一种多来源混合焦炭的热性质预测方法技术

本发明专利技术公开了一种多来源混合焦炭的热性质预测方法，属于焦炭热性质分析领域。它以下步骤：一、通过光学组织方法测定不同来源焦炭的各个光学组织的比例，然后计算出各向同性结构以及丝炭和破片组织在光学组织中的总占比；二、测定焦炭的气孔率；三、测定焦炭内各种灰分成分的含量，然后计算出焦炭的灰分碱度指数；四、按照设定模型，根据步骤一至三的测定结果计算出焦炭的综合热性质指数；五、根据不同来源的热性质以及在混合焦炭中的占比计算出混合焦炭的热性质指数。本发明专利技术通过对焦炭的各种性质参数进行综合性预测，能够降低单一性质参数预测混合焦炭热性质的误差，从而根据预测结果精准地调整混合焦炭的混合比例和焦炭来源。果精准地调整混合焦炭的混合比例和焦炭来源。

【技术实现步骤摘要】
一种多来源混合焦炭的热性质预测方法


[0001]本专利技术属于焦炭热性质分析领域，更具体地说，涉及一种多来源混合焦炭的热性质预测方法。

技术介绍

[0002]随着高炉大型化和低碳冶炼技术的发展，人们对高炉焦热性质的重视逐渐加强，对于焦炭热性质的研究也逐渐深入。这些研究主要体现在高炉冶炼与焦炭质量关系、焦炭在高炉内的降解行为及其机理以及焦炭热性质的评价方法等，包括热性质的影响因素、反应气氛组成、矿物成分的催化作用以及焦炭光学组织、气孔结构参数等，为此建立了预测焦炭热性质的数学模型和检测表征方法。
[0003]但是，对于具备不同来源焦炭的混合焦来说，至今仍缺少有效的方法对其进行判断。当不同来源的焦炭进行混合时，由于其自身热性质和混合比例不同，使其混合焦热性质存在差异，为此，要得到适合高炉冶炼需要的热性质焦炭，必须对不同混合比例的混合焦炭进行分析化验，当结果与需要不符时，就要不断的调整比例并不断地验证，直至达到理想结果，费时费力。而一旦焦炭来源发生变化时，又要重新试验直至得到新的混合比例，费时耗力，具有盲目性。
[0004]因此，专利技术一种新的更快捷地用于多来源混合焦炭热性质的测定方法来代替盲目地分析化验方法，对快速确定混合焦炭的混合比例和选择焦炭来源具有理论指导意义。
[0005]中国专利申请号为：CN202110577744.X，公开日为：2021年9月10日的专利文献，公开了一种焦炭高温反应性指标的测量方法，包括以下步骤：筛选焦炭原料，经过预处理后获得目标粒径的焦炭；取适量所述焦炭，并通过水浸实验测量所述焦炭的显气孔率A；干燥测量显气孔率A后的所述焦炭；将干燥后的所述焦炭置于保护气体中，然后升温至目标温度并通入模拟高炉内部工况的混合气以模拟高炉内的反应；保温设定时长后获得焦炭样品，然后通过水浸实验测量所述焦炭样品的显气孔率B；求取显气孔率B和显气孔率A的比值，并获得焦炭高温反应性指标。
[0006]中国专利申请号为：CN202210890277.0，公开日为：2022年11月22日的专利文献，公开了一种预测捣固焦炭配煤结构的方法，包括：通过光学组织方法获得捣固焦炭的各类光学组织比例；通过采用回归方程预测捣固焦炭的高温热性质；通过配煤预测指数的大小预测捣固焦炭配煤结构，其中，配煤预测指数为捣固焦炭与顶装焦炭对高温热性质预测的差值。
[0007]上述两个方案中均涉及到了对焦炭的热性质的预测方法，但是，两个方案中一个仅仅通过焦炭气孔率对焦炭的热性质进行预测，另一个仅仅通过焦炭的各类光学组织比例对焦炭的热性质进行预测，当将这类方法用于对多来源混合焦炭的热性质进行预测时，由于焦炭的来源不同使得不同焦炭的组成、结构存在较大区别，导致采用这类方法往往难以精准地对多来源混合焦炭的热性质进行预测，存在较大误差，从而对混合焦炭的混合比例和焦炭来源的选择造成较大的影响。

技术实现思路

[0008]1、要解决的问题
[0009]针对现有的焦炭热性质预测方法难以适用于多来源混合焦炭，导致难以精准地对混合焦炭的混合比例和焦炭来源进行选择的问题，本专利技术提供一种多来源混合焦炭的热性质预测方法，通过对焦炭的各种性质参数进行综合性预测，能够降低单一性质参数预测混合焦炭热性质的误差，从而根据预测结果精准地调整混合焦炭的混合比例和焦炭来源。
[0010]2、技术方案
[0011]为解决上述问题，本专利技术采用如下的技术方案。
[0012]一种多来源混合焦炭的热性质预测方法，包括以下步骤：
[0013]一、通过光学组织方法测定不同来源焦炭的各个光学组织的比例，然后计算出各向同性结构以及丝炭和破片组织在光学组织中的总占比；
[0014]二、测定焦炭的气孔率；
[0015]三、测定焦炭内各种灰分成分的含量，然后计算出焦炭的灰分碱度指数；
[0016]四、按照下述公式计算出焦炭的热性质指数：
[0017]Cr
i
＝a
×
P
i
+b
×
(I+FF)
i
+c
×
AI
i
‑
d；
[0018]其中，Cr
i
为第i种焦炭的热性质指数，P为第i种焦炭的气孔率，(I+FF)
i
为第i种焦炭中各向同性结构以及丝炭和破片组织在光学组织中的总占比，AI
i
为第i种焦炭的灰分碱度指数，a、b、c和d为定值；
[0019]五、按照下述公式计算出混合焦炭的热性质指数：
[0020][0021]其中，Cr为混合焦炭的热性质指数，n焦炭的来源总数，m
i
为第i种焦炭在混合焦炭中的占比。
[0022]作为技术方案的进一步改进，所述步骤三中，焦炭的灰分碱度指数按照下述公式计算：
[0023][0024]其中，AI为焦炭的灰分碱度指数，CaO、MgO、Fe2O3、Na2O、K2O、SiO2和Al2O3分别表示焦炭中各个灰分的含量。
[0025]作为技术方案的进一步改进，所述步骤四中，a为0.05
‑
0.15，b为0.5
‑
1.2，c为1
‑
2，d为0.1
‑
0.15。
[0026]作为技术方案的进一步改进，所述步骤一中，按照YB/T077
‑
2017标准进行焦炭光学组织比例的测定。
[0027]作为技术方案的进一步改进，所述步骤三中，按照GB/T34534
‑
2017标准进行焦炭灰分含量的测定。
[0028]作为技术方案的进一步改进，所述步骤二采用图像分析法测定焦炭的气孔率。
[0029]作为技术方案的进一步改进，所述步骤二的具体步骤为：选取多块块焦，将块焦切开后制成光片，然后将光片放置在带有摄像装置的偏反光显微镜下进行扫描，接着通过图像分析软件识别并计算每块块焦的气孔率，取多块块焦气孔率的平均值作为最终值。
[0030]作为技术方案的进一步改进，所述步骤二中，选取的块焦数量为10
‑
30块。
[0031]作为技术方案的进一步改进，所述步骤二中，沿距离块焦的焦头50mm处将块焦切开。
[0032]作为技术方案的进一步改进，将块焦切开后，对块焦进行超声清洗，然后经过填充树脂、磨光、抛光后将块焦制成光片。
[0033]3、有益效果
[0034]相比于现有技术，本专利技术的有益效果为：
[0035]本专利技术一种多来源混合焦炭的热性质预测方法，分别测定出各个来源焦炭的气孔率、灰分碱度指数、各向同性结构以及丝炭和破片组织的总占比，然后通过研究得到的模型将三种数据进行处理，实现对焦炭的热性质的预测，该方法通过独特设计的模型对焦炭的各种性质参数进行综合性预测，能够降低单一性质参数预测混合焦炭热性质的误差，从而根据预测结果精准地调整混合焦炭的混合比例和焦炭来源，预测精准，解决了传统方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多来源混合焦炭的热性质预测方法，其特征在于：包括以下步骤：一、通过光学组织方法测定不同来源焦炭的各个光学组织的比例，然后计算出各向同性结构以及丝炭和破片组织在光学组织中的总占比；二、测定焦炭的气孔率；三、测定焦炭内各种灰分成分的含量，然后计算出焦炭的灰分碱度指数；四、按照下述公式计算出焦炭的热性质指数：Cr
i
＝a
×
P
i
+b
×
(I+FF)
i
+c
×
AI
i
‑
d；其中，Cr
i
为第i种焦炭的热性质指数，P为第i种焦炭的气孔率，(I+FF)
i
为第i种焦炭中各向同性结构以及丝炭和破片组织在光学组织中的总占比，AI
i
为第i种焦炭的灰分碱度指数，a、b、c和d为定值；五、按照下述公式计算出混合焦炭的热性质指数：其中，Cr为混合焦炭的热性质指数，n焦炭的来源总数，m
i
为第i种焦炭在混合焦炭中的占比。2.根据权利要求1所述的一种多来源混合焦炭的热性质预测方法，其特征在于：所述步骤三中，焦炭的灰分碱度指数按照下述公式计算：其中，AI为焦炭的灰分碱度指数，CaO、MgO、Fe2O3、Na2O、K2O、SiO2和Al2O3分别表示焦炭中各个灰分的含量。3.根据权利要求2所述的一种多来源混合焦炭的热性质预测方法，其特征在于：所述步骤四中，a为0.05
‑
0.15，b为0.5<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，张晓萍，邱全山，张晓宁，钱虎林，宋灿阳，程旺生，孙晴亮，王思维，张增兰，李冠军，崔平，凌强，
申请(专利权)人：马鞍山钢铁股份有限公司，
类型：发明
国别省市：