铁水翻花的分析与判断

本文从理论上简要地分析了铁水翻花的机理和各类花纹的内在联系，并进行了分类，归纳了四种基本形花纹的特点，同时总结了铁水的碳硅含量等因素对花纹形状的影响，进而提出了与花纹形状相对应的铁水碳硅含量范围和相当的铁水牌号。为进行普通灰铸铁的炉前检验与材质控制时提供参考。     

高炉铁水硅含量预测系统

高炉铁水中的硅含量不仅是衡量产品质量的一个重要指标,而且反映了高炉能量利用的好坏.铁水硅含量的准确预测,能够指导高炉配料和高炉冶炼操作,实现降低铁水硅含量的目的.根据硅还原的机理从热力学和动力学方程出发,经推导得出了铁水中硅含量的预测模型,并结合高炉物料平衡及热平衡计算,编制成高炉铁水硅含量的预测系统.将实际高炉的原料条件及操作参数输入系统,得到了高炉铁水硅含量的预测值.该预测值与实测值相比,误差范围小,命中率高.从而表明该预测系统在实际运用中具有可靠性.     

高炉主要操作参数与铁水含硅量滞后关系分析

随着钢铁工业生产的进步,炼铁和炼钢工艺均对铁水硅含量提出了越来越高的要求。降低高炉铁水硅含量不仅是高炉的冶炼方向,也是现代炼钢工艺的必然要求。文中以高炉炉温预报和操作指导模型的开发为背景,对影响模型的主要操作参数与铁水含硅量滞后关系进行了相关性和滞后时间的分析,为准确实现高炉炉热判断奠定了基础。     

考虑时滞因素的RBF神经网络模型在高炉铁水硅预报中的应用

在高炉炼铁生产过程中,铁水硅含量反映高炉炉温,预测和控制炉温对高炉生产的节能、降耗、顺行至关重要.基于包钢6号高炉生产数据,建立了RBF神经网络铁水硅含量预测模型.研究表明:考虑时滞因素的RBF神经网络模型,当误差范围＜±0.10时,预报准确率达到了85％,其准确度高于不考虑时滞因素的RBF神经网络模型,对在线预测高炉铁水硅含量具有实用价值.     

铁水预处理脱钛热力学计算与实验分析

铁水预处理脱钛已被应用到实际生产中,铁水中的硅、锰、碳、磷在脱钛的同时都存在被氧化的可能.热力学计算和热模拟实验表明,铁水温度越低越有利于脱钛反应的进行.脱钛时,铁水中硅含量随钛含量的变化呈正比例下降,锰、磷含量变化与钛含量变化关系不大.铁水中碳的氧化主要受铁水温度影响,温度越高碳越容易氧化.要做到深脱钛,需要控制得到更低的铁水硅含量、更低的铁水温度以及抑制碳的氧化.     

人工神经网络预测高炉铁水硅含量

提出了BP神经网络预测高炉铁水硅含量的几种网络优化方法,指出了神经网络预测硅含量的可行性与局限性.     

基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型

在高炉炼铁过程中,常用铁水硅含量[Si]来衡量铁水的质量和表征高炉的热状态,即用铁水硅含量反映高炉炉温.将偏最小二乘回归方法应用于预测硅含量[Si]中,在高炉炉况相对稳定的条件下,得出影响硅含量[Si]的因素为风量和喷煤,与冶炼专家的经验相符.利用包钢6号高炉的数据,建立铁水硅含量[Si]的回归模型,该模型对高炉炉温预测的准确度达到87.61%,对在线监测高炉硅含量具有一定的实用价值.     

唐钢二炼铁厂3号高炉铁水硅含量神经网络预报模型

根据唐钢二炼铁厂3#高炉的生产情况和技术水平,建立了高炉铁水硅含量神经网络预报模型.模型采用BP网络,仿真试验结果表明,该模型具有较好的命中效果.同时,基于预报的铁水硅含量,结合部分专家知识,指导操作决策.具有很强的实用性.     

转炉铁水预处理脱磷实验研究

首钢京唐公司采用转炉铁水预处理脱磷工艺作为洁净钢生产平台,通过前期58炉冶炼实验,摸索出一套适和京唐公司生产实际的操作工艺,并在造渣制度、吹炼模式、温度控制等方面取得了重大突破,实现了稳定、高效生产低磷钢、超低磷钢的目标.脱磷炉终点磷的质量分数平均为0.017%,碳的质量分数为3.69%,脱磷炉终点平均温度为1350℃,并有10炉钢的脱磷炉终点磷的质量分数小于0.015%,最低为0.008%,达到了生产超低磷钢的预脱磷要求.对实验中影响脱磷效果的因素,如铁水硅含量,脱磷炉终点温度、终点碳含量、终渣碱度和氧化性等,进行了深入研究.分析表明当铁水硅的质量分数小于0.45%时,可以达到比较好的脱磷效果;脱磷炉的脱磷效果随终点温度的升高而逐渐变差,但为保证脱碳炉有足够的热量,脱磷炉终点温度控制范围为1350～1380℃;脱磷炉合理的碳含量范围应该在3.3%～3.8%之间;碱度控制在1.8～2.2即可满足脱磷炉的脱磷效果;通过增加矿石加入量,保持较高枪位可以提高冶炼过程渣中(FeO)含量,提高脱磷炉的脱磷效率.     

高炉铁水降硅的实验研究

从理论上分析了降低铁水中硅含量的三个途径:控制硅源;降低滴落带的高度;增加炉缸渣中的氧化性.在实验室进行了降低铁水中硅含量的实验,得到了铁水中硅含量的影响因素:提高二元碱度有利于降硅;增加渣中氧化物可降低SiO2的活度有利于降硅;Al2O3和SiO2不利于降硅;冶炼时焦炭中SiO2的挥发量随温度的升高而增多,使铁水中硅含量增加;随着滴落带高度的增加,铁水中硅含量不断增加.根据实验室研究针对唐山建龙公司高炉特点提出降低铁水中硅含量的措施,降硅效果明显,铁水中硅的质量分数由原来的0.55%左右降到了0.40%左右.     

氧化锰对高氧化铝含量高炉渣性能影响的实验

南京钢铁集团公司高炉炉渣中氧化铝含量高达19%,因此炉渣流动性变差,高炉被迫采用高温操作,铁水硅含量偏高,影响了高炉的强化.针对这个问题,实验测定了由分析纯化学试剂配制的南钢高炉模拟渣样在加入氧化锰后的粘度,并根据实验结果分析了氧化锰对高氧化铝含量高炉渣性能的影响,得出南钢高炉降低铁水硅含量的措施.结果表明：在高Al2O3含量炉渣中,添加MnO对其降低粘度的作用效果非常大,同时炉渣粘度的降低将允许适当降低高炉操作温度,有利于降低铁水硅含量.     

基于自回归分布滞后模型的高炉铁水硅含量的预报

高炉冶炼过程中,铁水硅含量是评定高炉炉况稳定性和生铁质量的重要指标,其预测和控制对高炉的稳定顺行有重要意义.基于包钢6号高炉的生产数据,建立差分时间序列的自回归分布滞后模型对高炉铁水硅含量进行预测.结果表明:在炉况波动较小的情况下,该模型的预测命中率能达到87.5%,对实际的生产操作过程有一定的指导意义.     

硅钨酸FET分析麻黄碱的研究——杂多酸修饰离子敏感效应晶体管的研究Ⅲ

用硅钨酸修饰离子敏感场效应晶体管，并用其分析盐酸麻黄碱．传感器对麻黄碱的残性响应范围为1．0×10^-1～5．0×10^-6mol／L，斜率59．5mV／PC，检测下限为2．0×10^-6mol／L，适宜PH范围4．0～8．0．用其分析盐酸麻黄碱片剂含量，分析结果和药典方法相一致．     

硅锰合金电阻法定硅

根据准二元合金随其中某种合金元素含量的不同,其合金电阻率发生单值变化的规律,提出了一项硅锰合金电阻法定硅的检测技术. 实验结果表明,硅锰合金中硅含量与电阻率变化的关系可表示为[Si%]=-12.51+2×107ρ-4×1012ρ2,当合金中硅的质量分数小于6%时,合金中锰铁比对其电阻率变化的影响不大,定硅误差为0.005%～0.178%. 用于电阻率测量的合金样品适合的尺寸为6.00～6.50mm、长1cm左右,可以避免试样中夹渣、裂隙等缺陷对电阻测量精度的影响.     

改进的多孔硅生长模型和计算机模拟

基于多孔硅生长过程中阳极化电流,氢氟酸(HF)含量与多孔硅微结构的关系,提出一个改进的多孔硅生长模型,并进行了计算机模拟.该模型吸收了限制扩散模型的优点,同时考虑了F-与空穴的反应过程因素,利用该模型可以模拟出多孔硅形成过程中大电流条件下的电化学抛光现象.二维(100×100)点阵模拟结果与实验数据具有较好的匹配性,模拟得出的多孔硅的多孔度同实验数据相比较,误差不超过10%.     

多孔硅表面Si-OH结构的研究

建立了2×1的表面为Si-OH结构的多孔硅(Porous Silicon,PS)模型,在周期性边界条件下的K空间中,采用基于密度泛函理论广义梯度近似的平面波超软赝势方法,对Si-OH结构进行几何结构与电子结构的计算研究.通过分析优化后稳定的Si-OH结构,从理论上证实多孔硅的结构是完全不规则的,表面结构中两类Si-O键长值分别介于0.161-0.163 nm之间和0.168-0.170 nm之间,两类O-H键长值分别为0.097 nm和0.098-0.100 nm,角∠Si-O-H的值主要分布在109.0°-116.3°之间,角∠O-Si-O的值主要分布在96.2°-98.5°之间;最后通过电子局域函数ELF图分析了表面成键与表面电子分布特性.     

流动注射示差动力学化学发光法同时测定硅和磷

根据硅钼杂多酸和磷钼杂多酸能直接氧化Luminol产生化学发光 ,但两种杂多酸在相同条件时的形成速率有明显差异的特性 ,采用流动注射示差动力学分析技术 ,在硅、磷共存时 ,不经分离 ,实现对合成水样中硅和磷的同时测定 .该法测定硅、磷的检出限分别为 3 2× 1 0 -8g/mL和 6 0× 1 0 -8g/mL ;线性范围为 1 0× 1 0 -7～ 1 0× 1 0 -5g/mL和 2 0× 1 0 -7～ 8 0× 1 0 -6g/mL .相对标准偏差为 2 .8%和 3.6% .     

铝在硅中的固溶度

本工作通过对过去测定铝在硅中的固溶度的部分文章和数据较详细的分析,采用液相外延方法在温度区域700℃到1000℃之间,测得固溶度界于4×10~(18)～1.5×10~(19)atoms/cm~3,计算出相应的分凝系数,推得硅熔点1415℃的分凝系数为1.8×10~(-3),微分溶解热0.6eV。     

聚对苯二甲酸乙二醇酯-聚四亚甲基醚多嵌段共聚物的Mark-Houwink-Sakurada方程

本文采用了四氯乙烷-甲醇和三氯乙烯-庚烷两组具有不同溶解性能的分级体系,利用交叉分级方法对聚对苯二甲酸乙二醇酯-聚四亚甲基醚多嵌段共聚物(PET-PTMG)进行分级。测定了各级分的数均分子量,在氯仿溶剂中,30℃时的特性粘数以及分子量多分散系数(M_W/M_n)。结果表明,在PET含量由14.4%—26.0%,数均分子量由1×10~4—1×10~5范围内,PET-PTMG可近似用一个MHS方程表征特性粘数与分子量关系。[η]=4.60×10~(-2)M_η~(0.09)试样的数均分子量M_n可由下式计算[η]=4.60×10~(-2)(M_W/M_n~(0.58)M_n~(0.69)在订定MHS方程时,考虑了级分试样的分子量多分散性修正。     

高炉铁水硅含量的智能预测

文章提出了一种基于T-S模型的自适应模糊神经推理系统的高炉铁水硅含量智能预测模型,采用模糊聚类算法对样本数据进行分析归类,自行生成模糊规则库,实现模型结构简化和参数优化,特别适用于高炉冶炼这类复杂的非线性系统的预测系统建模;仿真结果表明,该方法预测命中率高,具有很好的实用性.