bagdasarym提出的多相液固区域反应模型,相应的动力学方程式可以用ln(-ln(1-α)=ln k+nln t(其中,α为反应进行程度,k为反应速率常数,t为反应时间,n为矿物中晶粒性质和几何形状的函数)来表示,镍和钴的硫酸化反应表观活化能分别为21.45 kO/mol和34.81kJ/mol,动力学控制过程为内扩散控制.     

面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化

针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。     

红土镍矿真空碳热还原过程中镁的行为

以云南元江红土镍矿为研究对象,采用XRD,EM-EDS和化学成分分析等手段,研究红土镍矿真空碳热还原反应的热力学、还原产物的物相转变和金属镁的挥发冷凝机理,探讨红土镍矿真空碳热还原过程中镁的行为.实验结果表明:真空中氧化镁的还原是固体碳直接还原的固-固反应,临界反应温度为1 476 K,生成的金属镁极易挥发,在冷凝系统凝华收集;还原产物主要有SiC,Fe-Si合金,Mg2SiO4,Mg和SiO气体;SiO在冷凝系统生成Si和SiO2;反应温度的升高、还原煤用量的增加和反应时间的延长,镁的还原率都显著增大;不同种类的添加剂催化效果不同,CaO和CaF2的催化效果较好:在温度较低的冷凝系统,Mg容易与CO,O2和Si发生反应生成MgO和Mg2Si,影响金属镁的纯度.     

红土镍矿含碳球团深还原-磁选富集镍铁工艺

以红土镍矿为原料,利用深还原工艺将镍和铁由其矿物还原成金属镍和铁,再通过磁选分离富集得到高品位的镍铁精矿.对深还原焙烧工艺参数进行了优化,得到最佳的工艺条件如下:内配碳量(C/O原子比)为1.3,还原时间为80 min,CaO质量分数为10%,还原温度为1300℃.在此条件下得到的镍铁精矿中镍品位为5.17%,全铁品位为65.38%,镍和铁的回收率分别为89.29%和91.06%.利用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)及能谱分析(EDS)对深还原矿及磁选后的镍铁精矿进行了分析,发现深还原矿中出现金属粒,为Ni--Fe合金,镍全部溶于镍铁合金中,铁还有少部分以FeO的形式存在;磁选过程除去大量的脉石,精矿中主要物相为Fe、Ni--Fe、FeO及少量的CaO.MgO.2SiO2.     

Ferronickel enrichment by fine particle reduction and magnetic separation from nickel laterite ore

Ferronickel enrichment and extraction from nickel laterite ore were studied through reduction and magnetic separation. Reduction experiments were performed using hydrogen and carbon monoxide as reductants at different temperatures (700–1000°C). Magnetic separation of the reduced products was conducted using a SLon-100 cycle pulsating magnetic separator (1.2 T). Composition analysis indicates that the nickel laterite ore contains a total iron content of 22.50wt% and a total nickel content of 1.91wt%. Its mineral composition mainly consists of serpentine, hortonolite, and goethite. During the reduction process, the grade of nickel and iron in the products increases with increasing reduction temperature. Although a higher temperature is more favorable for reduction, the temperature exceeding 1000°C results in sintering of the products, preventing magnetic separation. After magnetic separation, the maximum total nickel and iron concentrations are 5.43wt% and 56.86wt%, and the corresponding recovery rates are 84.38% and 53.76%, respectively.     

镍精矿氯气浸出液净化除铁工艺

硫化镍精矿氯气浸出一净化一电积工艺作为镍提取冶金的新方向,其净化过程大多采用溶剂萃取方法．该方法对于含铁较高的浸出液在运行一段时间后会出现萃取有机相性质变坏的问题,影响萃取剂的正常使用．因此,净化过程中必须先进行单独除铁．本试验研究了针铁矿法从镍精矿氯气浸出液中除铁的工艺．实验考察了在氯盐体系中氧化剂用量、反应温度、反应pH值、反应时间等因素对除铁效果的影响．确定了最佳工艺条件氧化剂用量5g／L,反应温度85℃,反应pH值2．5～3．0,反应时间2h．在该工艺条件下,除铁率高达99．8％以上,铁渣中Ni,Co损失小,除铁后液含铁小于0．01g／L,达到了净化要求．     

Preparation of ferronickel from nickel laterite via coal-based reduction followed by magnetic separation

The sticking phenomenon between molten slag and refractory is one of the crucial problems when preparing ferronickel from laterite ore using rotary hearth furnace or rotary kiln processes. This study aims to ameliorate sticking problems by using silicon dioxide (SiO₂) to adjust the melting degree of the briquette during reduction roasting. Thermodynamic analysis indicates that the melting temperature of the slag gradually increases with an increase in the SiO₂ proportion (SiO₂/(SiO₂ + Al₂O₃ + MgO) mass ratio). Experimental validations also prove that the briquette retains its original shape when the SiO₂ proportion is greater than 75wt%, and sticking problems are avoided during reduction. A ferronickel product with 8.33wt% Ni and 84.71wt% Fe was prepared via reductive roasting at 1500℃ for 90 min with a SiO₂ proportion of 75wt% and a C/O molar ratio of 1.0 followed by dry magnetic separation; the corresponding recoveries of Ni and Fe reached 75.70% and 77.97%, respectively. The microstructure and phase transformation of reduced briquette reveals that the aggregation and growth of ferronickel particles were not significantly affected after adding SiO₂ to the reduction process.     

小波神经网络在过程控制中的应用研究

非线性过程的建模和控制问题尚无通用的模型结构和方法可用于过程控制.结合小波和神经网络方法进行过程控制的通用模型和方法的研究,提出了一种仅用尺度函数逼近的小波神经网络模型,并用它来实现非线性预测控制方案.该模型能用线性最小二乘方法进行拟合,因而具有易于实现和通用的优点.由于简化了在线优化方法,所提出的非线性预测控制方案已在线实现.用该方法进行了两个非线性系统的模型辨识和一个双线性系统的控制仿真,模型的通用性、辨识和控制方法的简单易用和仿真结果表明,所提出的方案对过程工业和非线性、高阶系统有很好的实用性,有着比标准PID控制器好得多的控制效果.