錳是一種關鍵的戰略資源，廣泛應用于鋼鐵、電子和電池制造領域（Jacob等人，2020年）。最重要的經濟價值錳礦物，如軟錳礦和硬錳礦，通常含有50%-70%的錳（Zhang等人，2017年）。然而，中國大多數錳礦品位較低，且與鐵礦物（即鐵錳礦）密切相關。因此，為了滿足工業需求，必須進行選礦處理（Ren等人，2022年；Zhu等人，2024年）。磁選焙燒后結合磁分離和酸浸已被證明是處理這類鐵錳礦的有效方法（Liu等人，2024年）。例如，Gao等人（2019年）研究了通過多步磁選焙燒制備錳鐵氧體尖晶石的過程，為復雜錳礦的磁分離提供了理論指導。Rath等人（2018年）使用木炭對一種低品位鐵錳礦（含錳27.7%、鐵26.1%）進行了還原焙燒和弱磁分離處理，得到了含錳45%-48%、錳鐵比5-6的產品，產率為約60%。該過程的最佳條件為溫度800-850°C、時間90-120分鐘以及木炭用量10%-12%（Zhang等人，2023年）。除了固體還原劑外，還探索了使用CO/CO₂混合物進行氣固還原的方法；Gao等人（2012年）表明，這種預處理方法可將低品位礦石中的錳含量提高到44%，同時去除超過50%的鐵。

流化床在促進流體和顆粒混合方面的有效性已有充分文獻記載，顯著提高了質量和熱傳遞效率（Kwauk和Li，2008年）。先進計算機軟件和硬件技術的發展使得數值模擬成為流化床反應器設計和放大過程中的關鍵工具（Ge等人，2019年；van der Hoef等人，2008年；Wang，2020年）。與實驗放大相比，數值模擬具有成本較低且便于控制多個參數的優勢。計算流體動力學-離散元方法（CFD-DEM）是一種能夠在顆粒尺度上準確分析流體動力學、傳熱和傳質以及化學反應過程的計算方法（Krishna和Van Baten，2001年；Wang，2020年；Xu等人，2022年），因此被認為是研究流化床的可靠方法。然而，現有文獻中類似的研究主要集中在相對簡單的礦物成分和反應系統（如赤鐵礦（Lan等人，2024b；Zou等人，2024年）、磁鐵礦（Lan等人，2024a）和軟錳礦（Zou等人，2023年）的還原過程上。關于鐵錳礦流化還原過程的模擬研究較少，這可能是由于缺乏合適的數值模型。在異質氣固反應過程中，未反應收縮核模型（USCM）是一種重要的建模策略，因為它能夠全面考慮擴散過程和反應過程中的競爭-協調機制。該模型已在多種化學反應中得到應用，證明了其多功能性和有效性（Arabi和Hashemipour Rafsanjani，2008年；Kinaci等人，2017年；Kinaci等人，2018年；Kinaci等人，2020年；Wesenauer等人，2020年）。然而，對于基于氫的鐵錳礦直接還原等復雜化學反應過程，USCM模型在以往的研究中尚未得到建立。

在本研究中，考慮了基于氫的鐵錳礦還原過程中不同反應之間的競爭-協調效應。同時，提出了一個USCM模型，以考慮未反應雜質和反應物混合層對反應和擴散的影響。這種改進使得能夠全面考慮還原過程中出現的各種情況。將開發的USCM模型與CFD-DEM模型（Xu等人，2022年；Zhao等人，2020a；Zhao等人，2022b）相結合，用于模擬鐵錳礦的流化床磁選焙燒過程。這種方法有助于研究復雜的反應過程，所得結果與Shao等人（Shao等人，2024年）的實驗結果相符。本研究提出的模擬方法可以有效輔助鐵錳礦磁選焙燒過程的研究、放大和工業規模設計。