氧化亚铁
氧化亚铁的相关文献在1989年到2022年内共计276篇,主要集中在冶金工业、化学、化学工业
等领域,其中期刊论文132篇、会议论文21篇、专利文献270243篇;相关期刊98种,包括资源环境与工程、微生物学报、理化检验-化学分册等;
相关会议18种,包括2015年第三届炼铁对标、节能降本及相关技术研讨会、第二届钱江创伤医学高峰论坛暨2015年浙江省创伤学术年会、2014第三届钛资源综合利用新技术学术交流会等;氧化亚铁的相关文献由680位作者贡献,包括刘相梅、张爽、晏磊等。
氧化亚铁—发文量
专利文献>
论文:270243篇
占比:99.94%
总计:270396篇
氧化亚铁
-研究学者
- 刘相梅
- 张爽
- 晏磊
- 林建强
- 林建群
- 刘化章
- 颜望明
- 刘涛
- 刘维平
- 吴平霄
- 周全法
- 周顺桂
- 庞昕
- 张宏勋
- 朱能武
- 梁国斌
- 汪斌
- 许治国
- 丁德馨
- 万民熙
- 何环
- 刘学端
- 刘畅
- 周俊
- 岑亚青
- 师舞阳
- 张燕飞
- 徐如玉
- 徐昱
- 李小年
- 李广悦
- 杨宇
- 柳建设
- 王伟东
- 王博
- 王彦杰
- 王永东
- 白建峰
- 胡南
- 贾红华
- 邱冠周
- 顾卫华
- J·J·鲍威尔
- N·J·R·法利亚
- 丁勇
- 于洋洋
- 付冉冉
- 何斌
- 何明生
- 何木光
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车巨龙
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摘要:
对重铬酸钾滴定法测定球团矿中氧化亚铁含量进行了实验研究。实验使用盐酸分解+二苯胺磺酸钠为指示剂+重铬酸钾为滴定溶液,进行了测定球团矿中氧化亚铁含量的实验研究。最优条件为:500 mL锥形瓶+60 mL的热(1+1)盐酸+碳酸氢钠加入量1.50 g+试验溶解时间40 min+冷却时间4 min。该方法回收率在96.5%~97.8%之间,相对标准偏差为0.42%~0.93%,该分析方法检测效率高、准确度和精密度较好。
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詹娟
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摘要:
在人们对于环境保护方面的重视程度越来越高的情况下,传统的烧结矿方式已经被完全的替代化,铁精矿粉是目前使用最为广泛的一种.金属化率是查看直接还原铁质量是否达标的一大重要因素,他能够直接的查看出相关产品的质量是否达标,而在对转底炉系统的专项检测技术进行研究分析的过程中,还原铁原料以及直接还原铁中的氧化亚铁含量的测定工作是在进行相关技术研究分析的过程中必不可少的一种方式方法.下面我们将使用三氯化铁分解重铬酸钾滴定法测定,这种方法是站在二苯氨磺酸钠为指示剂,并且以重铬酸钾溶液为测定剂来查看其中所存在的金属铁以及亚铁的合量,最后通过相应的换算就可以得出相关物体中所存在金属铁和氧化亚铁的含量.基于此,本文主要对三氯化铁分解重铬酸钾滴定法测金属化球中金属铁和氧化亚铁的含量进行了综合的分析.
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姚成虎
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摘要:
确定了试样以盐酸分解,重铬酸钾滴定法测定金属铁和亚铁合量,再减去金属铁含量,通过换算得到氧化亚铁含量.通过对不同条件下的试验优化,建立了重铬酸钾滴定法测定金属化球团中氧化亚铁含量试验方法,其测定结果的相对标准偏差为0.41%~0.94%,回收率大于96.0%.
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徐娜;
刘兰芳;
吴锋;
李心慰;
栾旭
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摘要:
首先,通过试样粒度试验和称样量试验确定了三氯化铁溶解-重铬酸钾滴定法测定铁铝尖晶石中金属铁含量的分析方法;然后,通过试样粒度试验、称样量试验、HCl和H2 SO4加入量试验以及碳酸氢钠加入量试验,确定了HCl/H2 SO4混合酸分解-重铬酸钾滴定法测定以FeO计的金属铁和氧化亚铁合量的分析方法;最后,采用差减法计算试样中氧化亚铁的含量,并采用高温氧化后试样的质量变化率法进行了验证.结果表明,本方法准确可行.
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钟鸣;
何锐
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摘要:
铁矿从古至今都是被人类重点利用的自然资源,在我们生产生活中的应用非常广泛。品位(1)较高、品质较好的铁矿可以用来炼制钢铁,不好的铁矿或者尾矿则大规模地用在水泥制造工业上。磁铁矿第一,磁铁矿的化学组分可以看作一个氧化铁分子(Fe2O3)与一个氧化亚铁分子(FeO)的结合。由于二价铁的存在,在炼铁环节的还原过程中它比含铁量相近的赤铁矿耗能要更低。
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帅林阳;
卜道露;
成俊烨
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摘要:
对硅酸盐岩石中氧化亚铁量测定的国标方法进行了改进,改用聚四氟乙烯坩埚溶样,实验探讨了溶样温度及时间的选择,滴定剂的用量,防氧化措施等.实验得出,该方法不仅适用于硅酸盐岩石中氧化亚铁量的测定,也适用于土壤和水系沉积物中氧化亚铁量的测定.通过对6个不同国家标准物质的实际样品分析,方法的重复限性合格率达到97%,分析结果的准确度和精密度均满足《DZ/T 0130.3—2006地质矿产实验室测试质量管理规范·第三部分:岩石矿物样品化学成分分析》要求.且方法无需在铂金坩埚进行溶样,经济便捷,且准确度高,重现性好,可用于大批量样品分析.
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郭升平
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摘要:
根据GB/T 14506.14—2010,建立重铬酸钾滴定法测定海洋沉积物中氧化亚铁含量的不确定度评定方法.按照数学模型,计算出重铬酸钾滴定法测定海洋沉积物中氧化亚铁的含量.分析在测定过程中影响不确定度的各因素,包括基准物质的摩尔质量、纯度、称量过程、标准溶液配制过程、滴定过程的温度、玻璃量具体积、测量重复性等,对这些因素的不确定度进行评定,并计算出测量的合成标准不确定度和扩展不确定度.考察在降低部分实验条件下的不确定度分量变化,如选择B级滴定管和容量瓶、扩大实验温度控制范围等.结果表明,海洋沉积物样品中的氧化亚铁含量为1.68%,扩展不确定度为0.07%(k=2).采用B级滴定管和容量瓶、扩大实验温度范围并不影响总的测量不确定度,还可以降低实验成本.通过相对不确定度分量对比,得出滴定过程和测量重复性是影响检测可靠性的主要来源.采用自动滴定仪,可减少人工滴定误差和提高测量重复性,大幅度降低这两方面的不确定度分量.
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邢文青;
张世欢;
黄合生;
尚聪亚
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摘要:
针对目前金属铁各种测定方法存在的缺陷,建立了用三氯化铁分解重铬酸钾滴定法测定金属化球中金属铁和氧化亚铁的技术方法.通过对试样预处理条件的确定、滴定酸度控制、重铬酸钾标准溶液浓度的选择等方面进行分析,确定了最佳实验条件:样品重量0.1000 g,样品粒径<0.125 mm,搅拌时间40 min,氯化铁溶液浓度和用量分别为100 g/L和40 mL.对样品进行精密度考察和回收率实验,采用MSA法对方法进行评价,说明该方法快速简便,适用于日常检测.
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刘学广;
张志炜
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摘要:
本文通过全自动电位滴定仪对酒钢集团生产所需铁矿石中氧化亚铁的测定,根据化学方法的比对,对现有方法进行优化处理,从而实现铁矿石中氧化亚铁的仪器检验。通过大量实验比对,表明全自动电位滴定仪测定铁矿石中氧化亚铁满足实验室检验要求,可以使用。
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SU Xiaowei;
苏晓伟;
CUI Heng;
崔衡;
LIU Yanqiang;
刘延强;
LUO Lei;
罗磊;
JI Chenxi;
季晨曦;
DONG Wenliang;
董文亮
- 《2017年全国特钢年会》
| 2017年
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摘要:
为提高全三脱工艺脱磷转炉的脱磷效率、降低铁耗,本文结合氧平衡机理模型,采用LEVENBERG-MARQUARDT神经网络优化算法,建立了终点FEO预报模型.将氧平衡机理模型计算的氧化物(FeO,CaO,SiO2,MgO,MnO,P2O5,Al2O3)质量和出钢温度作为输入项导入神经网络工具箱,训练成误差最小化的网络,结果表明FEO预测值与实测值绝对误差小于3%比例超过80%,建立的模型具有较高的预报命中率,能够为现场生产提供理论依据.
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SU Xiaowei;
苏晓伟;
CUI Heng;
崔衡;
LIU Yanqiang;
刘延强;
LUO Lei;
罗磊;
JI Chenxi;
季晨曦;
DONG Wenliang;
董文亮
- 《2017年全国特钢年会》
| 2017年
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摘要:
为提高全三脱工艺脱磷转炉的脱磷效率、降低铁耗,本文结合氧平衡机理模型,采用LEVENBERG-MARQUARDT神经网络优化算法,建立了终点FEO预报模型.将氧平衡机理模型计算的氧化物(FeO,CaO,SiO2,MgO,MnO,P2O5,Al2O3)质量和出钢温度作为输入项导入神经网络工具箱,训练成误差最小化的网络,结果表明FEO预测值与实测值绝对误差小于3%比例超过80%,建立的模型具有较高的预报命中率,能够为现场生产提供理论依据.
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SU Xiaowei;
苏晓伟;
CUI Heng;
崔衡;
LIU Yanqiang;
刘延强;
LUO Lei;
罗磊;
JI Chenxi;
季晨曦;
DONG Wenliang;
董文亮
- 《2017年全国特钢年会》
| 2017年
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摘要:
为提高全三脱工艺脱磷转炉的脱磷效率、降低铁耗,本文结合氧平衡机理模型,采用LEVENBERG-MARQUARDT神经网络优化算法,建立了终点FEO预报模型.将氧平衡机理模型计算的氧化物(FeO,CaO,SiO2,MgO,MnO,P2O5,Al2O3)质量和出钢温度作为输入项导入神经网络工具箱,训练成误差最小化的网络,结果表明FEO预测值与实测值绝对误差小于3%比例超过80%,建立的模型具有较高的预报命中率,能够为现场生产提供理论依据.
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SU Xiaowei;
苏晓伟;
CUI Heng;
崔衡;
LIU Yanqiang;
刘延强;
LUO Lei;
罗磊;
JI Chenxi;
季晨曦;
DONG Wenliang;
董文亮
- 《2017年全国特钢年会》
| 2017年
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摘要:
为提高全三脱工艺脱磷转炉的脱磷效率、降低铁耗,本文结合氧平衡机理模型,采用LEVENBERG-MARQUARDT神经网络优化算法,建立了终点FEO预报模型.将氧平衡机理模型计算的氧化物(FeO,CaO,SiO2,MgO,MnO,P2O5,Al2O3)质量和出钢温度作为输入项导入神经网络工具箱,训练成误差最小化的网络,结果表明FEO预测值与实测值绝对误差小于3%比例超过80%,建立的模型具有较高的预报命中率,能够为现场生产提供理论依据.
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