能量色散X荧光光谱仪在本钢烧结矿生产中的应用

金属矿山 ›› 2010, Vol. 39 ›› Issue (10): 139-141.

能量色散X荧光光谱仪在本钢烧结矿生产中的应用

朱庆虹

本溪钢铁集团公司

出版日期:2010-10-15 发布日期:2010-11-09
通讯作者: 朱庆虹，117000 辽宁省本溪市。
作者简介:朱庆虹（1972—），女，本溪钢铁集团公司质量管理中心，工程师。

Application of Energy Scattering X-Ray Fluorescence Spectrometer in Production of Sinter in BenSteel

Zhu Qinghong

Benxi Iron & Steel Co.

Online:2010-10-15 Published:2010-11-09

摘要/Abstract

摘要： 本钢炼铁所需的主要原料为烧结矿，在生产过程中烧结矿品位高低和碱度波动对高炉生产影响很大。介绍了能量色散X荧光光谱仪在检测烧结矿中SiO₂，CaO，TFe 的含量方面的特点及其检测机理，分析了检测误差产生的原因及其解决措施，通过对能量色散X荧光光谱仪检测的数据与化验数据的对比，肯定了该仪器检测的准确性和快速性。

关键词: 激发源, 计数, 烧结矿, 检测

Abstract: The main raw materials demanded by Benxi Iron and iron company are sinters, however the grade level of sintering products and the variation of alkalinity greatly influence the blast furnace process.The paper describes the features of the energy scattering X-ray fluorescence spectrometer in detection of SiO₂, CaO, TFe content among sinters, and its detection mechanism.The factors of resulting in error detection are analyzed and the related solutions are proposed. Through comparison of the data from the energy scattering X-ray fluorescence spectrometer with the assay data, the detection accuracy and rapidity of the instrument have been ensured.

朱庆虹. 能量色散X荧光光谱仪在本钢烧结矿生产中的应用[J]. 金属矿山, 2010, 39(10): 139-141.

ZHU Qing-Hong. Application of Energy Scattering X-Ray Fluorescence Spectrometer in Production of Sinter in BenSteel[J]. Metal Mine, 2010, 39(10): 139-141.

[1]	张玉茜, 刘文荣, 孙　勇, 刘丰武, 殷齐月, 马文宁, 赵建伟. 基于Faster-RCNN 与自注意力机制的矿山图像异常检测算法[J]. 金属矿山, 2024, 53(7): 196-.
[2]	郑伦川, 梁新元, 袁乖宁. 基于集成神经网络和改进极限学习机的矿井移动机器人故障检测[J]. 金属矿山, 2024, 53(6): 159-.
[3]	吴泽彬, 陈　锐. 基于半监督学习和支持向量机的铀矿分选方法研究[J]. 金属矿山, 2024, 53(3): 229-.
[4]	夏利玲, 孙翠玲, 张　慧, 黄春香. 基于CAN 和REST 物联网技术的智能矿山安全检测系统研发[J]. 金属矿山, 2024, 53(3): 215-.
[5]	冯亚军, 郑金松, 许路成. 基于移动机器人的矿山带式输送机自动检测方法[J]. 金属矿山, 2024, 53(3): 209-.
[6]	李日平刘晓明马少维陈省郑永祥周宇栋. 基于CNAS体系标准的LIMS创新实践[J]. 金属矿山, 2024, 53(01): 72-79.
[7]	陈享享, 刘天豪, 欧阳云飞, 黄世毅, 张朝阳, 罗盛葳, 陈润萱, 林修合. 基于金属氧化物半导体的瓦斯气体传感器研究现状及进展[J]. 金属矿山, 2023, 52(11): 34-44.
[8]	黄晓红, 卢晔, 张润东, 董诗琪. 基于改进 Faster RCNN 的岩石热红外图像张剪裂纹检测[J]. 金属矿山, 2023, 52(09): 47-53.
[9]	江松, 孔若男, 李鹏程, 卢才武, 章赛, 李萌. 融合 Swin Transformer 与 CNN 的露天矿车前障碍物智能检测算法[J]. 金属矿山, 2023, 52(05): 228-236.
[10]	李孟倩, 李鸣铎, 汪金花, 韩秀丽, 高会爽. 铁矿粉铁品位高光谱精确估测方法研究[J]. 金属矿山, 2023, 52(03): 206-213.
[11]	秦学斌, 张静, 王炳, 薛宇强, 朱信龙. 基于区块链的煤矿视频监控数据存储共享研究[J]. 金属矿山, 2022, 51(06): 138-143.
[12]	李德鑫闫志刚孙久运. 基于无人机视觉的河道漂浮垃圾分类检测技术研究[J]. 金属矿山, 2021, 50(09): 199-205.
[13]	王卫东, 朱万成, 张鹏海, 王雷鸣. 基于微震参数的岩体稳定性评价方法及其在Spark平台的实现[J]. 金属矿山, 2019, 48(08): 147-156.
[14]	吕振雷, 吴丰. 基于DWT与改进中值滤波的矿井视频监控图像去噪[J]. 金属矿山, 2016, 45(08): 119-123.
[15]	王珊珊, 王卫星, 黄凌潇, 曹霆, 王峰萍. 矿山岩石节理裂隙检测方法综述[J]. 金属矿山, 2016, 45(08): 1-5.

扫码分享