基于深度学习的多模态框架验证与分析

针对钢铁企业设备健康智能诊断准确性低问题,本文在深度学习和大数据技术基础上,提出了一种基于深度学习的自适应多模态设备健康智能诊断框架,来提高算法对复杂工况的适应能力、抗扰能力和泛化能力。通过该框架在现场的应用,明显提升诊断结果的准确性,提升了传动设备运行管理水平。该框架可在同类项目上推广应用。

PW2.5代气密箱冷却系统技术浅析及在南钢高炉的应用

气密箱是高炉炉顶布料设备的核心部件,整体处于高温作业环境。PW2代气密箱采用上下水槽的开式水循环形式。为了改进开式水循环形式的固有缺陷和最大冷却水流量受限的问题,南钢采用了新型水冷技术的PW2.5代气密箱替代传统的PW2代气密箱。通过对PW2代气密箱和PW2.5代气密箱的冷却系统进行产品技术对比分析,发现PW2.5代气密箱冷却系统在水冷方式、最大冷却能力、循环模式等三个技术方面全面领先传统PW2代气密箱冷却系统。实际运行过程中,PW2.5代气密箱对高顶温及温度波动的适应性更优、氮气消耗量更低,整体运行效果良好。