ICS 73.060.10 CCS D 31 YB 中华人民共和国黑色冶金行业标准 YB/T 6257—2024 铁矿石的鉴别 激光诱导击穿光谱法 Identification of iron oresLaser induced breakdown spectroscopy 2024-10-24 发布 2025-05-01 实施 中华人民共和国工业和信息化部发布 YB/T 6257—2024 前言 本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起 草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由中国钢铁工业协会提出。 本文件由全国铁矿石与直接还原铁标准化技术委员会（SAC/TC317）归口。 本文件起草单位：上海海关工业品与原材料检测技术中心、上海交通大学、本溪龙新矿业有限公司、 陕西龙门钢铁有限责任公司、嵊泗海关综合技术服务中心、青岛理工大学、湛江海关技术中心、阿拉山 口海关技术中心、昆明海关技术中心、宝山钢铁股份有限公司、河北河钢材料技术研究院有限公司、攀 钢集团攀枝花钢钒有限公司、攀钢集团研究院有限公司、江苏省沙钢钢铁研究院有限公司、山东东仪光 电仪器有限公司、中国科学院大学。 本文件主要起草人：刘曙、俞进、陈雯、严承琳、闵红、朱志秀、李晨、张庆建、陈滨、刘超、冯 伟、杨建鹏、解肖、田琼、吕新明、滕亚君、陈海岚、刘洁、周开著、於利慧、朱春要、张勇、赵天卓。 YB/T 6257—2024 铁矿石的鉴别激光诱导击穿光谱法 警示一一使用本文件的人员应具有正规实验室工作实践经验。本文件未指出所有可能的安全问题，使用 者有责任采取适当的安全和健康措施，并保证符合国家有关法规规定的条件。 1范围 本文件规定了采用激光诱导击穿光谱结合卷积神经网络鉴别铁矿石的方法 本文件适用于铁矿石和主要含铁固体废物（含铁尘泥、氧化铁皮、含铁治炼渣）的鉴别。 本文件仅适用于风险提示，不作为执法依据。 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T5271.31信息技术词汇第31部分：人工智能机器学习 GB/T5271.34信息技术词汇第34部分：人工智能神经网络 GB/T6730.1铁矿石化学分析用预干燥试样的制备 GB7247.1激光产品的安全第1部分：设备分类、要求 GB/T10322.1铁矿石取样和制样方法 GB/T20565铁矿石和直接还原铁术语 GB/T28292钢铁工业含铁尘泥回收及利用技术规范 GB/T38257激光诱导击穿光谱法 GB/T41867信息技术人工智能术语 GB/T42382.1信息技术神经网络表示与模型压缩第1部分：卷积神经网络 HJ/T20工业固体废物采样制样技术规范 SN/T3102铁矿与返矿及氧化铁皮的鉴别规程 术语和定义 3 GB/T20565界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3. 1 含铁尘泥iron-bearingdusts and sludges 钢铁企业在原料准备、烧结、球团、炼铁、炼钢和轧钢等工艺过程中进行干法除尘、湿法除尘和废 水处理后得到的固体废物，不包括治金辅料尘泥、燃料尘泥和特种矿加工过程产生的尘泥。按含铁尘泥 的来源，可分为原料准备尘泥、烧结尘泥、球团尘泥、高炉尘泥、炼钢尘泥和轧钢尘泥等。 [来源：GB/T28292-2012，3.2、4.1] 3. 2 氧化铁皮millscale