关键词： 废钢   折旧废钢   钢材消费   钢材消费积蓄量   使用年限   回收率   蒙特卡洛模拟  

摘要： 使用建筑行业钢材消耗比例、建筑和制造业钢材使用寿命和废钢回收率这五个关键参数建立废钢供应模型,通过敏感性分析和蒙特卡洛模拟预测中国未来废钢供应情况。分析表明,未来废钢供应的增长主要来自制造业的废钢折旧,但中国历史上超过60%的钢材消费用于房屋和基础设施建设,且大部分仍在使用中,这表明废钢供应可能仍将保持紧张状态。蒙特卡洛模拟可以预测未来废钢供应的可能范围,其中供应极有可能处于可能范围的下半部分。预计到2025年,中国废钢供应的中位数和众数分别为2.94亿吨和2.88亿吨,接近基准情景的3.08亿吨水平,并将在2035年后达到3.6亿~3.7亿吨峰值,然后逐渐下降,主要取决于粗钢产量的下降幅度。

关键词： 激光诱导击穿光谱   基线校正   偏最小二乘法   定量分析   归一化  

摘要： 为增加工业中废钢资源的转化利用效率,需依据其元素含量鉴别废钢类型。采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合基于主成分分析的偏最小二乘回归(PLSR)的机器学习算法,对26组钢铁标准样品的元素含量进行了定量分析和研究。通过自主研发的便携LIBS废钢成分检测仪采集光谱数据,对其进行基线校正,筛选对应元素特征谱线数据和归一化的光谱数据作为模型输入,将光谱数据划分为训练集和测试集进行建模分析,并采用留一交叉验证法(Leave-One-Out Cross Validation)确定模型最优潜变量指标。C、Cu、Mn、Mo、Cr、Ni、Si、V、Al、Ti元素模型在测试集上的相关决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、残差平方和(PRESS)和平均绝对误差(MAE)平均为97.86%、0.030 6、0.284、0.036 5。结果表明,以偏最小二乘回归算法结合LIBS技术建立的废钢元素含量预测模型具有较好的泛化能力与分类性能,拥有更好的预测准确性和鲁棒性,能够满足在钢铁冶炼工程中废钢成分的快速稳定分析和检测要求。

关键词： 钢铁工业   降碳   钢铁市场需求   废钢   低碳冶炼  

摘要： 我国钢铁工业二氧化碳排放是所有工业领域中二氧化碳排放量最大的行业,在低碳发展背景下面临降碳转型压力。在此背景下,从钢铁市场需求调整、废钢使用量增加及低碳冶炼技术普及3个方面系统阐述了我国钢铁工业降碳路径。整体看,预计到2050年我国钢铁市场需求量将降低至5.71亿吨,废钢供应量将达到5亿吨,可以有效保障钢铁工业低碳转型。同时,在低碳技术探索方面,结合我国钢铁工业实际情况,重点应关注基于低碳的高炉冶炼技术推广。

关键词： 废钢比   废钢预热   节能减排   连续预热系统   预热效益  

摘要： 论述了废钢预热技术在世界两大钢铁生产流程中的发展现状,明确了废钢预热具有提高废钢比和节能减排的作用;介绍了不同废钢预热方式在相应工艺流程中的主要特点。通过分析废钢预热在预热段行为,建立了相应的预热模型,由热平衡计算得出,在连续加料式电炉中,废钢预热温度可达500℃,预热效果明显。由某钢厂废钢预热的实际工况,研究了废钢预热的经济效益,计算结果表明,当废钢预热至800℃时,可使电炉吨钢炼钢成本降低约17元。

关键词： 转炉   精炼   废钢比   铁耗   热量   预热  

摘要： 对钢铁企业的代表性废钢利用技术进行了介绍和研究,对每个企业从装备情况、工艺参数、指标以及特点四个方面进行了研究,同时分析了各企业技术的可借鉴之处和不足。最后结合行业情况和炼钢经验提出废钢资源优化利用的一些建议。

关键词： Inception-ResNet-V2   注意力机制   梯度收敛   迁移学习  

摘要： 本研究提出了一种基于深度学习的废钢快速识别方法,提出的基于Inception-ResNet-V2的改进网络结构添加注意力机制模块经过微调得到SE-Inception-ResNet,并在此基础上采用学习率梯度更新策略自适应调节优化模型。采集了四种类型的废钢数据,然后将样本图像按80%训练集,20%验证集进行训练。后与ResNet152、InceptionV3比较了模型的性能。结果表明,SE-Inception-ResNet、InceptionV3和ResNet152网络的总体分类准确率分别为98.10%、97.48%、95.67%。SE-Inception-ResNet的分类精度最高,该模型在不同学习率情况下能快速梯度收敛。实验结果表明,所提出的改进卷积神经网络模型能够有效地对废钢类型进行识别。同时期望提高其迁移学习模型泛化性,可以为其他快速分类鉴定提供参考,并应用于其他工业或商业领域。

关键词： 农业机械   残膜回收   伸缩捡拾   圆捆   打包  

摘要： 为了减少农田残膜回收过程中造成的二次污染,降低残膜储运成本,实现农田废旧残膜的规范化管理,设计开发了一种残膜捡拾打包机构。该机构主要由传动系统、捡拾机构、刮板式卸膜机构、打包机构等组成。通过对残膜捡拾过程及受力进行分析,确定了弧形钉齿的安装角度和当前工作条件下的捡拾滚筒转速范围;分析了刮板式卸膜机构的刮膜过程,明确了刮板式卸膜机构的角速度范围;研究了残膜打包装置膜芯形成的水平输送、爬升和回抛3个阶段,分析了其运动过程中的受力,确定了促成膜芯形成的主要因素为后续残膜的推力和钢辊与残膜间的摩擦导送力。选择机具前进速度、捡拾滚筒转速、钢辊转速为试验因素,残膜捡拾率与成捆率为试验指标进行正交试验,得到了影响残膜捡拾率和成捆率因素的主次顺序为:机具前进速度>滚筒转速>打包钢辊转速,在保证残膜捡拾率的前提下,最大限度地提升成捆率,确定了残膜捡拾打包机的较优工作参数:机具前进速度为4 km/h,捡拾滚筒转速为60 r/min,钢辊转速为300 r/min,取较优工作参数进行田间验证试验得到残膜捡拾率和成捆率分别为90.3%和98.4%。残膜捡拾打包机运行平稳可靠,故障率低,具有较高的使用与推广价值。

关键词： 破碎废钢   检验   筛分   质量检验  

摘要： 本文就破碎废钢取样筛分计量杂物进行大量的实验,对比人工目测检验和筛分计杂对破碎废钢质量检验的差异,分析筛分计杂对比人工目测判定的优势,探讨了筛分计量扣杂作为破碎废钢检验技术条件的可行性。

关键词： 再生钢铁原料   废钢智能评级   深度学习   注意力机制  

摘要： 废钢是现代钢铁工业重要的铁素来源,是钢企实现碳中和的重要原料。不同级别的废钢价格悬殊,其质量直接影响钢企的生产成本和产品质量。因此,废钢入炉前的分类和评级问题,受到钢企的普遍重视和高度关注。针对传统人工方法在废钢的分类评级中所出现的效率低、安全性和公正性差等问题,基于深度学习中的卷积注意力机制和加权双向特征融合网络构建废钢分类评级模型。首先,搭建废钢质量查验物理模型,模拟货车卸载废钢的生产作业场景,采用高分辨率视觉传感器采集不同类别的废钢图像。其次,设计了一种结合注意力与特征融合的废钢验质深度学习模型,将卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)加入主干网络对采集的废钢图像数据集进行特征提取,聚焦并保留图像的重要特征;使用双向特征金字塔(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)平衡多尺度特征信息,进行多尺度特征融合。最后,在模型预测阶段,利用所构建的废钢质量验质模型进行废钢类别和质量判级,验证模型的精确性与检测效率。基于自制废钢验证数据集,与主流的目标检测模型Faster R–CNN、YOLOv4、YOLOv5系列以及YOLOv7进行性能比较。实验结果表明:本研究构建的废钢质量验质模型识别判级的准确率Acc达到了86.8%,所有类别平均精度m AP为89.2%,均高于对比的目标检测模型,在准确性、实时性以及识别评级效率方面可满足实际生产应用,解决废钢分类评级过程中的诸多难题,实现废钢的智能验质和公正判定。

关键词： 湿陷性黄土处置   工业固废利用   钢渣改良黄土   低碳绿色发展  

摘要： 调查数据显示,甘肃省工业固废累计储存量约为8.9亿t,综合利用率不足14%,固废的大量堆积、废弃不仅占用大量土地资源,而且使原本就脆弱的生态环境更加雪上加霜。同时,甘肃省中、东部地区为黄土高原,黄土的崩解性对工程建筑特别是水利工程和道路工程危害很大,利用炼钢废渣作为改良材料,能够解决黄土地区公路路基湿陷性问题,提高公路修筑质量与抗灾能力,减少公路病害,确保公路行车安全性与舒适性,减少了经济损失和不良社会效应,避免了渣灰弃置带来的土地、水源和环境污染。