基于结构理论的SiO2-CaO-MgO-Al2O3熔渣黏度的预报模型

　熔渣黏度对很多冶金过程都有重要影响，比如炼铁和炼钢过程的渣钢分离、熔炼和精炼。有文献报道称，随着炉渣黏度的降低，其吸收夹杂物能力增大。此外，随着冶金过程的数字模拟技术的发展，如FLUENT，也需要用到可信的炉渣黏度数据。由于测量炉渣黏度的高温试验将花费大量的金钱和时间，所以目前的黏度试验数据还难以满足工业应用的需求，因此开发预报炉渣黏度的数学模型就显得十分重要。

　　北京科技大学的学者根据炉渣结构的离子理论，假设熔渣的黏性活化能与熔渣质点间距离(键长)成反比，考虑了熔渣中各种离子质点相对纯SiO2的移动能力，基于Arrhenius公式推导了一个由熔渣中质点浓度预报硅酸盐熔渣黏度的理论模型。并根据离子理论按炉渣成分分段计算各质点浓度，通过SiO2-Al2O3-CaO-MgO四元系炉渣黏度试验数据确定了模型中的各个参数，并且通过其他文献的试验数据验证了这些参数适用于相应的二元及三元渣系。预报结果与国内外文献中大量的试验数据(二、三、四元系)基本相符，与试验结果的平均相对误差在20%左右，与其他模型相比准确度较高。