一种高铝高炉渣粘度的预测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111863146A(43)申请公布日2020.10.30(21)申请号202010708562.7(22)申请日2020.07.21(71)申请人张家港宏昌钢板有限公司地址215611江苏省苏州市张家港市锦丰镇张家港宏昌钢板有限公司申请人江苏省沙钢钢铁研究院有限公司江苏沙钢集团有限公司(72)发明人张康晖马建超李强赵家七(74)专利代理机构苏州市港澄专利代理事务所(普通合伙)32304代理人汤婷(51)Int.Cl.G16C20/10(2019.01)G16C20/70(2019.01)C21B5/04(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图1页(54)发明名称一种高铝高炉渣粘度的预测方法(57)摘要本申请公开了一种高铝高炉渣粘度的预测方法，其特征在于：获取高炉炉渣中的CaO、SiO2、Al2O3以及MgO的质量百分含量并将其换算为摩尔数；获取高炉炉渣的温度；根据质量作用浓度控制方程组计算出CaO、SiO2、Al2O3以及MgO的质量作用浓度；根据所述质量作用浓度以及高炉炉渣温度，确定高炉渣粘度。本发明通过高铝高炉渣成分可以快速预报其在不同温度下的粘度，从而及时有效地指导高炉冶炼工艺。CN111863146ACN111863146A权利要求书1/2页1.一种高铝高炉渣粘度的预测方法，其特征在于：获取高炉炉渣中的CaO、SiO2、Al2O3以及MgO的质量百分含量并将其换算为摩尔数；获取高炉炉渣的温度；根据质量作用浓度控制方程组计算出CaO、SiO2、Al2O3以及MgO的质量作用浓度；根据所述质量作用浓度以及高炉炉渣温度，确定高炉渣粘度；所述高炉渣粘度满足以下公式：上述公式中：η为粘度；Ni为炉渣中结构单元i的质量作用浓度；A0为5.097，B0为1479.328，Ai和Bi均为常数项系数。2.根据权利要求1所述的一种高铝高炉渣粘度的预测方法，其特征在于：所述高炉炉渣温度为1673K-1773K，所述高炉炉渣中：Al2O3含量为15％-20％，MgO含量为9％-11％，CaO与SiO2的百分含量比值为1.1-1.2。3.根据权利要求1所述的一种高铝高炉渣粘度的预测方法，其特征在于：所述质量作用浓度控制方程组：nCaO＝∑ni*(0.5N1+N5+2N6+3N7+3N8+N9+N10+N11+3N12+12N13+N18+2N19+N20+N21+2N22+3N23)；nMgO＝∑ni*(0.5N4+N15+2N16+N17+N20+N21+N22+N23)；N1+N2+N3+N4+N5+N6+N7+N8+N9+N10+N11+N12+N13+N14+N15+N16+N17+N18+N19+N20+N21+N22+N23＝1。上述公式中，nCaO为炉渣中CaO的物质的量；为炉渣中SiO2的物质的量；为炉渣中Al2O3的物质的量；nMgO为炉渣中MgO的物质的量；N1为CaO的质量作用浓度；N2为SiO2的质量作用浓度；N3为Al2O3的质量作用浓度；N4为MgO的质量作用浓度；N5为CaO·SiO的质量作用浓度；N6为2CaO·SiO2的质量作用浓度；N7为3CaO·SiO2的质量作用浓度；N8为3CaO·2SiO2的质量作用浓度；N9为CaO·Al2O3的质量作用浓度；N10为CaO·2Al2O3的质量作用浓度；N11为CaO·6Al2O3的质量作用浓度；N12为3CaO·Al2O3的质量作用浓度；N13为12CaO·7Al2O3的质量作用浓度；N14为3Al2O3·2SiO2的质量作用浓度；N15为MgO·SiO2的质量作用浓度；N16为2MgO·SiO2的质量作用浓度；N17为MgO·Al2O3的质量作用浓度；N18为CaO·Al2O3·2SiO2的质量作用浓度；N19为2CaO·Al2O3·SiO2的质量作用浓度；N20为CaO·MgO·SiO2的质量作用浓度；N21为CaO·MgO·2SiO2的质量作用浓度；N22为2CaO·MgO·2SiO2的质量作用浓度；N23为3CaO·MgO·2SiO2的质量作用浓度；∑ni为炉渣中总的物质的量。4.根据权利要求3所述的一种高铝高炉渣粘度的预测方法，其特征在于：所述质量作用浓度控制方程组还包括：2CN111863146A权利要求书2/2页θT为反应温度，K；ΔG为复杂分子的标准摩尔吉布斯自由能；Ki为复杂分子的化学反应平衡常数。5.根据权利要求1所述的一种高铝高炉渣粘度的预测方法，其特征在于：常数项系数Ai和Bi满足：结构单元iAiBi结构单元iAiBi1-1464.760-8588.45012002-1186.7356759.70413004-1449.197-78655.32714005-