废料实时在线
冶炼废料的实时在线元素分析
本文的范围是介绍在线分析工具在炼钢炉废钢元素成分分析中的应用。几十年来，在线分析工具一直被有效地用于提供输送机械上物料流的元素成分分析。最近，废钢分析中元素的实时测定已被广泛使用。由此产生的实验工作为炼钢过程控制开辟了新的机会。本文讨论了测试案例并介绍了结果，强调了该技术的能力及其为过程控制带来的优势。
自 1990 年代以来，快速伽马中子活化分析 (PGNAA) 已成为一种成熟的技术，用于测量沿传送链连续输送的材料成分，并已广泛应用于煤炭和水泥行业。 [1] 在矿物加工行业，当针对个别应用进行定制时，该技术已经取得了成功，特别是在铁矿石中。 [2-4] 2013 年 PGNAA 对废钢测量的评估发现，“废钢探头”对铜有效。测量精度不足以代表整辆重载废钢卡车的分析。 [5] 激光诱导击穿光谱 (LIBS) 用于测定废钢中的硅、镍和钼元素。 [6] 由于大量废钢的成分差异很大，因此使用 LIBS 来确定废钢的成分。通过 X 射线荧光 (XRF) 进行的表面测量并不可靠。
PGNAA 使用中子源，通常是锎-252，它产生的中子能量非常适合元素分析，并且用于大多数现有的分析仪设置。通过分析仪的传输流暴露于发射的中子。吸收中子（因此中子活化），然后以每个元素独有的伽马信号形式释放能量（因此提取伽马信号）。探测器或探测器阵列（最常见的是碘化钠或氧化铋锗）在测量增量中积累所含材料的伽马光谱，并确定和报告成比例的元素含量。分析仪针对一系列元素进行了校准，并提供元素的实时报告，可用于质量监控和管理。原子低阶元素（如碳）的响应性决定了在校准成分范围内可实现的检测限和精度，针对每种应用量身定制的校准被证明是最有益的。图 1 显示了 PGNAA 系统。
图1通过高规格PGNAA分析仪的横截面显示了系统的主要组件。
该技术相对于其他技术的优势在于，无论颗粒大小、传送带速度、材料成分、含水量、灰尘、夹层或层数或表面涂层如何，它都可以控制传送的材料流。 全穿透测量。通过分析仪连续测量整个传送带宽度和深度，并在每个测量周期内生成多个元素的吨位加权平均测量值。测量包大小反映了吞吐率（通过皮带秤输入获得）和测量累积时间（增量）。两分钟增量是高性能PGNAA系统的标准配置，对于更高规格的型号，增量大小可以缩短到30秒，同时保持相似的精度。30秒在批量转移应用中也很有用 在高测量精度和小增量大小之间的最佳平衡，以优化选择性并提供最佳的测量包分离结果。当仅监测质量或控制混合材料进入不需要短测量时间的工艺过程复杂时，可以使用更长的测量时间。[7]
PGNAA 是一种具有代表性的实时多元素分析技术，在测量冶炼废料中的污染物方面具有特殊的应用价值。可以代表性地测量常见的污染物，例如铜和锌，并根据需要使用。隔离废料批次或混合废料批次。其他可以高精度测量的元素也可能对质量管理有用。其中一些元素可能无法从目前市场上使用的系统中获得。基于 PGNAA 的高规格已成功应用于炼铁作业中铁矿石烧结矿碱度测量，因为它能够精确测量钙、镁、硅和铝。[8] 事实证明，它还可以将铁矿石中的磷含量测量到 0.01% 的精度。[9]
评估过程的目的
供应商提供的设备中的全尺寸分析仪（针对预期元素项目）收集和处理不同废料成分样品的光谱响应，为相关元素的测量性能提供可靠的估计。确保在工厂安装分析仪后可以实际实现的测量性能。
衡量信心：
在某些技术评估和采购情况下，分析仪需要测量性能保证，但并非所有供应商都会测试样品或提供保证。使用该技术的公司反馈证实，市场上可用的系统性能差异很大，需要适当的尽职调查流程来确保所购买的设备能够按预期运行。测试工作成为性能能力保证的宝贵来源，应辅以参考站点的其他经过验证的性能数据。
测试工作
每个样品的实验室分析数据随样品提供，并假定具有代表性。可以从已知成分范围创建样品以覆盖目标成分范围。提供的测试工作和分析数据允许自定义初始校准。，以覆盖所有感兴趣的元素及其预期的成分范围。在测试工作中使用全尺寸和配置的分析仪可确保测试和最终实施之间没有扩展问题。
某公司提供了6种不同成分的废钢样品用于试验工作（见图2），[10]并提供了表1所示17种元素的实验室分析数据。
图2 用于试验工作的废钢样品
表1 测试样品的分析数据（wt.%）
并非所有样品都含有所有元素。样品的颗粒相当粗钢材元素检测，难以进行子采样，因此实验室结果被视为近似值。破碎和均质的样品可以进行有代表性的子采样。，但对于这些样品来说这是不可能的。测试工作需要每个样品 20 公斤，以确保考虑到信噪比和背景信号，结果在统计上是合适的。提供的样品每个在 10 到 40 公斤之间。分析仪中使用一条短的织物增强橡胶传送带（图 3），并按顺序进入样品容器，以便可以按预定的时间增量测量每个样品。
图3 废钢样品进入分析仪进行检测
结果：
17种元素样品的分析结果如表2所示。
表2 测试样品的分析仪数据（wt.%）
用于评估分析仪性能的两个关键统计数据包括均方根偏差 (RMSD) 以及提供的测试结果与分析仪结果之间的相关性。RMSD 是误差变化的度量，根据以下公式计算，其中是样本数量，是实验室数据，是数据：
（公式 1）
相关性和 RMSD 结果如表 3 所示。图 4 和图 5 显示了针对样品范围的分析绘制的分析仪结果。
表 3 基于结果的分析仪统计性能（RMSD 以重量百分比计，相关无量纲）
图4以蓝色显示分析仪的结果，而17个样品中前8种元素的实验室分析结果以红色显示。
图 5 中蓝色部分为分析仪的结果，红色部分为样品中 17 种元素中其余 9 种元素的实验室分析结果
讨论
虽然由于重新取样的困难，样品的分析结果可能会有误，但钢铁公司认为这些结果非常合适。许多测量的元素是其他市售分析仪所不具备的。供应商管理炼钢所用的废钢的成分，尽管许多元素对冶金炼钢过程没有显著影响。
本次评估期间完成的测试工作表明，许多元素可以成功测量，并且精度很高，这对于在短时间（两分钟）的传送带流动范围内进行废料质量管理非常有用。测试工作所采用的高规格基于 PGNAA。事实证明，在苛刻的矿物行业应用中成功实施的转变可以在钢铁和废料行业中复制，并具有同等且更好的测量性能。
综上所述
测试工作表明，当前最先进的技术在正确配置的情况下适用于废料测量。现在可以提供以前无法以足够高的精度测量的微量元素，以便在废料收集站和炼钢炉中进行有效的废料测量。质量管理。更多元素的高测量精度可以更好地控制废料混合和分类应用。在炼钢过程中，更一致的废料质量有望提高冶炼产品的质量，使钢铁冶金学家和下游加工用户能够更好地控制产品。这在一致性方面提供了显着的优势。通过避免对不符合预期质量标准的材料进行返工，可以节省能源。改进的测量方法有望提高工艺效率。
致谢
作者感谢包括 Lucas 在内的校准团队所做的工作。提供样品和分析结果的钢铁公司希望保密。
参考
1. A.，K. Smith 和 F. Rossi，“On-Belt”，2005 年，第 62-66 页。
2. D. 和 T. du Toit，“南部铁矿石矿山的实时在线铁矿石和成品油输送”，《铁矿石和成品油》，2011 年，第 297-305 页。
3. LA、E. Swart、L. Gray 和 M.，“在昆巴铁矿石和矿山使用 On-Belt”，铁矿石和矿山，2019 年，第 649-659 页。
4. L.、BJ Beven 和 A.，“集团网站的在线使用”，Iron Ore，of and，2015，第 99-105 页。
5. ，- 和 ， S. ， A. ， P. 等人，“使用 PGNAA（废钢探测器）在线批量分析废钢”， ， 2013 年，数据..eu/doi/10.2777/43463。
6. , - for and , R. , M. Zani, A. 等人，“电炉废钢和废钢（IPRO）”钢材元素检测， , 2015 年， . eu/ doi/ 10. 2777/ 。
7. H. Kurth 和 L.，“对于，和和对于流”，出自：TOS 论坛，第 11 期，2022 年，第 143-150 页。
8. LA，“使用实时传送带实现进料”，2022 年，2022 年。
9. LA，F.，“开普矿山的实时皮带使用情况”，铁矿石，和，2021 年，第 342-350 页。
10. Pty Ltd.废钢测试，2022年。
作者
H. Kurth：首席 , , Pty Ltd., SA, .au
M. ： Pty Ltd.， SA，
