【大数据与算法在菱铁矿热解动力学和磁化焙烧研究中的应用】
随着中国钢铁工业的快速发展，铁矿石资源的供需矛盾日益突出。菱铁矿作为一类难以利用的复杂铁矿石，其有效开发利用对于缓解资源瓶颈至关重要。本研究依托国家重点基础研究发展计划（973计划），采用大数据分析和算法优化，针对菱铁矿的热解动力学以及多级循环流态化磁化焙烧工艺进行深入探索。
研究者选取了陕西大西沟和云南王家滩两种典型菱铁矿，运用热重分析技术在惰性气氛中研究菱铁矿的热解动力学。通过等升温速率多重扫描法，结合Kissinger法、FWO法和Friedman法，揭示了菱铁矿热解的化学反应机制。大西沟菱铁矿遵循收缩圆柱体模型R2，王家滩菱铁矿则遵循一级化学反应F1。此外，发现王家滩菱铁矿粒径对其热解动力学参数有一定影响，这在指前因子中得到了体现，建立起了相应的数学关联式。
借助X射线衍射分析和光学显微镜，研究了菱铁矿热解后的物相变化，证实热解过程中大部分FeCO3转化为Fe3O4，部分形成FeO，这是由于中间产物FeO受到微量O2氧化的结果。热解残留物的结构特征表明，热解过程提高了焙烧矿的可磨性。
为更深入理解温度和气氛对菱铁矿热解的影响，研究者首次在稀相悬浮状态下进行等温热解实验。结果显示，王家滩菱铁矿在悬浮态下的热解机制为球体收缩模型R3，CO的峰值滞后于CO2，且随温度升高，滞后时间延长。此外，FeO的磁化速率在600°C至650°C区间增长最快，而在700°C左右达到峰值。CO2含量增加会降低FeCO3的热解速度，但提升FeO的磁化速率，然而这一变化在16% CO2时趋于饱和。
在算法层面，研究采用了颗粒随机轨道模型与颗粒表面反应模型的组合，对王家滩菱铁矿在多级循环流态化磁化焙烧装置中的热解过程进行数值模拟。模拟结果揭示了管式反应器中烟气的活塞流特性，指出平齐式料管存在的潜在问题，并提出改进后的插入式料管方案。模拟分析还显示，温度和滞留时间对菱铁矿热解率有显著影响，管式反应器的热解贡献率低于50%。
为了验证数值模拟的准确性，进行了半工业试验。试验结果表明，在1.5% CO的弱还原气氛下，1028°C时菱铁矿样中碳酸铁的热解率与模拟计算值基本一致。同时，试验还确定了适宜菱铁矿热解和磁性转化的近中性热解气氛条件，即CO气氛浓度不超过1.5%，或O2浓度不大于1.85%。
大数据分析和算法在菱铁矿热解动力学研究及磁化焙烧工艺优化中发挥了重要作用，不仅揭示了菱铁矿热解的基本规律，还为提高热解效率和优化工业生产提供了科学依据。未来，此类方法有望进一步应用于其他复杂铁矿石的开发利用，推动我国钢铁工业的可持续发展。
