铜转炉吹炼炉口图像智能监测及辅助分析系统

作     者：张红哲 徐子昂 刘光远 郭廷谦 张冰洁 ZHANG Hongzhe;XU Ziang;LIU Guangyuan;GUO Tingqian;ZHANG Bingjie

作者机构：中国恩菲工程技术有限公司北京100038 西北工业大学航天学院陕西西安710072 

出 版 物：《铜业工程》 (Copper Engineering)

年 卷 期：2024年第2期

页      面：1-7页

学科分类：080602[工学-钢铁冶金] 080603[工学-有色金属冶金] 08[工学] 0806[工学-冶金工程] 

基　　金：北京市自然科学基金项目(8234060)资助 

主　　题：转炉吹炼 炉口火焰图像 辅助炼铜 深度学习 终点预测 

摘      要：传统转炉炼铜工艺非常依赖个人经验,一般通过人工观察炉口火焰判断炉体内温度、造渣和造铜终点,该过程存在重大的安全与环保隐患,同时粗铜的品位得不到保障且易损坏炉体。随着环保与本质化安全指标要求的提高,各家企业开始转向闭窗吹炼。为应对绿色化与安全性要求,本文基于转炉炉口火焰分析结果并综合吹炼工艺中涉及的多种因素,设计了一种转炉炉口图像智能监测系统,实现了转炉炉口火焰的智能化监测。在此基础上,通过对不同阶段炉口火焰图像的分析,设计了基于自适应曝光阈值的颜色特征计算方法,能够对图像进行预处理并提取到可预测终点时间的关键特征,解决了目前传感器曝光度参数影响图像特征的关键问题。最后设计了基于深度神经网络的终点时间预测模型,实验结果表明造渣一期、造渣二期和造铜期终点的预测误差分别为0.74,0.83和1.4 min,显示了设计系统的有效性。