blackmetИзвестия высших учебных заведений. Черная МеталлургияIzvestiya. Ferrous Metallurgy0368-07972410-2091National University of Science and Technology "MISIS"10.17073/0368-0797-2017-8-609-615blackmet-1181Research ArticleМЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИMETALLURGICAL TECHNOLOGIESАНАЛИТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ КАЧЕСТВА ТИТАНОМАГНЕТИТОВОГО СЫРЬЯ НА ПОКАЗАТЕЛИ ДОМЕННОЙ ПЛАВКИANALYTICAL STUDY OF QUALITY INFLUENCE OF TITANOMAGNETITE RAW MATERIALS ON BLAST FURNACE INDICATORSДмитриевА. Н.DmitrievA. N.

доктор технических наук, главный научный сотрудник лаборатории пирометаллургии черных металлов. 

620002, Россия, Екатеринбург, ул. Амундсена, 101.

 Dr. Sci. (Eng.), Chief Researcher of the Laboratory “Pyrometallurgy of Ferrous Metals”. 

 Ekaterinburg.

andrey.dmitriev@mail.ruИнститут металлургии УрО РАН.РоссияInstitute of Metallurgy, UB RAS.Russian Federation201702122017608609615Copyright © Дмитриев А.Н., 20172017Дмитриев А.Н.Dmitriev A.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://fermet.misis.ru/jour/article/view/1181

Приведено краткое описание математических моделей доменного процесса и методики оценки количественного влияния металлургических характеристик железорудного сырья и кокса на технико-экономические показатели доменной плавки, разработанных в Институте металлургии УрО РАН. Основными особенностями для данных математических моделей являются: для комплекса математических  моделей – двумерность доменного процесса, заложенная при постановке задачи; для балансовой логико-статистической модели – возможность учета металлургических характеристик железорудного сырья (агломерат и окатыши) при анализе доменной плавки. Описана оригинальная методика оценки влияния показателей качества железорудного сырья и кокса на технико-экономические показатели доменной  плавки. Суть этой методики заключается в следующем: исследование в лабораторных условиях металлургических характеристик железорудного сырья (восстановимость, прочность, температуры размягчения и плавления), определение с помощью математических моделей  технико-экономических показателей доменной плавки, проведение опытно-промышленных и промышленных испытаний. Приведены результаты исследования влияния основности промышленного агломерата из титаномагнетитового концентрата на технико-экономические  показатели доменной плавки. Представлены результаты литературных и собственных исследований по выявлению стабилизированной  фазы двухкальциевого силиката SFCA. Понимание механизмов формирования таких фаз может привести к повышению эффективности  промышленных процессов спекания. Для изучения минералогического состава агломератов был проведен микрорентгеноструктурный  анализ с помощью растрового электронного микроскопа (Scanning Electron Microscope, SEM) JSM-5900LM. Выявлено наличие определенной взаимосвязи фазового состава агломерата и его горячей прочности. Согласно расчетам с использованием математической модели,  повышение горячей прочности агломерата может дать экономию кокса до 3,9 кг/т чугуна и увеличение производительности до 6,3  %.  Выполнена оценка влияния химического состава доменной шихты с учетом степени восстановления железа на положение и форму зоны  когезии в доменной печи. Для расчета использованы прогнозные физико-химические модели, позволяющие учесть влияние химического  состава железорудных материалов и их соотношений на температуры размягчения и плавления окускованного железорудного материала  из титаномагнетитового концентрата.

A short description of the mathematical models of blast-furnace  process and the estimation technique of metallurgical characteristics  quantitative influence of iron ore raw materials and coke on technical  and economic indicators of blast furnace smelting developed at Institute of metallurgy of Ural Branch of the Russian Academy of Sciences  are provided. Features of these mathematical models are the main: for  a complex of mathematical models – two-regularity of blast-furnace  process put at a problem definition for balance logic-statistical model  –  possibility of the accounting of metallurgical characteristics of iron ore  raw materials (agglomerate and pellets) in analysis of the blast furnace smelting phenomena. The original estimation procedure of influence of quality characteristics of iron ore raw materials and coke on  technical and economic indices of blast furnace smelting is described.  The essence of this procedure consists in the following: examination  in vitro the metallurgical characteristics of iron ore raw materials (reducibility, strength, softening and melting temperatures), definition  by means of mathematical models of technical and economic indices  of blast furnace smelting, carrying out trial and industrial trials. Effects of examination of influence of basicity of industrial agglomerate  from titanomagnetite concentrate on technical and economic indices  of blast furnace smelting are given. The results of literary and one’s  examinations on detection of the stabilized phase of two-calcic silicate  SFCA are provided. The understanding of shaping mechanisms of such  phases can lead of efficiency increase of industrial sintering processes.  The micro X-ray diffraction analysis by raster-type electron microscope (Scanning Electron Microscope, SEM) JSM-5900LM has been  carried out to study of mineralogical composition of the agglomerates.  Existence of particular correlation of agglomerate phase composition  and its hot strength was revealed. According to the calculations with  the use of mathematical model such rise of agglomerate hot strength  can give economy of coke about 3.9 kg/t of cast iron and efficiency  rise about 6.3 %. The influence estimation of chemical composition  of blast furnace charge was fulfilled taking into account the degree of  iron reduction on location and the shape of cohesion zone in the blast  furnace. For the calculation, predictive physico-chemical models have  been used that allow to take into account the influence of the chemical  composition of iron-ore materials and their ratios on the softening and  melting temperatures of the agglomerated iron-ore material from the  titanomagnetite concentrate.

доменный процесс математическая модель титаномагнетиты железорудное сырье металлургические характеристики расход  кокса практические задачи blast-furnace process mathematical model titaniferous magnetite iron ore raw materials metallurgical characteristics coke consumption practical tasksReferencesДмитриев А.Н., Щербатский В.Б., Суханов Е.Л. и др. Методика расчета температурного поля доменной печи с учетом неравномерности движения потоков шихты и газа // Изв. ву з. Черная металлургия. 1979. № 8. C. 28 – 32.Dmitriev A.N., Shcherbatskii V.B., Sukhanov E.L., Kitaev B.I.,  Shvyd kii V.S. Method for calculating the temperature field of a  blast furnace, taking into account the unevenness of charge and gas  flows. Izvestiya VUZov. Chernaya metallurgiya = Izvestiya. Ferrous Metal lurgy. 1979, no. 8, pp. 28–32. (In Russ.).Дмитриев А.Н. Математическое моделирование двумерных процессов в доменной печи // Вычислительные методы и программирование. 2004. Т. 5. Раздел 1. С. 252 – 267.Dmitriev A.N. Mathematical modeling of two-dimensional processes in a blast furnace. Vychislitel’nye metody i programmirovanie.  2004, vol. 5, pp. 252–267. (In Russ.).Blast Furnace Phenomena and Modeling. – London – New York: Elsevier Applied. 1987, – 631 p.Blast Furnace Phenomena and Modeling. London – New York: Elsevier Applied, 1987, 631 p. Shigeru Ueda, Shungo Natsuo, Hiroshi Nogami etc. Recent progress and future perspective on mathematical modeling of blast furnace // ISIJ International. 2010. Vol. 50. No. 7. Р. 914 – 923.Shigeru Ueda, Shungo Natsuo, Hiroshi Nogami, Jun-ichiro Yagi,  Tatsuro Ariyama. Recent progress and future perspective on mathematical modeling of blast furnace. ISIJ International. 2010, vol. 50,  no. 7, pp. 914–923.Zongliang Zhang, Jiale Meng, Lei Guo, Zhancheng Guo. Numerical study of the gas distribution in an oxygen blast furnace. Part 1. Model building and basic characteristics // JOM. 2015. Vol. 67. No. 9. Р. 1936 – 1944.Jiale Meng, Lei Guo, Zhancheng Guo. Numerical study of the gas distribution in an oxygen blast furnace. Part 1:  Model building and basic characteristics. JOM. 2015, vol. 67, no. 9,  pp. 1936–1944.Zongliang Zhang, Jiale Meng, Lei Guo, Zhancheng Guo. Numerical study of the gas distribution in an oxygen blast furnace. Part 2. Effects of the design and operating parameters // JOM. 2015. Vol. 67. No. 9. Р. 1945 – 1955.Zongliang Zhang, Jiale Meng, Lei Guo, Zhancheng Guo. Numerical study of the gas distribution in an oxygen blast furnace. Part 2:  Effects of the design and operating parameters. JOM. 2015, vol. 67,  no. 9, pp. 1945–1955.Chenn Zhou, Guangwu Tang, Jichao Wang etc. Comprehensive numerical modeling of the blast furnace ironmaking process // JOM. 2016. Vol. 68. Issue 5. Р. 1353 – 1362.Chenn Zhou, Guangwu Tang, Jichao Wang, Dong Fu, Tyamo Okosun, Armin Silaen, Bin Wu. Comprehensive numerical modeling of  the blast furnace ironmaking process. JOM. 2016, vol. 68, Issue 5,  pp. 1353–1362.Jun-ichiroYagi, Hiroshi Nogami, Aibing Yu. Multi-dimensional mathematical model of blast furnace based on multi-fluid theory and its application to develop super-high efficiency operations // Proceedings of Fifth International Conference on CFD in the Process Industries CSIRO, Melbourne, Australia, 13 – 15 December, 2006. Р. 1 – 6.Jun-ichiro Yagi, Hiroshi Nogami, Aibing Yu. Multi-dimensional  mathematical model of blast furnace based on multi-fluid theory and  its application to develop super-high efficiency operations. In: Proceedings of Fifth International Conference on CFD in the Process Industries CSIRO, Melbourne, Australia, 13­15 December, 2006,  pp. 1–6.Математическое моделирование металлургических процессов в АСУ ТП / Н.А. Спирин, В.В. Лавров, В.Ю. Рыболовлев и др. / Под ред. Н.А. Спирина. – Екатеринбург: ООО “УИПЦ”, 2014. – 558 с.Spirin N.A., Lavrov V.V., Rybolovlev V.Yu., Gileva L.Yu., Krasnobaev A.V., Shvydkii V.S., Onorin O.P., Shchipanov K.A, Burykin  A.A.  Matematicheskoe modelirovanie metallurgicheskikh protsessov v ASU TP [Mathematical modeling of metallurgical processes in automatic control systems of technological processes]. Spirin N.A. ed. Ekaterinburg: OOO “UIPTs”, 2014, 558 p. (In Russ.).Dmitriev A.N. The role of reducibility in achievement of the minimal coke consumption in the blast furnace smelting // Defect and Diffusion Forum. 2006. Vols. 258 – 260. Р. 91 – 100.Dmitriev A.N. The role of reducibility in achievement of the minimal coke consumption in the blast furnace smelting. Defect and Diffusion Forum. 2006, vols. 258–260, pp. 91–100.Ченцов А.В., Чесноков Ю.А., Шаврин С.В. Балансовая логикостатистическая модель доменного процесса. – Екатеринбург: УрО РАН, 1991. – 90 с.Chentsov  A.V.,  Chesnokov  Yu.A.,  Shavrin  S.V .  Balansovaya logiko­statisticheskaya model’ domennogo protsessa [Logic-statistic balance model of blast furnace smelting]. 2nd ed. Ekaterinburg:  UrO RAN, 1991, 90 p. (In Russ.).Ченцов А.В., Чесноков Ю.А., Шаврин С.В. Балансовая логикостатистическая модель доменного процесса. – 2-е изд. – Екатеринбург: УрО РАН, 2003. – 164 с.Chentsov A.V., Chesnokov Yu.A., Shavrin S.V . Balansovaya logikostatisticheskaya model’ domennogo protsessa [Logic-statistic balance model of blast furnace smelting]. Ekaterinburg: UrO RAN,  2003, 164 p. (In Russ.).Dmitriev A.N., Vitkina G.Yu., Chesnokov Yu.A. Methodical basis of investigation of influence of the iron ore materials and coke metallurgical characteristics on the blast furnace smelting efficiency // Advanced Materials Research. 2013. Vols. 602 – 604. Р . 365 – 375.Dmitriev A.N., Vitkina G.Yu., Chesnokov Yu.A. Methodical basis  of investigation of influence of the iron ore materials and coke metallurgical characteristics on the blast furnace smelting efficiency.  Advanced Materials Research. 2013, vols. 602-604, pp. 365–375.Малышева Т.Я., Павлов Р.М., Мансурова Н.Р., Деткова Т.В. Влия ние природного рудообразования на минеральный состав и холодную прочность офлюсованных железорудных агломератов // Изв. вуз. Черная металлургия. 2015. Т. 58. № 3. С. 180 – 185.Malysheva T.Ya., Pavlov R.M., Mansurova N.R., Detkova T.V. Influence of ore formation on the mineral composition and strength of fluxed iron-ore sinter. Steel in Translation. 2015, vol. 45, no. 3,  pp. 190–194.Zhengwei Yu, Guanghui Lu, Tao Jiang etc. Effect of basicity on titanomagnetite concentrate sintering // ISIJ International. 2015. Vol. 55. No. 4. Р. 907 – 909.Zhengwei Yu, Guanghui Lu, Tao Jiang, Yuanbo Zhang, Feng Zhou,  Zhiwei Peng. Effect of basicity on titanomagnetite concentrate sintering. ISIJ International. 2015, vol. 55, no. 4, pp. 907–909. Hamilton J.D.G., Hoskins B.F., Mumme W.G. etc. The crystal structure and crystal chemistry of Ca2,3Mg0,8Al1,5Si1,1Fe8,3O20 (SFCA): solid solution limits and selected phase relationships of SFCA in the SiO2 – Fe2O3 – CaO(– Al2O3 ) system // Neues Jahrb. Miner. Abh., 1989. Vol. 161. P. 1 – 26.Hamilton J.D.G., Hoskins B.F., Mumme W.G., Borbidge W.E.,  Montagie  M.A.  The  crystal  structure  and  crystal  chemistry  of  Ca2,3Mg0,8Al1,5Si1,1Fe8,3O20 (SFCA): solid solution limits and selected phase relationships of SFCA in the SiO2 – Fe2O3 – CaO(– Al2O3 )  system. Neues Jahrb.Miner. Abh., 1989, vol. 161, pp. 1–26. Nathan A.S. Webster, Mark I. Pownceby, Ian C. Madsen, Justin A. Kimpton. Silico-ferrite of calcium and aluminum (SFCA) iron ore sinter bonding phases: new insights into their formation during heating and cooling //Metallurgical and Materials Transactions B. 2012. Vol. 43B. December. Р. 1344 – 1357.Nathan A.S. Webster, Mark I. Pownceby, Ian C. Madsen, Justin A.  Kimpton. Silico-ferrite of calcium and aluminum (SFCA) iron ore  sinter bonding phases: new insights into their formation during heating and cooling. Metallurgical and Materials Transactions B. 2012,  vol. 43B, December, pp. 1344–1357.Nathan A.S. Webster, Mark I. Pownceby, Ian C. Madsen etc. Fundamentals of silico-ferrite of calcium and aluminum (SFCA) and SFCA-I iron ore sinter bonding phase formation: effects of CaO:SiO2 ratio // Metallurgical and Materials Transactions B. 2014. Vol. 45B. December. Р. 2097 – 2115.Nathan A.S. Webster, Mark I. Pownceby, Ian C. Madsen, Andrew  J.  Studer, James R. Manuel, Justin A. Kimpton. Fundamentals of silico-ferrite of calcium and aluminum (SFCA) and SFCA-I iron ore  sinter bonding phase formation: effects of CaO:SiO2 ratio. Metallurgical and Materials Transactions B. 2014, vol. 45B, December,  pp. 2097–2115.Тогобицкая Д.Н., Хамхотько А.Ф., Гладков Н.А., Ходотова Н.Е. Разработка моделей для прогнозирования агрегатных превращений железорудных материалов в доменной печи // Фундаментальные и прикладные проблемы черной металлургии. 2009. № 19. С. 49 – 67.Togobitskaya D.N., Khamkhot’ko A.F., Gladkov N.A., Khodotova  N.E. Developing of models for forecasting of modular transformations of iron ore materials in a blast furnace. Fundamental’nye i prikladnye problemy chernoi metallurgii. 2009 no. 19, pp. 49–67.  (In Russ.).Гаврилко С.А., Киселев А.А., Громак Г.А. и др. Исследование размягчаемости восстановленного агломерата различных фракций // Металлургия: Сборник научных трудов ЗГИА. – Запорожье. 2009. Вып. 20. С. 26 – 31.Gavrilko S.A., Kiselev A.A., Gromak G.A., Lichkonenko N.V.,  Moiseiko Yu.V., Pechennikova V.M., Gavrilko Yu.S. Study of softening of the reduced agglomerate of different fractions. In: Metallurgiya: sbornik nauchnykh trudov ZGIA, vyp. 20 [Metallurgy: Proceeding of scientific works of ZGIA. Issue 20]. Zaporizhia: ZGIA,  2009, pp. 26–31. (In Russ.).Приходько Э.В., Хамхотько А.Ф., Тогобицкая Д.Н. и др. Роль химического состава железорудных материалов в формировании их металлургических свойств. Подготовка сырьевых материалов к металлургическому переделу и производство чугуна // Черная металлургия. Бюл. ин-та «Черметинформация». 1987. Вып. 5. С. 1 – 25.Prikhod’ko E.V., Khamkhot’ko A.F., Togobitskaya D.N. Grebenkin  N.A., Shepetovskii E.A., Zevin S.L. Role of the chemical composition of iron ore materials in forming of their metallurgical properties. Preparation of raw materials for metallurgical processing and  production of cast iron. Chernaya metallurgiya. Byul. in­ta “Chermetinformatsiya”. 1987, Issue 5, pp. 1–25. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.