CN113811651A - 确定回收锅炉的还原率 - Google Patents

确定回收锅炉的还原率 Download PDF

Info

Publication number
CN113811651A
CN113811651A CN202080034933.6A CN202080034933A CN113811651A CN 113811651 A CN113811651 A CN 113811651A CN 202080034933 A CN202080034933 A CN 202080034933A CN 113811651 A CN113811651 A CN 113811651A
Authority
CN
China
Prior art keywords
recovery boiler
determining
region
spectral characteristic
digital frame
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.)
Granted
Application number
CN202080034933.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113811651B (zh
Inventor
海基·拉帕莱宁
朱和·努尔米
萨利·里萨宁
埃萨·维哈维宁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Andritz Oy
Original Assignee
Andritz Oy
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Andritz Oy filed Critical Andritz Oy
Publication of CN113811651A publication Critical patent/CN113811651A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113811651B publication Critical patent/CN113811651B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/255—Details, e.g. use of specially adapted sources, lighting or optical systems
    • D—TEXTILES; PAPER
    • D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
    • D21C—PRODUCTION OF CELLULOSE BY REMOVING NON-CELLULOSE SUBSTANCES FROM CELLULOSE-CONTAINING MATERIALS; REGENERATION OF PULPING LIQUORS; APPARATUS THEREFOR
    • D21C11/00—Regeneration of pulp liquors or effluent waste waters
    • D21C11/10—Concentrating spent liquor by evaporation
    • D—TEXTILES; PAPER
    • D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
    • D21C—PRODUCTION OF CELLULOSE BY REMOVING NON-CELLULOSE SUBSTANCES FROM CELLULOSE-CONTAINING MATERIALS; REGENERATION OF PULPING LIQUORS; APPARATUS THEREFOR
    • D21C11/00—Regeneration of pulp liquors or effluent waste waters
    • D21C11/12—Combustion of pulp liquors
    • D—TEXTILES; PAPER
    • D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
    • D21C—PRODUCTION OF CELLULOSE BY REMOVING NON-CELLULOSE SUBSTANCES FROM CELLULOSE-CONTAINING MATERIALS; REGENERATION OF PULPING LIQUORS; APPARATUS THEREFOR
    • D21C7/00—Digesters
    • D21C7/12—Devices for regulating or controlling
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
    • F23N1/00—Regulating fuel supply
    • F23N1/04—Regulating fuel supply conjointly with air supply and with draught
    • F23N1/042—Regulating fuel supply conjointly with air supply and with draught using electronic means
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
    • F23N5/00—Systems for controlling combustion
    • F23N5/02—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium
    • F23N5/08—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium using light-sensitive elements
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
    • F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
    • F23N5/00—Systems for controlling combustion
    • F23N5/02—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium
    • F23N5/08—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium using light-sensitive elements
    • F23N5/082—Systems for controlling combustion using devices responsive to thermal changes or to thermal expansion of a medium using light-sensitive elements using electronic means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/50—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
    • G01J5/60—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry using determination of colour temperature
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/251—Colorimeters; Construction thereof
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/27—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands using photo-electric detection ; circuits for computing concentration
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/34—Paper
    • G01N33/343—Paper pulp
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J2003/466—Coded colour; Recognition of predetermined colour; Determining proximity to predetermined colour
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/1765—Method using an image detector and processing of image signal
    • G01N2021/177—Detector of the video camera type
    • G01N2021/1776—Colour camera
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
    • G01N2201/129—Using chemometrical methods
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
    • G01N2201/129—Using chemometrical methods
    • G01N2201/1296—Using chemometrical methods using neural networks

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Control Of Steam Boilers And Waste-Gas Boilers (AREA)
  • Paper (AREA)

Abstract

本发明支持使用来自化学熔体样本的光学信息来确定回收锅炉的还原率。一种处理器用于读取数字帧，该数字帧的至少一部分表示回收锅炉的化学熔体样本。从读取的数字帧中确定关注区域，该关注区域包括数字帧中的表示化学熔体样本的区域的至少一部分。在关注区域的像素值中，确定了与还原率的变化相关的一个或多个光谱特性值。使用以预先确定的权重进行加权的确定的光谱特性值中的一个或多个的还原率函数来确定回收锅炉的还原率。

Description

确定回收锅炉的还原率
技术领域
本发明应用于使用来自化学熔体样本的光学信息来确定回收锅炉的还原率。
背景技术
原则上，回收锅炉具有两个主要功能，即化学回收和回收在过程中生成的燃烧热作为蒸汽和热能。通过熔体喷口从回收锅炉炉膛的底部流出的化学熔体包含硫化钠、碳酸钠和硫酸钠。回收锅炉执行化学回收的效率的关键是还原率，指示被还原为硫化钠的硫酸钠的量。还原率，在下文中也称为还原，被确定为百分比。例如，测量的还原用于控制回收锅炉的燃料馈送和不同水平的燃烧空气量，以便优化燃烧。通过对从熔体流提取到玻璃管中的样本进行实验室分析，并通过测量溶解罐中溶解的熔盐(绿液)的浓度(也可以通过光学方法进行)来测量还原。例如，在公开US2018080173和US5616214中已经描述了这些测量方法和基于测量结果对回收锅炉的调节。
固化盐样本和溶液罐中的绿液两者中的还原测量致使测量结果出现非常大的延迟。样本的实验室测试总是会致使数小时的延迟。即使通过在线测量实现了对绿液的分析，由于溶解罐的内容物的混合和缓慢变化，也不可避免地会造成测量的延迟。另外，绿液的分析产生了来自不同熔体喷口的熔体流内容物的平均值，即它不能突出燃烧室不同部分中的燃烧差异。最大的回收锅炉宽度超过20米，并且可能包括多于10个的熔体喷口。因此，例如，不同侧面和中心处的燃烧条件可能不同。
发明内容
根据本发明的第一特性，提出了一种用于确定回收锅炉的还原率的方法。该方法包括以下步骤：
利用处理器读取数字帧，该数字帧的至少一部分表示回收锅炉的化学熔体样本；
从利用处理器读取的数字帧确定关注区域，该关注区域包括数字帧中的表示化学熔体样本的区域的至少一部分；
利用处理器从确定的关注区域的像素值确定与还原率的变化相关的一个或多个光谱特性值；
使用以预先确定的权重进行加权的确定的光谱特性值中的一个或多个的还原率函数，利用处理器确定回收锅炉的还原率。
根据本发明的第二特性，提出了一种计算机程序产品，包括至少一个计算机可读存储介质，该至少一个计算机可读存储介质包括一组命令，当由一个或多个处理器运行时，该一组命令使计算机设备实施根据第一特性的方法。
根据本发明的第三特性，提出了一种计算机设备，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，该至少一个存储器包括计算机程序代码，其中，至少一个存储器和计算机程序代码已经被布置有至少一个处理器以使计算机设备：
读取数字帧，该数字帧的至少一部分表示回收锅炉的化学熔体样本；
从读取的数字帧确定关注区域，该关注区域包括数字帧中的表示化学熔体样本的区域的至少一部分；
从确定的关注区域的像素值确定与还原率的变化相关的一个或多个光谱特性值；以及
使用以预先确定的权重进行加权的确定的光谱特性值中的一个或多个的还原率函数来确定回收锅炉的还原率。
根据本发明的第四特性，提出了一种系统，包括：
取样器，用于从回收锅炉的化学熔体样本抽取样本；
装置，用于从利用取样器自回收锅炉中抽取的化学熔体样本生成数字帧；
根据第三特性的计算机设备。
在本发明的一个应用中，所述权重的预先确定包括：
利用回收锅炉的化学熔体样本的实验室测量来确定以确定回收锅炉的将用作目标值的还原率；
产生表示回收锅炉的所述化学熔体样本的数字校准帧，并确定所述一个或多个光谱特性值；
将确定的一个或多个光谱特性值和目标值拟合在一起。
在本发明的一个应用中，使用线性最小二乘法或神经网络计算来进行拟合。
在本发明的一个应用中，确定关注区域包括利用处理器移除以下中的至少一个：一个或多个裂纹区域、一个或多个碳粒子区域和读取的数字帧的一个或多个边缘区域。
在本发明的一个应用中，每个光谱特性值包括以下中的一个：相关于总体强度的红度、相关于总体强度的蓝度、相关于总体强度的黄度、红度的标准偏差、平均梯度和平均色度。
在本发明的一个应用中，数字帧包含取样信息，取样信息包括以下中的至少一个：在帧中表示的化学熔体样本的取样点的标识以及在帧中表示的化学熔体样本的取样时间。
在本发明的一个应用中，将回收锅炉的确定的还原率用于控制所述回收锅炉。
利用本发明的解决方案，甚至可以达成熔体喷口特定的测量方法，以便比先前明显更快地响应于燃烧扰动，并且基于还原测量，也局部优化燃烧室中的燃烧过程。
根据本发明的至少一些解决方案支持进行足够好的测量以监测个体熔体喷口的还原率的变化，以使得结果在喷口之间具有可比性。在无法足够可靠地指定熔体喷口的喷口特定的还原率的情形下，可以通过计算喷口特定的还原结果的平均值来组合喷口特定的还原率值。
熔体喷口的还原率结果给出了喷口特定的还原率，这可用于局部控制回收锅炉炉膛的操作。燃料和空气进料的控制平衡了锅炉的操作，这尤其改善了回收锅炉的蒸汽产生和化学循环。稳定的燃烧还减少了回收锅炉的污染和危险的熔体浪涌。
熔体喷口还原可用于计算平均还原率，在这种情况下，本发明可节省实验室成本和时间。节省时间使回收锅炉能够更快地调整到其操作范围，从而提高产量和质量。
此外，根据本发明的至少一些解决方案支持对例如回收锅炉的还原率的时间/空间上不同的确定/测量结果以及客观测量数据和测量历史数据进行评估和比较。例如，根据本发明的至少一些解决方案支持在不到5分钟的时间内达成可比较的结果，并且保存了时间戳结果并将其与其他还原样本或任何其他数据进行比较。
此外，根据本发明的至少一些解决方案支持容易地再现和自动化还原取样。例如，如果测量的还原率基本上偏离预期值，则自动化实现高监测频率和快速检查。
优选地，可以使用普通可见区域彩色相机作为提供具有足够好的相关性的结果的相机。彩色相机可由红外和/或光谱相机补充或取代，该红外和/或光谱相机的光谱特性值用于确定还原率。
附图说明
下面通过参看附图结合所附应用示例对本发明进行描述，在附图中，
图1示意性地描述了根据本发明的系统。
图2示意性地描述了根据本发明的设备。
图3示意性地描述了根据本发明的方法。
图4A描述了根据本发明的取样器。
图4B示意性地描述了根据本发明的数字帧。
附图始终使用相同的附图标记来指代等效元件。
具体实施方式
下面是本发明的实施例的具体实施方式，附图中描述了具体实施方式的示例。下面的具体实施方式连同附图意在描述示例，而不是表示实现所提供的示例或运用它们的唯一方式。下文突出介绍示例活动和一系列阶段/操作，以便组合和使用示例。然而，相同或等效的活动和阶段/操作也可以通过其他示例来达成。
作为示例，图1描述了根据本发明的系统100的部件，在所述系统100中可以实现本发明的不同实施例。图1中的示例呈现了：回收锅炉110；取样器120；装置130，用于从利用取样器120在回收锅炉110中取得的化学熔体样本生成数字帧；计算机设备200，用于从取得的样本确定回收锅炉的还原率；以及进一步处理仪器140。
回收锅炉110是设计用于燃烧黑液的蒸汽锅炉，其具有双重容量以充当化学回收装置和适合在纸浆厂产生高压蒸汽和能量的单元。回收锅炉110炉膛(图1中未示出)的底部具有一个或多个熔体喷口111，含有硫化钠、碳酸钠和硫酸钠的化学熔体通过该熔体喷口流出。回收锅炉110的还原率指示以百分比表示的还原为硫化钠的硫酸钠的量。
换言之，回收锅炉的还原率可以确定如下：
Figure BDA0003346700090000061
其中Na2S是硫化钠(摩尔)，而Na2SO4是硫酸钠(摩尔)。
取样器120可以包括例如取样条、碗或棒。也可以根据本发明分析玻璃管样本，在这种情况下，相同的样本给出有关实验室中校准的参考值。在一个示例中，取样器120包括具有扁平方形头的取样条，该取样条将浸入从熔体喷口流出的化学熔体。扁平条的益处在于在其拍摄的照片边缘不会出现由形状致使的失真。例如，带有失真的照片在边缘处可能会更暗，这会影响用于计算还原率的光谱特性值。图4A示出了根据本发明的具有扁平方形头的取样条410的示例。在一个示例中，取样器120可以被预热。在经预热的取样器120中，取样器的熔体涂层更均匀，并且水分不会影响取样。预热之后，取样器120的温度通常在300℃至400℃左右。
在一个示例中，在清洁和预热取样器120之后，取样器120再次被置于熔体流下方，目的是通过将其快速浸入熔体流中来获得均匀的涂层。当取样器120的头部完全被熔体覆盖时，将其抬起并允许熔体在取样器120的头部表面固化。取样之后，将取样器120带到成像装置130(例如，取样站)处，在那里拍摄其照片。在转移和拍照期间，最好利用保护气体保护样本免于氧化。
在一个示例中，取样器120是手动操作的。在另一示例中，取样器120是自动化的，例如使用机器人或操纵器。
用于生成数字帧的装置130可以包括例如取样站，该取样站包括相机、照相亭和用于取样器120的支架。相机可以包括例如数字相机或模拟相机。在模拟相机的情况下，装置130可以包括将所得模拟照片数字化的仪器。在一个示例中，相机是智能电话、平板电脑或类似物的相机。在一个示例中，相机是工业相机。在一个示例中，相机是可见区域彩色相机。在一个示例中，相机是红外相机。在一个示例中，相机是光谱相机，诸如红外光谱相机。
在一个示例中，取样器120被设置在取样站的支架中，以使得其涂有熔体的头部始终以同一位置(例如，水平地)进入照相亭。在一个示例中，在抽取熔体样本后大约半小时内对取样器120拍照，以便保持任何氧化的影响尽可能小。在一个示例中，取样器120被拍照，以使得取样器120的样本在照片的中间。
在一个示例中，例如以接近自然采光照亮照相亭。在一个示例中，采光的色温大约为4,000K，照明度大约为10,000勒克斯，而显色指数(Ra)大约为95。对于在与可见光波长不同的波长下拍照时，应使用适合于特定应用的光源。足够热的样本可以自照亮，在这种情况下不需要光源。拍照和取样的条件应标准化，以达成最佳的相关性。
在图2的描述中更详细地描述了用于确定回收锅炉的还原率的计算机设备200。
进一步处理仪器140可以包括例如工作站计算机、服务器计算机、数据库和/或数据链路，通过它们可以运用回收锅炉的指定还原率执行或启动不同的进一步处理操作(例如，以不同的水平控制回收锅炉燃料馈送和燃烧空气量以优化燃烧)。在一个示例中，可以用合适的操作接口和/或通过合适的数据库来在例如过程控制系统中处理拍摄的照片和分析数据。在一个示例中，分割的照片也可以被布置用于进一步的处理操作或类似操作。此处的分割的照片指代其中呈现了(例如通过在原始照片之上生成叠加层来呈现)关注区域的数字帧。
还原率确定结果可用作例如监测或控制系统中的测量数据，控制电路中的测量数据，大数据处理中的数据，人工智能解决方案中的数据，IoT(物联网)应用中的数据和统计方法中的数据，燃烧成功的监测(良好的还原指代燃烧过程正常运作，从而使锅炉保持得更清洁、更高的生产水平[蒸汽、化学回收]以及由于洁净而对清洁蒸汽的需求较小)和/或化学品循环的监测(良好的还原指代高化学回收水平)。例如，高稳定还原有助于在苛化和石灰污泥再燃窑中处理绿液。此外，绿液污泥的量以高还原而减少(污泥是危险废物)。
图2是根据一个实施例的计算机设备200的框图。
计算机设备200包括至少一个处理器202和包含计算机程序代码205的一个存储器204。计算机设备200还可以包括输入/输出模块206和/或通信接口208。
虽然图2中的计算机设备200被呈现为仅包括一个处理器202，但是计算机设备200可以包括几个处理器。在一个实施例中，命令205可以保存在存储器204(例如，操作系统和/或不同的应用)中。另外，处理器202可用于实现保存的命令。在一个实施例中，处理器202可以实现为多核处理器、单核处理器或一个或多个多核处理器和一个或多个单核处理器的组合。处理器202可以例如被实现为一个或多个不同的处理设备，诸如协处理器、微处理器、控制器、DSP(数字信号处理器)、带有或不带有DSP的处理电路或各种其他处理设备，其包括ASIC(专用集成电路)、FPGA(现场可编程门阵列)、微控制器单元、硬件加速器或类似物。在一个实施例中，可以让处理器202执行硬编码功能性。在一个实施例中，处理器202已被实现为软件命令的实行器，并且处理器202可以配置有命令以当运行命令时运行本报告中描述的算法和/或操作。
存储器204可以实现为一个或多个易失性存储器设备、一个或多个非易失性存储器设备和/或一个或多个易失性存储器设备或一个或多个非易失性存储器设备的组合。存储器204可以被实现为例如半导体存储器，诸如PROM(可编程ROM)、EPROM(可擦除PROM)、快闪ROM、RAM(随机存取存储器)等。
输入/输出模块206已被布置为辅助输入和/或输出的组织。输入/输出模块206已被布置为与处理器202和存储器204通信。输入/输出模块206的示例包括但不限于输入接口和/或输出接口。输入接口的示例包括但不限于键盘、触摸屏、传声器等。输出接口的示例包括但不限于扬声器、显示器，诸如LED显示器、TFT显示器、液晶显示器或AMOLED显示器等。
通信接口208可以使计算机设备200能够与其他设备通信。在一个实施例中，计算机设备200的不同部件(诸如处理器202、存储器204、输入/输出模块206和通信接口208)已经被布置为通过集中电路210彼此通信。集中电路210可以包括压制电路板，诸如母板或等效形式。
此处描述和解释的计算机设备200只是可以受益于本发明的实施例的设备的示例，并且不意在限制本发明的保护电路。应当注意，计算机设备200可以包括与图2中呈现的部件数目不同的部件数目。计算机设备200可以被划分为通过合适的通信链路进行通信的几个物理单元。
上面提及的一个存储器/多个存储器204和计算机程序代码205已经被布置有至少一个处理器202以使得计算机设备200读取数字帧，所述数字帧的至少一部分绘示来自回收锅炉110的化学熔体样本。在一个实施例中，计算机设备200接收可读数字帧。在另一实施例中，计算机设备200检索可读数字帧。在一个示例中，一个或多个数字帧已经保存在数据库中，计算机设备200从该数据库中检索所述一个或多个数字帧。此数据库可以一体地形成到计算机设备200中，或与计算机设备200分开并利用合适的通信链路连接到所述计算机设备200。
在一个实施例中，所描述的化学熔体样本在取样器120的表面上。在一个实施例中，数字帧的照片区域包括化学熔体样本的周围环境中的一些以及样本本身。图4B绘示了根据本发明的数字帧420的一个示例。数字帧420的照片区域包括化学熔体样本区域423、上边缘区域421、下边缘区域422和几个裂纹区域424。
上面提及的一个存储器/多个存储器204和计算机程序代码205还被布置有至少一个处理器202，以使计算机设备200在读取的数字帧内指定关注区域，该关注区域包括数字帧中示出了化学熔体样本的区域的至少一部分。在一个实施例中，关注区域的指定包括移除以下中的至少一个：读取的数字帧的一个或多个边缘区域421、422，一个或多个裂纹区域424，以及一个或多个碳粒子区域(图4B中未示出)。换言之，在指定关注区域时，可能会使光谱特性值计算失真的不需要的区域被排除在数字帧之外。数字帧的边缘区域是不需要的，例如当化学熔体样本的面积不超过它们时。裂纹区域和碳粒子区域是不需要的，因为它们比化学熔体样本区域更暗，并且因此可能会使光谱特性值的计算失真。在关注区域的指定中，可以运用关于数字帧的像素的明度/暗度的信息，例如以使得比定义的阈值更暗的区域被移除。另外，可以为要移除的区域定义最小大小。在一个实施例中，关注区域是矩形的。
上面提及的一个存储器/多个存储器204和计算机程序代码205还被布置有至少一个处理器202，以使计算机设备200在确定的关注区域的像素值中定义与还原率的变化相关的一个或多个光谱特性值。在本文中，光谱特性值特指与可见光和/或红外辐射的光谱相关的特性值。在一个示例中，光谱特性值还可能受到反射可见光和/或红外辐射的表面(即，化学熔体表面)的特性影响。这些特性可能包括所讨论表面的廓线(光滑/粗糙)以及化学熔体表面样本的表面是无光泽还是有光泽。在一个示例中，光谱特性值包括与颜色相关的特性值。在一个实施例中，每个待定义的光谱特性值包括以下中的一个：相关于总体强度的红度、相关于总体强度的蓝度、相关于总体强度的黄度、红度的标准偏差、平均梯度和平均色度。
在以可见光的波长实现的一个示例中，要定义的光谱特性值包括以下中的一个或多个：
·相关于总体强度的红度＝平均值((关注区域中的红色RGB颜色通道)/总体强度)
·相关于总体强度的蓝度＝平均值((关注区域中的蓝色RGB颜色通道)/总体强度)
·相关于总体强度的黄度＝平均值((关注区域中的红色RGB颜色通道)+(关注区域中的绿色RGB颜色通道)/整体强度)
·红色的标准偏差＝标准偏差(关注区域中的红色RGB颜色通道)
·平均梯度＝平均(平方根((梯度(3x3索贝尔)y方向)^2+(梯度(3x3索贝尔)x方向)^2))；此处的梯度是用3x3索贝尔内核计算的
·平均色度＝平均(色度通道)。对应于色度的色度通道例如可以通过RGB－＞HSV变换获得。
在以上示例中，RGB指代RGB(红、绿、蓝)颜色模型，而HSV指代HSV(色度、饱和度、值)颜色模型。
实验中已经观察到，根据样本材料，低还原率照片中来自回收锅炉的化学熔体样本的颜色通常为棕褐色，并带有一些黄色和红色。当朝向高还原率照片移动时，色度变得更灰，并且照片也表现出蓝色调。通常，化学熔体样本中的黑色调碳粒子和蓝色调碳粒子指示还原率良好。
取决于哪些光谱特性值给出最佳拟合(即哪些光谱特性值最好地指示每种情形下的还原值)，可以将光谱特性值添加到还原率的计算中或从还原率的计算中移除。
上面提及的一个存储器/多个存储器204和计算机程序代码205还被布置有至少一个处理器202，以使计算机设备200使用为预先确定的权重的一个或多个光谱特性值的还原率函数来指定回收锅炉110的还原率。换言之，确定的一个或多个光谱特性值是还原率函数中的变量。在一个示例中，还原率函数包括为预先确定的权重的确定的一个或多个光谱特性值的总和。
在一个示例中，还原率函数包括以下内容：
还原率＝四舍五入为整数(相关于总体强度的红度*红度的加权系数+相关于总体强度的蓝度*蓝度的加权系数+相关于总体强度的黄度*黄度的加权系数+红色的标准偏差*红色的标准偏差的加权系数+平均梯度*平均梯度的加权系数+平均色度*平均色度的加权系数+常数项)。
此外，在一个示例中，加权系数包括以下：
红度加权系数＝30.2334572，
蓝度权重系数＝414.549091，
黄度加权系数＝-32.4228204，
红色的标准偏差的加权系数＝0.79065124，
平均梯度的加权系数＝-0.469628029，
平均色度的加权系数＝-0.187562146，以及
常数项＝-304.008636。
在一个实施例中，该权重的预先确定由以下组成：使用回收锅炉的化学熔体样本的实验室测量来确定回收锅炉的将用作目标值的还原率。另外，产生一个或多个数字校准帧作为参考材料，从而示出上面提及的回收锅炉的化学熔体样本，并确定上面提及的一个或多个光谱特性值。尽可能同时实施对校准帧和实验室样本的取样，以消除过程变化。此后，将确定的光谱特性值和确定的目标值拟合在一起。在一个示例中，通过为提及的颜色值定义权重来将确定的光谱特性值和还原率目标值拟合在一起。权重用于从还原率函数来计算还原率目标值。
在一个示例中，实验室测量包括玻璃管样本的实验室分析。在玻璃管取样的一个示例中，用取样臂将玻璃管手动地传递到熔体流中，提起并堵塞以减少氧化缺陷。在实验室中对样本进行分析。也可以根据本发明分析相同样本。
在一个实施例中，使用最小二乘法(例如，线性最小二乘法)进行拟合。换言之，例如，在计算出的光谱特性值与实验室测量之间执行线性最小二乘拟合。
在另一实施例中，使用神经网络计算进行拟合。在一个示例中，计算出的光谱特性值充当神经网络的输入，并且还原率值充当输出。计算出的光谱特性值和实验室测量可用作神经网络的培训材料。在一个示例中，神经网络包括完全连接的神经网络。
换言之，在计算中将不同光谱特性值的加权系数拟合到实验室测量中，并基于累积的参考材料而寻求最佳拟合，以使得测量误差尽可能降。取决于哪些光谱特性值为结果给出最佳拟合(即哪些光谱特性值最能指示还原率的变化)，可将光谱特性值添加到还原率函数中或从还原率函数中移除所述光谱特性值。在一个示例中，还原率函数是特定于工厂和/或根据工厂的原材料来拟合的。
拟合给出了还原率函数，其中基于拟合来为每个光谱特性值定义了加权系数。在此之后，加权系数可用于计算还原率，而无需实际实验室分析。在根据本发明的操作期间达成的结果可以与同一时间和取样点的实验室样本进行比较，以便根据需要更新还原率函数。
在一个实施例中，数字帧包含取样信息，该取样信息包括以下中的至少一个：由帧示出的化学熔体样本的取样点(诸如，熔体喷口)的标识以及由帧示出的化学熔体样本的取样时间(例如，时间戳)。例如，时间戳和其他类似事物的使用支持创建时间戳趋势，可以在期望的时间段查看所述时间戳趋势。
在本发明的一个应用中，回收锅炉的确定的还原率用于控制所述回收锅炉，例如控制回收锅炉的燃料馈送和不同水平的燃烧空气量以便优化燃烧。
图3示出了根据示例实施例的用于指定回收锅炉的还原率的方法300的示例流程图。
在操作301中，将处理器用于读取数字帧，该数字帧的至少一部分示出回收锅炉的化学熔体样本。
在操作302中，在利用处理器读取的数字帧内确定了关注区域，该关注区域包括数字帧中示出化学熔体样本的区域的至少一部分。
在操作303中，在利用处理器确定的关注区域的像素值中，确定了与还原率的变化相关的一个或多个光谱特性值。
在操作304中，使用以预先确定的权重的确定的光谱特性值中的一个或多个的还原率函数，利用处理器来确定回收锅炉的还原率。
可以用图2的设备200来执行方法300。方法300的额外特性是设备200的操作和参数的直接结果，因此这里不再重复。可以利用一个计算机程序/多个计算机程序来执行方法300。
示例实施例可以包括例如能够运行示例实施例的过程的任何合适的计算机设备和等效形式。示例实施例的设备和子系统可以使用任何合适的协议相互通信，并且它们可以使用一个或多个编程的计算机系统或设备来实现。
一个或多个连接机构，包括互联网连接、呈任何合适格式(语音、调制解调器等)的电信、无线通信介质和等效形式，可以与示例实施例一起使用。通信网络或连接可以包括例如一个或多个卫星通信网络、无线通信网络、蜂窝通信网络、3G通信网络、4G通信网络、5G通信网络、通用交换电话网络、分组数据网络、互联网、内联网或这些的组合。
应当理解，示例实施例仅是示例，因为用于实现示例实施例的具体装置的许多变化是可能的，如本领域的专业人员所理解的。例如，示例实施例的一个或多个部件的功能性可以通过硬件和/或软件来实现。
示例实施例可以保存与该报告中描述的不同过程相关的信息。该信息可以保存在一个或多个存储器(诸如，硬盘、光盘、磁光盘、RAM存储器等)中。用于实现本发明的示例实施例的信息可以保存在一个或多个数据库中。可以使用此处列出的一个或多个存储器或存储介质中包括的数据结构(例如，数据记录、表格、板、字段、图形、树或列表)来组织数据库。关于示例实施例，所描述的过程可以包括适当的数据结构，用于将由示例实施例的设备和子系统的过程收集和/或生成的数据保存到一个或多个数据库中。
如本领域的专业人员所理解的，示例实施例可以全部或部分地使用根据本发明的示例实施例的教示编程的一个或多个通用处理器、微处理器、DSP处理器、微控制器等来实现。如软件领域的专业人士所理解的那样，普通程序员可以基于示例实施例的教示容易地制作适当的软件。另外，如电子领域的专业人员所理解的，可以使用专用集成电路或组合适当网络的常规部件电路来实现示例实施例。因此，示例实施例不限于硬件和/或软件的任何具体组合。
保存在任何计算机可读介质或其组合中，本发明的示例实施例可以包括用于控制示例实施例的部件、运行示例实施例的部件、支持示例实施例的部件与人类用户之间的交互的软件。此类软件可以包括但不限于设备驱动程序、固件、操作系统、软件开发工具、应用软件等。这些计算机可读介质可以包括本发明的实施例的计算机程序产品，用于在本发明的实施方式中全部或部分地实行进程(如果处理是分布式的)。本发明的示例实施例的计算机设备可以包括任何合适的可解释或可实行代码机构，包括但不限于命令脚本、可解释程序、动态链接库、Java类和小程序、完全可实行程序等。另外，本发明的示例实施例的处理的各部分可能是分布式的，以便提高性能、可靠性、成本等。
如上所述，示例实施例的部件可以包括计算机可读介质或存储器以存储根据本发明的教示编程的命令以及本报告中描述的数据结构、表格、数据记录和/或其他数据。计算机可读介质可以包括参与组织要由处理器执行的命令的任何合适的介质。此种介质可以具有几种形式，包括但不限于非易失性或永久性存储介质、易失性或非永久性存储介质等。非易失性存储介质可以包括光盘或磁盘等。易失性存储介质可以包括动态存储器等。一般形式的计算机可读介质可以包括软盘、硬盘驱动器或可以被计算机读取的任何其他介质。
本发明不限于仅涉及上述应用示例；在专利权利要求指定的发明构思的框架内，许多变化是可能的。

Claims (16)

1.一种用于确定回收锅炉的还原率的方法(300)，其特征在于所述方法(300)包括以下步骤：
利用处理器(202)读取(301)数字帧，所述数字帧的至少一部分表示所述回收锅炉的化学熔体样本；
从利用所述处理器(202)读取的所述数字帧确定(302)关注区域，所述关注区域包括所述数字帧中的表示所述化学熔体样本的区域的至少一部分；
利用所述处理器(202)从确定的所述关注区域的像素值确定(303)与还原率的变化相关的一个或多个光谱特性值；以及
使用以预先确定的权重加权的确定的所述光谱特性值中的一个或多个的还原率函数，利用所述处理器(202)确定(304)所述回收锅炉的所述还原率。
2.根据权利要求1所述的方法(300)，其中，所述权重的所述预先确定包括：
利用所述回收锅炉的所述化学熔体样本的实验室测量进行确定，以确定所述回收锅炉的将被用作目标值的还原率；
产生表示所述回收锅炉的所述化学熔体样本的数字校准帧，并且确定所述一个或多个光谱特性值；
将确定的所述一个或多个光谱特性值和所述目标值拟合在一起。
3.根据权利要求2所述的方法(300)，其中，使用线性最小二乘法或神经网络计算来进行所述拟合。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的方法(300)，其中，确定(302)所述关注区域包括利用所述处理器(202)移除以下中的至少一个：一个或多个裂纹区域、一个或多个碳粒子区域和读取的所述数字帧的一个或多个边缘区域。
5.根据权利要求1至4中的任一项所述的方法(300)，其中，每个光谱特性值包括以下中的一个：相关于总体强度的红度、相关于总体强度的蓝度、相关于总体强度的黄度、平均梯度、平均色度和红度的标准偏差。
6.根据权利要求1至5中的任一项所述的方法(300)，其中，所述数字帧包含取样信息，所述取样信息包括以下中的至少一个：在所述帧中表示的所述化学熔体样本的取样点的标识以及在所述帧中表示的所述化学熔体样本的取样时间。
7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法(300)，其中，所述回收锅炉的确定的所述还原率被用于控制所述回收锅炉。
8.一种计算机程序产品，包括至少一个计算机可读存储介质，所述至少一个计算机可读存储介质包括一组命令，当由一个或多个处理器(202)运行时，所述一组命令使计算机设备(200)实施根据权利要求1至7中的任一项所述的方法。
9.一种计算机设备(200)，包括：
至少一个处理器(202)；
至少一个存储器(204)，所述至少一个存储器(204)包括计算机程序代码(205)，其特征在于所述至少一个存储器(204)和所述计算机程序代码(205)已经被布置有至少一个处理器(202)以使所述计算机设备(200)：
读取数字帧，所述数字帧的至少一部分表示回收锅炉(110)的化学熔体样本；
从读取的所述数字帧确定关注区域，所述关注区域包括所述数字帧中的表示所述化学熔体样本的区域的至少一部分；
从确定的所述关注区域的像素值确定与还原率的变化相关的一个或多个光谱特性值；
使用以预先确定的权重加权的确定的所述光谱特性值中的一个或多个的还原率函数，来确定所述回收锅炉(110)的所述还原率。
10.根据权利要求9所述的计算机设备(200)，其中，预先确定所述权重包括：
利用所述回收锅炉(110)的所述化学熔体样本的实验室测量进行确定，以确定所述回收锅炉(110)的将被用作目标值的还原率；
产生表示所述回收锅炉(110)的所述化学熔体样本的数字校准帧，并且确定所述一个或多个光谱特性值；
将确定的所述一个或多个光谱特性值和所述目标值拟合在一起。
11.根据权利要求10所述的计算机设备(200)，其中，使用线性最小二乘法或神经网络计算来进行所述拟合。
12.根据权利要求9至11中的任一项所述的计算机设备(200)，其中，确定所述关注区域包括移除以下中的至少一个：一个或多个裂纹区域、一个或多个碳粒子区域和读取的所述数字帧的一个或多个边缘区域。
13.根据权利要求9至12中的任一项所述的计算机设备(200)，其中，每个光谱特性值包括以下中的一个：相关于总体强度的红度、相关于总体强度的蓝度、相关于总体强度的黄度、平均梯度、平均色度和红度的标准偏差。
14.根据权利要求9至13中的任一项所述的计算机设备(200)，其中，所述数字帧含有取样信息，所述取样信息包括以下中的至少一个：在所述帧中表示的所述化学熔体样本的取样点的标识以及在所述帧中表示的所述化学熔体样本的取样时间。
15.根据权利要求9至14中的任一项所述的计算机设备(200)，其中，所述回收锅炉的确定的所述还原率被用于控制所述回收锅炉(110)。
16.一种系统(100)包括：
取样器(120)，所述取样器(120)用于从回收锅炉(110)的所述化学熔体样本抽取样本，
其特征在于所述系统(100)还包括：
装置(130)，所述装置(130)用于从利用所述取样器(120)自所述回收锅炉(110)抽取的所述化学熔体样本生成数字帧；
根据权利要求9至15中的任一项所述的计算机设备(200)。
CN202080034933.6A 2019-05-17 2020-05-15 确定回收锅炉的还原率 Active CN113811651B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI20195410 2019-05-17
FI20195410A FI129477B (fi) 2019-05-17 2019-05-17 Soodakattilan reduktioasteen määritys
PCT/FI2020/050324 WO2020234511A1 (en) 2019-05-17 2020-05-15 Determining the reduction rate of a recovery boiler

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113811651A true CN113811651A (zh) 2021-12-17
CN113811651B CN113811651B (zh) 2024-06-28

Family

ID=

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3870467A (en) * 1973-04-23 1975-03-11 Combustion Eng Monitoring chemical recovery furnace
CN1214118A (zh) * 1996-03-21 1999-04-14 纳尔科化学公司 用于锅炉内部处理的荧光标记聚合物
WO2001007897A1 (en) * 1999-07-23 2001-02-01 Efthimion Philip C A continuous emissions monitor of multiple metal species in harsh environments
CN1542432A (zh) * 2003-11-06 2004-11-03 华北电力大学 一种燃煤锅炉与炉窑飞灰含碳量测量方法及在线检测装置
US20090139468A1 (en) * 2004-11-04 2009-06-04 Andritz Oy Control of a recovery boiler or alike
EP2287591A2 (de) * 2009-08-17 2011-02-23 Opsolution Nanophotonics GmbH Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Konzentration von NO2 in Gasgemischen
CN106796176A (zh) * 2014-08-08 2017-05-31 宽腾矽公司 用于对分子进行探测、检测和分析的带外部光源的集成装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3870467A (en) * 1973-04-23 1975-03-11 Combustion Eng Monitoring chemical recovery furnace
CN1214118A (zh) * 1996-03-21 1999-04-14 纳尔科化学公司 用于锅炉内部处理的荧光标记聚合物
WO2001007897A1 (en) * 1999-07-23 2001-02-01 Efthimion Philip C A continuous emissions monitor of multiple metal species in harsh environments
CN1542432A (zh) * 2003-11-06 2004-11-03 华北电力大学 一种燃煤锅炉与炉窑飞灰含碳量测量方法及在线检测装置
US20090139468A1 (en) * 2004-11-04 2009-06-04 Andritz Oy Control of a recovery boiler or alike
EP2287591A2 (de) * 2009-08-17 2011-02-23 Opsolution Nanophotonics GmbH Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Konzentration von NO2 in Gasgemischen
CN106796176A (zh) * 2014-08-08 2017-05-31 宽腾矽公司 用于对分子进行探测、检测和分析的带外部光源的集成装置

Also Published As

Publication number Publication date
FI20195410A1 (fi) 2020-11-18
EP3969657B1 (en) 2024-04-03
WO2020234511A1 (en) 2020-11-26
FI129477B (fi) 2022-03-15
JP2022533536A (ja) 2022-07-25
CL2021002943A1 (es) 2022-06-03
BR112021020570A2 (pt) 2021-12-21
CA3137251A1 (en) 2020-11-26
EP3969657A1 (en) 2022-03-23
US20220220671A1 (en) 2022-07-14
EP3969657C0 (en) 2024-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103308517B (zh) 中药颜色客观化方法及中药图像获取装置
BRPI0610115B1 (pt) Método de coloração de uma amostra para formação de imagem microscópica, método de colorir artificialmente uma amostra, método de obtenção de medidas de uma amostra deuma imagem dela, método de selecionar uma região de interesse em uma lâmina, método de determinação de dados de densidade óptica e método de separação de cromógenos para aimagem de amostra biológica colorida
JP5990127B2 (ja) 微細藻類の濃度決定方法、装置およびプログラム
CN109415753B (zh) 鉴定细菌革兰氏类型的方法和系统
CN103778621B (zh) 对外来物体碎片的识别方法
CN107635099B (zh) 一种人体感应双光网络摄像机及安防监控系统
CN109856164A (zh) 一种机器视觉采集大范围图像的优化装置及其检测方法
CN112730251B (zh) 一种用于屏幕颜色缺陷检测的装置及方法
WO2019194064A1 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、外観検査システムおよび外観検査方法
CN110057820B (zh) 在线检测氯化氢合成炉氯氢配比的方法、系统及存储介质
JP5800234B2 (ja) 微細藻類濃度決定方法
US20220268442A1 (en) Determining one or more proportional particle group shares in flue gas of a recovery boiler
CN113811651B (zh) 确定回收锅炉的还原率
KR101838729B1 (ko) 미세조류 이미지분석 프로그램이 탑재된 생태독성평가 분석장치 및 그 방법
JP2777509B2 (ja) 色調検査方法
CN113811651A (zh) 确定回收锅炉的还原率
CN107392870A (zh) 图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质
KR20150055686A (ko) 광학 센싱을 이용한 플룸 혼탁도 측정 방법 및 플룸 혼탁도 측정 프로그램을 기록한 기록 매체
JP2021092439A (ja) 照明最適化方法、制御装置、及びプログラム
WO2022044673A1 (ja) 画像処理装置、検査システムおよび検査方法
KR101039423B1 (ko) 얼굴밝기 측정에 의한 카메라의 노출과 셔터스피드 제어방법 및 그 제어방법에 의한 카메라 장치
WO2023068208A1 (ja) エアロゾル濃度の推測方法及びシステム
US20090034834A1 (en) System and method for image processing
CN110933404B (zh) 一种产品液晶白平衡检测方法
Wang-qin Prediction Model Analysis of Rice Leaf Color and SPAD Value Based on Computer Vision [J]

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
GR01 Patent grant