CN116558302A - 一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法及系统 - Google Patents

一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，包括以下步骤：在停炉状态下和烘炉时采集炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、辐射图像，并计算炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息及耐火材料表面温度信息，得到多个烘炉状态分布；根据多个烘炉状态分布，分析确定烘炉曲线与多个烘炉状态分布的关联关系；根据关联关系，评价精炼炉的烘炉效果；如果烘炉效果达到预期目标，则完成本次烘炉过程；如果没有达到预期目标，对烘炉曲线优化，继续烘炉作业，直至烘炉效果达到预期目标。本发明还公开了一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化系统。本发明构建精炼炉烘炉状态实时在线监测与评价体系，提高烘炉效率和精细化管理水平。

Description

一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法及系统
技术领域
本发明涉及炼钢精炼炉生产检测技术领域，特别涉及一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法及系统。
背景技术
炼钢精炼过程是提高钢铁产品质量、提高附加值和竞争力的必要手段，精炼炉的一次炉役时间内的精炼炉次数是评价精炼炉使用寿命、提高生产效率、降低生产成本的重要指标。由于精炼炉内的耐火砖受高温钢液侵蚀等影响，导致其寿命有限，每一个炉役周期内均要进行补砖和烘烤作业，是精炼炉进行下一个炉役周期必不可少的重要工序。
如何提高一次炉役周期内的精炼炉使用炉数是精炼过程设备维护的重要问题，目前烘炉过程一般采用专家经验决策提出的烘炉曲线对换耐火材料后的精炼炉进行烘炉作业。炉内的烘烤状态到底达到了何种状态，目前还没有评价指标对烘炉过程实时进行评价，只能通过一次炉役寿命结束后的精炼炉冶炼次数来进行事后评价，同时针对精炼炉冶炼的不同钢种，需要探索如何既能实现精炼炉烘炉状态最优的情况下尽可能减少烘炉时间，以节省燃料的消耗和提高精炼炉服役作业率。
发明内容
针对现有技术不足，本发明的目的在于提供一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法及系统。
为了实现上述目的，本发明一实施例提供的技术方案如下：
一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，包括以下步骤：
S1：在精炼炉更换耐火材料完成后的停炉状态下采集烘炉前炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，并计算炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息及耐火材料表面温度信息；
S2：接着按照烘炉曲线开始烘炉，烘炉过程包括多个烘炉阶段，每个烘炉阶段结束后采集该阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，并计算对应的炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息及耐火材料表面温度信息，得到烘炉时的多个烘炉状态分布；
S3：根据步骤S2得到的多个烘炉状态分布，分析确定烘炉曲线与多个烘炉状态分布的关联关系；
S4：根据步骤S3得到的所述关联关系，评价精炼炉的烘炉效果，如果烘炉效果达到预期目标，则完成本次烘炉过程；如果没有达到预期目标，则对烘炉曲线进行优化，并继续进行烘炉作业，直至烘炉效果达到预期目标。
作为本发明的进一步改进，通过三维重建模型得到炉内三维尺寸信息。
作为本发明的进一步改进，通过深度学习算法得到耐火材料缝隙膨胀信息。
作为本发明的进一步改进，通过黑体炉标定算法得到耐火材料表面温度信息。
作为本发明的进一步改进，所述烘炉状态分布由炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息、耐火材料表面温度信息三个参数构建，其计算公式如下：
其中，Hki为k钢种精炼炉第i烘炉阶段的烘炉状态分布；σk为k钢种精炼炉三维尺寸权重值；ρk为k钢种精炼炉耐火材料缝隙膨胀权重值；为k钢种精炼炉耐火材料表面温度权重值；Di(Δxi，Δyi，Δzi)为精炼炉三维尺寸变化值；Ei(Δεi)为精炼炉耐火材料缝隙膨胀体积；Ti(Δti)为精炼炉耐火材料表面温度变化值。
作为本发明的进一步改进，同一精炼炉同一钢种的烘炉状态分布的参数权重值相同，同一精炼炉不同钢种的烘炉状态分布的参数权重值各不相同。
作为本发明的进一步改进，通过专家经验和大数据分析相结合的方式来评价精炼炉的烘炉效果等级。
作为本发明的进一步改进，所述烘炉曲线是气氛温度与烘烤时间的关系曲线。
一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化系统，其特征在于，应用于所述的方法，包括：
烘炉状态检测单元，用于采集精炼炉烘炉前及烘炉时不同烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像；
控制单元，用于控制顶枪高低位置和圆周方向位置，并根据反馈单元进行烘炉曲线优化后的烘炉控制；
固定与通信单元，用于将所述烘炉状态检测单元固定于顶枪，并将采集到的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像传输到主服务器；
主服务器，用于接收精炼炉烘炉前及烘炉时不同烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，并分别计算出炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息与耐火材料表面温度信息，计算出不同烘炉阶段的烘炉状态，并得到烘炉状态的实时评价和优化结果；
反馈单元，根据主服务器的烘炉状态的实时评价和优化结果，对控制单元发出优化烘炉曲线的指令。
作为本发明的进一步改进，所述烘炉状态检测单元包括：
炉内三维点云采集模块，用于采集精炼炉的炉内三维点云；
耐火材料微尺度图像采集模块，用于采集精炼炉的耐火材料表面微尺度图像；
表面辐射图像采集模块，用于采集精炼炉的耐火材料表面辐射图像；
冷却模块，用于实现炉内三维点云采集模块、耐火材料微尺度图像采集模块、表面辐射图像采集模块的冷却。
本发明的有益效果是：
(1)本发明构建精炼炉烘炉曲线结束时的烘炉状态实时在线监测与评价体系，以实时在线监测与反馈烘炉曲线上每个烘炉阶段的炉内烘烤状态分布，同时极大地降低了精炼炉烘炉过程监测的复杂性，为提高精炼炉烘炉效率、提高精炼炉一次炉役炉数提供了良好的支撑。
(2)本发明所提出的不同钢种背景下精炼炉烘炉曲线的优化方法及系统，能够对不同的精炼炉钢种背景下的烘炉状态进行实时评价，构建基于实时评价的烘炉状态等级，以便及时调整烘炉曲线，实现精炼炉烘炉状态最优的情况下尽可能减少烘炉时间，由此可将促使精炼炉烘炉过程的粗放式作业模式向精细化、智能化模式转变，提高精炼炉精细化管理水平，降低能源消耗，实现节能降耗。
(3)本发明所提出的基于实时评价结果的烘炉曲线优化的方法及系统，可操作性强、集成度高、智能化程度高，具有重要的应用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的优选实施例的方法的流程图；
图2为本发明的优选实施例的方法的具体流程图；
图3为本发明的优选实施例的系统的原理框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本申请实施例公开了一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，包括以下步骤：
S1：在精炼炉更换耐火材料完成后的停炉状态下采集烘炉前炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，并计算炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息及耐火材料表面温度信息；
S2：接着按照烘炉曲线开始烘炉，烘炉过程包括多个烘炉阶段，每个烘炉阶段结束后采集该阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，并计算对应的炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息及耐火材料表面温度信息，得到烘炉时的多个烘炉状态分布；
S3：根据步骤S2得到的多个烘炉状态分布，分析确定烘炉曲线与多个烘炉状态分布的关联关系；
S4：根据步骤S3得到的所述关联关系，评价精炼炉的烘炉效果，如果烘炉效果达到预期目标，则完成本次烘炉过程；如果没有达到预期目标，则对烘炉曲线进行优化，并继续进行烘炉作业，直至烘炉效果达到预期目标。
优选地，通过三维重建模型得到炉内三维尺寸信息。
优选地，通过深度学习算法得到耐火材料缝隙膨胀信息。
优选地，通过黑体炉标定算法得到耐火材料表面温度信息。
在本实施例中，烘炉状态分布由炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息、耐火材料表面温度信息三个参数构建，其计算公式如下：
其中，Hki为k钢种精炼炉第i烘炉阶段的烘炉状态分布；σk为k钢种精炼炉三维尺寸权重值；ρk为k钢种精炼炉耐火材料缝隙膨胀权重值；为k钢种精炼炉耐火材料表面温度权重值；Di(Δxi，Δyi，Δzi)为精炼炉三维尺寸变化值；Ei(Δεi)为精炼炉耐火材料缝隙膨胀体积；Ti(Δti)为精炼炉耐火材料表面温度变化值。
为了更好地监测和评价精炼炉的同一钢种与不同钢种的烘炉状态，优选同一精炼炉同一钢种的烘炉状态分布的参数权重值相同，同一精炼炉不同钢种的烘炉状态分布的参数权重值各不相同。
为了更好地评价该次烘炉过程是否达到该钢种的精炼要求，优选通过专家经验和大数据分析相结合的方式来评价精炼炉的烘炉效果等级。
优选地，烘炉曲线是气氛温度与烘烤时间的关系曲线，能够便于后续对烘炉曲线的优化。
为了更好地说明本发明的精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，以下结合具体实施例对本发明方法作进一步的阐述。请参阅图1、图2，具体工作流程为：
首先，在精炼炉更换耐火材料完成后的停炉状态下，精炼炉准备烘炉前两个小时，采集炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，通过三维重建模型得到炉内三维尺寸信息，通过深度学习算法得到耐火材料缝隙膨胀信息，通过黑体炉标定算法得到耐火材料表面温度信息。
接着，按照烘炉曲线开始烘炉，烘炉曲线是烘烤时间和气氛温度的一个关系曲线，横坐标是烘烤时间，纵坐标是气氛温度，烘炉过程包括多个烘炉阶段，比如i个烘炉阶段，i为大于或等于3的正整数，每个烘炉阶段有对应的气氛温度与烘烤时间。本实施例中取i为5，则烘炉过程包括五个烘炉阶段，分别为第一烘炉阶段、第二烘炉阶段、第三烘炉阶段、第四烘炉阶段和第五烘炉阶段。第一烘炉阶段结束后采集第一烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像；第二烘炉阶段结束后采集第二烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像；第三烘炉阶段结束后采集第三烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像；第四烘炉阶段结束后采集第四烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像；第五烘炉阶段结束后采集第五烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像。每个烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像分别通过三维重建模型、深度学习算法、黑体炉标定算法得到每个烘炉阶段的炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息、耐火材料表面温度信息。
第一烘炉阶段的精炼炉三维尺寸变化值、精炼炉耐火材料缝隙膨胀体积、精炼炉耐火材料表面温度变化值即为第一烘炉阶段得到的炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息、耐火材料表面温度信息分别与烘炉前得到的炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息、耐火材料表面温度信息进行比较得到的值，代入烘炉状态分布的计算公式，即可得到第一烘炉阶段的烘炉状态分布，设为第一烘炉状态分布，以此类推，从而能够分别得到第二烘炉状态分布、第三烘炉状态分布、第四烘炉状态分布、第五烘炉状态分布。
然后，根据得到的第一烘炉状态分布、第二烘炉状态分布、第三烘炉状态分布、第四烘炉状态分布、第五烘炉状态分布，分析确定烘炉曲线与第一烘炉状态分布、第二烘炉状态分布、第三烘炉状态分布、第四烘炉状态分布、第五烘炉状态分布的关联关系。该关联关系指的是烘炉曲线中，每个烘炉阶段所对应的烘炉状态状态分布的数值。
最后，根据得到的关联关系，评价精炼炉的烘炉效果，如果烘炉效果达到预期目标，则完成本次烘炉过程；如果没有达到预期目标，则对烘炉曲线进行优化，并继续进行烘炉作业，直至烘炉效果达到预期目标。预先会有一个烘炉曲线对应的最佳烘炉状态分布，该最佳烘炉状态分布可以由专家来确定，以此为依据来判断每个烘炉阶段的烘炉状态分布是否满足最佳烘炉状态分布的范围。当完成烘炉曲线规定的烘炉状态时，判断每个烘炉阶段的烘炉状态分布，如果在最佳烘炉状态分布的数值±5％的范围内，认为能满足烘炉需求；否则，对烘炉曲线进行优化调整，再进行一定气氛温度下的烘烤时间的烘烤，得到新的烘炉状态分布并进行判断，直至达到最佳烘炉状态分布的数值±5％的范围内，完成精炼炉烘炉。
本申请实施例还公开了一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化系统，应用于上述实施例的方法，包括：
烘炉状态检测单元1，用于采集精炼炉烘炉前及烘炉时不同烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像；
控制单元2，用于控制顶枪高低位置和圆周方向位置，并根据反馈单元5进行烘炉曲线优化后的烘炉控制；
固定与通信单元3，用于将烘炉状态检测单元1固定于顶枪，并将采集到的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像传输到主服务器4；
主服务器4，用于接收精炼炉烘炉前及烘炉时不同烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，并分别计算出炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息与耐火材料表面温度信息，计算出不同烘炉阶段的烘炉状态，并得到烘炉状态的实时评价和优化结果；
反馈单元5，根据主服务器4的烘炉状态的实时评价和优化结果，对控制单元2发出优化烘炉曲线的指令。
由于烘炉状态检测单元1安装于顶枪，当控制单元2调整顶枪的位置后，即可实现顶枪上的烘炉状态检测单元1位置的调整，从而能够精确地采集精炼炉烘炉前及烘炉时不同烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，提高监测准确性。
进一步地，烘炉状态检测单元1包括：炉内三维点云采集模块101，用于采集精炼炉的炉内三维点云；耐火材料微尺度图像采集模块102，用于采集精炼炉的耐火材料表面微尺度图像；表面辐射图像采集模块103，用于采集精炼炉的耐火材料表面辐射图像；冷却模块104，用于实现炉内三维点云采集模块101、耐火材料微尺度图像采集模块102、表面辐射图像采集模块103的冷却。具体地，炉内三维点云采集模块101采用3D相机配合主动光源采集炉内三维点云。耐火材料微尺度图像采集模块102采用3D相机配合大靶面远心镜头采集耐火材料表面微尺度图像。表面辐射图像采集模块103采用红外波段采集耐火材料表面辐射图像。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：在精炼炉更换耐火材料完成后的停炉状态下采集烘炉前炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，并计算炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息及耐火材料表面温度信息；
S2：接着按照烘炉曲线开始烘炉，烘炉过程包括多个烘炉阶段，每个烘炉阶段结束后采集该阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，并计算对应的炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息及耐火材料表面温度信息，得到烘炉时的多个烘炉状态分布；
S3：根据步骤S2得到的多个烘炉状态分布，分析确定烘炉曲线与多个烘炉状态分布的关联关系；
S4：根据步骤S3得到的所述关联关系，评价精炼炉的烘炉效果，如果烘炉效果达到预期目标，则完成本次烘炉过程；如果没有达到预期目标，则对烘炉曲线进行优化，并继续进行烘炉作业，直至烘炉效果达到预期目标。
2.根据权利要求1所述的一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，其特征在于，通过三维重建模型得到炉内三维尺寸信息。
3.根据权利要求1所述的一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，其特征在于，通过深度学习算法得到耐火材料缝隙膨胀信息。
4.根据权利要求1所述的一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，其特征在于，通过黑体炉标定算法得到耐火材料表面温度信息。
5.根据权利要求1所述的一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，其特征在于，所述烘炉状态分布由炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息、耐火材料表面温度信息三个参数构建，其计算公式如下：
其中，Hki为k钢种精炼炉第i烘炉阶段的烘炉状态分布；σk为k钢种精炼炉三维尺寸权重值；ρk为k钢种精炼炉耐火材料缝隙膨胀权重值；为k钢种精炼炉耐火材料表面温度权重值；Di(Δxi，Δyi，Δzi)为精炼炉三维尺寸变化值；Ei(Δεi)为精炼炉耐火材料缝隙膨胀体积；Ti(Δti)为精炼炉耐火材料表面温度变化值。
6.根据权利要求5所述的一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，其特征在于，同一精炼炉同一钢种的烘炉状态分布的参数权重值相同，同一精炼炉不同钢种的烘炉状态分布的参数权重值各不相同。
7.根据权利要求1所述的一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，其特征在于，通过专家经验和大数据分析相结合的方式来评价精炼炉的烘炉效果等级。
8.根据权利要求1所述的一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法，其特征在于，所述烘炉曲线是气氛温度与烘烤时间的关系曲线。
9.一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化系统，其特征在于，应用于如权利要求1-8中任一项所述的方法，包括：
烘炉状态检测单元，用于采集精炼炉烘炉前及烘炉时不同烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像；
控制单元，用于控制顶枪高低位置和圆周方向位置，并根据反馈单元进行烘炉曲线优化后的烘炉控制；
固定与通信单元，用于将所述烘炉状态检测单元固定于顶枪，并将采集到的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像传输到主服务器；
主服务器，用于接收精炼炉烘炉前及烘炉时不同烘炉阶段的炉内三维点云、耐火材料表面微尺度图像、耐火材料表面辐射图像，并分别计算出炉内三维尺寸信息、耐火材料缝隙膨胀信息与耐火材料表面温度信息，计算出不同烘炉阶段的烘炉状态，并得到烘炉状态的实时评价和优化结果；
反馈单元，根据主服务器的烘炉状态的实时评价和优化结果，对控制单元发出优化烘炉曲线的指令。
10.根据权利要求9所述的一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化系统，其特征在于，所述烘炉状态检测单元包括：
炉内三维点云采集模块，用于采集精炼炉的炉内三维点云；
耐火材料微尺度图像采集模块，用于采集精炼炉的耐火材料表面微尺度图像；
表面辐射图像采集模块，用于采集精炼炉的耐火材料表面辐射图像；
冷却模块，用于实现炉内三维点云采集模块、耐火材料微尺度图像采集模块、表面辐射图像采集模块的冷却。
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