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公开(公告)号：CN117870390A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410159214.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种COREX熔融气化炉拱顶煤气余热利用的方法，涉及熔融气化炉煤气余热回收的技术领域。所述方法是将熔融气化炉气化反应产生的高温煤气通过煤气管道输送至换热器系统，同时低温的循环粉尘、氧气等喷吹原料进入换热器系统吸收高温煤气传出的热能而被预热，被预热的氧气、循环粉尘通过喷吹进入熔融气化炉参与气化及燃烧反应；发电厂给水经输水管道通入换热器系统，经高温煤气换热蒸发成水蒸汽用作发电。本发明采用的换热器系统的多重换热结构设置对煤气余热高效利用，实现原料预热、冷却废水利用发电等，有利于降低COREX生产成本，提高企业效益。
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公开(公告)号：CN118463579A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410787175.5
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供用于氧化焙烧球团竖炉的绿电加热空气装置及加热方法，涉及钢铁冶金的技术领域。所述绿电加热空气装置包括常温气体进气管、调节阀、常温气体加压装置、电加热空气腔、冷却系统、电热元件、高温气体加压装置、高温气体出气管、流量表、压力表。所述加热方法需要先确定目标加热温度和出气流量；选择多组电热元件的材料成分，之后选择在电加热空气腔内的分层排列方式；确定工艺参数范围；开启装置进行测量和调控，直至获得满足目标加热温度和出气流量的气体，并从高温气体出气管输出到氧化焙烧球团竖炉中。本发明能够提高气体的温度和流量在测量、调控方面的精准度，资源利用率高，碳排放量低，利于工业大规模生产和推广。
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公开(公告)号：CN118169354A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410229841.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01N33/22 , G01N5/00 , G01N23/2251 , G01N23/2202 , G01N1/28
Abstract: 本发明提供了一种测试钾钠协同作用劣化高炉冶炼过程中焦炭的方法，涉及高炉炼铁技术领域，包括(1)试样制备：取焦炭并将焦炭成型为近球形颗粒，并加入钠和/或钾的碳酸盐粉末以及活性炭；(2)焦炭劣化反应：将样品在一定温度下反应一段时间；(3)焦炭反应后强度检测：测量反应后焦炭的机械强度#imgabs0#(4)焦炭反应后微观表征：随机取数块焦炭劣化反应后的焦炭在电子显微镜下进行观察和表征。本发明的方法避免了传统单种碱金属催化焦炭劣化反应实验的局限性；从宏观性能、微观形貌角度分别对反应后焦炭进行了研究，并且具有步骤简单、耗时较短、验证过程符合高炉炼铁工艺原理等优点。
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公开(公告)号：CN118089380A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410352846.5
申请日：2024-03-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于绿电加热的零碳球团焙烧竖炉和焙烧方法，属于钢铁冶金技术领域，包括竖炉本体、烘干床、排料装置、导流锥和绿电加热机构，导流锥位于竖炉本体内的中下部且位于烘干床与排料装置之间并靠近排料装置设置，导流锥的下部尺寸由上而下逐渐降低；竖炉本体中部侧面开设热风入口；所述绿电加热机构包括具有空气入口和热气出口的加热室、设置在加热室内的若干电加热元件、两个加压装置，若干电加热元件交叉设置并形成S形加热通道。本发明能实现完全电加热对球团焙烧，同时利于提高球团质量和效率，极限降低了球团生产碳排放，且其高氧化性气氛拓宽了球团用原料范围，与气基还原竖炉‑电弧炉短流程无缝衔接，进一步降低钢铁工业能耗。
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公开(公告)号：CN117865067A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410159216.6
申请日：2024-02-04
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种利用COREX熔融气化炉拱顶制备合成气的方法，涉及合成气制备的技术领域。所述方法是在COREX熔融气化炉拱顶出口煤气管道与氧气和天然气管道间加装热交换器，利用热交换器将拱顶煤气的高温显热回收并用于氧气和天然气的预热；以COREX熔融气化炉的拱顶区域为反应区，以预热后的氧气和天然气为原料气，由COREX熔融气化炉拱顶的烧嘴喷入拱顶区域，进行甲烷的非催化部分氧化反应，制备得到以氢气、一氧化碳为主要组分的合成气。本发明通过对氧气/天然气烧嘴以及循环粉尘喷吹烧嘴的结构设置、热交换器的结构设置和对原料气成分的控制，为天然气非催化部分氧化反应提供了良好的动力学条件，利于工业生产实践。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116949518A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310489653.X
申请日：2023-05-04
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种电解熔融含亚铁氧化物制备铁合金的方法，具体包括：将在电解装置中升温热分解后得到的氧化亚铁的物质作为初始原料；将石墨作为电解阳极，将液态金属Ni、Cu或Sn作为电解液态阴极；将混合氧化物作为支持电解质，将初始原料在电解装置中升温热分解后得到的氧化亚铁作为电解原料，继续升高温度直至使混合氧化物和氧化亚铁都处于熔融状态，得到氧化物电解质；将电解阳极下放浸入到氧化物电解质中，采用恒电流电解，还原得到的铁沉积到电解液态阴极中，形成液态的铁合金。本发明电解制备铁合金过程中减少了物质的消耗，提高了电流效率，降低了电能成本，操作简单、制备周期短、电解温度低、阳极材料成本低，利于工业大规模生产。
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公开(公告)号：CN118291757A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410301143.X
申请日：2024-03-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供添加生物质将高磷鲕状赤铁矿粉制备成粉状还原铁的方法，涉及高磷铁矿制备铁粉的技术领域。所述方法为配矿、生球制备、性能测试、干燥、焙烧还原、磨矿磁选。其中的磨矿磁选为两段磨矿磁选处理：一段磨矿和二段磨矿浓度为60‑70％，磨矿时间为10‑30min，磨矿转速为200‑300r/min；一段磁选的磁场强度范围为130‑160kA/m，二段磁选的磁场强度范围为90‑130kA/m。本发明利用高温下生物质的造孔作用和还原作用，将生物质应用于高磷铁矿的焙烧还原磁选处理过程中；该方法成本低、效率高、影响因素简单、适用范围广，不需要额外穿孔和其他成分的添加剂，利于工业大规模生产和推广。
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公开(公告)号：CN118186172A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410499770.9
申请日：2024-04-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开一种COREX富氢冶炼的系统和方法，属于低碳冶金技术领域，所述系统，包括预还原单元、熔融气化单元、预还原气处理单元、外接煤气单元、氢气单元、换热单元、加热单元和外接氧气单元；按照富氢还原气的流动方向各单元之间的连接关系为：预还原竖炉炉顶气从预还原单元流出进入预还原气处理单元，处理后煤气分为三部分，其中第一部分处理后煤气和氢气单元的氢气一并进入换热单元，然后富氢还原气从换热单元流出，进入加热单元，最后从加热单元进入预还原单元。通过本发明COREX流程的工艺重构减少熔融气化炉的造气负担，实现了预还原竖炉与熔融气化炉的优化匹配。
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公开(公告)号：CN116543166B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310808414.6
申请日：2023-07-04
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种早期脑部肿瘤分割方法和系统，包括：收集并预处理不同脑部肿瘤患者不同时期的MRI影像数据；划分为早期与中、晚期数据，进行标注并排序；将中、晚期脑部肿瘤数据作为源域输入基于3D‑GRU、3D‑CNN和Transformer融合设计的语义分割基模型进行预训练，提取中、晚期肿瘤的时序变化特征与肿瘤的形态学特征信息，获得预训练权重；将预训练权重作为先验知识，早期肿瘤训练集数据作为目标域进行迁移学习模型的训练，利用中、晚期肿瘤特征反演早期肿瘤特征，从源域进行参数高效迁移目标域；将待分割的早期肿瘤MRI影像数据预处理后，输入训练完成的迁移学习模型，生成早期脑部肿瘤病灶区域的分割结果。采用本发明，能在肿瘤尚处于早期的时候就将其准确分割。
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公开(公告)号：CN116543166A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310808414.6
申请日：2023-07-04
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种早期脑部肿瘤分割方法和系统，包括：收集并预处理不同脑部肿瘤患者不同时期的MRI影像数据；划分为早期与中、晚期数据，进行标注并排序；将中、晚期脑部肿瘤数据作为源域输入基于3D‑GRU、3D‑CNN和Transformer融合设计的语义分割基模型进行预训练，提取中、晚期肿瘤的时序变化特征与肿瘤的形态学特征信息，获得预训练权重；将预训练权重作为先验知识，早期肿瘤训练集数据作为目标域进行迁移学习模型的训练，利用中、晚期肿瘤特征反演早期肿瘤特征，从源域进行参数高效迁移目标域；将待分割的早期肿瘤MRI影像数据预处理后，输入训练完成的迁移学习模型，生成早期脑部肿瘤病灶区域的分割结果。采用本发明，能在肿瘤尚处于早期的时候就将其准确分割。
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