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题名烟化炉吹炼终点判断图象处理研究
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作者
张寿明
张云生
张付杰
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《有色冶金设计与研究》
2003年第S1期152-154,163,共4页
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基金
云南省自然科学基金重点资助项目 (FZD2 0 0 0 4)
云南省人才引培资助项目 ( 2 0 0 2PY0 9)
云南省计算机应用重点实验室开放基金资助项目
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文摘
提出了一种通过对烟化炉三次风口火焰图象二值化分析处理 ,判断烟化炉吹炼点的方法和技术思路。实验结果表明 ,该方法可以较好地将吹炼终点判断出来。
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关键词
烟化炉
火焰
数字图象处理
二值化分析
吹炼终点判断
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Keywords
smoulder Furnce flame digital image processing binary images analysis estimate blowing final point
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名铜冶炼转炉在线造铜期终点智能判断
被引量:4
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作者
胡金宝
余向阳
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机构
江西力沃德科技有限公司研发部
中山大学物理学院、光电材料与技术国家重点实验室
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出处
《中国冶金》
CAS
北大核心
2021年第4期110-117,共8页
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文摘
铜冶转炉吹炼是一个复杂的过程,具有多变量、非线性、强耦合、大惯性和不确定性,机理复杂、物料变化范围大、影响因素多,给吹炼终点预报带来了极大困难。目前国内外铜锍吹炼过程终点判断仍以人工经验判断为主,此方式不仅增加工作强度,且吹炼终点判断严重依赖经验和工作态度,易导致欠吹或过吹等现象,影响正常生产,造成铜损失,严重时甚至发生喷炉事故。为此,利用转炉吹炼的终点与炉内烟气SO_(2)、O_(2)含量存在精确对应关系,结合人工经验和转炉工艺原理,在线对造铜期终点实现准确判断。利用SO_(2)浓度与烟气温度、送风量、送风压力、富氧量、内在因素(原料含硫比、原料重量、原料质量等)的关系实现动态补偿,采用Elman递归神经网络模型实现过程自调整、自学习,使判断准确率达到98%以上,对指导实际生产具有重大意义。
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关键词
铜冶炼
转炉工艺
吹炼终点判断
动态补偿
Elman递归神经网络
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Keywords
copper smelting
converter process
blowing end-point judgment
dynamic compensation
Elman recursive neural network
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分类号
TF811
[冶金工程—有色金属冶金]
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