钢铁工业是国民经济的重要基础产业,也是节能减排潜力最大的行业,在经济建设和社会发展等方面发挥着重要作用。高炉是钢铁生产流程中的最关键设备,也是能耗和排污的主要设备。因此,保证高炉的稳定顺行和高效生产,关系到钢铁企业的生产效益乃至整个社会的经济效益。本文立足高炉炼铁过程的节能降耗,针对高炉炼铁过程中高温、高压、多相流、全封闭的复杂与恶劣环境条件下炉内温度参数和运行状况难以测量这一问题。提出了一种基于多源信息、融合的高炉料面温度检测方法,利用高炉已有的间接反映料面温度的多源检测信息,包括红外图像、料面温度、入炉焦比、热风压力、热风温度、雷达料线等检测信息。综合运用信息融合技术、图像处理技术、机理推导和数据驱动等方法建立料面温度场的分布模型,对高炉内部冶炼过程实现在线监控,实时指导高炉操作。主要研究内容包括：(1)从高炉生产工艺机理的角度,阐述了多源检测信息与料面温度特征的关联性,在充分利用检测信息的基础上,提出了一种基于多源信息融合的高炉料面温度场数据驱动建模的方法,并确定建立料面温度场分布模型所采用的检测信息和料面温度场建模总体框架。(2)十字测温处理及特征提取。根据传热原理,利用十字测温热电偶测量值,建立基于十字测温的料面温度估计映射模型,计算与十字测温温度对应点的料面温度,并采用牛顿插值法拟合十字测温曲线。(3)红外图像处理及特征提取。针对红外图像存在的多种干扰及检测失真,首先利用分布图法对采集的图像进行一致性检验,剔除失真的图像,然后对红外图像进行一系列预处理处理及特征提取,主要包括高斯滤波、倾斜校正和灰度校正和重新标定。(4)利用上述计算和直接测量的多源检测信息,采用最小二乘支持向量机的方法有效整合利用这些多源检测信息建立料面的温度场分布模型,该方法建立的料面温度场模型比单一信息更全面,更能准确的反映料面的实际温度。