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基于近紅外光譜技術的鐵礦石成分在線檢測

袁泉 ? 來源:ME生活 ? 作者:ME生活 ? 2023-03-01 14:25 ? 次閱讀

煉鐵成本占鋼鐵?流程?產的60~70%左右,?鐵前系統?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?序從配料調整到燒結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,影響燒結礦的質量穩定,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測。

紅外光譜分析是一種實時在線檢測技術,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?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,近紅外光譜技術運營維護簡單,無輻射,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

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。

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臺式光譜儀進行光譜檢測(左)&各類鐵礦石樣品(右)

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、標準正態化等預處理,得到如圖所示的光譜。

pYYBAGP-7-aAG2zfAABV4B3Sujg265.jpg

對處理后的數據進行異常樣品剔除,防止采樣過程中的誤差影響建模結果。

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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測。下圖顯示針對全鐵(TFe)值的建模結果,其中藍色點代表樣品,橫軸為實際值,縱軸為預測值,藍色點越靠近中間的紅線代表預測越準確。圖中的紅色區域代表±0.1%的誤差值,黃色區域代表±0.5%的誤差值,藍色區域代表±1%的誤差值。

pYYBAGP-7-iAaKmLAABO5jWN-yg161.jpg

全鐵(TFe)

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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)

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)五項成分的預測誤差在±1%之內,其中SiO2、MnO的預測誤差在±0.5%之內,Al2O3的預測誤差接近±0.1%。對于氧化鐵與全鐵的預測有少數樣品偏離較大,但基本符合線性關系。以上模型所用樣本數較少,更多樣本數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,結合多路復用器,還可實現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

審核編輯黃宇

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