随着冶金行业的发展,钢渣作为冶炼钢铁的副产品,常年积累,不仅占据大量土地,而且严重污染了环境,钢渣的资源化是每个钢厂必须面临的问题,但是目前钢渣综合利用的途径又存在诸多缺憾,在深入分析了国内外研究现状的基础上,上海宝钢提出了钢渣资源化的新方法,即充分利用钢渣的原有性质,通过成分改良,制成长效硅钾肥。本文即以该工艺为研究对象,从数理分析的角度分析了工艺的可行性和最佳工艺反应条件,并从机理分析的角度对工艺路线进行了分析。首先,将已知的不同实验条件下制得的硅钾肥在水中的溶出量分别进行曲线拟合,从而计算出其在水中1天、28天和1年的溶出量,参照欧洲委员会关于缓释性肥料的说明,分析其缓释性情况。其次,由于实验条件的限制,实际实验中所选取的反应条件十分有限,获取的实验数据偏少,导致数据分析困难。本文综合运用正交分析法和BP神经网络进行数据回归和弥补。首先按照正交分析的要求,确定需要弥补的数据点,随后建立BP神经网络拟合已知实验条件和实验结果之间的数理统计关系,从而弥补出其它实验条件下的实验结果。然后,采用正交分析方法对其进行极差和方差分析,找出各因素对实验结果的影响大小和影响程度,参照缓释性分析结果,最终确定最佳的实验条件。最后,在已经确定了最佳实验条件的前提下,对制取工艺的每个环节进行分析,建立寻找最佳工艺参数模型,并分析了求解模型的方法。在此基础上,对整个工艺的可能的流程分别进行经济分析,并探讨了寻找最优路线的方法。总的来说,做为宝钢公司钢渣资源化利用课题的子课题,本论文从工艺分析和优化角度进行的数理研究将对该总课题的改进和完善具有重要的、指导性的价值,并为下一步工艺路线的确定奠定基础。