CN113255741A - 一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法 - Google Patents
一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113255741A CN113255741A CN202110496712.7A CN202110496712A CN113255741A CN 113255741 A CN113255741 A CN 113255741A CN 202110496712 A CN202110496712 A CN 202110496712A CN 113255741 A CN113255741 A CN 113255741A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- thermal image
- area
- molten steel
- bottom blowing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000003756 stirring Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000003723 Smelting Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims abstract description 65
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims abstract description 65
- 238000007664 blowing Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims abstract description 23
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims abstract description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 6
- 239000002893 slag Substances 0.000 claims description 11
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 6
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims description 3
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 3
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000002844 melting Methods 0.000 claims description 2
- 230000008018 melting Effects 0.000 claims description 2
- 238000009628 steelmaking Methods 0.000 abstract description 2
- XKRFYHLGVUSROY-UHFFFAOYSA-N Argon Chemical compound [Ar] XKRFYHLGVUSROY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 11
- 229910052786 argon Inorganic materials 0.000 description 6
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 4
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 2
- 239000011449 brick Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000009125 negative feedback regulation Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C21—METALLURGY OF IRON
- C21C—PROCESSING OF PIG-IRON, e.g. REFINING, MANUFACTURE OF WROUGHT-IRON OR STEEL; TREATMENT IN MOLTEN STATE OF FERROUS ALLOYS
- C21C7/00—Treating molten ferrous alloys, e.g. steel, not covered by groups C21C1/00 - C21C5/00
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
- G06T5/30—Erosion or dilatation, e.g. thinning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/155—Segmentation; Edge detection involving morphological operators
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/30—Transforming light or analogous information into electric information
- H04N5/33—Transforming infrared radiation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30136—Metal
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Metallurgy (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Treatment Of Steel In Its Molten State (AREA)
Abstract
本发明涉及冶金行业炼钢技术领域,公开了一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法。首先,通过高温红外热像单元采集钢包内的液面的热像数据,将数据传输到系统主机。然后,自动检测底吹在钢水表面形成的图像与温度分布,利用图像处理对热像图进行分区。再根据分区计算钢液高温区面积、最高温度、平均温度等,并分析高温区钢液翻滚剧烈程度,建立输入图像与输出底吹管道气体流量的对应关系。通过模糊控制方法建立底吹控制模型,得到控制流量的负反馈闭环,计算出合理的目标流量值并输出。最后,电控箱依据目标流量值对钢包底吹管道的气体阀门进行控制,从而控制钢包底吹管道的气体流量。本发明实现了钢包底吹的智能控制。
Description
技术领域
本发明涉及钢包底吹的技术领域,尤其是一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法。
背景技术
冶金行业的转炉炼钢过程中,转炉冶炼结束后,需将钢水灌入到钢包,进行底吹氩搅拌,此处理过程虽然短暂,但对后续钢水成品后的质量保证起着不可忽视的作用。钢包又叫钢水包,主要用于炼钢厂、铸造厂在平炉、电炉或转炉前承接钢水、进行浇注作业。随着炉外精炼的快速发展,尤其是各种精炼炉的广泛应用,钢包的作用越来越引起人们的重视;在高温冶炼时,有一道工艺是钢包底吹,钢包底吹是将特定气体从钢包底部吹入对钢水进行搅拌,实现钢水成分调整、去除夹杂物;由于钢包内钢水和渣的不同,再加上底吹透气砖的千差万别,自动控制底吹静搅流量不现实,目前国内、国际上都是采取人工目测的方法,来调节钢包底吹工艺中气体的流量,以满足静搅等工艺要求,但人为因素影响太大,做不到标准化,很难达到静搅的要求,导致钢水质量的波动。
本专利旨在推出一种基于高温热红外温度成像技术的高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法,根据钢包渣面热场分布,通过热场数据智能控制底吹,实现智慧化静搅工艺。
发明内容
本发明的目的在于提供一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法,旨在解决现有技术中钢包底吹中气体流量控制不够精准的问题。
本申请是这样实现的,一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法,包括以下步骤:
步骤1:通过红外热像单元采集钢包内的液面的热像数据,将热像数据传输到系统主机;
步骤2:系统主机对热像数据进行图像处理得到热像图,对热像图进行分区,其中,所述分区包括钢液区;
步骤3:根据分区计算钢液区面积、最高温度、平均温度,根据上述数据分析钢液区的钢液翻滚剧烈程度,建立输入图像与输出底吹管道气体流量的对应关系,通过模糊控制方法建立底吹控制模型,得到控制流量的负反馈闭环,计算出合理的目标流量值并输出;
步骤4:电控箱根据目标流量值对钢包底吹管道的气体阀门进行控制,从而实现对钢包底吹的智能控制。
进一步地,所述热像数据为红外温度成像视频数据和图像数据中的至少一种。
进一步地,所述分区还包括钢渣区、钢包区。
进一步地,所述步骤2具体包括:
使用OTSU方法,结合温度和图像像素值,设定合适的阈值,对原热像图进行初步分割;
初步分割后,使用形态学方法对原始分割区域进一步处理,包括膨胀腐蚀、去除孔洞、开闭运算,根据多次实验选取最合适的处理方法,最后得到分区。
进一步地,在所述步骤3中,所述分析钢液区的钢液翻滚剧烈程度具体包括:
人工根据经验标记每个高温区域钢液翻滚剧烈程度,共0、1、2、3、4、5六类,0代表没有翻滚,5代表非常剧烈4;
计算每一个高温区域的图像直方图,得到该区域内0~255每个像素值一共有多少像素的统计;
将高温区域的图像直方图和其对应人工标记的翻滚剧烈程度输入SVM模型训练;
使用训练好的SVM模型预测未知高温区域的翻滚剧烈程度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法的流量控制负反馈闭环框图;
图2是本发明实施例提供的一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件;在本发明的描述中,需要理解的是,若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细的描述。
参照图1-2所示,为本发明提供较佳实施例。
一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法具体包括以下步骤:
步骤1:通过红外热像单元采集钢包内的液面的热像数据,将热像数据传输到系统主机。
步骤2:系统主机对热像数据进行图像处理得到热像图,对热像图进行分区,其中,所述分区包括钢液区。
通常来说,分区包括钢液区、钢渣区、钢包区。通常钢液温度在1300~1600℃,钢渣温度在1000~1200℃,周围环境温度在1000℃以下。
具体地,步骤2中的图像分割方法如下:正常情况下,钢包有两个底吹口,底吹氩气时会形成两个翻滚区域,翻滚区域钢水裸露,温度较高,而非翻滚区域为钢渣,温度较低。使用OTSU方法,结合温度和图像像素值,设定合适的阈值,即可实现对原热像图的初步分割,分为高温区(钢液区)、钢渣区和非钢包区(周围环境区域)。底吹流量越大,高温区面积越大,即可从高温区面积估计出底吹流量。然而实际情况中,钢包内钢水和钢渣实际分布复杂,会出现其他非底吹引起的高温区,从而影响计算,比如钢包边缘以及钢渣裂缝处的高温区等。有时,两个底吹形成的高温区合并在了一起,需要把它们分开计算。有时,只有一个出气口开着,但是由于钢水溢出,出现两个以上的高温区,也需要进行排除。因此不能只依赖OTSU方法分割高温区,还需要使用形态学方法对原始分割区域进一步处理,包括膨胀腐蚀、去除孔洞、开闭运算等,根据多次实验选取最合适的处理方法。
步骤3:根据分区计算钢液区面积、最高温度、平均温度,根据上述数据分析钢液区的钢液翻滚剧烈程度,建立输入图像与输出底吹管道气体流量的对应关系,通过模糊控制方法建立底吹控制模型,得到控制流量的负反馈闭环,计算出合理的目标流量值并输出。
具体地,钢液翻滚剧烈程度的方法如下:
人工根据经验标记每个高温区域钢液翻滚剧烈程度,共0、1、2、3、4、5六类,0代表没有翻滚,5代表非常剧烈;
计算每一个高温区的图像直方图,得到该区域内0~255每个像素值一共有多少像素的统计;
将高温区的图像直方图和其对应人工标记的翻滚剧烈程度输入SVM模型训练,在500个样本的训练集中分类正确率为80%,在测试集中的分类正确率为70%;
使用训练好的SVM模型预测未知高温区的翻滚剧烈程度。
具体地,步骤3中的流量负反馈闭环如附图1所示。首先,根据经验设定一个合理的流量大小,一般为20~50。根据所设定的流量值,系统主机输出相应控制参数,传递给电控箱。然后,电控箱控制气体阀门,氩气流进入钢包。氩气流将钢包表面的钢渣吹开,钢液裸露,形成高温区域。红外热像单元将采集到的钢包液面热像视频传输给系统主机,系统主机分别计算步骤4.1所述的高温区面积、最高温度、平均温度等参数,和步骤4.2所述的高温区钢液翻滚剧烈程度。之后,将上述参数和理想的高温区面积、钢液翻滚剧烈程度等参数比对,判断当前的底吹效果。若上述参数都在合理范围之内,则无需调整当前流量大小。否则,计算出合理的流量增量,增大或减小当前流量值,形成负反馈调节。最后,新调整的流量值将作为下一时刻的氩气流量输入,实现闭环控制。
经过多次实验,高温区面积在2~5%,调节间隔20s最为合适。例如,若计算得到左侧高温区域面积4%,右侧高温区域面积2%,经过负反馈调节后,左侧气体流量为40,右侧气体流量为20,液面处于理想状态。
步骤4:电控箱根据目标流量值对钢包底吹管道的气体阀门进行控制,从而实现对钢包底吹的智能控制,使得氩气流量适中,液面高温区面积相对稳定,液面接近最佳状态。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:通过红外热像单元采集钢包内的液面的热像数据,将热像数据传输到系统主机;
步骤2:系统主机对热像数据进行图像处理得到热像图,对热像图进行分区,其中,所述分区包括钢液区;
步骤3:根据分区计算钢液区面积、最高温度、平均温度,根据上述数据分析钢液区的钢液翻滚剧烈程度,建立输入图像与输出底吹管道气体流量的对应关系,通过模糊控制方法建立底吹控制模型,得到控制流量的负反馈闭环,计算出合理的目标流量值并输出;
步骤4:电控箱根据目标流量值对钢包底吹管道的气体阀门进行控制,从而实现对钢包底吹的智能控制。
2.如权利要求1所述的一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法,其特征在于,所述热像数据为红外温度成像视频数据和图像数据中的至少一种。
3.如权利要求1所述的一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法,其特征在于,所述分区还包括钢渣区、钢包区。
4.如权利要求1所述的一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法,其特征在于,所述步骤2具体包括:
使用OTSU方法,结合温度和图像像素值,设定合适的阈值,对原热像图进行初步分割;
初步分割后,使用形态学方法对原始分割区域进一步处理,包括膨胀腐蚀、去除孔洞、开闭运算,根据多次实验选取最合适的处理方法,最后得到分区。
5.如权利要求1所述的一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法,其特征在于,在所述步骤3中,所述分析钢液区的钢液翻滚剧烈程度具体包括:
人工根据经验标记每个高温区域钢液翻滚剧烈程度,共0、1、2、3、4、5六类,0代表没有翻滚,5代表非常剧烈4;
计算每一个高温区域的图像直方图,得到该区域内0~255每个像素值一共有多少像素的统计;
将高温区域的图像直方图和其对应人工标记的翻滚剧烈程度输入SVM模型训练;
使用训练好的SVM模型预测未知高温区域的翻滚剧烈程度。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110496712.7A CN113255741A (zh) | 2021-05-07 | 2021-05-07 | 一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110496712.7A CN113255741A (zh) | 2021-05-07 | 2021-05-07 | 一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113255741A true CN113255741A (zh) | 2021-08-13 |
Family
ID=77223905
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110496712.7A Pending CN113255741A (zh) | 2021-05-07 | 2021-05-07 | 一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113255741A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113881827A (zh) * | 2021-09-15 | 2022-01-04 | 北京首钢股份有限公司 | 一种钢包精炼炉的控制方法及装置 |
CN114807514A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-07-29 | 唐山钢铁集团有限责任公司 | 一种lf底吹效果实时监控与自动控制的方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104593549A (zh) * | 2015-02-02 | 2015-05-06 | 西安宝科流体技术有限公司 | 一种实现vd炉精炼抽真空时底吹气体精确控制的控制方法 |
CN111399551A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-10 | 深圳大成智能电气科技有限公司 | 一种钢包底吹智能控制装置及方法 |
-
2021
- 2021-05-07 CN CN202110496712.7A patent/CN113255741A/zh active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104593549A (zh) * | 2015-02-02 | 2015-05-06 | 西安宝科流体技术有限公司 | 一种实现vd炉精炼抽真空时底吹气体精确控制的控制方法 |
CN111399551A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-10 | 深圳大成智能电气科技有限公司 | 一种钢包底吹智能控制装置及方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113881827A (zh) * | 2021-09-15 | 2022-01-04 | 北京首钢股份有限公司 | 一种钢包精炼炉的控制方法及装置 |
CN114807514A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-07-29 | 唐山钢铁集团有限责任公司 | 一种lf底吹效果实时监控与自动控制的方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110413013B (zh) | 一种智能吹氩系统及其控制方法 | |
CN113255741A (zh) | 一种高温熔炼软搅拌系统热像跟踪及控制方法 | |
CN112017145B (zh) | 一种高效的铁水预处理自动扒渣方法和系统 | |
CN104392213B (zh) | 一种适用于熔炼过程中的图像信息状态识别系统 | |
CN108676955A (zh) | 一种转炉炼钢终点碳含量和温度控制方法 | |
CN111650903B (zh) | 一种基于视觉识别的钢包底吹氩智能控制系统 | |
CN110747306A (zh) | 转炉出钢过程中的溢渣控制方法、装置、设备及存储介质 | |
CN105956618A (zh) | 基于图像动静态特征的转炉炼钢吹炼状态识别系统及方法 | |
CN107312903A (zh) | 一种转炉自动出钢控制系统及控制方法 | |
CN111679622A (zh) | 一种调控钢包底吹氩气流量的装置及方法 | |
CN111522293B (zh) | 冶金罐的自动倾翻控制方法和系统 | |
CN106834593A (zh) | 一种以参考炉次法确定rh精炼炉脱碳工艺数据的方法 | |
CN106670449A (zh) | 一种铁水扒渣测控方法 | |
CN111304406A (zh) | 一种钢包底吹氩控制方法及装置 | |
CN114774617B (zh) | 钢包底吹氩控制方法、装置、设备及介质 | |
CN107765550B (zh) | 一种基于钢包自动定位的稳定出钢温度的方法 | |
CN109521730B (zh) | 一种铁水包内渣面的在线计算方法 | |
CN113961865A (zh) | 一种大型转炉精确控制tsc阶段调温剂加入量的方法 | |
CN115927784B (zh) | 一种基于co2动态混合喷吹的转炉炼钢终点控制方法 | |
CN112501368B (zh) | 一种高炉冶炼方法及计算机设备 | |
CN109487030A (zh) | 转炉双枪联动控制系统及联动控制方法 | |
CN114150099A (zh) | 一种炼钢智慧集控方法 | |
CN113881827A (zh) | 一种钢包精炼炉的控制方法及装置 | |
CN211603952U (zh) | 一种钢包底吹智能控制装置 | |
JP4806964B2 (ja) | 真空脱ガス処理終了温度の決定方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |