一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115011759A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210745279.0C21C1/02(2006.01)(22)申请日2022.06.27G06N20/00(2019.01)G06T1/00(2006.01)(71)申请人中冶华天南京工程技术有限公司地址210019江苏省南京市建邺区富春江东街18号申请人中冶华天工程技术有限公司(72)发明人赵贵州蒲春雷方实年洪宇杰俞洋高心宇周良林则全李东汤雪松王致远吴博威陈磊(74)专利代理机构北京中伟智信专利商标代理事务所(普通合伙)11325专利代理师张岱(51)Int.Cl.C21C7/064(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法(57)摘要本发明公开一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法。包括以下步骤：铁水罐车行走至处理位，并获取铁水数据；利用智能倾翻模型，自动倾翻铁水罐；通过智能扒渣模型，进行脱硫前扒渣；使用测温取样机器人进行脱硫前测温取样，获取脱硫前铁水数据；通过智能倾翻模型，自动回位铁水罐；根据目标硫含量，计算脱硫剂加入量、搅拌器插入深度、搅拌时间、搅拌速度；根据历史大数据，使用机器学习算法进行数据挖掘，优化脱硫数据挖掘模型；耦合机理模型和数据挖掘模型，建立具备自学习功能的智能脱硫模型，将脱硫数据作为指令下发至脱硫控制系统；脱硫控制系统通过PLC控制完成脱硫过程。本发明实现了脱硫扒渣的智能闭环控制和全程无人干预，降低炼钢生产成本。CN115011759ACN115011759A权利要求书1/2页1.一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：步骤一：铁水罐车行走至处理位，并获取铁水数据；步骤二：利用智能倾翻模型，结合基于机器视觉的渣铁溢出预警AI，自动倾翻铁水罐；步骤三：通过智能扒渣模型，基于机器视觉智能规划扒渣路径，进行脱硫前扒渣；步骤四：使用测温取样机器人进行脱硫前测温取样，获取脱硫前铁水数据；步骤五：通过智能倾翻模型，结合基于机器视觉的渣铁溢出预警AI，自动回位铁水罐；步骤六：根据目标硫含量，使用脱硫机理模型计算脱硫剂加入量、搅拌器插入深度、搅拌时间、搅拌速度；步骤七：根据历史大数据，使用机器学习算法进行数据挖掘，通过模型训练以及迭代训练，建立、优化脱硫数据挖掘模型，计算脱硫剂加入量、搅拌器插入深度、搅拌时间、搅拌速度；步骤八：耦合机理模型和数据挖掘模型，建立具备自学习功能的智能脱硫模型，将脱硫剂加入量、搅拌器插入深度、搅拌时间、搅拌速度等数据作为指令下发至脱硫控制系统；步骤九：脱硫控制系统根据下发指令，通过PLC，完成脱硫过程。2.如权利要求1所述的铁水预处理脱硫扒渣智能方法，其特征在于，所述的方法还包括以下步骤：步骤十：通过智能倾翻模型，结合基于机器视觉的渣铁溢出预警AI，自动倾翻铁水罐；步骤十一：通过智能扒渣模型，基于机器视觉智能规划扒渣路径，进行脱硫后扒渣；步骤十二：使用测温取样机器人进行脱硫后测温取样，获取脱硫后铁水温度、硫含量等数据；步骤十三：通过智能倾翻模型，结合基于机器视觉的渣铁溢出预警AI，自动回位铁水罐；步骤十四：铁水罐车行走至吊罐位，完成铁水预处理脱硫扒渣。3.根据权利要求1所述的一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法，其特征在于，所述的步骤一中，是通过铁水罐号查询铁前MES，自动获取铁水重量、炉渣重量数据。4.根据权利要求1所述的一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法，其特征在于，所述的智能倾翻模型根据铁水重量、炉渣重量数据，结合铁水罐结构尺寸，自动计算倾动力矩，设定最优倾动角度；渣铁溢出预警AI基于工业相机和机器视觉，在倾翻过程中实时监控，提前发出渣铁溢出预警信号。5.根据权利要求1所述的一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法，其特征在于，所述的智能扒渣模型通过工业相机和机器视觉，自动识别炉渣分布、厚度和粘度信息，通过专家系统和遗传算法，规划扒渣路径，自动控制扒渣设备完成脱硫前、脱硫后扒渣，根据扒渣质量判定，进行自学习，智能优化扒渣路径。6.根据权利要求1所述的一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法，其特征在于，所述的测温取样机器人包括测温取样枪和测温取样枪自动升降装置，通过PLC，完成测温取样数据采集。7.根据权利要求1所述的一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法，其特征在于，所述脱硫机理模型包括脱硫反应热力学模型和动力学模型，其中，热力学模型根据热力学平衡，计算脱硫剂加入量，动力学模型根据界面反应动力学和溶解反应动力学，以及两者权重，计算搅拌2CN115011759A权利要求书2/2页器插入深度、搅拌时间和搅拌速度。8.根据权利要求1所述的一种铁水预处理脱硫扒渣智能方法，其特征在于，所述的步骤七中，根据历史大数据，以