申请/专利权人：浙江大学

申请日：2021-03-22

公开（公告）日：2022-08-19

公开（公告）号：CN113139275B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F119/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.08.19#授权;2021.08.06#实质审查的生效;2021.07.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于多层矿焦比分布模型的高炉炉喉温度估计方法。该方法利用高炉设备参数、布料矩阵，根据布料运动过程计算每层的料面形状，结合下降过程建立了料层分布模型，获得各料层的矿焦比。以多层矿焦比分布和高炉主参数作为输入，利用广义回归神经网络，对炉喉测温相应位置的温度进行估计，实现高炉冶炼过程中炉喉温度的监测。本发明根据高炉运行数据，建立炉内料层分布结构，考虑多层矿焦比在炉顶气流分布形成过程中的影响，实现了炉喉温度的估计。在高炉生产运行过程中，当炉喉测温装置存在故障或者需要更换时，本发明提供的温度估计方法能够保持对炉喉温度的高精度有效动态监测，确保生产的正常进行。

主权项：1.一种基于多层矿焦比分布模型的高炉炉喉温度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取高炉设备参数、布料过程参数、炉料参数、布料矩阵、高炉主参数和炉喉测温点数据；2根据布料规律计算得到每层的料面形状，包括炉料从储料罐运动到溜槽、在溜槽上运动、从溜槽落至料面、形成料面形状；3根据下降规律计算炉内各层的料面形状，实现料层迭代循环；料层在高炉不同位置有不同下降规律，下降从最下方的一层开始，逐层向上，过程中各层体积通过分割的方法计算，直至顶层下降完成，记录为新的当前料层，进行下一次的顶层布料，准备下一次的下降；4计算各层矿焦比分布；5将各层矿焦比和高炉主参数作为输入，炉喉测温点数据作为输出，基于广义回归神经网络建立炉喉温度估算模型；模型训练完成后，输入当前各层矿焦比和高炉主参数，得到炉喉测量温度的估计值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于多层矿焦比分布模型的高炉炉喉温度估计方法

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