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摘要
精炼渣中加入稀土氧化物，具有吸附Al_(2)O_(3)夹杂物，提高精炼工艺的脱氧率和减小夹杂物尺寸的作用，但是CeO_(2)含量对炉渣熔化性能的影响机理仍不明确。本文采用XRD和扫描电镜等分析测试手段对CaO-Al_(2)O_(3)-CeO_(2)炉渣微观结构进行了表征，随着炉渣中CeO_(2)含量增高，12CaO·7Al_(2)O_(3)、CaO·Al_(2)O_(3)以及3CaO·Al_(2)O_(3)含量减少，2CaO·Ce_(2)O_(3)·Al_(2)O_(3)含量增加。采用热分析仪对炉渣熔化温度进行了测量，发现随着CeO_(2)含量的增加，炉渣熔化温度先下降后增加，吸热峰面积呈现整体减小趋势，由200.65J/g下降到57.36J/g，表明炉渣的低熔点矿相结构比例生成趋势降低，生成量减少。采用质量作用浓度模型，研究炉渣中加入CeO_(2)后组元活度的变化规律，结果表明，随着CeO_(2)加入量的增加，CaO活度先增加后减少，Al_(2)O_(3)和铝酸钙类化合物(xCaO·yAl_(2)O_(3))的活度逐渐减少，Ce_(y)O_(x)和稀土复合化合物（xCaO·yCe_(2)O_(3)·zAl_(2)O_(3)）活度逐渐增加。采用BP神经网络建立炉渣成分活度与熔化温度之间的回归模型，采用组元活度预测炉渣的熔化温度，模型拟合精度较高，并以MIV算法为基础，评价了各组元对熔化温度的累计贡献率，为炉渣的优化提供了理论基础。
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