[发明专利]高炉的鼓风控制装置及其方法

说明书

高炉的鼓风控制装置可包括：图像拍摄装置，用于获取装入所述高炉内的炉料的图像；至少一个传感器，用于检测所述高炉的炉内状态；数据收集单元，用于从所述图像获取所述炉料的粒度数据；鼓风量预测单元，用于从所述粒度数据获取所述高炉的鼓风量预测值；以及鼓风量控制单元，用于根据所述鼓风量预测值调节供应到所述高炉内的热风量。

技术领域

本发明的实施例涉及一种高炉的鼓风控制装置及其方法。

背景技术

在高炉(blast furnace)中，利用通过燃料焦炭(cokes)与氧气的反应来生产的一氧化碳对天然铁矿进行还原，从而制成铁水。在高炉工艺中，表示高炉的炉内状况(以下称为“炉况”)的各种操作因素中表示炉内气流程度的透气性是决定高炉操作的效率和安全性的非常重要的因素之一。

在高炉操作中，还原气体在炉内上升与装入的铁矿接触，通过与还原气体的接触受热的铁矿熔化还原成铁水。在此过程中，铁矿的熔化和还原所需的热能和还原气体是由通过炉底供应的热风提供的，为了炉况的稳定化，适当地控制通过炉底流入的热风的量(即鼓风量)非常重要。

供应到炉内的鼓风量是根据炉内透气性进行调节。通常，供应到炉内的鼓风量越增加，高炉中生产的铁水量越增加，但是炉内透气性差的状态下增加鼓风量时，可能会发生稳定化问题。因此，操作人员在炉内透气性差的情况下，为了操作稳定化而减少鼓风量，在炉内透气性好的情况下，为了提高操作效率而增加鼓风量。

通过高炉顶部装入的原料(烧结矿、球团矿、分级矿等)和燃料(焦炭)的粒度和粒度分布决定装料层的孔隙率，而装料层的孔隙率是决定炉内上方透气性的非常重要的因素。

传统上，为了确认装入高炉的炉料的粒度和粒度分布，采用了操作人员每天采样约3～4次进行检测的方法。然而，对于这种确认方法，因为数据缺乏以及数据的代表性受限，在具体掌握炉料物理性质方面受到限制。

发明内容

技术问题

通过本发明的实施例要解决的问题是提供一种鼓风控制装置及其方法，通过实时确认装入炉内的炉料的粒度和粒度分布，可以控制供应到炉内的热风量。

技术方案

为了解决上述的问题，根据本发明实施例的高炉的鼓风控制装置可包括：图像拍摄装置，用于获取装入所述高炉内的炉料的图像；数据收集单元，用于从所述图像获取所述炉料的粒度数据；鼓风量预测单元，用于从所述粒度数据获取所述高炉的鼓风量预测值；以及鼓风量控制单元，用于根据所述鼓风量预测值调节供应到所述高炉内的热风量。

所述数据收集单元可以通过对所述图像的图像分析来获取所述炉料的粒度和粒度分布。

所述鼓风控制装置还包括：至少一个传感器，用于获取表示所述高炉的透气性的至少一个感测数据，所述鼓风量预测单元可从所述粒度数据和所述至少一个感测数据获取所述鼓风量预测值。

所述至少一个传感器可包括：压力传感器，用于检测所述高炉内的压力；温度传感器，用于检测所述高炉内的温度；或者气体传感器，用于检测从所述高炉排出的气体的成分。

所述鼓风控制装置还包括：鼓风量预测模型数据库，用于存储用于估算所述高炉的鼓风量的鼓风量预测模型，所述鼓风量预测单元可以将所述粒度数据和所述至少一个感测数据作为所述鼓风量预测模型的输入数据获取所述鼓风量预测值。

当输入作为时序数据的所述粒度数据和所述至少一个感测数据时，所述鼓风量预测模型对应于所述粒度数据和所述至少一个感测数据可以输出所述鼓风量预测值。

所述鼓风量预测模型可以基于神经网络算法。

所述鼓风量控制单元可以通过控制热风炉和所述高炉之间的鼓风阀的开闭程度来调节所述热风量。