控制硅还原的实验研究

高炉内硅还原反应未达到平衡。研究表明,温度、焦炭中 SiO_2 量、炉渣碱度及其 MgO 含量、还原时间、接触面积是影响硅还原的重要因素。为获得低硅生铁,要控制炉内温度,缩小硅还原区,减少焦炭带入 SiO_2 量,适当提高炉渣碱度和 MgO含量。     

不同硅源中硅还原的研究

不同硅源中的SiO_2 在实验条件下的还原都未达到平衡。焦炭、焦炭灰、硅石中的SiO_2 比炉渣中的容易还原得多。炉渣和焦炭都是生铁的重要硅源。如使用硅石使生铁增硅,改善它与还原剂的接触条件是提高硅还原率的重要因素。实验还证实了高炉内硅还原的途径是:SiO_2→SiO→〔Si〕。     

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。     

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.     

高炉铁水含硅量神经网络预测模型

按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统。引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网络铁水硅预报模型。用该模型对津西5#高炉的生产数据进行离线预报,允许误差为±0.1％时命中率达到81％。     

水钢转炉炼钢应用锰硅合金的生产实践

转炉炼钢生产实践表明，应用相对密度与钢水相近的锰硅合金取代部分75硅铁和部分高碳锰铁，有利于添加到钢包中的铁合金颗粒进入钢液并延长铁合金与钢液的作用时间。冶炼普通碳素钢时，铁合金中硅的收得率由原来的68.38%提高到74.78%，锰的收得率由原来的86.7%提高到91.2%；冶炼低合金钢20MnSi时，铁合金中硅的收得率由82.86%提高到88．25％，锰的收得率由90.05%提高到92．50％。     

湘钢铁水含硅预报模型的开发和应用

分析了原燃料条件较差、炉况稳定程度较低和检测仪表不多的湘潭钢铁公司２号高炉铁水含硅量数据的统计学特征。按照现代控制论的观点，将高炉视作多输入－单输出系统。当系统处于相对稳定的状态时，可以用若干个操作变量和模型预报偏差的多项式预报下一铁次的含硅量；根据赤池法则确定模型中包括的自变量及其阶数。应用该模型对９１５炉铁次的含硅量作离线预报研究，结果证明了模型的适用性。     

硅热法炼镁还原罐子系统能耗的研究

利用热力学方法对硅热法炼镁还原罐子系统的还原反应过程进行了严谨的能量计算,并从选择还原炉内涂料和燃烧的最佳条件等方面进行讨论,提出了该过程的节能措施．结果表明,在控制好工艺条件的前提下,还原过程中还有54．59%的节能潜力．     

高炉过共晶铁水的热分析定硅

应用热响应时间短的2型热分析样杯,使过共晶铁水按灰口凝固。通过准确测得共晶反应的最低、最高和结束温度等特征点,来预报其含硅量,预报精度满足实际生产中控制炉外喷粉增硅的精度要求。     

渣中（MnO）对铁水的脱硅作用

为了分析渣中(MnO)对铁水含[Si]的影响,本文在总结杭钢等高炉渣中(MnO)与生铁[Si]含量变化的基础上,根据作者的实验室研究与国外学者的研究,重点分析了[Si]+2(MnO)=2[Mn]+(SiO_2)反应式的脱[Si]作用,并指出了影响该反应的限制性因素。     

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.     

高炉铁水含硅量预测的计算机在线实现

本文给出了铁水含硅量预测模型的三种在线辨识的方法，讨论了数据库的建立和多种预测模型的计算机在线实现。     

ICP-AES法同时测定铝合金熔炼炉渣中的硅和铁含量

用高温熔融法处理铝合金熔炼炉渣，ICP-AES法同时测定其中的硅和铁含量。选定铁259，940nm，硅251．611nm铁和硅的检出限分别为：60ng／ml和10ng／ml，该方法的相对标准偏差小于2％，回收率为98．0～102．0％。该方法用于实际样品的分析，测定结果与国际规定方法的结果吻合。     

用区熔技术改善多晶硅薄膜颗粒硅带衬底的质量

以颗粒硅带为衬底,通过化学气相沉积法制备多晶硅薄膜作为太阳电池的活性层．为了改善硅带衬底的质量,引入区熔再结晶的方法,期望将其表面平整度及结晶质量进一步提高,进而改善以其为衬底的多晶硅薄膜质量．借助台阶仪、X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)等手段对颗粒硅带及多晶硅薄膜进行了表面轮廓、结晶质量和微观形貌的表征．结果表明：区熔后的颗粒硅带表面平整度得到了较好的改善;表面具有[311]择优方向的硅带区熔后都倾向[111]择优;在区熔硅带衬底上沉积的多晶硅薄膜晶粒尺寸在100μm以上,但暂无明显证据证明区熔对薄膜结晶质量有显著提高．     

神经网络高炉铁水含硅量预报模型

研究了基于神经网络的高炉铁水含硅量预报模型，运用高炉生产过程中工艺参数，实现了铁水含硅量的中短期预报，仿真结果表明，本模型具有良好的预报效果。     

操作制度对邢钢2#高炉铁水含硅量的影响

对与邢钢2#高炉低硅铁的冶炼相关的大量数据进行了现场调查与收集,进行了多次反复的一元和多元回归处理。结果表明,在目前的生产条件下,提高炉渣的碱度,将二元碱度控制在1.10-1.20之间,三元碱度控制在1.45-1.50之间;在维持高炉炉况稳定顺行前提下,进一步提高利用系数、煤比、富氧率、热风温度和炉顶压力有利于降低铁水含硅量。     

金属硅粉的研究现状及发展概况

叙述了金属硅研究背景、发展历史,综述了功能梯度材料制备技术的基本原理、特点,简要介绍了国内外近年来金属硅的制备技术,以及其在国内外的研究现状及应用和发展前景。目前,该材料的发展已向半导体材料、化工、光学及生物医学工程等领域发展,将成为21世纪材料科学发展的方向之一。     

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.