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(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CN113327300A(43)申请公布日2021.08.31(21)申请号202110611275.9G06T7/62(2017.01)(22)申请日2021.06.01(71)申请人浙江大学地址310058浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人林晓青谢昊源黄群星李晓东严建华(74)专利代理机构杭州中成专利事务所有限公司33212代理人周世骏(51)Int.Cl.G06T7/90(2017.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06T7/11(2017.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称基于热成像图的垃圾焚烧炉入炉垃圾热值的实时测算方法(57)摘要本发明涉及入炉垃圾的热值实时测算技术,旨在提供一种基于热成像图的垃圾焚烧炉入炉垃圾热值的实时测算方法。本发明利用不同垃圾组分在红外波段图像内颜色不同的原理,通过热成像摄像机采集入炉垃圾的热成像图并人工标注形成数据集,通过U‑Net全卷积神经网络循环进行模型训练,并结合模型输出的垃圾分割体积与单位体积垃圾热值计算,最终得到入炉垃圾的实时热值。相较现场运行人员根据DCS数据或经验估算垃圾热值,本发明更具有实时性和精确性,其能够高效和准确的测算料斗内的垃圾热值,能实现对垃圾焚烧炉的稳定燃烧的诊断,减少污染物排放以及燃烧的高效清洁利用。CN113327300ACN113327300A权利要求书1/2页1.一种基于热成像图的垃圾焚烧炉入炉垃圾热值的实时测算方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)在垃圾焚烧炉入炉前的料斗上方设置热成像摄像机,获取料斗中垃圾的热成像图;(2)对热成像图进行校正后,对热成像图进行切割操作,去除时间和日期信息;(3)不同热值的垃圾会在热成像图中显示为不同颜色,按颜色的区别将热值区域定义为高、中、低三个级别;根据该规则对足量热成像图中的热值区域进行人工标注,将标注后的图像与原图一一对应后组成料斗垃圾的热成像数据库;(4)以热成像数据库作为训练集,将其输入U‑Net全卷积神经网络中进行训练,得到用于分析热成像图中热值区域的自动识别模型;(5)将实时生成的单张热成像图输入自动识别模型,对该图中不同级别的热值区域分别进行识别;然后计算各级别热值区域的图像总面积areai,设定area1为高热值区域图像总面积、area2为中热值区域图像总面积、area3为低热值区域图像总面积;在与热成像摄像机的标定转换系数α相乘后,得到料斗中不同热值垃圾的实际分割面积Si,其中S1为高热值区域分割面积、S2为中热值区域分割面积、S3为低热值区域分割面积:Si=areai×α2其中,Simg为热成像图中对应区域的图像分割面积,单位:m;Sactual为热成像图中被分割区域的实际面积,单位:m2;i=1,2或3;(6)假设料斗中的垃圾堆料高度h和密度ρ保持不变,则垃圾料斗顶部面积S2、垃圾料斗底部面积S1和中截面面积S0的值保持恒定,结合棱台体积公式计算垃圾料斗中的某类垃圾的实时平均热值:其中,Qpi为某张图片的垃圾预测热值,单位:kJ/kg,其中i=1,2,3,Qp1为高热值区域垃圾预测热值,Qp2为中热值区域垃圾预测热值,Qp3为低热值区域垃圾预测热值;areai为各级2别热值区域的图像总面积,单位:m;设定area1为高热值区域图像总面积、area2为中热值区3域图像总面积、area3为低热值区域图像总面积;ρ为该堆垃圾的密度,单位:kg/m;h为假定垃圾堆料高度,单位:m;Qri为不同热值区域垃圾的经验热值,单位:kJ/kg,其中,Qr1为高热值区域垃圾经验热值,Qr2为中热值区域垃圾经验热值,Qr3为低热值区域垃圾经验热值;S1为22垃圾料斗底部面积,单位:m;S0为料斗中截面面积,单位:m;S2为垃圾料斗顶部面积,单位:m2;(7)根据步骤(5)中的识别结果和步骤(6)中的计算结果,对高、中、低热值区域的垃圾热值计算总和以得到实时的预测热值总和:Q′p=Qp1+Qp2+Qp3其中,Q′p为某张热成像图对应的所有垃圾热值总和的预测值,单位:kJ/kg;Qp1为高热值区域垃圾预测热值,Qp2为中热值区域垃圾预测热值,Qp3为低热值区域垃圾预测热值,单2CN113327300A权利要求书2/2页位:kJ/kg。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤(5)中,各级别的热值区域面积areai是通过下述方式计算的:areai=areai1+areai2+…+areain其中,areai为热成像图中某一级别热值区域的总面积,其中i=1,2或3;设定area1为高热值区域图像总面积、area2为中热值区域图像总面积、area3为低热值区域图像总面积;