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一种预测及优化熔剂性生球性能的方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-03-20 13:41:54
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 涂媛 | 2023-03-20 13:41:54
本发明公开一种预测及优化熔剂性生球性能的方法，将原料成分SiO2含量、碱度R、MgO含量、混合料粒度中小于0.074mm质量分数与生球的成球率、抗压强度、落下强度及爆裂温度四个性能用BP神经网络进行预测，得到基于造球原料成分及造球混合料中小于0.074mm粒度的质量分数对生球性能的预测模型，该方法利用高斯分布数据扩增方法结合BP神经网络训练，利用该预测模型能够有效预测生球性能，且满足实际冶炼工艺要求，对优化生球性能，提高入炉比例具有重要的意义。
一种预测及优化熔剂性生球性能的方法，将四个变量：原料成分中SiO2含量、碱度R、MgO含量、混合料粒度中小于0.074mm的质量分数，与生球的成球率、抗压强度、落下强度及爆裂温度四个性能用BP神经网络进行预测，得到基于造球原料成分及造球混合料中粒度小于0.074mm的质量分数对生球性能的预测模型，其特征在于，所述BP神经网络预测过程包括以下步骤：首先进行数据预处理，对不同SiO2含量、碱度R、MgO含量下的每种试验原料的粒度分布及质量分数进行数据处理，应用原料粒度小于0.074mm的数据，通过计算得到混合料中粒度小于0.074mm的数据，计算公式如下：设ai为第i种原料粒度小于0.074mm所占的质量分数，bji为第j个制备条件下的第i种原料在配料中的百分占比，zj为在第j个制备条件下混合料中粒度小于0.074mm的质量分数，在改变SiO2含量、碱度R、MgO含量、混合料粒度中小于0.074mm的质量分数进行生球制备后，测定出生球的成球率、爆裂温度、抗压强度、落下强度四个生球性能；
球团矿造球阶段是球团矿生产的第一道工序，生球质量的优劣在很大程度上影响着成品球团矿的质量。比如，生球的粒度、水分、机械强度、化学组成等的波动，都将严重影响下一步的固结过程。而生球自身的质量除与工艺过程有关外，还取决于原料的物理化学性质。
华北理工大学，是一所省属重点骨干大学、省重点支持的国家一流大学建设高校 ；是中华人民共和国应急管理部、国家国防科技工业局与河北省人民政府共建高校，入选教育部卓越工程师教育培养计划、卓越医生教育培养计划、国家级大学生创新创业训练计划、新工科研究与实践项目、省部共建协同创新中心、国际中文教师奖学金接收院校 、国家专业综合改革试点。
该方法基于现有的实验数据以及原料成分，将原料成分中SiO2含量、碱度R、MgO含量、混合料粒度中小于0.074mm的质量分数与生球成球率、抗压强度、落下强度及爆裂温度四个性能进行BP神经网络预测，根据BP神经网络的训练，得到基于原料成分及质量分数的生球性能预测模型，满足实际冶炼工艺要求，能够应用于生球性能控制与预测。
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