ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОЧНОСТИ АГЛОМЕРАТА ПО МИНЕРАЛОГИЧЕСКОМУ СОСТАВУ РУДЫ И ХИМИЧЕСКОМУ И ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОМУ СОСТАВУ ОБОГАЩЕННОГО ИЗ НЕЕ КОНЦЕНТРАТА МЕТОДОМ БУСТИНГА
DOI:
https://doi.org/10.32339/0135-5910-2025-2-23-29Ключевые слова:
прочность агломерата, математическое моделирование, минералогический состав руды, концентрат, обогащение, химический состав, гранулометрический состав, градиентный бустинг, целевая переменная, независимая переменная, визуализация результатов исследованийАннотация
Представлены методы математического моделирования агломерационного процесса. Рассмотрена краткая характеристика подготовки исходных руд Качканарского ГОКа (КГОКа) к процессу агломерации. Агломерат агломерационной фабрики КГОКа производят спеканием концентрата, получаемого путем обогащения бедной железо-ванадиевой руды методом магнитной сепарации. Задача по математическому моделированию влияния минералогического состава исходных руд на холодную (барабанную) прочность агломерата решена впервые. Оценка качества агломерата с помощью линейной регрессии показала, что коэффициент достоверности R2 равен 0,2. Для дерева решений этот показатель составил 0,3, а для градиентного бустинга — 0,9. Исходя из этого, для моделирования выбран метод градиентного бустинга. При решении задачи установлено, что из всех элементов минералогического состава руды на холодную прочность агломерата в наибольшей степени влияют оливин (Ol) и серпентин (Sp). Из элементов химического состава концентрата на холодную прочность агломерата самое большое влияние оказывают TiO2, V2O5 и CaO. Подтвержден вывод предшествующих исследований, выполненных на аглофабрике КГОКа, о существенном положительном влиянии на прочность агломерата фракции концентрата ≤0,071 мм.
Библиографические ссылки
Шкляр Ф. Р., Малкин В. М., Боковиков Б. А. и др. // Металлургическая теплотехника: сб. науч. тр. ВНИИМТ. — М.: Металлургия, 1979. № 8. С. 119–127.
Cumming M. J., Thurlby J. A. Developments in modeling and simulation of iron ore sintering // Ironmaking and Steelmaking. 1990. V. 17. № 4. P. 245–254.
Nath N. K., Silva A. J., Chakraborti N. Dynamic Process Modeling of Iron Ore Sintering // Steel Research. 1997. V. 68. № 7. P. 285–292.
Mitterlehner J., Loeffler G., Winter F. etc. Modeling and simulation of heat front propagation in the iron ore sinter-ing process // ISIJ International. 2004. V. 44. № 1. P. 11–20.
Yamaoka H., Kawaguchi T. Development of a 3D sinter process mathematical simulation model // ISIJ Interna-tional. 2005. V. 45. № 4. Р. 522–531.
Castro J. A., Sazaki Y., Yagi J.-i. Three dimensional mathematical model of the iron ore sintering process based on multiphase theory // Materials Research. 2012. V. 15. № 6. Р. 848–858.
Frolov Yu. A., Polotsky L. I. Three-dimensional mathematical (dynamic) model of the sintering process. Part 1 // Metallurgist. 2014. V. 12. P. 42–47.
Фролов Ю. А., Филатов С. В., Каплун Л. И. и др. Влияние компонентного состава и высоты слоя шихты на качество агломерата, расход топлива и производительность агломерационных машин ПАО «НЛМК» // Металлург. 2020. № 4. С. 21–29.
Фролов Ю. А., Котышев В. Е., Баранов Е. Н. и др. Совершенствование технологии и техники производства агломерата на фабрике окускования ЕВРАЗ КГОК. Сообщение 1. Загрузка и зажигание шихты // Черная металлургия. Бюллетень научно-технической и экономической информации. 2023. Т. 79. № 8. С. 636–648.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 ЧЕРНАЯ МЕТАЛЛУРГИЯ. Бюллетень научно-технической и экономической информации

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.