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Effect of Basicity on the Microstructure of Sinter and Its Application Based on Deep LearningEfecto de la basicidad en la microestructura del sinterizado y su aplicación basada en el aprendizaje profundo

Resumen

La influencia de la regla de evolución de la basicidad (0,6∼2,4) en la composición mineral y la microestructura del sinterizado se estudia mediante el uso de un microscopio de polarización, y el análisis de aplicación integral del índice de tambor, la velocidad de sinterización vertical y el rendimiento del sinterizado muestra que, en el transcurso de un aumento de la basicidad (0,6∼1,0), la estructura mineral cambió de la estructura porfídica-granular original a una estructura porfídica. Al mismo tiempo, no había ninguna fase de ferrita de calcio en la fase de unión a una basicidad inferior a 1,0; por lo tanto, la tendencia a la baja de los tres indicadores es evidente. Cuando la basicidad se incrementó aún más hasta aproximadamente 1,6, la estructura principal de la fase mineral cambió de una estructura de corrosión a una estructura de corrosión entrelazada. Debido a la existencia de una estructura porfirítica-granular, la estructura de la fase mineral era extremadamente inhomogénea y más compleja cerca de la basicidad de 1,6; aunque una pequeña cantidad de ferrita de calcio mostraba una estructura acicular, el índice de tambor parecía mostrar un valor muy bajo. Al aumentar la basicidad a 2,0, la estructura de la fase mineral estaba dominada por una estructura de corrosión entrelazada con un marco uniforme, y el contenido de ferrita de calcio alcanzó el valor más alto. Además, se desarrolló una clara estructura acicular, y el índice de tambor también aumentó hasta el valor más alto. Con una basicidad superior a 2,0, comenzó a aparecer una estructura mineral y la corrosión, una estructura porfirítica-granular, y el índice de tambor también mostró una tendencia ligeramente decreciente. Por lo tanto, en el proceso de producción real, la basicidad debe evitarse en la medida de lo posible en torno a 1,0 y 1,6 y debe controlarse en torno a 2,0. Al mismo tiempo, basándose en el conjunto de datos de facies minerales de este trabajo, se utiliza la red neuronal convolucional para llevar a cabo un sencillo experimento de modelo de predicción sobre la basicidad correspondiente a las fotos de facies minerales, y el efecto es bastante bueno, lo que proporciona una nueva idea y método para el estudio de seguimiento de las facies minerales.

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