高炉料面煤气流分布识别方法

【摘要】：针对高炉料面煤气流分布难于检测的问题,提出了一种基于多源信息的高炉料面煤气流分布识别方法。在对高炉机理分析的基础上,确定了高炉中几个重要的过程参量。同时采用区域划分的方法对十字测温数据进行处理,并提取3个主要位置的特征值。根据布料模型建立O/C计算模型,并提取O/C特征指数。最后综合多种检测信息,运用自组织神经网络对高炉料面典型煤气流分布形态进行识别。实验结果表明:本文提出的基于多源信息的识别方法,识别率比传统方法提高了5%～10%,也避免了误识别的情况。 【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 煤气流分布 十字测温 布料模型 自组织神经网络
【基金】：国家“八六三”高新技术项目(2007AA04Z177) 国家杰出青年科学基金资助项目(60425310)
【分类号】：TF531
【正文快照】： 钢铁生产过程是在一个高温、高压、密闭高炉中进行的，因此其反应过程具有复杂性、难于检测等特点。料面煤气流的分布反映了高炉内铁矿石的还原情况，是反映高炉炉况的重要参数之一，能够准确地判断料面煤气流分布情况，对高炉布料有直接指导性作用，进而能使高炉顺产。在传

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