[发明专利]一种夹杂高风险铸坯的识别方法

说明书

本发明提供了一种夹杂高风险铸坯的识别方法，包括以下步骤：a)将获得的铸坯波动统计数据上传云进行液面波动值处理，实现远程数据查看及改判。与现有技术相比，本发明提供的夹杂高风险铸坯的识别方法实施后，能够通过云在出坯操作室和业务班直接改判铸坯，降低了劳动强度，实现了当班产生的液面波动大的铸坯及时改判。

技术领域

本发明涉及冶金技术领域，更具体地说，是涉及一种夹杂高风险铸坯的识别方法。

背景技术

连铸结晶器是连续铸钢中的铸坯成型设备，是连续铸机的核心设备之一。生产数据显示，结晶器液面波动大超过20mm的铸坯轧制过程中出现夹杂降级的概率高，因此要求对结晶器液面波动大的铸坯进行改判来满足用户对夹杂的要求。目前，结晶器液面波动大的铸坯改判是白班技术人员通过查看L1趋势发现结晶器液面波动大的位置对应到铸坯上进行改判，该方法位置固定只能在中控L1上完成，统计时间长、劳动强度大，并且该方法只能白班统计，有滞后效应。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种夹杂高风险铸坯的识别方法，能够通过云在出坯操作室和业务班直接改判铸坯，降低了劳动强度，实现了当班产生的液面波动大的铸坯及时改判。

本发明提供了一种夹杂高风险铸坯的识别方法，包括以下步骤：

a)将获得的铸坯波动统计数据上传云进行液面波动值处理，实现远程数据查看及改判。

优选的，步骤a)中所述获得铸坯波动统计数据的过程具体为：

a1)将L1结晶器液面波动与铸坯对应跟踪值数据引入L2；

a2)将进入L2的结晶器液面波动与铸坯对应跟踪值数据引入L3，并分区间进行波动次数统计，获得L3铸坯波动统计数据。

优选的，步骤a1)中所述铸坯对应跟踪值数据包括铸坯号及其他基础信息。

优选的，步骤a2)中所述分区间的个数为三个，分别为：

20mm＜结晶器液面波动≤30mm区间、30mm＜结晶器液面波动≤50mm区间和＞50mm区间。

优选的，步骤a)中所述云为阿里云。

优选的，步骤a)中所述液面波动值处理采用卡方分箱算法。

优选的，采用卡方分箱算法进行液面波动值处理的过程具体为：

第零步：预先设定一个卡方的阈值；

第一步：初始化；

根据要离散的属性对实例进行排序；每个实例属于一个区间；

第二步：合并区间；

(1)计算每一对相邻区间的卡方值；

(2)将卡方值最小的一对区间合并。

优选的，所述第二步步骤(2)中，区间合并的公式为：

其中，A_ij为第i区间第j类的实例的数量，E_ij为A_ij的期望频率。

优选的，所述E_ij＝(Ni×Cj)/N；

其中，N是总样本数，Ni是第i组的样本数，Cj是第j类样本在全体中的比例。

优选的，步骤a)中所述液面波动值处理后，远程数据展示在线上应用页面上并能够实时改判。