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[分享] 铜闪速熔炼影响规律的神经网络分析

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发表于 2009-7-20 17:43:03 | 显示全部楼层 |阅读模式 来自: 中国河南郑州

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铜闪速熔炼影响规律的神经网络分析

铜闪速熔炼影响规律的神经网络分析.pdf

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 楼主| 发表于 2009-7-21 15:24:58 | 显示全部楼层 来自: 中国河南郑州
有色金属(冶炼部分)  2008 年2 期" ]. P# [" E* T+ Y2 d2 w! }, b
汪金良1 ,卢宏2 ,汪仁良3 ,曾青云14 B: Z3 r* V7 L+ s0 I/ s
(11 江西理工大学材料与化学工程学院,赣州341000 ;21 江西理工大学信息工程学院,赣州341000 ;
$ {; J$ g" ~( I: y; N0 L; }31 贵溪冶炼厂,江西贵溪335424)
+ h) y6 M' g/ i- H" E$ i4 E" m摘要:基于已建立的神经网络模型,研究了富化率、吨矿氧量、熔剂率以及铜精矿主要成分对铜闪速熔炼
+ Q' C% k: A# E' T过程的影响。结果表明:富化率的增大会使铜锍品位降低、铜锍温度升高,而对渣含Fe/ SiO2 影响不大;$ z9 P2 H8 i7 ]. o: }# o( r
吨矿氧量的增加会使铜锍品位、铜锍温度及渣含Fe/ SiO2 都升高;熔剂率的增加会使渣含Fe/ SiO2 明显/ F( Q0 x" N8 M& `0 B1 g  o. J% B
下降;精矿中Cu 含量的增大会使铜锍品位升高,铜锍温度稍微降低;而Fe 的影响与Cu 相反;S/ Cu 一般+ g1 V: i  J$ @+ h1 U
控制在110 ±012 ,自热熔炼应控制在1134 以上。
# R# _8 B  H: f* W1 U/ p$ F; K% \关键词:神经网络;闪速熔炼;铜;因素
+ J; L4 l9 o, w3 u1 H$ c" o中图分类号: TF811   文献标识码:A   文章编号:1007 - 7545 (2008) 02 - 0002 - 04
3 s: ~5 b+ z; N7 g" K) {Analysis of the Effect Factors of Copper Flash Smelting9 V+ T% j" z9 R0 g
Based on Neural Network. c+ R! K9 g2 j
WAN GJ in2liang1 , LU Hong2 , WAN G Ren2liang3 , ZEN G Qing2yun1
1 [2 W5 }* m7 U7 _! n* `: m(11 Faculty of Material and Chemist ry Engineering , Jiangxi University of Science and Technology ,0 y) P+ }2 Y' ^) b
Ganzhou 341000 , China ; 21 Faculty of Information Engineering , Jiangxi University of Science and Technology ,1 j) s& z( k5 W
Ganzhou 341000 , China ; 31 Guixi Smelter , Guixi 335424 , China)
* Q$ C) w5 q/ lAbstract :The effect s of t he oxygen grade , t he oxygen volume per ton concent rate , t he flux rate and t he el2& q5 U+ v" E% @( l) h4 f& H+ Q
ement s content in copper concent rate on the copper flash smelting process are st udied based on the built0 t, P& C8 i& M) ^% `# |
neural network model1 Result s show t hat the mat te grade reduces , t he matte temperat ure increases but t he
0 l! a/ L% u; k" }" @Fe/ SiO2 in slag changes lit tle when t he oxygen grade increases ; the mat te grade , the mat te temperat ure
. J% A9 y& i& E& l0 g0 yand t he Fe/ SiO2 in slag increase all when t he oxygen volume per ton concent rate increases ; t he Fe/ SiO2 in
" ^3 b' ~! L- t& n3 `+ ~! @slag drop s clearly when t he flux ratio increases ; t he increment of t he Cu content in concent rate makes t he
& j1 i5 h& K- w1 Z# l$ l% K1 Cmat te grade increase but t he mat te temperature drop lit tle ; t he effect of the Fe content in concent rate is op2, f) X" `- F2 M0 y5 d6 }3 _
posite to t he Cu content ; S/ Cu should be cont rolled f rom 018 to 112 generally , but more than 1134 for
* _* d& H9 V* ?2 P- tself2heat smelting1  p! Z' i, C/ f3 j
Keywords :Neural network ; Flash Smelting ; Copper ; Factors
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