低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼渣系优化及黏度预测模型的任务书.docx

低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼渣系优化及黏度预测模型的任务书
任务书：低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼渣系优化及黏度预测模型
任务背景：
钒钛磁铁矿是一种重要的金属矿石资源，同时也是稀缺资源，具有重要的战略意义。其中，低钛型钒钛磁铁矿是提取钒和钛的重要原料之一。高炉冶炼是低钛型钒钛磁铁矿的主要生产方式之一。但是，低钛型钒钛磁铁矿在高炉冶炼过程中，由于其含有较高的硅、铝等杂质元素，会造成渣系黏度增加、铁口下降、铁和渣的分离不良等问题，导致铁的产量和质量受到影响，进而影响到整个生产过程的效益。
任务目的：
针对低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼过程中渣系黏度增加和铁口下降的问题，本任务旨在对渣系进行优化，并开发出适用于此类矿石的黏度预测模型。
研究内容：
1.低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼渣系优化
（1）优化冶炼渣基础性能，合理控制渣量，减少渣中有害元素含量，降低渣系黏度。
（2）通过调整渣中化学成分含量，提高渣系软化温度，提高渣铁分离效果。
（3）优化熔剂组合比例，提高渣铁分离效果和渣流性能。
2.低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼渣系黏度预测模型开发
（1）研究低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼渣系的黏度与炉温、渣量、硅铝比等因素的关系。
（2）建立基于多元线性回归分析的预测模型，预测炉温、渣量、硅铝比对渣系黏度的影响程度，并提出相应的预防措施。
（3）建立基于神经网络算法的黏度预测模型，对预测结果进行比较分析，优化预测模型。
任务步骤：
1.收集相关数据，包括低钛型钒钛磁铁矿及其他原材料的化学成分分析数据、高炉冶炼过程数据等；
2.研究低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼过程中渣系黏度增加和铁口下降的原因及机理；
3.优化冶炼条件，进行高炉实验验证，分析实验结果；
4.建立基于多元线性回归分析的渣系黏度预测模型；
5.建立基于神经网络算法的渣系黏度预测模型；
6.对预测模型进行优化并对比分析。
预期成果：
1.针对低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼过程中渣系黏度增加和铁口下降的问题，提出有效的解决方案，取得有效实验结果；
2.成功开发适用于低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼渣系的黏度预测模型；
3.有关矿山、冶金等相关领域的学术论文2篇，其中一篇发表在国内外知名期刊上；
4.完成研究报告。
参考文献：
[1]刘乔，何红.低钛型钒钛磁铁矿高炉冶炼中的一些问题及其解决方法[J].钢铁，2005(08)：64-69.
[2]王军.低钛钛磁铁矿高炉冶炼过程渣系的性质和对渣的影响[J].矿业工程,2009(03):80-84.
[3]刘博，王刚.普铁高炉渣系黏度影响因素分析[J].工业安全与环保,2019（08）：82-85.