[发明专利]含碳量的检测方法、检测系统及计算机存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种含碳量的检测方法、检测系统及计算机存储介质，用于实时检测含碳样本的含碳量。本申请实施例方法包括：检测系统分别获取训练样本的标准含碳量、训练样本的图像的标准图像信息熵以及标准图像信息熵与对照系数之间的图像信息熵差，检测系统使用包括标准含碳量和图像信息熵差的训练数据集对初始检测模型进行训练，得到目标检测模型。本申请实施例通过模型训练得到图像信息熵差与含碳量的函数关系，当需要检测样本的含碳量时，只需获取待测样本对应的图像信息熵差，目标检测模型对输入的图像信息熵差进行运算后即可输出待测样本的含碳量，无需对待测样本进行长时间灼烧，从而减少了检测时间，达到实时检测含碳量的目的。

技术领域

本申请实施例涉及火电能源领域，具体涉及一种含碳量的检测方法、检测系统及计算机存储介质。

背景技术

飞灰是火电厂在燃煤发电时燃烧煤炭所产生的烟气灰分中的细微固体颗粒物，其成分有二氧化硅、氧化铝以及较少部分的碳。工业上对飞灰的含碳量进行实时检测，有利于指导工作人员正确调整风煤比，提高锅炉燃烧水平。

飞灰含碳量的检测方法有化学灼烧失重法，此方法是在设定的高温下对飞灰样本进行灼烧，飞灰中残碳燃尽后会使得飞灰样本的质量减少，将飞灰样本的烧失量作为样本的含碳量。采用此方法检测飞灰含碳量，其测量精度较高，方法简单易行，并且设备容易维护。

但是，化学灼烧失重法前期需要对样本进行长时间的高温灼烧，前处理时间较长，导致整个检测过程漫长，测量结果无法实时地反映当前的锅炉燃烧的工况。

发明内容

本申请实施例提供了一种含碳量的检测方法、检测系统及计算机存储介质，用于实时检测含碳样本的含碳量。

本申请实施例第一方面提供了一种含碳量的检测方法，包括：

检测系统获取训练样本的标准含碳量；

所述检测系统获取所述训练样本的图像的标准图像信息熵；

所述检测系统获取图像信息熵差，所述图像信息熵差为所述标准图像信息熵与对照系数之间的差值；

所述检测系统构建初始检测模型，所述初始检测模型中包含的函数关系的自变量为图像信息熵差，因变量为含碳量；

所述检测系统将所述标准含碳量和所述图像信息熵差确定为训练数据集；

所述检测系统使用所述训练数据集对所述初始检测模型进行训练，得到目标检测模型，所述目标检测模型用于对待检测样本进行检测。

优选的，所述对照系数为零。

优选的，所述对照系数为对照样本的图像的图像信息熵。

优选的，所述训练样本为校核煤种的燃煤对应的样本，所述对照样本为设计煤种的燃煤对应的样本。

优选的，所述检测系统使用所述训练数据集对所述初始检测模型进行训练，包括：

所述检测系统使用所述训练数据集，基于反向传播神经网络算法对所述初始检测模型进行训练。

本申请实施例第二方面提供了一种检测系统，包括：

第一获取单元，用于获取训练样本的标准含碳量；

第二获取单元，用于获取所述训练样本的图像的标准图像信息熵；

第三获取单元，用于获取图像信息熵差，所述图像信息熵差为所述标准图像信息熵与对照系数之间的差值；

构建单元，用于构建初始检测模型，所述初始检测模型中包含的函数关系的自变量为图像信息熵差，因变量为含碳量；

确定单元，用于将所述标准含碳量和所述图像信息熵差确定为训练数据集；