[发明专利]一种基于人工智能的转炉碳含量指标评估及温度分析方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的转炉碳含量指标评估及温度分析方法，改善了现有技术中转炉吹炼过程依赖人工经验较多的问题。该发明含有以下步骤：提取炉口火焰特征，构建火焰面积修正评估模型，根据火焰特征建立转炉碳含量指标初步估计模型，评估对转炉碳含量指标；基于最终碳含量评估模型得到吹炼过程中的碳含量指标序列，分析钢水碳含量指标与吹炼终点之间的对应关系，对转炉吹炼终点进行判断；预设出钢范围为[T1,T2]，检测转炉终点时的钢水温度是否在出钢温度范围内；构建不同的温度分析模型，对钢水温度进行调节。该技术获取钢水碳含量指标并准确判断转炉吹炼终点，根据温度分析模型对钢液温度进行调整，以保证满足出钢温度范围。

技术领域

本发明涉及人工智能计算机视觉处理领域，特别是涉及一种基于人工智能的转炉碳含量指标评估及温度分析方法。

背景技术

转炉吹炼的碳含量指标以及出钢标准判断，目前主要依靠看火工的经验对炉内火焰的变化、冶炼声音的变化，利用测稳定碳、炉前取样快速分析等平常的检测方法对终点进行判断，该方法具有很大的人为不确定性因素，命中率较低，并且根据火焰火花图像进行碳含量判断时，炉内温度过高过低会导致碳含量指标预测值与实际值之间存在误差，导致最终碳含量指标估计不准确，进一步影响转炉终点的判断，造成钢产品质量下降。

发明内容

本发明克服了现有技术中转炉吹炼过程依赖人工经验较多的问题，提供一种实用性高、出钢温度准确的基于人工智能的转炉碳含量指标评估及温度分析方法。

本发明的技术解决方案是，提供一种具有以下步骤的基于人工智能的转炉碳含量指标评估及温度分析方法：含有以下步骤：

步骤一，通过架在转炉前的加有高温和防尘保护的CCD摄像头，实时地采集转炉炉口火焰图像，使用照相机在现场拍摄不同吹炼时期的转炉炉口火焰照片；

步骤二，对炉口火焰图像进行处理，并提取炉口火焰特征，火焰特征包括火焰占比以及火焰明亮度，构建火焰面积修正评估模型，根据火焰特征建立转炉碳含量指标初步估计模型，评估对转炉碳含量指标；

步骤三，建立碳含量指标调整模型为最终碳含量指标评估模型，来估计钢水碳含量指标；

步骤四，基于最终碳含量评估模型可得到吹炼过程中的碳含量指标序列，根据碳含量指标序列，分析钢水碳含量指标与吹炼终点之间的对应关系，对转炉吹炼终点进行判断，当转炉炼钢到达吹炼终点时，转炉氧枪供氧系统将停止向炉内吹氧；

步骤五，预设某钢种的出钢范围为[T1,T2],若系统检测到转炉终点时的钢水温度在出钢温度范围内，则满足出钢条件，则倾斜炉体将钢水倒入钢水包进行后续铸钢工序；

步骤六，若转炉钢水温度不满足出钢温度时，构建不同的温度分析模型，对钢水温度进行调节。

所述步骤一中相机采集帧率为20帧每秒，相机每隔5S采集一次转炉吹炼的工作图像。

所述步骤二含有以下步骤：

步骤2.1，计算火焰占比的具体过程为：首先将图像中像素值为1的像素相加，像素之和就是图像中的火焰面积，记为S_c,c＝1,2…N,c为图像帧，S_c代表第c帧图像中的火焰面积，火焰面积修正模型具体为：

式中，O₀整个图像采集时间内的平均含氧量，O为实时含氧量；Y₀为转炉的最大炉龄，根据经验统计可得获取，Y为检测火焰图像时的转炉真实炉龄；

步骤2.2，构建火焰占比分析模型，用于计算火焰占比，所述火焰占比分析模型函数为：