在高炉炼铁过程中，矿渣的生成与其化学成分直接影响高炉操作的稳定性与燃料效率。然而，随着矿石质量的下降，矿渣中杂质含量增加，导致炉况波动并增加粘结带的形成风险。高炉操作人员急需精准的矿渣成分预测工具，以实现更为精确的操作调控和燃料消耗优化。
传统的矿渣预测研究多依赖计算流体动力学（CFD）或数据挖掘方法，难以在实际操作中有效模拟矿渣的动态变化。大多数热量与物质平衡模型依赖预设化学反应，无法涵盖高炉内复杂的实际反应。因此，开发一个基于热力学的矿渣生成预测模型具有重要意义。
最近，塔塔钢铁公司的Samik Nag及其团队开发了一种基于经典热力学的高炉矿渣形成预测模型。该模型通过将高炉划分为多个热力学平衡区域，并利用FactSage的ChemApp接口逐步计算不同区域矿渣成分的变化。该方法不依赖预设反应方程，能够动态捕捉矿渣的成分演变，验证结果显示模型在矿渣生成和成分预测上与工业数据的误差在1%以内。
相关研究成果以“Blast Furnace Slag Formation Prediction Model Using Classical Thermodynamics”为题目发表于Steel Research International期刊2024年第95卷第11期。论文作者为：Bhupendra Kumar, Sujan Hazra, Manisha Sahoo, Padma Pal, Manas Paliwal, Samik Nag*。
该论文的主要研究结果与结论如下：
矿渣生成过程的预测：模型精确预测了不同高炉反应区的矿渣成分，与工厂数据基本吻合，误差在1%以内。
矿渣量预测：模型估算的最终矿渣量为每吨铁水292公斤，与塔塔钢铁工厂实际的323公斤基本一致。
渣的碱度变化：矿渣碱度从初始区域的0.6增至波胁区的1.2，最终矿渣碱度为1.03，符合工业预期。
杂质成分影响：高铝土矿含量增加了矿渣粘度与固相量，降低了二氧化硅有助于降低初始渣的形成温度，从而改善气体通透性。
论文中的主要图片和表格如下：
图1. 高炉矿渣生成模型流程图
图2. 矿渣主要成分预测与实际对比
图3. 高炉各区渣的碱度变化
图4. 不同温度下矿渣成分的相平衡图
图5. 反应器中的相变化
图6. Al2O3输入量对模型结果的影响
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