[发明专利]一种基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法及相关设备

说明书

本申请公开了一种基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法及相关设备，所述预测方法包括获取待预测高炉的炉内图像，并基于所述炉内图像的图像直方图确定所述炉内图像对应的动态边界阈值；基于所述动态边界阈值，确定所述炉内图像中的火焰区域；获取所述火焰区域的区域参数以及所述炉内图像的图像参数；基于所述区域参数以及所述图像参数，通过经过训练的分类模型预测所述待预测高炉的高炉炉况。本申请通过获取炉内图像，并基于动态边界阈值确定炉内图像对应的火焰区域，然后基于火焰区域的区域参数以及炉内图像的图像参数，通过分类模型来预测高炉炉况，提高了高炉炉况的预测准确性。

技术领域

本申请涉及控制科学与工程技术领域，特别涉及一种基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法及相关设备。

背景技术

钢铁工业作为我国的基础原材料工业和国民经济的重要支柱产业，长期面临着资源利用率低、环境负荷重等重大共性问题。高炉是进行钢铁制造流程的关键设备，是铁素物质流转换的核心单元，是钢铁制造过程中能耗最大和生产成本最高的环节，约占钢铁综合能耗和钢铁制造总成本的60％-70％。高炉生产过程中，布料是最为主动和关键的操控手段，其决定着炉内炉料和煤气流的分布，其中，高炉布料操作的重要参考依据为高炉炉内情况以及冶炼状态。

然而，高炉作为一个高温、高压、强粉尘以及密闭无光的大型逆流反应器，其内部环境时时刻刻发生着复杂剧烈的物理化学反应，使得工业中大部分检测装置均无法有效的应用于高炉内部炉况监测，进而使得高炉炉况普遍是依赖人力观察和记录。但是，由于高炉内部环境的恶劣性、复杂性等典型特征，以及不同人对高炉炉内状态判断标准不一致，导致现场操作人员对高炉炉况监测往往不够及时准确，难以辅助实现定点定量布料。

发明内容

本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法及相关设备。

为了解决上述技术问题，本申请实施例第一方面提供了一种基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法，所述的预测方法包括：

获取待预测高炉的炉内图像，并基于所述炉内图像的图像直方图确定所述炉内图像对应的动态边界阈值；

基于所述动态边界阈值，确定所述炉内图像中的火焰区域；

获取所述火焰区域的区域参数以及所述炉内图像的图像参数；

基于所述区域参数以及所述图像参数，通过经过训练的分类模型预测所述待预测高炉的高炉炉况。

所述基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法，其中，所述炉内图像为覆盖待预测高炉料面的工业高温内窥镜拍摄得到的。

所述基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法，其中，所述区域参数至少包括火焰区域的区域周长以及区域面积，所述图像参数包括图像清晰度以及图像变化率。

所述基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法，其中，所述图像变化率的获取过程具体为：

获取所述炉内图像的前序图像，并基于所述前序图像以及所述炉内图像确定所述炉内图像对应的图像变化率。

所述基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法，其中，所述高炉炉况包括正常炉况、悬料炉况、斜料炉况或塌料炉况。

所述基于料面火焰图像的高炉炉况预测方法，其中，基于所述炉内图像的图像直方图确定所述炉内图像对应的动态边界阈值具体包括：

基于所述炉内图像的图像直方图确定所述炉内图像对应的若干初始阈值；

基于若干所述初始阈值对所述图像直方图进行高斯曲线拟合，以得到直方图拟合曲线；

基于所述直方图拟合曲线，确定所述炉内图像对应的若干分割阈值，并在若干分割阈值中选取动态边界阈值。