【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及冶金安全生产，具体涉及一种冶金炉窑数字孪生技术的风险管控平台。
技术介绍
1、炉窑是冶金工业生产流程中的关键设备，冶金炉窑的作用主要是将物质进行热处理，从而改变其物理、化学和机械性质。炉窑是对原材料通过高温处理改变其物性、化学性和结构性的装置，其过程对最终产品的质量和产能具有直接影响，因此确保炉窑运行的安全、稳定、高效至关重要。
2、冶金炉窑在运行过程中面临多种风险，包括“人机物”的安全隐患、设备故障、工艺偏差、物料不均，管网压力波动、环境污染及能耗等问题。这些风险可能导致生产中断、成本增加、产品质量下降，甚至可能引发严重的事故。
3、数字孪生技术是一种新兴的技术趋势，它通过创建物理系统的虚拟副本（即数字孪生），在虚拟环境中模拟、分析和预测物理系统的行为。这种技术允许操作人员在不影响实际生产的情况下，对炉窑进行测试、优化和故障排除。随着传感器技术、数据处理能力和模拟软件的发展，数字孪生技术日益成熟，并在多个行业中得到应用。
4、随着工业自动化的推进和安全生产要求的提高，对炉窑风险进行精准、实时的管控成为迫切需求。传统的风险管控方法往往基于经验判断或定期维护，难以应对复杂多变的炉窑环境和潜在风险。
技术实现思路
1、（一）专利技术目的
2、本专利技术的目的是提供一种能提高冶金炉窑安全性的冶金炉窑数字孪生技术的风险管控平台。
3、（二）技术方案
4、为解决上述问题，本专利技术提供了一种冶金炉窑数字孪生
5、所述数据采集模块用于实时获取冶金炉窑的运行数据，包括温度、压力、速度、物料状态及设备健康状况；
6、所述数字孪生模块与所述数据采集模块连接，用于根据历史运行数据构建炉窑的数字孪生模型，并接收数据采集模块采集的运行数据实时模拟炉窑的运行状态；
7、所述风险分类模块与数字孪生模块连接，用于根据数字孪生模型的运行状态，结合预设的风险分类模型，对炉窑进行实时风险分类；
8、所述管控决策模块与风险分类模块连接，用于根据分类的风险，结合预设的管控策略，生成管控指令；
9、所述执行模块与管控决策模块连接，用于接收管控指令，并控制炉窑执行相应的风险管控措施。
10、本专利技术的另一方面，优选地，所述数字孪生模块包括炉窑层、数字孪生模型层和孪生数据层；
11、所述炉窑层包括虚拟实体模型，所述虚拟实体模型包括冶金炉窑的物理实体的数字化模型；
12、所述数字孪生模型层包括将所述炉窑的运作过程数字化，并融合到所述虚拟实体模型，获得数字孪生模型；
13、所述孪生数据层处理和存储所述采集的运行数据至所述数字孪生模型，实时模拟炉窑的运行状态。
14、本专利技术的另一方面，优选地，所述根据数字孪生模型的运行状态，结合预设的风险分类模型，对炉窑进行实时风险分类包括：
15、获取表示所述数字孪生模型的运行状态的数据；
16、构建风险分类模型，所述风险分类模型包括第一分类模型、第二分类模型和第三分类模型；
17、利用预设的第一分类模型，将所述运行状态的数据转换为具有行和列的表格；
18、利用预设的第二分类模型，分别获取所述表格每行和每列数据的特征信息；
19、利用预设的第三分类模型，根据获取的所述特征信息和预设的多个风险类别，对所述运行状态的数据进行分类。
20、本专利技术的另一方面，优选地，所述利用预设的第一分类模型，将所述运行状态的数据转换为具有行和列的表格包括：
21、将所述运行状态的数据进行编号组合；
22、计算所述编号组合后的运行状态的数据之间的相关性系数；
23、根据所述相关性，将所述运行状态的数据转换为具有行和列的表格。
24、本专利技术的另一方面，优选地，所述计算所述运行状态的数据之间的相关性系数包括利用以下公式计算相关性系数：
25、；
26、其中，x表示相关性系数，i、j分别表示所述运行状态的数据的编号，xi表示编号为i的运行状态数据，xj表示编号为j的运行状态数据，表示运行状态数据的平均值，n表示编号总数，r（xi）表示xi的秩，r（xj）表示xj的秩。
27、本专利技术的另一方面，优选地，所述利用预设的第二分类模型，分别获取所述表格每行和每列数据的特征信息包括：
28、对所述表格每行和每列数据进行最大聚合表示；
29、根据所述最大聚合表示，利用预设的激活函数，获得每行和每列的特征信息；
30、利用预设的融合算法，对所述每行和每列的特征信息进行融合。
31、本专利技术的另一方面，优选地，所述对所述表格每行和每列数据进行最大聚合表示包括利用以下公式进行最大聚合表示：
32、；
33、其中，hk表示k行的最大聚合表示，表示最大聚合函数，xk表示为k行的所有的数据；ls表示s列的最大聚合表示，ys表示为s列的所有的数据。
34、本专利技术的另一方面，优选地，根据所述最大聚合表示，利用预设的激活函数，获得每行和每列的特征信息包括利用以下公式获得每行和每列的特征信息；
35、；
36、其中，表示每行的特征信息,表示每列的特征信息，frelu表示激活函数，q和为模型参数。
37、本专利技术的另一方面，优选地，利用预设的融合算法，对所述每行和每列的特征信息进行融合包括利用以下公式融合：
38、；
39、其中，vconv表示融合后的向量；表示融合操作，表示每行的特征信息，表示每列的特征信息。
40、本专利技术的另一方面，优选地，利用预设的第三分类模型，根据获取的所述特征信息和预设的多个风险类别，对所述运行状态的数据进行分类包括：
41、 ；
42、其中，为预测概率，为可训练权矩阵，t为偏置项，softmax表示对uvconv+t的结果进行分类，所述softmax包括预设的多个风险类别。
43、（三）有益效果
44、本专利技术的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
45、本专利技术的数据采集模块能够实时获取炉窑的关键运行数据，如温度、压力、速度等，确保对炉窑状态的即时掌握，有助于及时发现潜在问题。风险分类模块利用数字孪生模型的实时模拟数据，结合预设的风险分类模型，能够对炉窑运行中的风险进行准确分类；这种分类有助于区分不同风险的严重性和紧急性，为后续的管控决策提供有力支持。管控决策模块根据风险分类结果和预设的管控策略，能够快速生成针对性的管控指令。这种智能决策过程减少了人为干预的延迟和误差，提高了风险管控的效率和准确性。执行模块接收管控指令后，能够迅速控制炉窑执行相应的风险管控措施。这确保了风险得到及时有效的处理，降低了事故发生的可能性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种冶金炉窑数字孪生技术的风险管控平台，其特征在于，包括：数据采集模块、数字孪生模块、风险分类模块、管控决策模块和执行模块；
2.根据权利要求1所述的风险管控平台，其特征在于，所述数字孪生模块包括炉窑层、数字孪生模型层和孪生数据层；
3.根据权利要求1所述的风险管控平台，其特征在于，所述根据数字孪生模型的运行状态，结合预设的风险分类模型，对炉窑进行实时风险分类包括：
4.根据权利要求3所述的风险管控平台，其特征在于，所述利用预设的第一分类模型，将所述运行状态的数据转换为具有行和列的表格包括：
5.根据权利要求4所述的风险管控平台，其特征在于，所述计算所述运行状态的数据之间的相关性系数包括利用以下公式计算相关性系数：
6.根据权利要求5所述的风险管控平台，其特征在于，所述利用预设的第二分类模型，分别获取所述表格每行和每列数据的特征信息包括：
7.根据权利要求6所述的风险管控平台，其特征在于，所述对所述表格每行和每列数据进行最大聚合表示包括利用以下公式进行最大聚合表示：
8.根据权利要求7所述的风
9.根据权利要求8所述的风险管控平台，其特征在于，利用预设的融合算法，对所述每行和每列的特征信息进行融合包括利用以下公式融合：
10.根据权利要求3所述的风险管控平台，其特征在于，利用预设的第三分类模型，根据获取的所述特征信息和预设的多个风险类别，对所述运行状态的数据进行分类包括：
...【技术特征摘要】
1.一种冶金炉窑数字孪生技术的风险管控平台，其特征在于，包括：数据采集模块、数字孪生模块、风险分类模块、管控决策模块和执行模块；
2.根据权利要求1所述的风险管控平台，其特征在于，所述数字孪生模块包括炉窑层、数字孪生模型层和孪生数据层；
3.根据权利要求1所述的风险管控平台，其特征在于，所述根据数字孪生模型的运行状态，结合预设的风险分类模型，对炉窑进行实时风险分类包括：
4.根据权利要求3所述的风险管控平台，其特征在于，所述利用预设的第一分类模型，将所述运行状态的数据转换为具有行和列的表格包括：
5.根据权利要求4所述的风险管控平台，其特征在于，所述计算所述运行状态的数据之间的相关性系数包括利用以下公式计算相关性系数：
6.根据权利要求5所述的风险管...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵克斌，张达鑫，秦萍，李瑞峰，展之发，王贺春，王继昕，王尚坤，王强，宋佳，
申请(专利权)人：建龙西林钢铁有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。