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高磷鲕状赤铁矿深度还原过程中铁颗粒粒度控制研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 我国铁矿资源概况

1.1.1 储量与分布

1.1.2 矿石质量特点

1.2 我国铁矿资源供需形势及对策

1.3 复杂难选铁矿石的研究现状

1.3.1 复杂难选铁矿石的种类和特点

1.3.2 复杂难选铁矿石的开发利用现状

1.4 深度还原技术

1.4.1 深度还原技术简介

1.4.2 深度还原技术的研究现状及发展趋势

1.5 常用粒度统计方法

1.6 课题研究的意义和主要内容

1.6.1 课题研究的意义

1.6.2 课题研究的主要内容

第2章 矿石性质及试验方法

2.1 矿石的工艺矿物学特性

2.1.1 矿石的化学性质

2.1.2 矿石的矿物组成

2.1.3 铁的分布

2.1.4 矿石中矿物的结构构造及嵌布特征

2.1.5 还原剂煤的性质及配比方法

2.2 试样的制备

2.3 试验试剂及设备

2.4 试验研究方法

2.4.1 深度还原

2.4.2 光片制作方法

2.4.3 数字图像的采集与处理方法

2.5 评价指标

第3章 深度还原试验研究和数据采集

3.1 配碳系数的确定

3.2 还原温度、还原时间对深度还原的影响

3.2.1 温度、时间条件试验

3.2.2 还原温度对铁颗粒粒度的影响

3.2.3 还原时间对铁颗粒粒度的影响

3.3 二元碱度对深度还原的影响

3.3.1 碱度条件试验

3.3.2 碱度对铁颗粒粒度的影响

3.4 小结

第4章 高磷鲕状赤铁矿深度还原扩大试验

4.1 温度、时间条件试验

4.2 还原温度对铁颗粒粒度的影响

4.3 还原时间对铁颗粒粒度的影响

4.4 小结

第5章 深度还原过程中铁颗粒粒度调控机制

5.1 深度还原工艺条件对铁颗粒长大的影响规律

5.1.1 深度还原过程中还原温度对铁颗粒长大的影响

5.1.2 深度还原过程中还原时间对铁颗粒长大的影响

5.1.3 深度还原过程中碱度对铁颗粒长大的影响

5.2 回归模型的建立

5.2.1 铁颗粒粒度与影响因素之间回归模型的建立

5.2.2 模型验证

5.2.3 误差分析

5.3 小结

第6章 深度还原过程中铁颗粒长大机理研究

6.1 深度还原金属化过程及反应分析

6.1.1 深度还原金属化过程分析

6.1.2 深度还原过程固相反应热力学

6.2 铁颗粒生长过程分析

6.2.1 深度还原过程中铁颗粒生成和长大过程分析

6.2.2 深度还原过程中铁颗粒长大机理研究

6.3 小结

第7章 结论

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表论文和获得奖励

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摘要

我国钢铁工业迅猛发展,致使国内铁矿石市场呈现严重的供不应求的状态,国内钢铁企业的发展只能依赖于大量进口国外的优质铁矿石。因此,充分开发和利用国内复杂难选铁矿资源,对保证我国钢铁工业的平稳发展具有重要意义。
  在我国复杂难选铁矿资源中,高磷鲕状赤铁矿储量巨大。该矿石嵌布粒度极细,共伴生关系复杂,致使其单体解离困难,利用率低。近年来,我国相关科研工作者采用深度还原-高效分选工艺处理该种矿石,在技术工艺上取得了一定的突破。影响深度还原高效分选的重要因素之一是深度还原过程中形成的铁颗粒的粒度,只有在适宜的铁颗粒粒度下,才能取得最佳的分选指标,因而实现铁颗粒粒度的控制具有重要意义。
  本文通过对深度还原产物中的铁颗粒粒度特征进行统计分析,重点探讨了还原温度、还原时间和二元碱度对铁颗粒形核及长大的影响,并在此基础上建立了铁颗粒粒度D80与还原温度、还原时间之间的回归模型,为控制深度还原过程中铁颗粒粒度提供了理论基础。
  通过化学分析、X射线衍射(XRD)等分析可知:矿石中TFe品位为42.21%,矿石中主要含铁矿物为赤铁矿,主要脉石矿物为石英和鲕绿泥石,磷以胶磷矿的形式存在。矿石中的鲕粒由原始化学沉积的赤铁矿、鲕绿泥石和少量胶磷矿组成,其中赤铁矿和鲕绿泥石粒度微细、嵌布紧密,属于难选铁矿石。原矿中细粒级含量较多,粗粒级含量极少。
  分别考察了还原温度、还原时间、二元碱度等工艺条件对高磷鲕状赤铁矿深度还原过程中还原物料金属化率的影响。在适宜的工艺条件范围内,还原物料的金属化率随还原温度的升高和还原时间的延长而升高,但还原温度过高或还原时间过长时,金属化率出现波动甚至下降。二元碱度高于0.4时,金属化率随碱度的升高而下降。
  在一定范围内,还原温度越高,还原时间越长,金属铁颗粒粒度越大。升高还原温度可加速铁颗粒的形核及长大;适当延长还原时间为小的铁颗粒扩散、迁移、聚集长大提供了动力学条件。加入CaO促进铁颗粒生成及长大的机理是:CaO可置换出复杂化合物中的FeO,提高FeO的活性,加快反应速度,并促进铁橄榄石和铁尖晶石的再还原。但CaO具有造渣的作用,碱度过高时,体系内渣相增多,不利于铁颗粒的聚集长大。确定适宜的铁颗粒生长工艺条件为:还原温度1225℃、还原时间80 min、二元碱度0.2。
  根据深度还原试验所得数据,结合回归分析的方法与MATLAB软件强大的数学运算功能,建立的铁颗粒粒度D80与还原温度、还原时间之间的回归模型为D80=481.3+221.8T+188.1t+63.5T2+72.3Tt-10.1t2。结合该模型,通过调整T、t,预测铁颗粒粒度的变化趋势,从而实现对深度还原过程中铁颗粒粒度的控制。
  结合反应热力学、还原物料的XRD、SEM及EDS能谱分析可知,高磷鲕状赤铁矿深度还原过程中的铁氧化物是按照Fe2O3→Fe3O4→FeO→Fe的顺序还原为金属铁的。在高磷鲕状赤铁矿深度还原过程中,铁的高价氧化物发生还原相变的同时,FeO易与脉石矿物(SiO2、Al2O3、CaO等氧化物)发生固相反应,生成铁橄榄石(2FeO·SiO2)、铁尖晶石(FeO·Al2O3)、铁堇青石(2FeO·2Al2O3·5SiO2)、铁酸钙(2CaO·Fe2O3)等铁复杂化合物。
  深度还原过程中铁颗粒的生长过程就是铁原子不断迁移聚集的过程。铁颗粒的生长过程可分为铁晶粒形核、快速生长和缓慢生长三个阶段。铁晶粒的生长过程是一个由随机扩散控制机理向确定性的曲率驱动机理的转换过程。当系统内晶粒尺寸较小时,其生长主要由扩散机理控制;当晶粒尺寸较大时,曲率控制机理的作用较明显。晶粒的快速生长除了晶粒的粗化过程之外,还存在共晶界消失后晶粒的聚集长大过程,相邻晶粒的聚集特别是择优取向的铁晶粒之间的团聚导致了晶粒的快速生长。
  本文的研究成果为高磷鲕状赤铁矿石深度还原过程中铁颗粒粒度的控制奠定了基础,对高磷鲕状赤铁矿的高效开发利用具有一定的指导意义。

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