CN113987007B - 一种高炉渣皮脱落合并方法、终端设备及存储介质 - Google Patents

一种高炉渣皮脱落合并方法、终端设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种高炉渣皮脱落合并方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：实时采集每次渣皮脱落时的单次脱落数据；S2：判断是否存在脱落事件，如果是，进入S3；否则，进入S4；S3：判断该次采集的单次脱落数据与各脱落事件是否满足合并规则，如果是，合并生成新的脱落事件，返回S1；否则，进入S4；S4：根据该次采集的单次脱落数据创建脱落事件，返回S1。本发明结合脱落的时间和位置，实现了对单次渣皮脱落的合并，以方便检测高炉是否发生渣皮局部大面积脱落。

Description

一种高炉渣皮脱落合并方法、终端设备及存储介质
技术领域
本发明涉及高炉炼铁技术领域，尤其涉及一种高炉渣皮脱落合并方法、终端设备及存储介质。
背景技术
高炉稳定运行时，内部热制度是规律且稳定的，通过调控送风、装料等手段维持热制度平衡才能保证高炉顺利运行，从根本上保证正常出铁和安全生产。矿石从顶部进入高炉后，在高温风、煤气流、焦炭的综合作用下，会慢慢变成熔融状态下的铁水。高炉中心为焦炭和炉料，温度从中心向外逐渐降低，当靠近炉壁时，受冷却壁影响，温度降至1150℃时会形成渣皮附着在炉壁上。当渣皮达到一定厚度时便会脱落，大面积的渣皮脱落会打破高炉内部的热平衡，使温度产生大范围的波动导致炉况失常，影响正常安全生产，甚至导致炉凉造成事故。
根据热电偶温度数据可以判断出某个位置的渣皮脱落状况，但渣皮脱落整体而言是复杂的，存在某个区域大面积脱落的情况，而这种情况对于高炉顺利运行的影响也是最大的，此时，只根据单个热电偶温度数据判断单次脱落是不够的，难以反映此区域整体的脱落状况。因此，需要根据一定条件，将多个单次脱落合并成一个大的脱落事件。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种高炉渣皮脱落合并方法、终端设备及存储介质。
具体方案如下：
一种高炉渣皮脱落合并方法，包括以下步骤：
S1：实时采集每次渣皮脱落时的单次脱落数据；
S2：判断是否存在脱落事件，如果是，进入S3；否则，进入S4；
S3：判断该次采集的单次脱落数据与各脱落事件是否满足合并规则，如果是，合并生成新的脱落事件，返回S1；否则，进入S4；
S4：根据该次采集的单次脱落数据创建脱落事件，返回S1。
进一步的，单次脱落数据包括单次脱落的开始时间、单次脱落的结束时间、单次脱落的脱落量和单次脱落的脱落位置。
进一步的，脱落事件由至少一个单次脱落数据得到，脱落事件对应的脱落事件数据包括脱落事件的开始时间、脱落事件的结束时间、脱落事件的持续时长、脱落事件的总脱落量和脱落位置。
进一步的，单次脱落数据与各脱落事件是否满足合并规则的判定方法为：当单次脱落数据与脱落事件满足合并条件时，计算单次脱落数据中的单次脱落的脱落位置与脱落事件中包含的各脱落位置的距离，如果计算的距离中的最小距离小于距离阈值时，判定满足合并规则。
进一步的，单次脱落数据与脱落事件是否满足合并条件的判定方法为：当满足以下五种条件中的任一时，则判定满足合并条件：
(1)|t1-T1|<Δt
(2)|t1-T2|<Δt
(3)|t2-T1|<Δt
(4)|t2-T2|<Δt
(5)
其中，t1表示单次脱落的开始时间，t2表示单次脱落的结束时间，T1表示脱落事件的开始时间，T2表示脱落事件的结束时间，△t表示时间阈值。
进一步的，合并生成新的脱落事件的方法为：
当单次脱落数据仅与一个脱落事件满足合并规则时，根据单次脱落数据与该一个脱落事件进行合并操作；
当单次脱落数据仅与多个脱落事件满足合并规则时，根据单次脱落数据与该多个脱落事件进行合并操作。
进一步的，合并操作具体为：
设定合并后的脱落事件的开始时间为待合并所有的单次脱落数据和脱落事件的开始时间的最小值；
设定合并后的脱落事件的结束时间为待合并所有的单次脱落数据和脱落事件的结束时间的最大值；
设定合并后的脱落事件的脱落时长为合并后的脱落事件的结束时间与开始时间的时间差值；
设定合并后的脱落事件的脱落量为待合并所有的单次脱落数据和脱落事件所包含的脱落量之和。
一种高炉渣皮脱落合并终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例上述的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述的方法的步骤。
本发明采用如上技术方案，结合脱落的时间和位置，实现了对单次渣皮脱落的合并，以方便检测高炉是否发生渣皮局部大面积脱落。
附图说明
图1所示为本发明实施例一的流程图。
图2所示为该实施例中脱落合并的示意图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
实施例一：
本发明实施例提供了一种高炉渣皮脱落合并方法，如图1所示，其为本发明实施例所述的高炉渣皮脱落合并方法的流程图，所述方法包括以下步骤：
S1：实时采集每次渣皮脱落时的单次脱落数据；
S2：判断是否存在脱落事件，如果是，进入S3；否则，进入S4；
S3：判断该次采集的单次脱落数据与各脱落事件是否满足合并规则，如果是，合并生成新的脱落事件，返回S1；否则，进入S4；
S4：根据该次采集的单次脱落数据创建脱落事件，返回S1。
该实施例中单次脱落数据包括单次脱落的开始时间、单次脱落的结束时间、单次脱落的脱落量(该实施例中为脱落的渣皮厚度)和单次脱落的脱落位置。
步骤S2中所述的脱落事件由至少一个单次脱落数据得到，脱落事件对应的脱落事件数据包括脱落事件的开始时间、脱落事件的结束时间、脱落事件的持续时长、脱落事件的总脱落量和脱落事件中包含的各单次脱落数据的脱落位置。
由于只有脱落事件和距离都足够接近才能说明是同一区域发生了大脱落，才能进行合并，因此，该实施例中设定单次脱落数据与各脱落事件是否满足合并规则的判定方法为：当单次脱落数据与脱落事件满足合并条件时，计算单次脱落数据中的单次脱落的脱落位置与脱落事件的距离，如果计算的距离小于距离阈值时，判定满足合并规则。
如单次脱落的脱落位置为x0，脱落事件中包含的各脱落位置集合为{x1,x2,...xn}，则距离d的计算公式为：d＝min{||x0-x1||,||x0-x2||…,||x0-xn||}。
距离阈值本领域技术人员可以根据需求进行设定，在此不做限定。
单次脱落数据与脱落事件是否满足合并条件的判定方法为：当满足以下五种条件中的任一时，则判定满足合并条件：
(1)|t1-T1|<Δt
(2)|t1-T2|<Δt
(3)|t2-T1|<Δt
(4)|t2-T2|<Δt
(5)
其中，t1表示单次脱落的开始时间，t2表示单次脱落的结束时间，T1表示脱落事件的开始时间，T2表示脱落事件的结束时间，△t表示时间阈值，本领域技术人员可以根据需求进行设定，在此不做限定。
该实施例中合并操作具体为：
(1)设定合并后的脱落事件的开始时间为待合并所有的单次脱落数据和脱落事件的开始时间的最小值；
(2)设定合并后的脱落事件的结束时间为待合并所有的单次脱落数据和脱落事件的结束时间的最大值；
(3)设定合并后的脱落事件的脱落时长为合并后的脱落事件的结束时间与开始时间的时间差值；
(4)设定合并后的脱落事件的脱落量为待合并所有的单次脱落数据和脱落事件所包含的脱落量之和。
步骤S3中合并生成新的脱落事件有以下两种情况，如图2所示：
(1)当单次脱落数据仅与一个脱落事件满足合并规则时，根据单次脱落数据与该一个脱落事件进行合并操作。如已存在脱落事件event1，现有新的单次脱落数据single1，二者满足合并规则，则将两者合并为event2。
(2)当单次脱落数据仅与多个脱落事件满足合并规则时，根据单次脱落数据与该多个脱落事件进行合并操作。如已存在event3、event4，且两者为独立(不满足合并条件)的两个脱落事件，现有新的单次脱落数据single2，且single2、event3满足合并规则，single2、event4满足合并规则，则将single2、event3、event4一起合并为event5。
该实施例中脱落事件均保存于数据库内。
进一步的，为了确保各脱落事件的独立性，该实施例中还包括定时对数据库内的脱落事件进行更新，即判断脱落事件之间是否满足合并规则，如果满足则合并为一个新的脱落事件，旧的脱落事件删除。
脱落事件之间是否满足合并规则与单次脱落数据与脱落事件是否满足合并规则的判定方法类似，即当两个脱落事件满足合并条件时，计算两个脱落事件的距离，如果距离小于距离阈值时，判定满足合并规则。
满足合并条件仍为满足上述五种条件中的任一，此时，t1和T1分别表示两个脱落事件的开始时间，t2和T2分别表示两个脱落事件的结束时间。
两个脱落事件的距离的计算方法为：遍历其中一个脱落事件包含的各脱落位置，计算每个脱落位置与另一个脱落事件的距离，此距离计算方法与上述距离d的计算方法相同，设各脱落位置计算得到的距离列表为{d1,d2,...,dn}，则两个脱落事件的距离为f＝min{d1,d2,...dn}。
实施例二：
本发明还提供一种高炉渣皮脱落合并终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例一的上述方法实施例中的步骤。
进一步地，作为一个可执行方案，所述高炉渣皮脱落合并终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述高炉渣皮脱落合并终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述高炉渣皮脱落合并终端设备的组成结构仅仅是高炉渣皮脱落合并终端设备的示例，并不构成对高炉渣皮脱落合并终端设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述高炉渣皮脱落合并终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例对此不做限定。
进一步地，作为一个可执行方案，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述高炉渣皮脱落合并终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个高炉渣皮脱落合并终端设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述高炉渣皮脱落合并终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤。
所述高炉渣皮脱落合并终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种高炉渣皮脱落合并方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：实时采集每次渣皮脱落时的单次脱落数据；
S2：判断是否存在脱落事件，如果是，进入S3；否则，进入S4；
S3：判断该次采集的单次脱落数据与各脱落事件是否满足合并规则，如果是，合并生成新的脱落事件，返回S1；否则，进入S4；单次脱落数据与各脱落事件是否满足合并规则的判定方法为：当单次脱落数据与脱落事件满足合并条件时，计算单次脱落数据中的单次脱落的脱落位置与脱落事件中包含的各脱落位置的距离，如果计算的距离中的最小距离小于距离阈值时，判定满足合并规则；
单次脱落数据与脱落事件是否满足合并条件的判定方法为：当满足以下五种条件中的任一时，则判定满足合并条件：
(1)|t1-T1|<Δt
(2)|t1-T2|<Δt
(3)|t2-T1|<Δt
(4)|t2-T2|<Δt
(5)
其中，t1表示单次脱落的开始时间，t2表示单次脱落的结束时间，T1表示脱落事件的开始时间，T2表示脱落事件的结束时间，△t表示时间阈值；
合并操作具体为：
设定合并后的脱落事件的开始时间为待合并所有的单次脱落数据和脱落事件的开始时间的最小值；
设定合并后的脱落事件的结束时间为待合并所有的单次脱落数据和脱落事件的结束时间的最大值；
设定合并后的脱落事件的脱落时长为合并后的脱落事件的结束时间与开始时间的时间差值；
设定合并后的脱落事件的脱落量为待合并所有的单次脱落数据和脱落事件所包含的脱落量之和；
S4：根据该次采集的单次脱落数据创建脱落事件，返回S1。
2.根据权利要求1所述的高炉渣皮脱落合并方法，其特征在于：单次脱落数据包括单次脱落的开始时间、单次脱落的结束时间、单次脱落的脱落量和单次脱落的脱落位置。
3.根据权利要求2所述的高炉渣皮脱落合并方法，其特征在于：脱落事件由至少一个单次脱落数据得到，脱落事件对应的脱落事件数据包括脱落事件的开始时间、脱落事件的结束时间、脱落事件的持续时长、脱落事件的总脱落量和脱落位置。
4.根据权利要求1所述的高炉渣皮脱落合并方法，其特征在于：合并生成新的脱落事件的方法为：
当单次脱落数据仅与一个脱落事件满足合并规则时，根据单次脱落数据与该一个脱落事件进行合并操作；
当单次脱落数据仅与多个脱落事件满足合并规则时，根据单次脱落数据与该多个脱落事件进行合并操作。
5.一种高炉渣皮脱落合并终端设备，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～4中任一所述方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～4中任一所述方法的步骤。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109783473A (zh) * 2018-12-26 2019-05-21 上海师范大学 一种自动创建暴雨灾害数据库记录的信息处理方法
CN112111618A (zh) * 2020-09-22 2020-12-22 攀钢集团研究院有限公司 一种高炉炉料下行均匀性的判断预警方法及系统
CN112251555A (zh) * 2020-10-23 2021-01-22 中冶南方工程技术有限公司 一种渣皮脱落程度分析方法、终端设备及存储介质
CN112347153A (zh) * 2020-10-23 2021-02-09 中冶南方工程技术有限公司 一种高炉炉墙内型的判断方法、终端设备及存储介质
CN112347154A (zh) * 2020-10-23 2021-02-09 中冶南方工程技术有限公司 一种渣皮脱落指数计算方法、终端设备及存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9141943B2 (en) * 2012-09-18 2015-09-22 Avaya Inc. Providing merged presence calculation information based on analogous multi-utility events
CN103020251A (zh) * 2012-12-20 2013-04-03 人民搜索网络股份公司 大规模数据下的新闻事件自动挖掘系统及其方法
CN103546312A (zh) * 2013-08-27 2014-01-29 中国航天科工集团第二研究院七〇六所 一种海量多源异构日志关联分析方法
CN106407636B (zh) * 2015-07-31 2020-02-14 腾讯科技（深圳）有限公司 集成结果统计方法及装置
CN106021585A (zh) * 2016-06-02 2016-10-12 同济大学 一种基于时空特性的交通事件视频存取方法及系统
CN111865691B (zh) * 2020-07-22 2022-11-04 平安证券股份有限公司 基于人工智能的报警文件分发方法、装置、设备和介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109783473A (zh) * 2018-12-26 2019-05-21 上海师范大学 一种自动创建暴雨灾害数据库记录的信息处理方法
CN112111618A (zh) * 2020-09-22 2020-12-22 攀钢集团研究院有限公司 一种高炉炉料下行均匀性的判断预警方法及系统
CN112251555A (zh) * 2020-10-23 2021-01-22 中冶南方工程技术有限公司 一种渣皮脱落程度分析方法、终端设备及存储介质
CN112347153A (zh) * 2020-10-23 2021-02-09 中冶南方工程技术有限公司 一种高炉炉墙内型的判断方法、终端设备及存储介质
CN112347154A (zh) * 2020-10-23 2021-02-09 中冶南方工程技术有限公司 一种渣皮脱落指数计算方法、终端设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
高炉渣皮脱落分析;刘云彩;;中国冶金(第12期);第32-35页 *

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Publication number Publication date
CN113987007A (zh) 2022-01-28
WO2023060662A1 (zh) 2023-04-20

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