一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法及系统，通过获取炉内图像，计算每个像素点的温度得到炉内温度分布图，根据温度阈值得到煤气流中心区域，进行二值化操作，得到对应的煤气流中心区域的二值图，根据二值图提取煤气流中心区域特征值，利用煤气流中心区域特征值和矿石层与焦炭层的厚度比建立煤气流分布性能估计模型，基于人工智能和图像处理，系统精确可靠、可对高炉炉内煤气流的分布情况进行实时检测，便于操作人员实时掌控煤气流分布的变化情况，对煤气流分布性能较差的情况进行及时采取相应的措施。的情况进行及时采取相应的措施。的情况进行及时采取相应的措施。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法及系统


[0001]本申请涉及高炉炼铁领域，具体涉及一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法及系统。

技术介绍

[0002]煤气流分布状况直接影响高炉煤气热能和化学能的利用效率，关系到炉内温度分布、软熔带结构、炉墙热负荷、高炉热平衡状态，与高炉的稳定顺行直接相关。合理的煤气流分布是保证高炉内炉料稳定下降、化学反应和热交换正常进行的重要条件，也是高炉稳定顺行、节能降耗、增产提质的重要途径。因此，对煤气流分布的变化情况进行实时掌控十分重要。
[0003]目前煤气流分布检测主要采用十字测温法以及红外图像检测法，这两种方法都存在一些问题：十字测温可以检测整个料面温度，其有效性受到料线深度和煤气混合程度影响；红外测温图像是料面温度最直接反映，但在布料初期和燃烧末期，图像出现大面积暗斑和亮斑，不能有效反映料面温度，同时人工检测存在手段落后、工作强度大、受个体经验差异影响、判断准确度低等不足。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法及系统，以解决现有的在布料初期和燃烧末期，图像出现大面积暗斑和亮斑，不能有效反映料面温度和人工检测存在手段落后、工作强度大、受个体经验差异影响、判断准确度低等问题。
[0005]本专利技术的一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法，采用如下技术方案：步骤一：使用CCD工业相机获取炉内图像，进行滤波处理，通过RGB通道的输出值与单色辐射亮度关系得到图像每个像素点的温度，得到炉内温度分布图；步骤二：根据温度阈值对温度分布图中的像素点进行分割，将温度大于温度阈值的像素点作为煤气流中心像素点，将煤气流中心像素点的连通域作为煤气流中心区域；步骤三：根据温度阈值将炉内图像转换为二值图，获取二值图中的煤气流中心区域，提取煤气流中心区域特征值，结合矿石层与焦炭层的厚度比建立煤气流分布性能估计模型；步骤四：利用煤气流分布性能估计模型得到煤气流分布性能指标，根据煤气流分布性能指标分析煤气流分布状态。
[0006]所述煤气流分布性能估计模型的函数表达式为：式中，为煤气流中心区域紧凑度，为煤气流中心偏差程度，为矿石层与焦炭层的厚度比，为权重值且，函数值越大，煤气流分布性能越弱。
[0007]所述煤气流中心区域紧凑度获取步骤如下：通过连通域分析算法得到煤气流中心区域二值图中煤气流中心区域的周长L,统
计图像中像素值为1的像素之和作为煤气流中心区域的面积S；得到煤气流中心区域紧凑度表达式为：式中，为煤气流中心区域的周长，为煤气流中心区域面积。
[0008]所述煤气流中心点偏差程度获取步骤如下：计算煤气流中心区域中心点坐标：式中，为煤气流中心点坐标，为各像素点的坐标值，的值为为煤气流边缘像素的个数；得到煤气流中心偏差程度表达式为：式中，为炉体物理中心点。
[0009]所述矿石层与焦炭层的厚度比获取步骤如下：建立料面曲线模型，表达式为：式中，均为自定义参数，为高炉炉壁内侧与炉心的间距；计算焦炭层的厚度为：式中，为焦炭层厚度，为当前一批布料布完后新形成的焦炭层曲线，为上一批布料所形成的矿石层料面函数；计算矿石层厚度为：式中，为矿石层厚度，为当前一批布料布完后新形成的矿石层函数，为上一批布料所形成的焦炭层料面函数；得到矿石层与焦炭层的厚度比表达式为：式中，为布料批次，为炉内布料矿石层与焦炭层的厚度比均值。
[0010]所述煤气流中心区域特征值包括煤气流中心区域紧凑度和煤气流中心点偏差程度。
[0011]所述滤波处理采用均值滤波和中值滤波共同对图像处理，步骤如下：首先，选取大小为的窗口对图像进行均值滤波处理；然后，选取大小为的窗口对均值滤波处理后的图像进行中值滤波处理。
[0012]所述每个像素点的温度按照如下方法获取：获取R、G、B三个通道的输出值与单色辐射亮度的关系信号为：式中，、分别代表CCD相机R、G、B三个通道的响应系数，为获取图像R、G、B三通道分光特性曲线峰值所对应的波长，、、分别为当波长为、、，绝对温度为时的单色辐射强度；根据比色测温法得出像素点的温度计算公式为：式中，为第二辐射常数，，、是固定波长，自行设定；进一步排除B通道易受干扰的情况，得到像素点的温度为：式中，为参数，，取值自行设定。
[0013]所述二值图获取方法为：将炉内图像中温度高于阈值的像素点的像素值设置为1，其他像素点的像素值设置为0。
[0014]本技术方案还提供一种基于人工智能的煤气流分布情况检测系统，包括煤气流中心检测模块，料层厚度比计算模块，煤气流分布性能分析模块：所述煤气流中心检测模块通过获取炉内图像，计算出每个像素的温度，得到温度分布图，根据温度阈值得到煤气流中心区域，进行二值化得到对应的煤气流中心区域二值图；所述料层厚度比计算模块通过分析高炉布料机理与冶炼特性建立料面曲线模型，计算出焦炭层厚度和矿石层，得到矿石层与焦炭层的厚度比；所述煤气流分布性能分析模块通过煤气流中心检测模块中的二值图，得到煤气流中心区域紧凑度和煤气流中心点偏差程度及料层厚度比计算模块得到的矿石层与焦炭层的厚度比，构建煤气流分布性能估计模型，通过煤气流分布性能估计模型分析煤气流分布状态，采取对应措施。
[0015]本专利技术的有益效果是：本专利技术通过RGB图像结合比色测温法得到RGB图像中的温度分布，该方法既能够获取炉内温度分布信息，并根据炉内温度分布得到煤气流中心区域，同时能够克服红外图像因温度过高过低导致的图像大面积亮斑、暗斑的情况，提高系统的可靠性，便于后续准确地对煤气流分布性能进行判断。
[0016]本专利技术根据高炉矿焦厚度比能够影响高炉的透气性，高炉的透气性会直接影响煤气流分布的性能，因此本专利技术结合煤气流中心区域的紧凑度、中心点距离差以及矿石层与焦炭层的厚度比建立煤气流分布分析模型，对高炉炉内煤气流的分布情况进行实时检测，便于操作人员实时掌控煤气流分布的变化情况，对煤气流分布性能较差的情况进行及时采取相应的措施。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术的一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法流程图；图2是本专利技术中一种基于人工智能的煤气流分布情况检测系统结构框图；图3是本专利技术中一种基于人工智能的煤气流分布检测方法中的CCD工业相机位置示意图4是本专利技术中一种基于人工智能的煤气流分布检测方法中的高炉示意图。
具体实施方式
[0019]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0020本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法，其特征在于，包括：步骤一：使用CCD工业相机获取炉内图像，进行滤波处理，通过RGB通道的输出值与单色辐射亮度关系得到图像每个像素点的温度，得到炉内温度分布图；步骤二：根据温度阈值对温度分布图中的像素点进行分割，将温度大于温度阈值的像素点作为煤气流中心像素点，将煤气流中心像素点的连通域作为煤气流中心区域；步骤三：根据温度阈值将炉内图像转换为二值图，获取二值图中的煤气流中心区域，提取煤气流中心区域特征值，结合矿石层与焦炭层的厚度比建立煤气流分布性能估计模型；步骤四：利用煤气流分布性能估计模型得到煤气流分布性能指标，根据煤气流分布性能指标分析煤气流分布状态。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法，其特征在于，所述煤气流分布性能估计模型的函数表达式为：式中，为煤气流中心区域紧凑度，为煤气流中心偏差程度，为矿石层与焦炭层的厚度比，为权重值且，函数值越大，煤气流分布性能越弱。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法，其特征在于，所述煤气流中心区域紧凑度获取步骤如下：通过连通域分析算法得到煤气流中心区域二值图中煤气流中心区域的周长L,统计图像中像素值为1的像素之和作为煤气流中心区域的面积S；得到煤气流中心区域紧凑度表达式为：式中，为煤气流中心区域的周长，为煤气流中心区域面积，为可调参数，自行设定。4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法，其特征在于，所述煤气流中心点偏差程度获取步骤如下：计算煤气流中心区域中心点坐标：式中，为煤气流中心点坐标，为各像素点的坐标值，的值为为煤气流边缘像素的个数；得到煤气流中心偏差程度表达式为：式中，为炉体物理中心点。5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的煤气流分布情况检测方法，其特征在于，所述矿石层与焦炭层的厚度比获取步骤如下：建立料面曲线模型，表达式为：式中，均为自定义参数，为高炉炉壁内侧与炉心的间距；
计算焦炭层的厚度为：式中，为焦炭层厚度，为当前一批布料布完后新形成的焦炭层曲线，为上一批布料所形成的矿石层料面函数；计算矿石层厚度为：式中，为矿石层厚度，为当前一批布料布完后新形成的矿石层函数，为上一批...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖雪花，
申请(专利权)人：江苏瑞立环保工程股份有限公司，
类型：发明
国别省市：