(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210709479.0 (22)申请日 2022.06.22 (71)申请人 青岛特殊钢铁有限公司 地址 266409 山东省青岛市黄岛区泊里镇 集成路18 86号 (72)发明人 杨领芝　王海波　白先送　徐科　 周东东　叶红良　顾鸣昊　周大为　 (74)专利代理 机构 青岛致嘉知识产权代理事务 所(普通合伙) 3723 6 专利代理师 苗颖 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) G06V 20/52(2022.01) C21B 5/00(2006.01)C21B 7/16(2006.01) C21B 7/24(2006.01) (54)发明名称 基于风口监控的高炉下部热制度最大影响 因素分析方法 (57)摘要 本发明具体为一种基于风口监控的高炉下 部热制度最大影 响因素分析方法， 搭建高炉风口 监控系统， 实现基于不同亮度的风口图像的智能 采集， 实现风口亮度的自动分析； 通过预标定方 法实现风口监控系统采集参数的自动调整， 以有 效地采集风口亮度图像； 对高炉鼓风量、 鼓风温 度、 炉料下降速度、 高炉出铁量、 冶炼周期等相关 工艺参数与风口亮度变化趋势， 采用偏最小二乘 法实现高炉下部热制度最大影 响因素自动分析。 本发明可有效解决高炉风口图像监控中的亮度 过曝光问题， 实现风口图像的自动调整； 同时将 风口亮度监控 结果与高炉工艺参数相结合， 以有 效进行高炉下部热制度最大影响因素的自动分 析， 优化高炉下部调剂、 提高 高炉控制水平。 权利要求书1页 说明书4页 CN 115130846 A 2022.09.30 CN 115130846 A 1.一种基于风口监控的高炉下部热制度最大影响因素分析方法， 其特征在于， 依次包 括如下步骤： S1、 采集实时高炉风口图像， 判断高炉风口图像是否处于过曝光或者过暗状态， 对处于 过曝光或者过暗状态的高炉风口图像采用预标定方法进行曝光时间和增益调整， 直至该高 炉风口图像亮度符合标准； S2、 取一段时长S的高炉风口图像， 且每隔一固定时间s取一组该高炉风口图像的平均 亮度值作为该组的风口亮度， 同时间隔相同固定时间s对每个高炉冶炼工艺参数取平均值， 由所述风口亮度和所有高炉 冶炼工艺 参数的平均值组成样本数据， 样本数量 为S/s个； S3、 所述高炉冶炼工艺参数包括高炉鼓风量XB、 鼓风温度XBT、 炉料下降速度XBD、 高炉 出铁量XI、 冶炼周期XS、 喷煤量XPCI、 富氧率XBO， 所述风口亮度记为L， 则高炉冶炼工艺参数 的平均值 组成的自变量矩阵记为X＝{XB， XBT， XBD， XI， XS， XPCI， XBO }7×S/s， 所述风口亮度组 成的因变量矩阵记为Y＝{L}1×S/s， 将X和Y两个矩阵标准化后 得到新的数据矩阵E0、 F0， 然后 构建偏最小二乘回归方程， 采用变量投影重要性指数来衡量高炉冶炼工艺参数对风口亮度 的影响的重要性， 变量投影重要性指数越大说明该高炉冶炼工艺参数对风口亮度的影响重 要性越高， 亦即对该时段高炉热制度影响最大的高炉 冶炼工艺 参数。 2.根据权利要求1所述的基于风口监控的高炉下部热制度最大影响因素分析方法， 其 特征在于： 所述高炉风口图像由高炉风口监控系统提取， 所述高炉风口监控系统包括基于 FPGA的高 帧率相机、 远心镜头、 供电系统、 数据传输系统、 图像存储及处理系统、 耐高温防尘 防护套件， 所述远心镜头连接基于FPGA的高帧率相机， 所述基于FPGA的高帧率相机连接数 据传输系统， 所述数据传输系统连接图像存储及处理系统， 所述供电系统用于给高炉风口 监控系统供电， 所述耐 高温防尘防护套件用于高炉风口监控系统的耐高温、 防尘保护， 所述 基于FPGA的高帧率相机拍摄高炉风口图像并通过数据传输系统上传至图像存储及处理系 统。 3.根据权利要求2所述的基于风口监控的高炉下部热制度最大影响因素分析方法， 其 特征在于： 所述基于FPGA的高帧率相机判断采集的实时高炉风口图像的灰度值在＞200或 ＜100的范围时， 认为该高炉图像处于过曝状态或过暗状态。 4.根据权利要求3所述的基于风口监控的高炉下部热制度最大影响因素分析方法， 其 特征在于： 所述步骤1， 对处于过曝光或者过暗状态的高炉风口图像采用预标定方法进行曝 光时间和增益调整， 直至连续5秒内高炉风口图像平均亮度在150 ±50范围内， 则该高炉风 口图像亮度符合标准。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115130846 A 2基于风口监控的高炉下部热制度最大影响因素分析方 法 技术领域 [0001]本发明涉及高炉下部热制度最大影响因素分析方法技术领域， 具体为一种基于风 口监控的高炉下部热制度最大影响因素分析 方法。 背景技术 [0002]钢铁工业是国民经济和国防建设的基础产业， 我国目前的钢铁主流程以炼铁   ‑炼 钢模型的长流程为主。 作为世界范围内最大的单体冶炼设备， 高炉是炼铁的核心， 为了改善 能源利用效率、 降低冶炼成本， 目前高炉普遍采用风口前喷吹煤粉、 高风温等技术以实现高 炉冶炼效率的优化及高炉下部调剂。 高炉热制度是影响高炉生铁质量、 冶炼效率及操作水 平的关键所在， 高炉下部调剂对其影响较大。 但目前高炉热制度主要依靠人工经验进行判 断， 或通过风口亮度、 工艺参数等进 行判断， 没有根据实际情况确定行之有效的最大影响因 素分析方法。 [0003]随着人工智能技术与CCD成像技术的发展， 基于机器视觉的高炉风口监测技术得 到了广泛的应用， 专利 “一种高炉风口在线监测取像装置 ”  (CN201520770267.9)、 “一种高 炉风口摄像装置 ”(CN201820629808.X)、 “基于风口信息深度学习的监督及预测高炉炉况异 常的方法 ”(CN202110187003.0)  等提出了基于机器视觉的高炉风口成像及风口状态监控 方法， 可实现高炉风口喷煤情况的自动监控及风口状态异常的判断。 对提高高炉生产效率、 降低安全事故、 提高高炉定量化操作水平具有重要的指导意义。 但由于以上发明对高炉风 口监控仅仅局限于风口喷煤量及风口破损等监控， 导致部 分工况下风口图像出现过曝光或 亮度过低的问题， 且无法与高炉工艺 参数结合来进行高炉热制度最大影响因素的分析。 发明内容 [0004]本发明的目的在于提供一种基于风口监控的高炉下部热制度最大影响因素分析 方法， 以解决高炉风口图像监控中的亮度过曝光问题， 实现风口图像的自动调整； 同时将风 口监控结果与高炉工艺参数相结合， 以有效进行高炉下部热制度最大影响因素的自动分 析， 对优化高炉下部调剂、 提高 高炉控制水平奠定良好的基础。 [0005]本发明提供的基于风口监控的高炉下部热制度最大影响因素分析方法， 依次包括 如下步骤： [0006]S1、 采集实时高炉风口图像， 判断高炉风口图像是否处于过曝光或者过暗状态， 对 处于过曝光或者过暗状态的高炉风口图像采用预标定方法进 行曝光时间和增益调整， 直至 该高炉风口图像亮度符合标准； [0007]S2、 取一段时长S的高炉风口图像， 且每隔一固定时间s取一组该高炉风口图像 的 平均亮度值作为该组的风口亮度， 同时间隔相同固定时间s对每个高炉冶炼工艺参数取平 均值， 由所述风口亮度和所有高炉冶炼工艺参数的平均值组成样本数据， 样本数量为S/s 个； [0008]S3、 所述高炉冶炼工艺参数包括高炉鼓风量XB、 鼓风温度XBT、 炉料下降速度XBD、说　明　书 1/4 页 3 CN 115130846 A 3