CN114139412A - 一种炉缸侵蚀的评估方法、电子设备以及存储介质 - Google Patents
一种炉缸侵蚀的评估方法、电子设备以及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114139412A CN114139412A CN202111265425.1A CN202111265425A CN114139412A CN 114139412 A CN114139412 A CN 114139412A CN 202111265425 A CN202111265425 A CN 202111265425A CN 114139412 A CN114139412 A CN 114139412A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- hearth
- erosion
- mean square
- root mean
- calculation
- 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
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 title claims abstract description 62
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 40
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 2
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 abstract description 13
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 abstract description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000011819 refractory material Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000009991 scouring Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000008646 thermal stress Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4007—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on interpolation, e.g. bilinear interpolation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Waste-Gas Treatment And Other Accessory Devices For Furnaces (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种炉缸侵蚀的评估方法、电子设备以及存储介质，属于高炉炼铁领域。该方法是通过评估模型进行炉缸侵蚀的评估，所述评估模型通过三维有限元传热的在线计算方法来推导炉缸侵蚀形状。具体包括：第一步，网格化划分目标炉缸，构建三维有限元模型，得到初始侵蚀边界；第二步，根据侵蚀边界进行有限元传热计算，获得测温点计算值与测量值偏差的均方根rms；第三步，根据均方根rms结果进行判断，符合条件则输出，不符合条件则调整侵蚀边界，返回第二步。通过多次依次执行第二步，第三步的方法，最后完成炉缸侵蚀的识别检测。本发明提供了一种准确高效的炉缸侵蚀的评估的方法，开发一种计算稳定性强、计算效率高的炉缸侵蚀在线识别模型。
Description
技术领域
本发明涉及高炉炼铁领域，特别是涉及一种炉缸侵蚀的在线评估方法。
背景技术
随着炼铁技术的发展，高炉长寿越来越受到人们的关注。而高炉炉缸、炉底由于长期工作在高温、高压等恶劣环境下，且其长期受到高温铁水的冲刷、热应力的破坏；因此在高炉运行、生产过程中，炉缸、炉底的侵蚀成为高炉长寿的薄弱环节。由于高炉是一个涉及高温、高压的密闭容器，在实际生产中，人们很难知道炉缸耐材的真实侵蚀状态，因此高炉炉缸烧穿的重大事故时有发生。为了监测生产过程中炉缸耐材侵蚀情况，避免这种重大事故的发生，对炉缸侵蚀在线监测模型的研究就变得尤为重要。
目前对炉缸侵蚀程度，尚无有效的直接测量方法，只能通过间接测量方法实现。间接测量的主要方式，是在炉墙内预先埋设热电偶。通过热电偶的测温数据，反算炉缸剩余厚度。炉缸侵蚀在线监测模型主要通过有限元法或者有限体积法进行温度场的计算，常用的高炉炉缸内衬侵蚀分析模型有一维侵蚀模型和二维侵蚀模型,由于三维侵蚀模型计算量大,故未见应用。同时，为了表征不同温度下炉缸的侵蚀状态，往往需要重构炉缸耐材几何并重新划分网格。但是，一方面，由于涉及重构几何及划分网格，在遇到炉缸侵蚀曲线存在细长侵蚀、不规则侵蚀等异形侵蚀状态时，往往会导致网格重构失败，因此模型计算稳定性较差，模型稳定性难以满足现场需求。另一方面，由于在预测每条侵蚀曲线时，需通过成千上万次迭代，如果每次迭代均进行几何及网格重构，计算量较大，计算时间较长，难以满足现场对计算实时性的要求。因此需要开发一种计算稳定性强、计算效率高、计算精度高的三维炉缸侵蚀在线评估模型。
发明内容
为了克服如上所述的技术问题，本发明针对市面上常见炉缸的特征，提出了一种针对炉缸侵蚀程度的评估方法，能够立体的检测出炉缸使用和受侵蚀情况，本发明的技术方案如下：通过评估模型进行炉缸侵蚀的评估，所述评估模型通过三维有限元传热的在线计算方法来推导炉缸侵蚀形状。具体的：
S1，接收外部输入图像数据；
S2，非线性优化模块计算侵蚀程度；
S3，输出检测结果以推导炉缸侵蚀形状；
其中，非线性优化模块的计算包括如下步骤：
网格化划分目标炉缸，构建三维视图，测量得到初始侵蚀数据；
根据初始数据进行迭代计算，采用有限元方法得到温度场，采用线性插值方法得到测温点温度，并计算得到测温点计算值，计算测温点计算值与测量值偏差的均方根rms，计算侵蚀程度；
根据迭代结果进行判断，符合条件则输出，不符合条件则重复迭代过程。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
解决了传统炉缸侵蚀识别评估过程中网格模型稳定性差、迭代计算过于复杂和耗时的问题，具体实现内容为：
1：对于每一列节点，移动距离控制点最近的节点至控制点处，该节点及以内的节点温度设置为1150℃，便可以表现各种复杂侵蚀边界，且网格无需太密，网格尺寸在[0.03,0.2]m，无需重新划分网格，避免了网格重构失败和网格质量下降的问题。因此，可以显著提高计算效率。
2：采用历史侵蚀边界作为迭代初始值，可以显著降低计算时间，提高识别评估准确度。
3：采用序列二次规划的优化算法可以提高优化效率。
4.采用三维有限元模型，更接近实际；网格模型为六面体结构网格，网格质量高。
附图说明
图1为本发明的一种炉缸侵蚀的在线评估方法的流程图；
图2所示为网格划分正视图；
图3所示为网格划分及控制点示意图；
具体实施方式
实施例一：
首先，阐述当前技术的问题。炉缸侵蚀的识别评估由于涉及重构几何及划分网格，在遇到炉缸侵蚀曲线存在细长侵蚀、不规则侵蚀等异形侵蚀状态时，往往会导致网格重构失败。因此，网格节点采用拓扑结构，这不仅使识别评估过程更加清晰，也更有利于编程，提高计算效率。
进一步地，进行非线性优化模块的计算，输出侵蚀边界、温度场等数据结果。由于在预测每条侵蚀曲线时，需通过成千上万次迭代，如果每次迭代均进行几何及网格重构，计算量较大，计算时间较长，难以满足现场对计算实时性的要求。因此，计算流程先通过上一个计算时间点的初始值给定控制点参数，并以此调整模型、确定边界条件。对于网格中的每一列节点，移动距离控制点最近的节点至控制点处，该节点及以内的节点温度设置为1150℃，便可以表现各种复杂侵蚀边界，且网格无需太密，网格尺寸在[0.03,0.2]m，无需重新划分网格，避免了网格重构失败和网格质量下降的问题。因此，可以显著提高计算效率。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方案作进一步地详细描述。
如说明书附图1所示，为本发明的一种炉缸侵蚀在线评估方法的流程图，示出了实施该方法的具体步骤，包括：
S1，接收外部输入图像数据；
S2，非线性优化模块计算侵蚀程度；
S3，输出检测结果以推导炉缸侵蚀形状；
其中，非线性优化模块的计算包括如下步骤：
网格化划分目标炉缸，构建三维视图，测量得到初始侵蚀数据；
根据初始数据进行迭代计算，采用有限元方法得到温度场，采用线性插值方法得到测温点温度，并计算得到测温点计算值，计算测温点计算值与测量值偏差的均方根rms，计算侵蚀程度；
根据迭代结果进行判断，符合条件则输出，不符合条件则重复迭代过程。
具体地，步骤实施细则如下：
1：初始化给定的炉缸模型，读取初始侵蚀边界、测温点等初始数据后，将模型三维立体化，以进行网格划分，网格划分的规则如下：
炉缸初始模型为三维轴对称模型，对称轴为炉缸中心线，内边界为炉壁和炉底内表面，外边界由炉壁和炉底外表面。网格划分如说明书附图2所示，网格模型由六面体组成，单元节点沿圆周方向和厚度方向均匀分布。将炉缸划分为p个剖面，对称轴划分为m行节点，内外边界划分为n列节点。
2：根据初始数据进行迭代计算，以及计算测温点计算值与测量值偏差的均方根rms，计算侵蚀程度，具体流程如下：
炉缸被划分为p个剖面，每个剖面上共有n个控制点。每个剖面上的网格及控制点示意图如图3所示，每一列上有一个控制点(圆形)作为侵蚀边界的控制点，这n个控制点连接起来构成炉缸的侵蚀边界。对于每一列节点，移动距离控制点最近的节点至控制点处，该节点及以内的节点温度设置为1150℃。
采用有限元方法得到温度场，采用线性插值方法得到测温点温度，并计算得到测温点计算值，计算均方根rms，其计算方法为：rms＝sqrt{[(dt1/t1)^2+(dt2/t2)^2+...(dtn/tn)^2]/n}；其中，ti为测温点测量值，dti为测温点测量值-测温点计算值，即测温点计算值与测量值偏差，以此计算得到该炉缸的均方根rms。
3：判断规则如下：通过得到的均方根rms进行判断，若均方根rms大于等于炉缸容差且迭代次数并未达到初始限定的最大值，则流程继续进行，重新进行迭代；直至，若均方根rms的值小于炉缸容差或者迭代次数已经达到了初始限定的最大值，则流程结束，并输出当前的侵蚀边界和温度场计算结果。
通过非线性优化模块的计算后，可以根据侵蚀边界、温度场等计算结果评估炉缸的侵蚀程度，以达到本发明的目的。
实施例二：
本发明还提供所述一种系统/电子设备，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，所述系统/电子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。所述系统/电子设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述系统/电子设备的组成结构仅仅是系统/电子设备的示例，并不构成对系统/电子设备的限定，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。例如所述系统/电子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)、现成可编程门阵列(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，所述处理器是所述系统/电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个系统/电子设备的各个部分。
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，实现所述系统/电子设备的各种功能。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(SecureDigital,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。
实施例三：
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。
所述系统/电子设备集成的模块/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-Onny Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。
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 (8)
1.一种炉缸侵蚀的评估方法，其特征在于：通过评估模型进行炉缸侵蚀的评估，所述评估模型通过三维有限元传热的在线计算方法来推导炉缸侵蚀形状。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，具体包括：
S1，接收外部输入图像数据；
S2，非线性优化模块计算侵蚀程度；
S3，输出检测结果以推导炉缸侵蚀形状；
其中，非线性优化模块的计算包括如下步骤：
网格化划分目标炉缸，构建三维视图，测量得到初始侵蚀数据；
根据初始数据进行迭代计算，采用有限元方法得到温度场，采用线性插值方法得到测温点温度，并计算得到测温点计算值，计算测温点计算值与测量值偏差的均方根rms，计算侵蚀程度；
根据迭代结果进行判断，符合条件则输出，不符合条件则重复迭代过程。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，网格化划分目标炉缸，包括：
炉缸初始模型为三维轴对称模型，对称轴为炉缸中心线，内边界为炉壁和炉底内表面，外边界由炉壁和炉底外表面，网格模型由六面体组成，单元节点沿圆周方向和厚度方向均匀分布，将炉缸划分为p个剖面，对称轴划分为m行节点，内外边界划分为n列节点，每个剖面上共有n个控制点，这n个控制点连接起来构成炉缸的侵蚀边界，对于每一列节点，移动距离控制点最近的节点至控制点处。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，移动距离控制点最近的节点至控制点处还包括：将该最近的节点及以内的节点温度设置为1150℃。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，测温点计算值与测量值偏差的均方根rms的计算方法为：rms＝sqrt{[(dt1/t1)^2+(dt2/t2)^2+...(dtn/tn)^2]/n}；其中，ti为测温点测量值，dti为测温点测量值-测温点计算值，即测温点计算值与测量值偏差，以此计算得到该炉缸的均方根rms。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算侵蚀程度是根据迭代结果进行判断，包括：
通过得到的均方根rms进行判断，若均方根rms大于等于炉缸容差且迭代次数并未达到初始限定的最大值，则流程继续进行，重新进行迭代；直至，若均方根rms的值小于炉缸容差或者迭代次数已经达到了初始限定的最大值，则流程结束，并输出当前的侵蚀边界和温度场计算结果。
7.一种用于炉缸侵蚀评估的计算机装置，其特征在于，所述计算机装置包括处理器和存储器，所述存储器存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器执行以实现如权利要求1至6任一所述的炉缸侵蚀的评估方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器执行以实现如权利要求1至6任一所述的缸侵蚀的评估方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111265425.1A CN114139412A (zh) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 一种炉缸侵蚀的评估方法、电子设备以及存储介质 |
| PCT/CN2021/128124 WO2023070693A1 (zh) | 2021-10-28 | 2021-11-02 | 一种炉缸侵蚀的评估方法、电子设备以及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111265425.1A CN114139412A (zh) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 一种炉缸侵蚀的评估方法、电子设备以及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114139412A true CN114139412A (zh) | 2022-03-04 |
Family
ID=80395744
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111265425.1A Pending CN114139412A (zh) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 一种炉缸侵蚀的评估方法、电子设备以及存储介质 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114139412A (zh) |
| WO (1) | WO2023070693A1 (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118133639B (zh) * | 2024-05-08 | 2024-07-16 | 宝信软件(南京)有限公司 | 一种基于有限元分析的高炉炉缸侵蚀分析方法与系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06136420A (ja) * | 1992-10-22 | 1994-05-17 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 高炉の操業方法 |
| CN102876825A (zh) * | 2012-09-13 | 2013-01-16 | 江苏永钢集团有限公司 | 一种高炉炉缸侵蚀线位置的判定方法 |
| CN103866061A (zh) * | 2012-12-18 | 2014-06-18 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种高炉炉缸侵蚀偏差监测方法 |
| CN109929955A (zh) * | 2017-12-18 | 2019-06-25 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种高炉炉缸侵蚀状况的检测方法 |
| CN111507531A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-08-07 | 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 | 炉缸侵蚀在线预测系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103614498B (zh) * | 2013-12-18 | 2015-07-22 | 中南大学 | 一种高炉炉壁三维温度场重建方法及计算机监控系统 |
-
2021
- 2021-10-28 CN CN202111265425.1A patent/CN114139412A/zh active Pending
- 2021-11-02 WO PCT/CN2021/128124 patent/WO2023070693A1/zh active Application Filing
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06136420A (ja) * | 1992-10-22 | 1994-05-17 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 高炉の操業方法 |
| CN102876825A (zh) * | 2012-09-13 | 2013-01-16 | 江苏永钢集团有限公司 | 一种高炉炉缸侵蚀线位置的判定方法 |
| CN103866061A (zh) * | 2012-12-18 | 2014-06-18 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种高炉炉缸侵蚀偏差监测方法 |
| CN109929955A (zh) * | 2017-12-18 | 2019-06-25 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种高炉炉缸侵蚀状况的检测方法 |
| CN111507531A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-08-07 | 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 | 炉缸侵蚀在线预测系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2023070693A1 (zh) | 2023-05-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113971359A (zh) | 一种炉缸侵蚀的识别方法、电子设备以及存储介质 | |
| CN104778361B (zh) | 改进型EMD‑Elman神经网络预测铁水硅含量的方法 | |
| WO2022147978A1 (zh) | 一种直管道内壁面温度测量及瞬态识别方法和计算机终端 | |
| CN116502319B (zh) | 一种混凝土坝三维温度场重构方法、装置及电子设备 | |
| CN114139412A (zh) | 一种炉缸侵蚀的评估方法、电子设备以及存储介质 | |
| CN115971597A (zh) | 回流焊的温度监控方法、设备及存储介质 | |
| CN113986896B (zh) | 一种渣皮厚度数据滤波的方法和装置 | |
| CN110781566B (zh) | 一种炉缸凝铁层计算方法、系统、存储介质及电子终端 | |
| Gu et al. | Curve and surface reconstruction based on MTLS algorithm combined with k-means clustering | |
| CN115206563A (zh) | 堆芯功率象限倾斜因子的预测方法、装置和计算机设备 | |
| CN108090293A (zh) | 一种高炉炉缸炉底侵蚀包络面确定方法 | |
| JP6129508B2 (ja) | 異常検出前処理装置および方法ならびにプログラム、それを備えた異常検出装置 | |
| CN108549348B (zh) | 锅炉物理场运行信息获取方法、装置和计算机设备 | |
| Guo et al. | Precision controllable Gaver–Wynn–Rho algorithm in Laplace transform triple reciprocity boundary element method for three dimensional transient heat conduction problems | |
| CN115545490A (zh) | 基于小样本机器学习的电站工程造价分析方法及装置 | |
| CN112930465A (zh) | 用于监测高炉的耐火炉衬的磨损的方法 | |
| CN110184403B (zh) | 一种冷却设备工作状态评估方法、系统、介质和设备 | |
| CN118133639B (zh) | 一种基于有限元分析的高炉炉缸侵蚀分析方法与系统 | |
| CN113255186B (zh) | 一种混凝土温控冷却水管分离式自动建模方法 | |
| Hou | Development of a varying mesh scheme for finite element crack closure analysis | |
| CN114048617B (zh) | 炉缸侵蚀数据处理方法、系统、电子设备及可读存储介质 | |
| CN117313438B (zh) | 一种三维工厂工具编辑优化方法及装置 | |
| Thalib et al. | Simulation of heat flow in welding using hybrid restarting FDM-SVR-Lanczos | |
| CN114492564B (zh) | 基于局部高斯过程拟合的序贯设计方法、装置和设备 | |
| JP7467876B2 (ja) | 性能変化検知装置、性能変化検知方法及びプログラム |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220304 |