[发明专利]一种高炉炉温状态的预测方法在审
| 申请号： | 202011350897.2 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112465223A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 李鹏 | 申请（专利权）人： | 中冶南方工程技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/02;C21B5/00 |
| 代理公司： | 北京大诚新创知识产权代理有限公司 11848 | 代理人： | 黄国强 |
| 地址： | 430223 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 高炉 炉温 状态 预测 方法 | ||
1.一种高炉炉温状态的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：选取表征炉温参数；
步骤S2：从高炉风口图像数据中提取表征高炉风口热状态的图像特征信息；
步骤S3：选取高炉参数，所述高炉参数包括高炉的操作参数和状态参数；
步骤S4：建立神经网络模型，所述神经网络模型以所述表征高炉风口热状态的图像特征信息、步骤S3中选取的高炉参数为输入，以步骤S1中选取的表征炉温参数为输出；训练获得所述表征高炉风口热状态的图像特征信息、步骤S3中选取的高炉参数对于步骤S1中选取的表征炉温参数在各个滞后时间点的相关系数；
步骤S5：获取当前的高炉风口图像数据和高炉参数数据，输入已训练好的所述神经网络模型，输出各个滞后时间点的所述表征炉温参数数据，实现炉温预测。
2.如权利要求1所述的高炉炉温状态的预测方法，其特征在于：所述表征炉温参数包括铁水温度和铁水硅含量。
3.如权利要求1所述的高炉炉温状态的预测方法，其特征在于：所述表征高炉风口热状态的图像特征信息为高炉的风口平均灰度值。
4.如权利要求3所述的高炉炉温状态的预测方法，其特征在于，所述风口平均灰度值的提取包括以下步骤：
步骤S11：将各风口图像转换为灰度图，去除灰度图的图像噪声，获得各风口的灰度值；
步骤S12：将各风口的灰度值进行均值处理，得到风口平均灰度值。
5.如权利要求1所述的高炉炉温状态的预测方法，其特征在于，所述步骤S3中选取的高炉参数包括：风量、风温、热风压力、高炉透气性指数、富氧率和料速。
6.如权利要求5所述的高炉炉温状态的预测方法，其特征在于：所述步骤S3中高炉参数的提取是通过相关性分析获得，根据各高炉参数与所述表征炉温参数的相关系数的大小，及各高炉参数之间相关系数的大小选取。
7.如权利要求6所述的高炉炉温状态的预测方法，其特征在于：所述步骤S3中的相关性分析采用多元线性回归算法。
8.如权利要求1所述的高炉炉温状态的预测方法，其特征在于：所述神经网络为BP神经网络、小波神经网络、RBF神经网络中的一种。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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