一種轉爐化渣監控方法和系統的制作方法

一種轉爐化渣監控方法和系統的制作方法
【專利摘要】本申請公開一種轉爐化渣監控方法和系統，該方法包括：實時獲取包含了轉爐噪聲數據和氧槍振動數據的轉爐冶煉數據；基于預先建立的化渣監控模型，利用所獲取的轉爐冶煉數據計算轉爐熔池的渣厚；將計算出的渣厚與化渣監控模型中包含的噴濺閾值及返干閾值進行比對，判斷比對結果是否表征將會發生噴濺或返干，并在比對結果表征將會發生噴濺或返干時獲取相對應的噴濺信息或返干信息；最后依據噴濺信息或返干信息制定相應的噴濺控制方案或返干控制方案，以對后續的化渣操作進行指導，實現槍位的平穩控制。可見，本申請規避了人工監控方式受制于經驗、熟練程度等因素的弊端，提高了化渣狀態檢測的穩定性和準確性，更高程度地保證化渣的平穩進行。
【專利說明】一種轉爐化渣監控方法和系統

【技術領域】
[0001] 本發明屬于轉爐煉鋼【技術領域】，尤其涉及一種轉爐化渣監控方法和系統。

【背景技術】
[0002] 化渣是轉爐煉鋼中一個關鍵過程，化渣過程是否平穩直接影響到鋼的質量與煉鋼 效率，且化渣期間若發生噴濺或返干現象，會造成原料的嚴重浪費甚至會引發人員傷亡、設 備損壞等事故。
[0003] 為保證化渣能夠平穩進行，需對化渣過程進行監控。傳統采用人工方式實現化渣 監控，即具體在化渣過程中由搖爐工通過監聽化渣噪聲和觀察爐口火光等來判斷熔池化渣 狀態，并通過調整氧槍高度等控制手段來保證化渣的平穩，以避免噴濺或返干現象的發生。 然而，人工監控方式由于受制于經驗、熟練程度等因素，易導致檢測結果的穩定性和準確性 較低，進而為化渣的平穩控制帶來不利影響。


【發明內容】

[0004] 有鑒于此，本發明的目的在于提供一種轉爐化渣監控方法和系統，以克服上述問 題，提高化渣狀態檢測的穩定性和準確性，進而更高程度地保證化渣的平穩進行。
[0005] 為此，本發明公開如下技術方案：
[0006] 一種轉爐化渣監控方法，包括：
[0007] 實時獲取轉爐冶煉數據，所述轉爐冶煉數據包含化渣噪聲數據和氧槍振動數據；
[0008] 基于預先建立的轉爐化渣監控模型，利用所述化渣噪聲數據和氧槍振動數據計算 轉爐熔池的渣厚，其中，所述轉爐化渣監控模型包含轉爐熔池的渣厚與化渣噪聲聲強特征、 氧槍振動特征之間的關聯關系，還包含用于作為所述渣厚的評測基準的噴濺閾值和返干閾 值；
[0009] 將計算得出的所述渣厚與所述噴濺閾值及所述返干閾值進行比對，產生比對結 果；
[0010] 判斷所述比對結果是否表征將會發生噴濺或返干，并在所述比對結果表征將會發 生噴濺或返干時，獲取相應的噴濺信息或返干信息；
[0011] 依據所述噴濺信息或返干信息，制定相應的噴濺控制方案或返干控制方案，以為 后續的化渣平穩控制提供指導。
[0012] 上述方法，優選的，所述化渣噪聲數據包括化渣噪聲的強度及化渣噪聲所處的頻 段，所述氧槍振動數據包括氧槍振動的頻率和強度。
[0013] 上述方法，優選的，還包括：
[0014] 在所述比對結果表征將會發生噴濺或返干時，進行相應的噴濺預警或返干預警。
[0015] 上述方法，優選的，所述轉爐冶煉數據還包括爐口火焰圖像數據。
[0016] 上述方法，優選的，還包括：利用所述爐口火焰圖像數據對所述轉爐化渣監控模型 中的噴濺閾值進行校準。
[0017] 上述方法，優選的，所述轉爐化渣監控模型還包括渣厚與轉爐冶煉時的工藝參數 數據之間的關聯關系，所述工藝參數數據包括加料數據、氧槍操作數據、吹氧量和鐵水成 分。
[0018] 一種轉爐化渣監控裝置，包括冶煉數據獲取模塊、渣厚獲取模塊、比對模塊、判斷 模塊和控制方案制定模塊，其中：
[0019] 所述冶煉數據獲取模塊，用于實時獲取轉爐冶煉數據，所述轉爐冶煉數據包含化 渣噪聲數據和氧槍振動數據；
[0020] 所述渣厚計算模塊，用于基于預先建立的轉爐化渣監控模型，利用所述化渣噪聲 數據和氧槍振動數據計算轉爐熔池的渣厚，其中，所述轉爐化渣監控模型包含轉爐熔池的 渣厚與化渣噪聲聲強特征、氧槍振動特征之間的關聯關系，還包括用于作為所述渣厚的評 測基準的噴濺閾值和返干閾值；
[0021] 所述比對模塊，用于將計算得出的所述渣厚與所述噴濺閾值及所述返干閾值進行 比對，產生比對結果；
[0022] 所述判斷模塊，用于判斷所述比對結果是否表征將會發生噴濺或返干，并在所述 比對結果表征將會發生噴濺或返干時，獲取相應的噴濺信息或返干信息；
[0023] 所述控制方案制定模塊，用于依據所述噴濺信息或返干信息，制定相應的噴濺控 制方案或返干控制方案，以為后續的化渣平穩控制提供指導。
[0024] 上述裝置，優選的，還包括：
[0025] 預警模塊，用于在所述比對結果表征將會發生噴濺或返干時，進行相應的噴濺預 警或返干預警。
[0026] 上述裝置，優選的，還包括：
[0027] 模型校準模塊，利用獲取的爐口火焰圖像數據對所述轉爐化渣監控模型中的噴濺 閾值進行校準。
[0028] 綜上，本發明提供了一種轉爐化渣監控方法和系統，該方法包括：實時獲取包含了 轉爐噪聲數據和氧槍振動數據的轉爐冶煉數據；基于預先建立的轉爐化渣監控模型，利用 所獲取的轉爐冶煉數據計算轉爐熔池的渣厚；將計算出的渣厚與轉爐化渣監控模型中的的 噴濺閾值及返干閾值進行比對，判斷比對結果是否表征將會發生噴濺或返干，并在表征將 會發生噴濺或返干時獲取相對應的噴濺信息或返干信息；最后依據噴濺信息或返干信息制 定相應的噴濺控制方案或返干控制方案，以對后續的化渣操作進行指導，實現槍位的平穩 控制。
[0029] 可見，本發明規避了人工監控方式受制于經驗、熟練程度等因素的弊端，提高了化 渣狀態檢測的穩定性和準確性，進而可更高程度地保證化渣的平穩進行。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0030] 為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據 提供的附圖獲得其他的附圖。
[0031] 圖1是本發明實施例一公開的轉爐化渣監控方法的一種流程圖；
[0032] 圖2(a)是本發明實施例一公開的平穩冶煉的聲強曲線；
[0033] 圖2(b)是本發明實施例一公開的有噴濺發生的冶煉過程的聲強曲線；
[0034] 圖2(c)是本發明實施例一公開的有返干發生的冶煉過程的聲強曲線；
[0035] 圖3(a)是本發明實施例一公開的有噴濺發生的冶煉過程的振動強度曲線；
[0036] 圖3(b)是本發明實施例一公開的有返干發生的冶煉過程的振動強度曲線；
[0037] 圖4是本發明實施例二公開的轉爐化渣監控方法的另一種流程圖；
[0038] 圖5是本發明實施例三公開的轉爐化渣監控方法的又一種流程圖；
[0039] 圖6(a)是本發明實施例三公開的吹煉平穩時的火焰亮度特征曲線；
[0040] 圖6(b)是本發明實施例三公開的發生噴濺的火焰亮度特征曲線；
[0041] 圖7是本發明實施例五公開的轉爐化渣監控裝置的一種結構示意圖；
[0042] 圖8是本發明實施例五公開的轉爐化渣監控裝置的另一種結構示意圖；
[0043] 圖9是本發明實施例五公開的轉爐化渣監控裝置的又一種結構示意圖；
[0044] 圖10是本發明實施例五公開的化渣監控系統的各組成部分的裝配圖；
[0045] 圖11是本發明實施例五公開的熔池渣厚曲線的繪制示例圖。

【具體實施方式】
[0046] 下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0047] 實施例一
[0048] 本實施例一公開一種轉爐化渣監控方法，以下對該方法進行說明。
[0049] 轉爐在吹煉過程中，會產生很強的化渣噪聲，例如轉爐內的超音速氧氣流股和未 熔爐渣都會發出很強的噪聲，這種噪聲在開吹和嚴重返干時（即沒有液體爐渣覆蓋）強度 達到最大，當泡沫渣形成后，在氧槍噴頭以上的泡沫渣吸收了氧氣流股發出的噪聲，渣層越 厚，吸聲的泡沫渣高度越大，從爐內傳出的噪聲強度就越低，因此，轉爐吹煉時的化渣噪聲 強度可以間接的反映爐內化渣情況。
[0050] 同時，轉爐在吹煉過程中，氧槍由于受到其吹出的氧氣流的反作用力、熔渣浮力及 不斷翻滾的熔渣泡沫的沖擊力，而產生振動。爐渣熔化狀態不同，氧槍受到的作用力也不 同，因此，氧槍的振動頻率與幅值（即強度）也可以反映爐內化渣情況。
[0051] 基于此，本發明預先建立反映化渣噪聲強度、氧槍振動強度與爐內渣厚之間的關 聯關系的轉爐化渣監控模型，并通過實時的化渣噪聲強度和氧槍振動強度來預測爐內渣 厚。
[0052] 如圖1所示，上述轉爐化渣監控方法包括如下步驟：
[0053] S101 :實時獲取轉爐冶煉數據，所述轉爐冶煉數據包含化渣噪聲數據和氧槍振動 數據。
[0054] 本實施例預先在轉爐的相應位置部署用于采集化渣噪聲信號的爐口噪聲信號采 集模塊以及用于采集氧槍振動信號的氧槍振動信號采集模塊。在此基礎上，分別從爐口噪 聲信號采集模塊及氧槍振動信號采集模塊中獲取實時的化渣噪聲數據、氧槍振動數據。
[0055] 其中，化渣噪聲數據包括化渣噪聲的強度及其所處的頻段，所述氧槍振動數據包 括氧槍振動的頻率和強度。
[0056] S102 :基于預先建立的化渣監控模型，利用所述化渣噪聲數據和氧槍振動數據計 算轉爐熔池的渣厚，其中，所述化渣監控模型包含轉爐熔池的渣厚與化渣噪聲聲強特征和 氧槍振動特征之間的關聯關系，還包含用于作為所述渣厚的評測基準的噴濺閾值和返干閾 值。
[0057] 本發明 申請人:具體在研究化渣噪聲的多頻段音頻特征以及氧槍振動特征與化渣 狀態之間關聯性的基礎上，預先建立轉爐化渣監控模型。后續通過利用該模型計算轉爐熔 池的渣厚實時了解轉爐的化渣狀態。
[0058] 首先，研究化渣噪聲的聲強特征與化渣狀態的關聯性。
[0059] 研究表明，轉爐噸位越大吹煉過程中發出的噪聲頻率越低，目前市面上的轉爐噸 位各不相同，其特征頻率一般分布在100?500Hz之間，且各類轉爐會因爐齡和爐襯變化而 產生噪聲頻段的變化。為此，本實施例中的爐口噪聲信號采集模塊可以同時檢測多個特征 頻段的音頻信號，且在實際應用中，爐口噪聲信號采集模塊需從其可以檢測的多個頻段中 選取一個具有較好監控效果（能夠較好地反映化渣狀態）的檢測頻段作為主檢測頻段，后 續需對主檢測頻段的聲強特征進行精確檢測，同時對與主檢測頻段相鄰的兩個頻段也進行 精確檢測，而對其他頻段聲強特征進行相對粗略的檢測即可。
[0060] 具體地，本實施例以300爐次的冶煉數據作為主特征頻段的選擇依據，計算各頻 段在冶煉前中后三個時期的平均聲強，從中選取平均聲強一致性最好（波動性最小）的兩 個特征頻段，并將兩個特征頻段的聲強表征的噴濺特征與爐口圖像所表示的噴濺特征相比 對，從兩個特征頻段中選擇噴濺特征與爐口圖像所表征的噴濺特征最匹配的一個特征頻段 作為主檢測頻段。由于爐齡和爐襯變化會引起聲音頻段產生變化，為保證監控的準確度，需 及時對主檢測頻段進行更換，例如可以在相鄰頻段的聲強特征能夠更為準確地反映化渣狀 態時，將該相鄰頻段替換原有的主檢測頻段作為新的主檢測頻段，也可以在冶煉一定數量 的爐次后，例如冶煉2000爐后，重新選擇主檢測頻段。
[0061] 當轉爐冶煉平穩，化渣良好時，冶煉的聲強曲線比較平穩，沒有較大的起伏，如圖 2(a)所示，接下來以圖2(a)中平穩冶煉的聲強曲線為基準對化渣過程中發生噴濺及返干 時的聲強曲線進行研究。
[0062] 選取在380秒左右開始發生噴濺的爐次ID (Identity，身份標識）7,并以圖2(a) 為參考對該爐次冶煉化渣過程中發生噴濺的聲強曲線進行分析，如圖2(b)所示，從該圖中 可以看出在360秒左右時聲強曲線開始下降，在400秒時達到最小值，隨后操槍工控制槍 位，噴濺得到控制，聲強曲線上升，且聲強幅值趨于穩定，其值穩定在3. 8V左右。
[0063] 選取在430秒左右開始發生返干的爐次ID11，其化渣過程中的聲強曲線請參見圖 2 (c)，其中，聲強從300秒左右開始緩慢上升，400秒上升速度加快并在450秒時達到最大 值，隨后操槍工控制槍位，返干得到控制，聲強曲線下降，且聲強幅值趨于穩定，其值穩定在 3. 7V左右。
[0064] 接下來，研究氧槍振動與化渣狀態之間的的關聯性。
[0065] 轉爐冶煉過程中化渣良好時，氧槍的振動曲線較為平穩，本實施例分別選取能夠 表征噴濺的振動頻率Π 以及能夠表征返干的振動頻率f2,并分析發生噴濺、返干時的振動 特征曲線，為與聲音強度特征進行對比，選取的爐次同樣分別為ID7和ID11。
[0066] 請參見圖3 (a)，3 (a)示出了在380秒左右開始發生噴濺的爐次ID7的氧槍振動曲 線，從圖中可知，渣位上升導致氧槍振動減弱，振動曲線幅值在350秒左右開始有明顯的降 低，振動特征與圖2 (b)示出的聲強特征變化趨勢一致，但振動特征變化更明顯，更利于對 化渣狀態進行判斷。
[0067] 圖3(b)示出了 430秒左右開始發生返干的爐次ID11的氧槍振動曲線，從圖中可 知，當爐內渣位降低偏向返干時，氧槍振動增強，振動曲線幅值在420秒左右開始有明顯的 提升，如圖3(b)所示。振動特征與圖2(c)示出的聲強特征變化趨勢一致，均從300秒左右 開始緩慢上升，但聲強特征變化更明顯，更利于對化渣狀態進行判斷。
[0068] 經過大量現場測試及分析研究， 申請人:發現：當發生噴濺時，振動特征的變化較之 于聲強特征的變化更為明顯，從而利用振動特征預測噴濺比聲強特征更迅速；而當發生返 干時，聲強特征的變化更為明顯，從而利用聲強特征預測返干比振動特征更迅速。為提高預 測效率（預測時間較實際發生時間越早，預測效率越高），本發明將振動特征作為噴濺預測 的主影響因子，將聲強特征作為返干預測的主影響因子。
[0069] 基于此，為表征不同特征對噴濺預測、返干預測的不同影響度，本實施例在建立轉 爐化渣監控模型時，將模型分為兩種情況：噴濺預測情況和返干預測情況，噴濺預測情況 中，為氧槍振動強度分配較大的權重，為化渣噪聲強度分配較小的權重，將氧槍振動強度作 為化渣狀態預測的主影響因素；而在返干預測情況中，為氧槍振動強度分配較小的權重，為 化渣噪聲強度分配較大的權重，將化渣噪聲強度作為化渣狀態預測的主影響因素。
[0070] 此外，還需提前設定作為參考基準的噴濺閾值及返干閾值，當冶煉過程中渣厚達 到噴濺閾值或返干閾值時，即表征即將發生噴濺或返干。
[0071] 由于本發明的目的在于提前預測，并在實際的噴濺、返干發生前進行槍位控制，使 化渣平穩進行。因此所設定的噴濺閾值需低于實際化渣過程中發生噴濺時的渣厚臨界值， 所設定的返干閾值需高于實際化渣過程中發生返干時的渣厚臨界值，本實施例中，初步對 兩個閾值作出如下設定：噴濺閾值=實際發生噴濺時的渣厚臨界值X80%，返干閾值=實 際發生返干時的渣厚臨界值X 120%。
[0072] 其中，本領域技術人員可基于對化渣狀態預測效率及預測準確度的均衡需求，對 噴濺閾值和返干閾值進行自行設定。
[0073] 在預先建立了轉爐化渣監控模型的基礎上，本步驟S102基于所述模型，利用實時 獲取的化渣噪聲數據和氧槍振動數據計算轉爐熔池的實時渣厚。
[0074] S103:將計算得出的所述渣厚與所述噴濺閾值及所述返干閾值進行比對，產生比 對結果。
[0075] S104 :判斷所述比對結果是否表征會發生噴濺或返干，并在所述比對結果表征會 發生噴溉或返干時，獲取相應的噴溉信息或返干信息。
[0076] 具體地，當所計算出的渣厚大于或等于噴濺閾值時，則表征即將發生噴濺，當所計 算出的渣厚小于或等于返干閾值時，則表征即將發生返干。并將當時的渣厚、化渣噪聲數據 和氧槍振動數據作為噴濺信息或返干信息，為后續制定控制方案提供依據。
[0077] S105 :依據所述噴濺信息或返干信息，制定相應的噴濺控制方案或返干控制方案， 以為后續的化渣平穩控制提供指導。
[0078] 本步驟依據獲取的噴濺信息或返干信息中的渣厚、化渣噪聲數據和氧槍振動數據 制定控制方案，確定具體需對氧槍槍位進行怎樣的控制、調整，以有效地指導化渣操作，實 現槍位的平穩控制。
[0079] 綜上，本發明方法包括：實時獲取包含了轉爐噪聲數據和氧槍振動數據的轉爐冶 煉數據；基于預先建立的轉爐化渣監控模型，利用所獲取的轉爐冶煉數據計算轉爐熔池的 渣厚；將計算出的渣厚與轉爐化渣監控模型中的的噴濺閾值及返干閾值進行比對，判斷比 對結果是否表征將會發生噴濺或返干，并在表征將會發生噴濺或返干時獲取相對應的噴濺 信息或返干信息；最后依據噴濺信息或返干信息制定相應的噴濺控制方案或返干控制方 案，以對后續的化渣操作進行指導，實現槍位的平穩控制。
[0080] 可見，本發明規避了人工監控方式受制于經驗、熟練程度等因素的弊端，提高了化 渣狀態檢測的穩定性和準確性，進而可更高程度地保證化渣的平穩進行。
[0081] 實施例二
[0082] 本實施例二繼續對實施例一的轉爐化渣監控方法進行優化，請參見圖4,該方法還 包括：
[0083] S106:在所述比對結果表征將會發生噴濺或返干時，進行相應的噴濺預警或返干 預警。
[0084] 本實施例增加對噴濺或返干的預警，例如通過不同的聲音提示實現噴濺預警及返 干預警，可及時通知相關人員對化渣進行平穩控制，以避免噴濺或返干的發生。
[0085] 實施例三
[0086] 本實施例三進一步對以上公開的轉爐化渣監控方法進行優化，該實施例中，獲取 的所述轉爐冶煉參數數據還包括爐口火焰圖像數據，在此基礎上，如圖5所示，上述方法還 包括：
[0087] S107:利用所述爐口火焰圖像數據對所述轉爐化渣監控模型中的噴濺閾值進行校 準。
[0088] 為保證轉爐化渣監控模型能夠準確地反映渣厚狀態，需對該模型進行動態調整、 校準，本實施例采用轉爐爐口火焰信息對其進行校準。
[0089] 具體地， 申請人:經研究發現：爐口火焰在冶煉的前中后期會呈現不同的亮度特征， 且在發生噴濺時火焰亮度會瞬時增強，因此，通過實時分析火焰圖像亮度特征可以計量噴 濺強度等級，并可動態調整轉爐化渣監控模型中的噴濺閾值，提高化渣狀態預測準確率。
[0090] 本實施例在相應位置部署圖像采集模塊，并從圖像采集模塊中獲取實時的爐口火 焰信息。
[0091] 申請人:預先提取發生噴濺時的火焰亮度特征，并通過將提取的特征與對應時刻正 常冶煉情況下的火焰亮度特征進行比較，來研究火焰亮度特征與化渣狀態的關聯性。圖 6(a)示出了吹煉平穩時的火焰亮度特征曲線，從圖中可以看出：隨著轉爐冶煉過程的進 行，亮度特征強度逐漸增加，當接近終點時，采集的特征曲線會急劇下降，這與吹煉各個階 段碳氧反應規律是一致的。圖6(b)所示爐次在300-400秒之間發生兩次噴濺，通過與6(a) 的曲線進行對比可知，6 (b)所示爐次在發生噴濺時，其亮度特征隨之發生突變，亮度瞬間激 增，本實施例基于圖像分析標記噴濺次數和爐次，并依據所標記數據對火焰亮度特征與化 渣狀態的關聯性進行進一步研究。
[0092] 在此基礎上，當上述模型的準確度不達標時，利用轉爐爐口火焰信息對上述模型 中的噴濺閾值進行校準，保證該模型具有較高的準確度。
[0093] 本實施例通過利用轉爐爐口火焰信息對轉爐化渣監控模型進行動態校準，保證了 轉爐化渣監控模型具有較高的準確度，從而提高了噴濺的預警準確度。
[0094] 實施例四
[0095] 由于轉爐冶煉時的加料數據、氧槍操作數據、吹氧量數據、鐵水成分數據等工藝參 數據會對渣厚產生影響，本實施例四將轉爐冶煉時的工藝參數作為參考數據引入轉爐化渣 監控模型，從而后續可依據化渣噪聲特征、氧槍振動特征和爐口火焰圖像特征，并結合工藝 參數對化渣狀態進行預測。
[0096] 本實施例四利用工藝參數數據對轉爐化渣監控模型進行了優化，進一步提高了該 模型對化渣狀態進行預測的準確度。
[0097] 實施例五
[0098] 本實施例公開一種轉爐化渣監控裝置，該系統與以上各實施例公開的轉爐化渣監 控方法相對應。
[0099] 請參見圖7,相應于實施例一，轉爐化渣監控裝置包括冶煉數據獲取模塊100、渣 厚獲取模塊200、比對模塊300、判斷模塊400和控制方案制定模塊500。
[0100] 冶煉數據獲取模塊100,用于實時獲取轉爐冶煉數據，所述轉爐冶煉數據包含化渣 噪聲數據和氧槍振動數據。
[0101] 渣厚計算模塊200,用于基于預先建立的轉爐化渣監控模型，利用所述化渣噪聲數 據和氧槍振動數據計算轉爐熔池的渣厚，其中，所述轉爐化渣監控模型包含轉爐熔池的渣 厚與化渣噪聲聲強特征和氧槍振動特征之間的關聯關系，還包含用于作為所述渣厚的評測 基準的噴濺閾值和返干閾值。
[0102] 比對模塊300,用于將計算得出的所述渣厚與所述噴濺閾值及所述返干閾值進行 比對，產生比對結果。
[0103] 判斷模塊，用于判斷所述比對結果是否表征將會發生噴濺或返干，并在所述比對 結果表征將會發生噴濺或返干時，獲取相應的噴濺信息或返干信息。
[0104] 控制方案制定模塊，用于依據所述噴濺信息或返干信息，制定相應的噴濺控制方 案或返干控制方案，以為后續的化渣平穩控制提供指導。
[0105] 相應于實施例二，如圖8所示，上述方法還包括預警模塊600,該模塊用于在所述 比對結果表征將會發生噴濺或返干時，進行相應的噴濺預警或返干預警。
[0106] 相應于實施例三，如圖9所示，上述方法還包括模型校準模塊700,該模塊用于利 用獲取的爐口火焰圖像數據對所述轉爐化渣監控模型中的噴濺閾值和返干閾值進行校準。
[0107] 對于本發明實施例五公開的轉爐化渣監控裝置而言，由于其與以上各實施例公開 的轉爐化渣監控方法相對應，所以描述的比較簡單，相關相似之處請參見以上各實施例中 轉爐化渣監控方法部分的說明即可，此處不再詳述。
[0108] 接下來，繼續公開本發明方法或系統的一應用示例。
[0109] 本示例具體公開一個基于本發明的化渣監控系統，該系統包括聲音信號采集模 塊、振動信號采集模塊、圖像采集模塊、數據處理模塊以及控制模塊。
[0110] 爐口噪聲采集模塊由高靈敏度采音模塊、多頻段音頻分析儀和智能吹掃模塊組 成。其中，高靈敏度采音模塊用于在轉爐化渣過程中采集化渣噪聲信號；多頻段音頻分析儀 可以同時檢測高靈敏度采音模塊的4-8個特征頻段的音頻信號，以全面覆蓋各類轉爐在爐 齡和爐襯變化時引起的聲音頻段變化，從根本上解決轉爐在使用幾個月后，由于爐齡和爐 襯變化導致噪聲特征頻段變化進而引起預警準確率降低的問題；智能吹掃模塊與轉爐系統 實時連接，在每爐冶煉結束后及濺渣操作時對高靈敏度采音模塊進行吹掃，有效減輕工人 的維護強度和提高設備的可靠性。
[0111] 氧槍振動信號采集模塊包括加速度傳感器和振動信號分析儀，其中，加速度傳感 器用于檢測并采集氧槍振動信號，其采用便攜式機械保護裝置，規避了因傳感器安裝方式 原因而導致振動信號存在偏差的問題，同時延長了傳感器的使用壽命；振動信號分析儀對 加速度傳感器所檢測的氧槍振動信號進行濾波、放大和選頻。
[0112] 火焰圖像采集模塊包括鏡頭、彩色CCD (Charge-coupled Device,電荷稱合元件） 傳感器和圖像采集卡。其中，鏡頭用于捕捉火焰圖像；彩色CCD傳感器用于對鏡頭捕捉的火 焰圖像進行模數轉換，轉換為數字化的圖像信息；圖像采集卡用于獲取彩色CCD傳感器中 的數字化圖像信息并對其進存儲。火焰圖像采集模塊實時采集、提取火焰圖像，若出現噴濺 則圖像亮度會瞬時突變，通過突變值的大小可以計量噴濺強度的等級、記錄該爐次數據并 反饋給轉爐化渣監控模型，對該模型中噴濺閾進行校準。
[0113] 數據處理模塊用于對爐口噪聲采集模塊、振動信號采集模塊及圖像采集模塊采集 的數據進行處理，并利用預先建立的化渣監控模型對爐內渣厚進行預測。
[0114] 控制模塊，即工控機，用于對以上各模塊進行集中控制，使各個模塊相互協調、配 合，實現各類數據的采集、處理以及渣厚預測。
[0115] 如圖10所示，該示例裝置中的高靈敏度采音模塊1具體安裝在轉爐擋火墻2上， 火焰圖像采集模塊包括的(XD傳感器3及圖像采集卡4安裝于主控室觀察窗上方，兩個加 速度傳感器5分別安裝在A、B氧槍6上（兩個氧槍一個處于工作狀態，一個處于備用狀態， 圖中僅顯示一個氧槍及一個加速度傳感器）；多頻段音頻分析儀7、振動信號分析儀8和工 控機9安裝在主控室中，并從主控室中接入轉爐PLC(Programmable Logic Controller,可 編程邏輯控制器）信號和轉爐數據庫信號。
[0116] 本示例裝置還將轉爐冶煉時的加料數據、氧槍操作數據、吹氧量數據、鐵水成分數 據等工藝參數數據作為參考數據引入所建立的化渣監控模型。在此基礎上，基于已建立的 模型并利用采集的的化渣噪聲數據、氧槍振動數據、工藝參數數據等預測渣厚趨勢，并在相 應的坐標空間中繪制熔池渣厚曲線同時將其顯示在顯示屏上供技術人員進行查看，該坐標 空間中還繪制了噴濺預警線（對應噴濺閾值）和返干預警線（對應返干閾值），如圖11所 示，從該圖中可知，渣厚趨勢曲線穩定，沒有越過噴濺與返干預警線，從而對應的爐次在冶 煉過程中未發生噴濺和返干。
[0117] 經過驗證，本示例裝置的噴濺反應準確率> 90%，返干反應準確率> 95%，預警 時間10秒以上（即預報時間早于實際發生時間至少10秒），具體地，采用聲強特征作為預 報返干的主影響因子，預警時間在15秒以上；采用振動特征作為預報噴濺的主影響因子， 預警時間在10秒以上，可以有效指導化渣操作，實現槍位的平穩控制。相應的指標數值請 見表1所示。
[0118] 表 1
[0119]

【權利要求】
1. 一種轉爐化渣監控方法，其特征在于，包括： 實時獲取轉爐冶煉數據，所述轉爐冶煉數據包含化渣噪聲數據和氧槍振動數據； 基于預先建立的轉爐化渣監控模型，利用所述化渣噪聲數據和氧槍振動數據計算轉爐 熔池的渣厚，其中，所述轉爐化渣監控模型包含轉爐熔池的渣厚與化渣噪聲聲強特征、氧槍 振動特征之間的關聯關系，還包含用于作為所述渣厚的評測基準的噴濺閾值和返干閾值； 將計算得出的所述渣厚與所述噴濺閾值及所述返干閾值進行比對，產生比對結果； 判斷所述比對結果是否表征將會發生噴濺或返干，并在所述比對結果表征將會發生噴 濺或返干時，獲取相應的噴濺信息或返干信息； 依據所述噴濺信息或返干信息，制定相應的噴濺控制方案或返干控制方案，以為后續 的化渣平穩控制提供指導。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述化渣噪聲數據包括化渣噪聲的強度 及化渣噪聲所處的頻段，所述氧槍振動數據包括氧槍振動的頻率和強度。
3. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括： 在所述比對結果表征將會發生噴濺或返干時，進行相應的噴濺預警或返干預警。
4. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述轉爐冶煉數據還包括爐口火焰圖像 數據。
5. 根據權利要求4所述的方法，其特征在于，還包括：利用所述爐口火焰圖像數據對所 述轉爐化渣監控模型中的噴濺閾值進行校準。
6. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述轉爐化渣監控模型還包括渣厚與轉 爐冶煉時的工藝參數數據之間的關聯關系，所述工藝參數數據包括加料數據、氧槍操作數 據、吹氧量和鐵水成分。
7. -種轉爐化渣監控裝置，其特征在于，包括冶煉數據獲取模塊、渣厚獲取模塊、比對 模塊、判斷模塊和控制方案制定模塊，其中： 所述冶煉數據獲取模塊，用于實時獲取轉爐冶煉數據，所述轉爐冶煉數據包含化渣噪 聲數據和氧槍振動數據； 所述渣厚計算模塊，用于基于預先建立的轉爐化渣監控模型，利用所述化渣噪聲數據 和氧槍振動數據計算轉爐熔池的渣厚，其中，所述轉爐化渣監控模型包含轉爐熔池的渣厚 與化渣噪聲聲強特征、氧槍振動特征之間的關聯關系，還包括用于作為所述渣厚的評測基 準的噴濺閾值和返干閾值； 所述比對模塊，用于將計算得出的所述渣厚與所述噴濺閾值及所述返干閾值進行比 對，產生比對結果； 所述判斷模塊，用于判斷所述比對結果是否表征將會發生噴濺或返干，并在所述比對 結果表征將會發生噴濺或返干時，獲取相應的噴濺信息或返干信息； 所述控制方案制定模塊，用于依據所述噴濺信息或返干信息，制定相應的噴濺控制方 案或返干控制方案，以為后續的化渣平穩控制提供指導。
8. 根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括： 預警模塊，用于在所述比對結果表征將會發生噴濺或返干時，進行相應的噴濺預警或 返干預警。
9. 根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括： 模型校準模塊，利用獲取的爐口火焰圖像數據對所述轉爐化渣監控模型中的噴濺閾值 進行校準。
【文檔編號】C21C5/46GK104087707SQ201410369416
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年7月30日 優先權日:2014年7月30日
【發明者】田陸, 何濤燾 申請人:湖南鐳目科技有限公司