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基于紅外圖像識別的轉爐爐襯殘厚預測模型

作者:葛雨田1王敏1,2陽晉3邢立東1,2李嵐昕3包燕平1

作者單位:1.北京科技大學綠色低碳鋼鐵冶金新技術國家重點實驗室2.北京科技大學金屬冶煉重大事故防控技術支撐基地3.北京全路通信信號研究設計院集團有限公司

刊名:鋼鐵研究學報

ISSN:1001-0963

出版年:2024-12-15

卷:36

期:12

起頁:1545-1554

止頁:

分類號:TF748.2;TN219;TP391.41

語種:中文

關鍵詞:爐襯侵蝕機制;紅外測厚;圖像算法;GA-BP神經網絡;安全模型;

內容簡介

為解決轉爐燒穿漏鋼問題,提出了一種新型的轉爐爐襯殘厚監測預報模型。首先,通過對轉爐爐襯侵蝕機制及影響因素的深入研究,明確了冶煉環境對轉爐爐襯的機械損傷和化學侵蝕作用;通過分析紅外熱像儀的優勢,闡明了紅外圖像分析技術實現爐襯殘厚檢測的可能性,設計了基于紅外圖像識別的轉爐爐襯殘厚預測模型的研究方案。隨后,采用圖像算法實現了紅外圖像與溫度數據的相互轉換,有效地降低了紅外圖像數據的分析難度,使用因子分析法對網絡輸入項進行降維,最后利用GA-BP神經網絡預測單次冶煉的爐襯剝落量,進而計算爐襯殘厚。模型實現98%的預測誤差小于1mm,85%的預測誤差小于0.5mm,填補了依托紅外技術進行爐襯殘厚檢測的技術空白,拓展了紅外技術在冶金行業的應用前景,為解決轉爐爐襯安全問題提供了新的思路和方法。

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