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搜索结果: 1-5 共查到工学 LF炉相关记录5条 . 查询时间(0.08 秒)
分析了LF炉石墨电极端面消耗、侧面消耗、折断消耗的机理。通过选择合理供电参数、优化造渣制度、建立精准底吹氩模式、设计新型电极拧紧扳手等有效措施,电极吨钢消耗从0.40kg降低到0.22kg,确保了精炼钢生产的稳定顺行。
LF炉冶炼铝镇静钢为例,阐述水口结瘤机理。介绍在LF精炼炉实施的合理控制底吹氩、造还原性白渣和钙处理等防水口结瘤的措施及其效果。
实验室试验了含不同碳酸盐和碳化物的20组LF发泡剂的发泡效果。结果表明,熔渣发泡高度在2~4min时达到 最大值;CaCO3与MgCO3的最佳摩尔比为3∶1;碳酸盐与CaC2的最佳摩尔比为7∶1;适量的CaCl2、NaCl能显著改善发泡剂发泡 性能。优化的最佳发泡剂质量分数为:CaCO3 57.06%、MgCO3 15.98%、CaC2 6.96%、CaCl2 10%、NaCl10%。对比试验...
LF炉吹氩最佳混合效果研究     LF炉  底吹氩  冷态模拟       2009/9/30
以攀钢165 t LF炉为原型,根据相似原理,用冷态模拟的方法对影响LF炉吹氩混合效果的各种工艺参数进行了研究.应用多因子多水平正交表安排试验,单底吹选用L18(61×36)表,双底吹选用L32(81×48)表.通过考察各因素对指标混合均匀时间τm(s)影响的显著程度,得出了165 t LF炉吹氩的最佳工艺条件为: (1)单底吹: Qm=3.37 L/min; Sm=1.7 mm2; Hm=506...
Abstract研究将粒子群优化算法与BP神经网络相结合, 建立新的钢水终点温度预报模型.确定加热功率、初始温度R精炼时间等8 个影响钢水终点温度的主要因素作为神经网络的输入量.用粒子群优化算法优化神经网络参数, 改善神经网络温度预测模型的收敛性能.实验结果表明, 该算法可以提高预测速度和精度, 预测结果误差不大于±5度的炉次大于90%.

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