均匀分布钢渣超微粉的制备及性能研究

2020-11-20李文凯

榆林学院学报 2020年6期

李文凯，张浩

(1.中冶宝钢技术服务有限公司，上海 201900；2.安徽工业大学建筑工程学院，安徽马鞍山 243032)

钢渣作为冶金工业领域的大宗固体废弃物，其年均钢渣排放量在1亿吨以上(年粗钢产量的15%～20%)[1-3]。由于我国对钢渣利用的技术有限，导致年产量10%左右的钢渣可以被利用，其余高达年产量90%左右的钢渣主要以无遮挡的形式进行堆放，对土地、水源和空气造成严重的危害[4-6]，已经引起冶金工业资源综合利用领域以及环境保护领域的关注。

如何提高钢渣的细度与粒度分布的均匀性是目前钢渣综合利用的主要研究方向，其中助磨剂是实现钢渣超微粉化、均匀化的关键技术。英、美等发达国家上世纪30年代以树脂制备助磨剂，30～40年代以醚类有机物与多元醇有机物制备助磨剂，40年代以醇醚有机物制备助磨剂，50～60年代以游离脂肪酸、苛性碱金属、醇烃类有机物、非离子表面活性物质进行复合制备高性能助磨剂[7，8]。我国上世纪50年代以纸浆废液、煤等制备助磨剂，70年代以醇胺类有机物与醇类有机物进行复合制备助磨剂[9]。

本研究以醇、胺类物质乙二醇与三乙醇胺为溶质、醇类物质无水乙醇为溶剂配制钢渣助磨剂，并且与滚筒渣混合后进行粉磨，获得钢渣超微粉。将均匀设计与BP神经网络结合，考察乙二醇用量、三乙醇胺用量、无水乙醇用量和磨机转速对钢渣超微粉粒度分布均匀程度的影响，建立乙二醇用量、三乙醇胺用量、无水乙醇用量、磨机转速与粒度分布均匀程度的BP神经网络优化模型，以获得均匀钢渣超微粉的实验方案。

1 实验

1.1 材料与试剂

采用的实验材料：钢渣为滚筒渣，中国宝武钢铁集团有限公司；乙二醇，工业纯，泰州市伟捷化工有限公司；三乙醇胺，工业纯，上海易恩化学技术有限公司；无水乙醇，工业纯，合肥四峰生物科技有限公司。

1.2 实验方法

钢渣超微粉制备步骤如下：首先将醇、胺类物质乙二醇与三乙醇胺和醇类物质无水乙醇按一定体积比配置获得钢渣助磨剂；其次称取450 g滚筒渣与钢渣助磨剂进行复合，利用行星式球磨机以一定转速对滚筒渣与钢渣助磨剂的混合物粉磨120 min，获得钢渣超微粉。

1.3 性能测试及表征

采用S8 Tiger 型X射线荧光光谱仪测试化学成分，XRD-7000S/L 型X射线衍射仪测试矿物组成，Winner2309全自动型激光粒度仪测试粒度分布，IRAffinity-1 型傅立叶变换红外光谱仪测试组成结构。

1.4 实验方案

以实验方法中乙二醇用量、三乙醇胺用量、无水乙醇用量和磨机转速作为考察因素，以钢渣超微粉的粒度分布均匀程度作为指标，其均匀设计实验方案见表1[10]。

表1 实验方案

2 结果与讨论

2.1 钢渣性质分析

图1为钢渣的物相组成图，从图可以看出，钢渣的主要物相组成为钙、铁的硅酸盐，钙、镁的氧化物，以及RO相。表2为钢渣的化学成分表，从表可以看出，钢渣中的主要化学成分中氧化钙、氧化铁与氧化硅的含量较高。上述主要物相组成与化学成分说明钢渣虽然具有胶凝活性，但是易磨性较差。

图1 钢渣的物相组成

表2 钢渣的化学成分(w%)

2.2 均匀实验结果

依据表1制备一系列的钢渣超微粉，对其粒度分布进行性能测试见表3。从表3可以看出，1#～8#钢渣超微粉的d90为11.08～14.46 μm、d50为3.62～6.14 μm和d10为1.20～1.89 μm，以粒度分布宽度比系数Z=d90/d10和粒径分布宽度H=(d90-d10) /d50[11]对钢渣超微粉的粒度分布均匀程度进行分析见表3。从表3还可以看出，粒度分布宽度比系数Z为6.49～11.39和粒径分布宽度H为1.98～2.82，说明钢渣超微粉的粒度分布均匀程度较差。

表3 钢渣超微粉的粒径分布与粒度分布均匀程度

2.3 BP神经网络优化模型

2.3.1 BP神经网络优化模型的建立

(1)输入层节点的确定：以钢渣超微粉制备过程的乙二醇用量、三乙醇胺用量、无水乙醇用量和磨机转速作为输入节点，即输入节点数为4见表4。(2)输出层节点的确定：以描述钢渣超微粉的粒度分布宽度比系数Z和粒径分布宽度H，作为输出节点，即输出节点数为2见表4。(3)隐含层节点数的确定：根据经验公式J=(n+m)1/2+a，其中n为输入层节点数，m为输出层节点数，a=1～10进行确定[12]。(4)传递函数及算法的确定[13]。

表4 BP神经网络优化模型的输入层节点和输出层节点

2.3.2 BP神经网络优化模型的训练

依据2.3.1中确定的输入节点数4与输出节点数2，并且选用S型激活函数构建4-S-2型网络结构。当训练误差小于目标误差105时，所构建的4-S-2型网络结构固定。

2.3.3 BP神经网络优化模型的验证

以乙二醇用量为2 mL、三乙醇胺用量为2 mL、无水乙醇用量为2 mL和磨机转速为600 r/min时所制备的钢渣超微粉，其经激光粒度仪测试获得d90为9.19 μm、d50为3.31 μm和d50为0.99 μm，再经过计算获得粒度分布宽度比系数Z为9.28和粒径分布宽度H为2.48。将上述数据输入固定4-S-2型网络结构，获得模型预测值，即粒度分布宽度比系数Z为9.67和粒径分布宽度H为2.36，与测试样本计算结果的相对误差较小，即4.20%和-4.84%。

2.3.4 BP神经网络优化模型的优选

利用逐项密集扫描技术对乙二醇用量、三乙醇胺用量、无水乙醇用量和磨机转速依次取有效值，作为预测样本输入固定4-S-2型网络结构进行预测，获得最优预测值，即粒度分布宽度比系数Z为6.28和粒径分布宽度H为1.91，其对应的最优实验方案：乙二醇用量、三乙醇胺用量、无水乙醇用量和磨机转速分为1.83 mL、1.92 mL、2.75 mL和650 r/min。

2.3.5 性能与表征

以2.3.4中钢渣超微粉的最优实验方案制备最优钢渣超微粉，依据2.3性能测试及表征对最优钢渣超微粉进行测试与分析见表5及图2与图3。从表5可以看出，最优钢渣超微粉不仅具有良好的粒径大小，而且具有良好的粒度分布均匀程度，其数值远远优于表3中粒度分布均匀程度数值。

表5 均匀分布钢渣超微粉的粒径分布

图2 钢渣微粉(没有钢渣助磨剂)的组成结构

图3 钢渣超微粉的组成结构

从图2与图3可以看出钢渣超微粉的C—S—H凝胶特征峰(1400 cm-1)与沸石类相特征峰(960 cm-1)对比于钢渣微粉(没有钢渣助磨剂)均明显增强，说明钢渣助磨剂有利于钢渣中的凝胶物质与玻璃体的细化。同时钢渣超微粉新增N—H伸缩振动特征峰(3600 cm-1)，说明钢渣助磨剂中的官能团较好的吸附在钢渣超微粉表面，提高分散效果。这是因为钢渣助磨剂中极性基团羟基与含有极性较强的—OH、—NH2吸附在钢渣表面，不仅可以削弱钢渣强度，有利于提高钢渣的粉碎效果，而且可以屏蔽钢渣超微粉电荷。