用于转炉的炉衬厚度监测方法及炉衬厚度监测系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114350889A(43)申请公布日2022.04.15(21)申请号202111639731.7(22)申请日2021.12.29(71)申请人金川集团股份有限公司地址737100甘肃省金昌市金川区北京路申请人湖南麟淇网络科技股份有限公司(72)发明人马玉天王锐陈睿杨贵严卢苏君张海峰罗振宇王辰元周亚曦袁红丽(74)专利代理机构长沙新裕知识产权代理有限公司43210代理人刘熙(51)Int.Cl.C21C5/46(2006.01)C21C5/44(2006.01)权利要求书3页说明书10页附图6页(54)发明名称用于转炉的炉衬厚度监测方法及炉衬厚度监测系统(57)摘要本发明涉及用于转炉的炉衬厚度监测方法及炉衬厚度监测系统，转炉的表面规则分布有多个监测点，炉衬厚度监测方法包括：获取转炉表面预设区域内的每个监测点的实测温度；基于以每个监测点的历史实测温度和该监测点周围的其他监测点的实测温度为输入层的BP神经网络对预设区域内的每个监测点进行温度预估，以获得每个监测点的预测温度；以及根据每个监测点的实测温度和预测温度的温差、以及转炉在该监测点所处高度的平均表面温度确定转炉在该监测点处的炉衬厚度状态。本发明利用科学判断的方式取代传统的肉眼观察和经验判断，能够更加及时更加准确地检测转炉的温度状态，从而更加及时地检测出炉衬的损坏情况，提高了生产安全性。CN114350889ACN114350889A权利要求书1/3页1.一种用于转炉的炉衬厚度监测方法，所述转炉的表面规则分布有多个监测点，所述炉衬厚度监测方法包括：获取所述转炉表面预设区域内的每个所述监测点的实测温度；基于以每个所述监测点的历史实测温度和该监测点周围的其他监测点的实测温度为输入层的BP神经网络对所述预设区域内的每个所述监测点进行温度预估，以获得每个所述监测点的预测温度；以及根据每个所述监测点的实测温度和预测温度的温差、以及所述转炉在该监测点所处高度的平均表面温度确定所述转炉在该监测点处的炉衬厚度状态。2.根据权利要求1所述的炉衬厚度监测方法，其中，所述转炉为卧式转炉，所述预设区域为所述转炉的周向表面去除倾倒口之外的所有区域；或者在获取所述转炉表面预设区域内的每个所述监测点的实测温度之前，所述炉衬厚度监测方法还包括：获取所述转炉表面的热像图；以及将所述热像图中出现的具有预设程度的热斑所覆盖的区域作为所述预设区域。3.根据权利要求1所述的炉衬厚度监测方法，其中，多个所述监测点的分布方式为：在所述转炉的表面形成多个在竖直平面内延伸且分布均匀的测温经度线和多个在水平面内延伸且分布均匀的测温纬度线，多个所述测温经度线和多个所述测温纬度线相互交叉形成多个所述监测点；优选地，所述转炉为卧式转炉，每个所述测温经度线均绕所述转炉的周向延伸，多个所述测温经度线相互平行；每个所述测温纬度线均沿所述转炉的横向延伸，且任意相邻的两个所述测温纬度线与所述转炉的轴心所形成的圆心角均相同。4.根据权利要求3所述的炉衬厚度监测方法，其中，基于以每个所述监测点的历史实测温度和该监测点周围的其他监测点的实测温度为输入层的BP神经网络对所述预设区域内的每个所述监测点进行温度预估以获得每个所述监测点的预测温度的步骤包括：将每个所述监测点的近a个历史实测温度、与该监测点处于同一个测温纬度线上的其他监测点的实测温度、与该监测点处于同一个测温经度线上且邻近地位于该监测点上方的两个监测点的实测温度、与该监测点处于同一个测温经度线上且邻近地位于该监测点下方的两个监测点的实测温度、以及与该监测点对角相邻的四个监测点的实测温度输入所述BP神经网络；以及对所述BP神经网络进行学习训练，以得到该监测点的预测温度；其中a为整数。5.根据权利要求4所述的炉衬厚度监测方法，其中，所述BP神经网络的输出层采用正线性函数作为激活函数；且/或所述BP神经网络的中间层采用sigmoid函数作为激活函数；且/或所述BP神经网络的中间层的节点个数按照如下公式计算：2CN114350889A权利要求书2/3页其中p表示所述BP神经网络的中间层的节点个数，m表示所述BP神经网络的输入层的节点个数，n表示所述BP神经网络的输出层的节点个数，α是常数。6.根据权利要求4所述的炉衬厚度监测方法，还包括：若与该监测点处于同一个测温经度线上且邻近地位于该监测点上方的两个监测点、与该监测点处于同一个测温经度线上且邻近地位于该监测点下方的两个监测点、以及与该监测点对角相邻的四个监测点中的任一个监测点的实测温度未获取到，则以该监测点的历史实测温度的平均值代替。7.根据权利要求3所述的炉衬厚度监测方法，其中，所述转炉在每个所述监测点所处高度的平均表面温度按照如下方式获得：获取与该监测点处于同一测温