[发明专利]一种钢连铸过程余热回收的相变储能材料大数据选择方法

权利要求书

1.一种钢连铸过程余热回收的相变储能材料大数据选择方法，其特征在于，所述选择方法包括以下步骤：

各项参数采集，包括连铸工艺的各项参数、铸坯堆垛冷却参数、连铸坯最终质量参数、预设相变储能材料各项参数；

数据预处理，将上述采集的各项参数进行预处理工作，包括数据集成、数据清洗、数据变换、数据归约等；

存入原始数据库，将上述预处理完毕后的数据存入原始数据库，待进一步分析和处理；

人工神经网络分析处理数据，将原始数据库中的数据采用人工神经网络方法进行分析和处理，得到有效数据；

存入有效数据库，将上述有效数据存入有效数据库，待随时调用；

基于上述功能实现数据可视化与应用，通过用户输入指定的连铸工艺参数，自动调用有效数据库中最合适的相变储能材料，并通过数据的不断采集实时更新有效应用。

2.如权利1要求的所述方法，其特征在于，所述连铸工艺的各项参数包括：连铸机实际拉速、连铸坯实时温度、出坯辊道实际运转速度、连铸坯尺寸、连铸坯重量、连铸坯化学成分；所述连铸坯堆垛冷却参数包括：冷却室铸坯数量、冷却室连铸坯温度、铸坯摆放间距、铸坯摆放时间间隔；所述连铸坯最终质量参数包括铸坯表面缺陷、铸坯内部缺陷、铸坯纯净度、铸坯力学性能。铸坯表面质量包括：裂纹、夹渣、气孔；铸坯内部缺陷包括裂纹、夹渣、气孔；铸坯纯净度包括夹杂物数量、形态、分布、气体；铸坯力学性能包括屈服强度、抗拉强度、弹性模量和平均塑性模量与温度的曲线关系。

3.如权利1要求的所述方法，其特征在于，所述预设相变储能材料各项参数包括相变储能材料物理性质、相变储能材料DSC相变焓、相变储能材料温度。所述相变储能材料物理性质包括相变储能材料质量、体积、成分组成。

4.如权利1要求的所述方法，其特征在于，所述采用人工神经网络分析处理数据，将上述预处理完的数据存入原始数据库，采用人工神经网络的方法分析采集的大数据，准确认知在连铸坯最终质量达标下，连铸工艺各项参数对相变储能材料余热回收效率之间的影响，并且寻求到确定钢种下最优相储能材料，所述数据可视化与应用，将上述处理和分析后数据存入后处理数据库，通过用户输入的确定连铸工艺输出保证连铸坯最终质量的合适的相变储能材料，以达到在保证质量的同时，实现余热回收效率最大化。

5.如权利1要求的所述方法，其特征在于，所述钢连铸余热的相变储能材料选择包括两部分：

连铸过程中，连铸坯在出二冷区后辊道运行中进行余热回收所选择相变储能材料；

钢坯堆垛冷却室中，连铸坯在冷却室中缓冷时进行余热回收所选择相变储能材料。

6.一种钢连铸过程余热回收的相变储能材料大数据选择装置，其特征在于，所述装置包括：

连铸过程相变储能检测系统，将各参数反馈给连铸过程参数采集模块；

钢坯堆垛冷却室相变储能检测系统，将各参数反馈给堆垛冷却参数采集模块；

连铸坯质量检测系统，将各参数反馈给连铸坯质量检测模块；

相变储能材料分析选择系统，通过以上参数计算相变储能材料余热回收效率和利用效率，将上述参数经预处理后导入原始数据库，通过神经网络的方法分析原始数据库中的大数据，处理成有效数据，形成有效数据库，进一步可视化和应用选择合适相变储能材料以实现余热回收效率和利用效率最大化。