Cold compressive strength (CCS) and apparent porosity (AP) of pellets are essential properties regarding the burden of blast furnaces. The optimal required values for industries are 2.5 KN CCS and 21% AP. Blaine fineness and firing temperature are the decisive parameters analyzed here. During firing, microstructure phases such as silicate, hematite, and pore are formed. The phase’s grain density during induration influences the pellet’s CCS and AP. The influence of the factors over the response is evaluated by I-optimal (response surface methodology) design. Blaine fineness, firing temperature, pore phase grain density (PPGD), silicate phase grain density (SPGD), and hematite phase grain density (HPGD) affect the CCS and AP of pellets. The RSM-I-optimal predicted responses with a coefficient of determination (R2) of 0.89 for CCS and 0.91 for AP of iron ore pellets. Optimal conditions were Blaine no. = 1668 cm2/g, 1250 °C firing temperature, PPGD value 90 no/mm2, SPGD value 250 no/mm2, and HPGD value 490 no/mm2, with 4.5 KN CCS 27%. The induration processes were investigated through statistical design of experiments for process optimization. Statistical analysis indicated the direct and interactive influence over CCS and AP. In this study, RSM-I-optimal modeling is used for iron ore pellets processing. The I-optimal prediction could be applied to make the process economical because information is obtained through fewer experiments.

中文翻译：

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使用 RSM-I 优化设计分析布莱恩数和烧成温度对铁矿石球团特性的影响：一种适用性方法

球团矿的冷压强度 (CCS) 和表观孔隙率 (AP) 是有关高炉炉料的重要特性。工业的最佳要求值为 2.5 KN CCS 和 21% AP。布莱恩细度和烧成温度是这里分析的决定性参数。在烧制过程中，会形成硅酸盐、赤铁矿和孔隙等微结构相。硬化过程中相的晶粒密度影响球团的 CCS 和 AP。因子对响应的影响通过 I 最优（响应面方法）设计进行评估。布莱恩细度、烧成温度、孔隙相颗粒密度（PPGD）、硅酸盐相颗粒密度（SPGD）和赤铁矿相颗粒密度（HPGD）影响球团的 CCS 和 AP。RSM-I 最优预测响应的决定系数 (R2) 为 0.89，对于 CCS 和 0。91 铁矿石球团的 AP。最佳条件是布莱恩号。= 1668 cm2/g，1250 °C 烧制温度，PPGD 值 90 no/mm2，SPGD 值 250 no/mm2，HPGD 值 490 no/mm2，4.5 KN CCS 27%。通过过程优化实验的统计设计来研究硬化过程。统计分析表明对CCS和AP的直接和交互影响。在本研究中，RSM-I 最优建模用于铁矿石球团加工。由于信息是通过较少的实验获得的，因此可以应用 I 最优预测来使过程经济。通过过程优化实验的统计设计来研究硬化过程。统计分析表明对CCS和AP的直接和交互影响。在本研究中，RSM-I 最优建模用于铁矿石球团加工。由于信息是通过较少的实验获得的，因此可以应用 I 最优预测来使过程经济。通过过程优化实验的统计设计来研究硬化过程。统计分析表明对CCS和AP的直接和交互影响。在本研究中，RSM-I 最优建模用于铁矿石球团加工。由于信息是通过较少的实验获得的，因此可以应用 I 最优预测来使过程经济。