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基于近紅外光譜技術(shù)的鐵礦石成分在線檢測

文章作者:長欣小編 人氣:發(fā)表時間:2023-02-28 08:45

煉鐵成本占鋼鐵?流程?產(chǎn)的60~70%左右,?鐵前系統(tǒng)?是重中之重。如果以人工方式對鐵礦石原料進行成分檢測,檢測時間長,燒結(jié)?序從配料調(diào)整到燒結(jié)礦化學成分分析完畢需要4~6小時,反饋的嚴重滯后延誤了?藝控制的及時性,影響燒結(jié)礦的質(zhì)量穩(wěn)定,并且只能反映抽樣樣品的成分,兩次采樣間的異常變化無法得到監(jiān)測。

近紅外光譜分析是一種實時在線檢測技術(shù),使用近紅外光源照射被測物,化合物分?振動吸收特定波?的紅外光?產(chǎn)?吸收光譜。對這些光譜指紋進?分析,可以及時得到被測物的成分及含量信息。相比其他在線檢測手段,近紅外光譜技術(shù)運營維護簡單,?輻射,安全性高;可?速測量,?分鐘百次以上,提供了充?的樣本量和及時反饋,不受傳送帶負載影響;除了常規(guī)的鐵、硅、鈣、鎂、鋁等氧化物,還可以測量碳和水分等含量。

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不同鐵礦石的近紅外光譜不同

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我們使用巨哥科技的臺式近紅外光譜儀,對多種鐵礦石樣品的光譜進行了測量和建模。

使用25個鐵礦石樣品進行建模,其中1-5號樣品是由化學方法測定得到樣品成分,剩余20個樣品是由1-5號樣品按照不同的質(zhì)量比混合得到的,成分如下表所示。

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對采集到的光譜進行平滑、標準正態(tài)化等預(yù)處理,得到如圖所示的光譜

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對處理后的數(shù)據(jù)進行異常樣品剔除,防止采樣過程中的誤差影響建模結(jié)果。

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使用上述樣品建立鐵礦石成分模型,利用偏最小二乘法對成分進行預(yù)測。下圖顯示針對全鐵(TFe)值的建模結(jié)果,其中藍色點代表樣品,橫軸為實際值,縱軸為預(yù)測值,藍色點越靠近中間的紅線代表預(yù)測越準確。圖中的紅色區(qū)域代表±0.1%的誤差值,黃色區(qū)域代表±0.5%的誤差值,藍色區(qū)域代表±1%的誤差值。

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氧化鐵(FeO)

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氧化硅(SiO2)

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氧化鋁(Al2O3)

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氧化鈣(CaO)

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氧化鎂(MgO)

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氧化錳(MnO)

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以上模型對氧化硅(SiO2)、氧化鋁(Al2O3)、氧化鈣(CaO)、氧化鎂(MgO)、氧化錳(MnO)五項成分的預(yù)測誤差在±1%之內(nèi),其中SiO2、MnO的預(yù)測誤差在±0.5%之內(nèi),Al2O3的預(yù)測誤差接近±0.1%。對于氧化鐵與全鐵的預(yù)測有少數(shù)樣品偏離較大,但基本符合線性關(guān)系。以上模型所用樣本數(shù)較少,更多樣本數(shù)將進一步提高模型精度。

以上模型可準確遷移至巨哥科技的SG1700近紅外光譜儀用于對鐵礦石的實時在線成分分析,采樣頻率高達100Hz,光譜分辨率6nm,信噪比10000:1,結(jié)合多路復(fù)用器,還可實現(xiàn)多通道的鐵礦石成分同時檢測。

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鐵礦石成分多路近紅外光譜在線檢測裝置

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