基于全流程数据管控模型的中低品位磷矿制磷酸二铵质量控制方法

摘要

针对中低品位磷矿杂质干扰导致磷酸二铵（DAP）生产过程波动大、产品质量难以稳定达到优等品标准的行业难题，提出并验证了一套基于数据模型的全流程质量控制方法。通过系统整合磷矿浆制备、磷酸萃取、浓缩及磷铵合成等关键工序的多源数据，构建了“磷矿浆-稀磷酸-浓磷酸-磷酸二铵”多变量耦合质量控制模型。采用相关性分析与约束优化算法，明确了适用于中低品位磷矿生产的各环节杂质关键控制阈值：磷矿浆MER值≤0.135，稀磷酸MER值≤0.120，浓磷酸MER值≤0.100。基于此阈值，建立了“三级监控+全局协调”的动态预警与闭环调控体系。一年的工业实践表明，该模型能有效抑制原料杂质波动影响，在磷矿浆平均MER值高达0.138的工况下，成功使磷酸二铵产品全年稳定达到优等品标准，月度总养分波动幅度小于0.5百分点，产品优等级合格率达到100%，磷资源综合利用率显著提升。本研究为中低品位磷矿规模化、高值化利用提供了可量化、可复制的工程解决方案。

关键词

中低品位磷矿 / 高浓度磷复肥 / 磷酸二铵 / 全流程数据管控 / MER值 / 质量控制模型