基于多源信息可信度的高炉料面温度检测方法

摘要：
针对高炉料面温度难以准确检测的问题,提出一种基于多源信息可信度的高炉料面温度在线检测方法.根据高炉3种异类检测信息的各自特点分别估计料面温度,采用可信度理论通过融合单一信息的估计值计算高炉料面温度.在某钢铁企业2 200 m3高炉应用结果表明,所提出的方法能够准确地检测高炉料面温度,为复杂冶金过程状态检测提供了新的解决思路.
关键词：
高炉; 料面温度; 可信度; 信息融合
中图分类号： TP 29
文献标志码： A     

基于信息融合的高炉料面红外图像分割方法

针对高炉料面红外图像特征难以准确提取的问题,提出一种基于多源信息融合和免疫遗传算法的最大模糊熵分割方法.根据专家经验和多源过程检测信息,将高炉料面图像分为高温和低温子图像,采用免疫遗传算法和最大模糊熵分别对子图像进行分割,再将分割后的图像融合.采用国内某钢铁公司高炉炉项摄像机拍摄的图像进行图像分割比较实验.研究结果表明:该方法有效地利用多源信息和高低温图像特征,充分发挥最大熵法分割精度高和受目标大小影响小等优点,通过免疫疫苗接种提高遗传算法搜索最佳阈值的收敛速度;该方法能高效准确地提取高炉料面温度特征,及时发现高炉异常炉况,更符合工业实际应用要求.     

高炉料流轨迹的数学模型

针对目前高炉料流轨迹计算的不足,本模型考虑了颗粒在空区下落过程中受重力、浮力及煤气曳力的作用,计算了炉料颗粒在溜槽和空区下落等阶段的运动轨迹. 通过探讨不同炉料(焦炭、烧结矿、球团矿)在其粒径范围内的布料半径变化及煤气的曳力大小,分析了曳力对炉料落点的影响规律. 结果表明:精确计算料流轨迹必须考虑煤气曳力的影响,不同密度、粒径及形状系数的颗粒在料面上落点各不相同,炉顶煤气流分布将影响高炉炉料的径向分布.     

高炉内透气性分布技术的研究

研究透气性沿径向上分布的目的,在于寻求控制炉料和煤气沿径向上合理分布的可测参数,使高炉内能量充分利用。本文在模拟高炉送风和下料的双种条件下,对影响径向上透气性分布的 O/C 比和含粉率的分布进行了测定。实验表明,气流速度对炉内炉料堆角变化的影响,是造成径向上 O/C 比变化的主要因素。在流速相同时,正分装和倒分装造成的堆角变化规律相反。炉料中粉末含量的变化,不仅增加了料柱的气流阻损,更重要的是破坏了正常布料的规律,降低了高炉内能量的利用。     

大型高炉布料模型的研究与应用

以无料钟布料过程中物料运动机理为基础,改进了料流轨迹的修正方法,提出了料面形状计算的新方法.高炉布料模型在计算过程中考虑了炉料特性、焦炭塌落等对料面形状的影响,使计算结果更符合实际布料.结合生产实践需求,计算出了各种不同布料制度下炉料的料面形状、炉料径向分布、径向矿焦比等参数,提出了高炉区域焦炭负荷指数,更加直观、形象地对比各种布料制度.利用该模型可解答大型高炉生产上存在的问题,对高炉的实际生产提出了实用性建议,为高炉操作人员调整布料制度提供了理论指导.     

高炉煤气流分布性能可拓评价方法研究及其应用

针对影响煤气流分布因素多、关系复杂、难以准确描述的问题,根据高炉生产工艺流程中煤气流分布的特征,提出煤气流分布状况评价指标体系,建立高炉煤气流分布性能可拓评估模型,采用定性分析和定量计算相结合的可拓集理论对高炉煤气流分布进行综合评价,定量化判断煤气流分布的合理性。研究结果表明:评价模型计算简便、扩展性好,采用实际生产数据仿真的模型分辨率约为82%。     

结合低秩分解与多流融合的行为识别方法

运动信息对行为识别任务至关重要。现有方法仅利用了局部运动信息,忽略了全局运动信息的重要作用。为解决该问题,提出了一种基于低秩分解与多流融合的行为识别方法。通过3条支路分别提取视频的特征,第1条支路利用低秩分解提取全局运动信息;第2条支路提取视频的光流特征以得到局部运动信息;第3条支路利用原始视频作为输入,以保留完整的空域信息。将3条支路的预测结果进行后融合,得到最终的行为识别结果。通过多流融合,充分利用视频的多尺度时域运动信息和丰富的空域信息,提高现有模型的行为识别能力。实验结果表明,提出的方法优于现有模型的多流融合行为识别方法。     

COREX-3000竖炉炉顶布料过程的DEM仿真

COREX-3000预还原竖炉内的煤气流分布直接影响着煤气利用率、直接还原铁的金属化率和炉料顺行,而炉顶布料制度是调节煤气流分布的主要手段.基于离散颗粒动力学原理,建立COREX-3000竖炉布料的DEM数值模型,确定了模型参数,并对布料过程中的颗粒速度变化和颗粒分布情况,以及形成料堆的料面形状和料堆结构进行了颗粒尺度的分析.模拟结果表明混装布料时,粒径小、密度大的矿物颗粒易于穿过表层的大粒径、密度小的燃料颗粒层,从而表现出在料堆的表层大颗粒富集.     

全氧条件下高炉高温热化学反应与能质传递协同原理

高炉作为目前主要的炼铁工艺,经过上百年的发展,其碳耗已接近该工艺的理论最低值,很难再有大的突破。氧气高炉作为一种新型炼铁工艺,其可行性以及在节碳减排方面的突出优势已经在理论上和试验性高炉上得到了证实。该工艺由于采用全氧鼓风代替传统的热风操作,同时将炉顶煤气脱除CO2后循环回高炉,使得炉内煤气中的CO和H2含量大幅增加,从而导致炉内炉料的冶金性能也发生了变化。为了推进氧气高炉工艺的工业化应用,对氧气高炉炼铁工艺进行了系统的研究。该研究建立了一种氧气高炉综合数学模型,对不同氧气高炉工艺流程进行模拟计算,并采用多种评价指标对氧气高炉炼铁工艺进行综合评价,确定适宜的氧气高炉工艺流程,为研究开发氧气高炉炼铁工艺提供理论基础。以氧气高炉数学模型为基础,在不同气氛下分别进行烧结矿、球团矿和块矿的低温还原粉化实验,分析氧气高炉气氛下含铁炉料的低温还原粉化特性。利用高温还原熔滴实验装置,进行不同操作条件下(传统高炉和氧气高炉)含铁炉料的高温软熔特性实验研究,讨论氧气高炉气氛与传统高炉气氛下炉料软熔特性的差异,初步探索氧气高炉软熔带的形成及分布规律。采用程序还原及软熔实验装置,通过设定升温制度及分段改变煤气成分来模拟烧结矿、球团矿及其混合矿在氧气高炉与传统高炉中的还原及软熔行为,对炉料在氧气高炉工艺条件下的还原及软熔性质演变规律作出分析判断。以氧气高炉数学模型为基础,采用自制的单颗粒还原实验装置对球团矿在H2、CO以及两者的混合气氛中的还原行为及其交互作用进行了研究;采用颗粒模型与三界面未反应核模型相结合的方法对球团矿在CO/CO2/H2/H2O/N2混合气氛下的还原行为进行数值模拟研究;用单颗粒焦炭溶损实验装置,分别对H2O、CO2以及两者的混合气氛中的焦炭的溶损行为及其交互作用进行了研究。通过利用仿真模拟系统建立了氧气高炉的数学模型对氧气高炉的内部运行状况进行了深入研究,分别采用粘性流方法和离散元方法对炉料下降运动进行数值模拟研究;建立了高炉风口回旋区的二维数学模型,对氧气高炉中气体的流动、煤粉颗粒的运动、气体的传热(气体间的传热和气体与颗粒间的传热等)、颗粒的传热(颗粒之间的传热及与气体间的传热等)、燃烧(煤粉和焦炭的燃烧)等过程进行了深入研究;通过建立一维和二维的气固换热与反应动力模型,对氧气高炉内部的温度分布、压力分布以及不同相之间的换热情况进行了深入了解。     

基于极大似然循环自更新神经网络的高炉料位时空特征融合测量方法

高炉料位实时高精度测量是高炉精细化智能布料控制的前提,更是保证高炉高效、绿色和低碳冶炼的关键。在高炉实际生产过程中,炉内处于高温高压密闭多尘环境下,传统的机械及雷达探尺料位测量方法面临料位测量精度与连续性无法兼顾的挑战。为此,本文提出基于极大似然循环自更新神经网络的高炉料位时空特征融合测量方法,该方法通过周期提取及极大似然估计等手段,精准提取雷达探尺料位时空特征,并以机械探尺信息为基准,构建能融合雷达数据时空分布特征及机械探尺数据的循环自更新神经网络结构,从而实现高炉料位实时连续高精度测量。研究结果表明：本文方法不仅能与雷达探尺实时连续测量高炉料位,且测量精度逼近机械探尺的测量精度,为高炉精细化绿色低碳冶炼提供了数据支撑,实用价值明显。