提升高炉渣能效：液态纤维制备中的换热模拟与矿渣纤维冷却研究

本文档深入探讨了"人工智能-机器学习在高炉渣制备矿渣纤维过程换热计算与分析中的应用"。在现代钢铁工业背景下，高炉炼铁过程的能耗占整个行业的60%，因此提高能源效率并有效回收高炉渣余热成为亟待解决的关键问题。传统上，许多钢铁企业将水淬后的水渣用于生产水泥和混凝土，但这种方式并未充分利用渣中蕴含的显热，且资源化利用程度较低，每年因高炉渣热量损失造成的能源浪费相当于1500万吨标准煤。 本研究聚焦于液态高炉渣直接喷吹或离心法制备矿渣纤维的过程，通过理论分析，揭示了这种新型工艺的原理。作者利用数值模拟软件，如Fluent，模拟液态纤维在冷却凝固过程中的相变传热现象，这是当前国际上鲜有报道的研究领域。通过模拟单根纤维在不同长径比、风速和初始温度条件下的凝固过程，研究人员探究了这些因素对凝固行为的影响，并进一步扩展到多根纤维的情况，以评估纤维数量对冷却时间的影响。 图31展示了详细的实验结果和模拟图像，表7提供了关键参数和数据，而56篇参考文献则反映了这项研究的深度和广度。论文的关键词包括“高炉渣”、“矿渣纤维”、“冷却过程”和“数值模拟”，表明了研究的核心内容和技术导向。 此外，分类号TF09揭示了这篇论文属于冶金工程类的范畴，重点关注炼铁技术的节能与资源化利用。本研究不仅有助于提升我国钢铁企业的能源效率，也为全球钢铁工业的可持续发展提供了创新性的理论支持和技术指导。