CN111344420A - 高炉的鼓风控制装置及其方法 - Google Patents

高炉的鼓风控制装置及其方法 Download PDF

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Abstract

高炉的鼓风控制装置可包括：图像拍摄装置，用于获取装入所述高炉内的炉料的图像；至少一个传感器，用于检测所述高炉的炉内状态；数据收集单元，用于从所述图像获取所述炉料的粒度数据；鼓风量预测单元，用于从所述粒度数据获取所述高炉的鼓风量预测值；以及鼓风量控制单元，用于根据所述鼓风量预测值调节供应到所述高炉内的热风量。

Description

高炉的鼓风控制装置及其方法
技术领域
本发明的实施例涉及一种高炉的鼓风控制装置及其方法。
背景技术
在高炉(blast furnace)中，利用通过燃料焦炭(cokes)与氧气的反应来生产的一氧化碳对天然铁矿进行还原，从而制成铁水。在高炉工艺中，表示高炉的炉内状况(以下称为“炉况”)的各种操作因素中表示炉内气流程度的透气性是决定高炉操作的效率和安全性的非常重要的因素之一。
在高炉操作中，还原气体在炉内上升与装入的铁矿接触，通过与还原气体的接触受热的铁矿熔化还原成铁水。在此过程中，铁矿的熔化和还原所需的热能和还原气体是由通过炉底供应的热风提供的，为了炉况的稳定化，适当地控制通过炉底流入的热风的量(即鼓风量)非常重要。
供应到炉内的鼓风量是根据炉内透气性进行调节。通常，供应到炉内的鼓风量越增加，高炉中生产的铁水量越增加，但是炉内透气性差的状态下增加鼓风量时，可能会发生稳定化问题。因此，操作人员在炉内透气性差的情况下，为了操作稳定化而减少鼓风量，在炉内透气性好的情况下，为了提高操作效率而增加鼓风量。
通过高炉顶部装入的原料(烧结矿、球团矿、分级矿等)和燃料(焦炭)的粒度和粒度分布决定装料层的孔隙率，而装料层的孔隙率是决定炉内上方透气性的非常重要的因素。
传统上，为了确认装入高炉的炉料的粒度和粒度分布，采用了操作人员每天采样约3～4次进行检测的方法。然而，对于这种确认方法，因为数据缺乏以及数据的代表性受限，在具体掌握炉料物理性质方面受到限制。
发明内容
技术问题
通过本发明的实施例要解决的问题是提供一种鼓风控制装置及其方法，通过实时确认装入炉内的炉料的粒度和粒度分布，可以控制供应到炉内的热风量。
技术方案
为了解决上述的问题，根据本发明实施例的高炉的鼓风控制装置可包括：图像拍摄装置，用于获取装入所述高炉内的炉料的图像；数据收集单元，用于从所述图像获取所述炉料的粒度数据；鼓风量预测单元，用于从所述粒度数据获取所述高炉的鼓风量预测值；以及鼓风量控制单元，用于根据所述鼓风量预测值调节供应到所述高炉内的热风量。
所述数据收集单元可以通过对所述图像的图像分析来获取所述炉料的粒度和粒度分布。
所述鼓风控制装置还包括：至少一个传感器，用于获取表示所述高炉的透气性的至少一个感测数据，所述鼓风量预测单元可从所述粒度数据和所述至少一个感测数据获取所述鼓风量预测值。
所述至少一个传感器可包括：压力传感器，用于检测所述高炉内的压力；温度传感器，用于检测所述高炉内的温度；或者气体传感器，用于检测从所述高炉排出的气体的成分。
所述鼓风控制装置还包括：鼓风量预测模型数据库，用于存储用于估算所述高炉的鼓风量的鼓风量预测模型，所述鼓风量预测单元可以将所述粒度数据和所述至少一个感测数据作为所述鼓风量预测模型的输入数据获取所述鼓风量预测值。
当输入作为时序数据的所述粒度数据和所述至少一个感测数据时，所述鼓风量预测模型对应于所述粒度数据和所述至少一个感测数据可以输出所述鼓风量预测值。
所述鼓风量预测模型可以基于神经网络算法。
所述鼓风量控制单元可以通过控制热风炉和所述高炉之间的鼓风阀的开闭程度来调节所述热风量。
另外，根据本发明实施例的高炉的鼓风控制方法包括：通过摄像机获取装入所述高炉内的炉料的图像的步骤；从所述图像获取所述炉料的粒度数据的步骤；从所述粒度数据获取所述高炉的鼓风量预测值的步骤；以及根据所述鼓风量预测值调节供应到所述高炉内的热风量的步骤。
所述获取粒度数据的步骤可包括通过对所述图像的图像分析来获取所述炉料的粒度和粒度分布的步骤。
所述鼓风控制方法还包括通过至少一个传感器获取表示所述高炉的透气性的至少一个感测数据的步骤，所述获取鼓风量预测值的步骤可包括利用所述粒度数据和所述至少一个感测数据获取所述鼓风量预测值的步骤。
所述至少一个感测数据可包括所述高炉内的压力数据、所述高炉内的温度数据或从所述高炉排出的气体的成分数据。
所述获取鼓风量预测值的步骤可包括将所述粒度数据和所述至少一个感测数据作为用于估算所述高炉的鼓风量的鼓风量预测模型的输入数据获取所述鼓风量预测值的步骤。
所述调节热风量的步骤可包括通过控制热风炉和所述高炉之间的鼓风阀的开闭程度来调节所述热风量的步骤。
发明效果
根据本发明的实施例，可以通过实时确认装入炉内的炉料的粒度和粒度分布来控制鼓风量，从而可以使炉况的变动最小化，还可以提高高炉操作的稳定性和效率。
附图说明
图1是高炉设备的一个实例的视图。
图2是根据本发明实施例的高炉的鼓风控制装置的示意图。
图3是根据本发明实施例的高炉的鼓风控制方法的示意图。
具体实施方式
在下文中，将参照附图详细描述本发明的实施例，以使本发明所属技术领域的普通技术人员容易实施本发明。本发明能够以各种不同方式实施，并不限于所描述的实施例。
为了清楚地描述本发明的实施例省略了无关的部分，在通篇说明书中相同或相似的组件采用了相同的附图标记。
在通篇说明书中，当描述为某一部分“连接”于另一部分时，不仅包括“直接连接”的情形，还包括中间有其他元件“电性连接”的情形。
在下文中，将参照必要的附图详细描述高炉(blast furnace)的鼓风控制装置及其方法。
图1是高炉设备的一个实例的视图。
高炉设备是炼钢工艺中生产铁水的设备。
参见图1，高炉10是装入原料铁矿熔化还原成铁水/生铁(pig iron)的炉。
用于储存通过装料输送带5装入的原料或燃料的炉顶料斗11位于高炉10的上方。储存在炉顶料斗11中的原料或燃料通过炉顶装料工艺装入高炉10内部。
用于使热风炉20所供应的热风流入高炉10内部的鼓风口12位于高炉10的下方。对于热风炉20所供应的热风，其流入高炉10内部的量(以下称为“鼓风量”)根据鼓风阀21的开闭程度得到调节。
进入高炉10内的燃料(例如，焦炭(cokes))与氧气发生反应燃烧而产生高温气体(以下称为“还原气体”)。还原气体在炉内上升与装入高炉10的铁矿接触。在炉内，通过与高温还原气体接触而受热的铁矿熔化还原成铁水。
在高炉10内熔化还原的铁水储存在炉底，再以一定间隔通过出铁口(tap hole)排出到外部。
图2是根据本发明实施例的高炉的鼓风控制装置的示意图。
参见图2，根据本发明实施例的鼓风控制装置100可包括图像拍摄装置110、传感器单元120、数据收集单元130、透气性参数存储单元140、学习单元150、鼓风量预测模型数据库160、鼓风量预测单元170、鼓风量控制单元180和显示器190。
图像拍摄装置110设置在装料输送带5上，可以拍摄通过装料输送带5装入高炉10的原料(烧结矿、球团矿、分级矿等)或燃料(焦炭等)。通过图像拍摄装置110拍摄的图像用于获取炉料(燃料或原料)的粒度数据(粒度和粒度分布)。因此，图像拍摄装置110可以使用高清摄像机，以从炉料图像能够获取炉料的粒度和粒度分布。
传感器单元120可包括至少一个传感器，用于检测可判断高炉10内透气性的因素(例如，压力、温度、废气成分等)。
传感器单元120可包括用于检测高炉10内部温度的温度传感器121。温度传感器121可以贴设在高炉10内部，也可以位于高炉10外部，以检测从高炉10排出的铁水的出铁时的温度。如果是后者，则可以从铁水温度估算出高炉10内部的温度。
传感器单元120还可包括用于检测高炉10内部压力的压力传感器122。
传感器单元120还可包括用于检测从高炉10排出的废气(高炉气体)成分的气体传感器123。
数据收集单元130通过对由图像拍摄装置110获取的炉料图像进行实时图像分析，可以获取通过装料输送带5装入高炉10的炉料的粒度数据(粒度和粒度分布)。另外，数据收集单元130还可以获取通过传感器单元120检测出的感测数据(温度、压力、废气成分等)作为表示透气性的参数。如此获取的透气性参数(粒度数据和感测数据)作为时序数据可以存储在透气性参数存储单元140中。另外，可以通过显示器190显示在高炉运行画面上，以使操作人员能够实时确认高炉10的炉内状况。
学习单元150可以将通过数据收集单元130收集的透气性参数(粒度数据、感测数据)作为学习用数据学习预定时间，以生成基于神经网络算法的鼓风量预测模型。学习单元150将先前收集的透气性参数和专家给出的鼓风量控制值作为神经网络算法的学习数据训练神经网络，从学习结果可以生成基于当前透气性参数能够预测鼓风量的鼓风量预测模型。用于学习的神经网络算法可由至少两层的神经网络组成。学习单元150所生成的鼓风量预测模型存储在鼓风量预测模型数据库160中，用于鼓风量预测单元170中的鼓风量预测。
鼓风量预测单元170利用基于神经网络算法的鼓风量预测模型，可以从时序数据透气性参数估算出高炉10内部装料层的鼓风量。鼓风量预测单元170输入通过数据收集单元130收集的透气性参数作为鼓风量预测模型的时序输入数据，可以获取鼓风量预测模型的输出值作为对应的鼓风量预测值。
鼓风量控制单元180基于鼓风量预测单元170所输出的鼓风量预测值决定供应到高炉10内的热风的量即鼓风量，并相应地控制鼓风阀21的开闭程度，从而可以控制流入高炉10内的鼓风量。
在前述结构的鼓风控制装置100中，数据收集单元130、学习单元150、鼓风量预测单元170和鼓风量控制单元180的功能可以通过由至少一个中央处理单元(centralprocessing unit，CPU)或其他芯片组、微处理器等实现的处理器来执行。
图3是根据本发明实施例的高炉的鼓风控制方法的示意图。
参见图3，根据本发明实施例的鼓风控制装置100通过图像拍摄装置110拍摄装料输送带5来获取移动到高炉10的炉料(原料或燃料)的图像(S100)。另外，通过对所获取的炉料图像的图像分析来获取炉料的粒度数据(S110)。
另外，鼓风控制装置100通过至少一个传感器(121、122、123)来获取表示高炉10内部透气性的感测数据(S120)。
通过所述步骤S110和步骤S120获取的粒度数据和感测数据作为透气性参数存储在透气性参数存储单元140中。
鼓风控制装置100通过所述步骤S110和步骤S120持续获取透气性参数，将其作为基于神经网络算法的鼓风量预测模型的时序输入数据来获取高炉10炉内的鼓风量预测值(S130)。然后，基于所获取的鼓风量预测值控制鼓风阀21的开闭程度，以控制流入高炉10内的鼓风量(S140)。
根据前述的实施例，鼓风控制装置100支持实时确认装入高炉10内的炉料的粒度和粒度分布。另外，通过提供可通过学习预测根据当前炉况的鼓风量的预测模型，可以支持根据炉况自动控制鼓风量。因此，通过对炉况实时反应，可以控制鼓风量，从而可以使高炉炉况的变动最小化，最终可以提高高炉操作的稳定性和效率。
根据本发明实施例的鼓风控制方法可以通过软件执行。当通过软件执行时，本发明的组件是执行必要操作的代码段。程序或代码段可以存储在计算机可读存储介质中。
计算机可读存储介质包括可由计算机系统读取的存储有数据的所有类型的存储设备。计算机可读存储设备例如有ROM、RAM、CD-ROM、DVD-ROM、DVD-RAM、磁带、软盘、硬盘、光数据存储设备等。另外，计算机可读存储介质分散在网络连接的计算机设备上，可以分散方式存储以及执行计算机可读代码。
上面参照的附图和所描述发明的具体内容只是本发明的示例而已，仅用于描述本发明，并不用于限制权利要求书中记载的本发明的范围。因此，本技术领域的普通技术人员可由上述内容容易选择和替换。另外，本技术领域的普通技术人员可在不降低性能的情况下省略本说明书中描述的部分技术特征或者增加技术特征以改善性能。不仅如此，本技术领域的普通技术人员还可以根据工艺环境或设备更改本说明书中描述的方法步骤的顺序。因此，本发明的范围取决于权利要求书及其等同物，而不是所描述的实施方式。
符号说明
5：装料输送带
10：高炉
20：热风炉
21：鼓风阀
100：鼓风控制装置
110：图像拍摄装置
120：传感器单元
121：温度传感器
122：压力传感器
123：气体传感器
130：数据收集单元
140：透气性参数存储单元
150：学习单元
160：鼓风量预测模型数据库
170：鼓风量预测单元
180：鼓风量控制单元
190：显示器

Claims (16)

1.一种高炉的鼓风控制装置，包括：
图像拍摄装置，用于获取装入所述高炉内的炉料的图像；
数据收集单元，用于从所述图像获取所述炉料的粒度数据；
鼓风量预测单元，用于从所述粒度数据获取所述高炉的鼓风量预测值；以及
鼓风量控制单元，用于根据所述鼓风量预测值调节供应到所述高炉内的热风量。
2.根据权利要求1所述的鼓风控制装置，其中，
所述数据收集单元通过对所述图像的图像分析来获取所述炉料的粒度和粒度分布。
3.根据权利要求1所述的鼓风控制装置，还包括：
至少一个传感器，用于获取表示所述高炉的透气性的至少一个感测数据，
所述鼓风量预测单元利用所述粒度数据和所述至少一个感测数据获取所述鼓风量预测值。
4.根据权利要求3所述的鼓风控制装置，其中，
所述至少一个传感器包括：
压力传感器，用于检测所述高炉内的压力；
温度传感器，用于检测所述高炉内的温度；或者
气体传感器，用于检测从所述高炉排出的气体的成分。
5.根据权利要求3所述的鼓风控制装置，还包括：
鼓风量预测模型数据库，用于存储用于估算所述高炉的鼓风量的鼓风量预测模型，
所述鼓风量预测单元将所述粒度数据和所述至少一个感测数据作为所述鼓风量预测模型的输入数据获取所述鼓风量预测值。
6.根据权利要求5所述的鼓风控制装置，其中，
当输入作为时序数据的所述粒度数据和所述至少一个感测数据时，所述鼓风量预测模型对应于所述粒度数据和所述至少一个感测数据输出所述鼓风量预测值。
7.根据权利要求6所述的鼓风控制装置，其中，
所述鼓风量预测模型基于神经网络算法。
8.根据权利要求1所述的鼓风控制装置，其中，
所述鼓风量控制单元通过控制热风炉和所述高炉之间的鼓风阀的开闭程度来调节所述热风量。
9.一种高炉的鼓风控制方法，包括：
通过摄像机获取装入所述高炉内的炉料的图像的步骤；
从所述图像获取所述炉料的粒度数据的步骤；
从所述粒度数据获取所述高炉的鼓风量预测值的步骤；以及
根据所述鼓风量预测值调节供应到所述高炉内的热风量的步骤。
10.根据权利要求9所述的鼓风控制方法，其中，
所述获取粒度数据的步骤包括通过对所述图像的图像分析来获取所述炉料的粒度和粒度分布的步骤。
11.根据权利要求9所述的鼓风控制方法，还包括：
通过至少一个传感器获取表示所述高炉的透气性的至少一个感测数据的步骤，
所述获取鼓风量预测值的步骤包括利用所述粒度数据和所述至少一个感测数据获取所述鼓风量预测值的步骤。
12.根据权利要求11所述的鼓风控制方法，其中，
所述至少一个感测数据包括所述高炉内的压力、所述高炉内的温度或从所述高炉排出的气体的成分。
13.根据权利要求11所述的鼓风控制方法，其中，
所述获取鼓风量预测值的步骤包括将所述粒度数据和所述至少一个感测数据作为用于估算所述高炉的鼓风量的鼓风量预测模型的输入数据获取所述鼓风量预测值的步骤。
14.根据权利要求13所述的鼓风控制方法，其中，
当输入作为时序数据的所述粒度数据和所述至少一个感测数据时，所述鼓风量预测模型对应于所述粒度数据和所述至少一个感测数据输出所述鼓风量预测值。
15.根据权利要求14所述的鼓风控制方法，其中，
所述鼓风量预测模型基于神经网络算法。
16.根据权利要求9所述的鼓风控制方法，其中，
所述调节热风量的步骤包括通过控制热风炉和所述高炉之间的鼓风阀的开闭程度来调节所述热风量的步骤。
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