基于专家评估和信息融合的高炉料面温度场智能建模

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高炉料面温度分布对于高炉操作有着重要的指导意义。本文针对高炉目前无法准确全面了解料面温度分布的情况,挖掘现场已有数据,依据可信度理论,建立红外图像可信度评估的专家规则;根据评估结果,分别采用依靠红外图像的机理模型信息融合方法和不依靠红外图像的神经网络信息融合方法,建立基于专家评估和多源信息的高炉料面温度场模型。在某钢铁企业2 200 m~3高炉应用结果表明,该模型可以更为准确,直观地反映料面温度分布,实现了对料面温度分布的实时检测,为复杂冶金过程控制和监控提供了有效的解决方法。 Blast furnace surface temperature distribution for blast furnace operation has an important guiding significance. In view of the fact that blast furnace can not accurately and completely understand the temperature distribution of material surface, the existing data of mining site are tapped, and the expert rules of credibility assessment of infrared image are established according to the reliability theory. According to the evaluation results, Information fusion method and neural network information fusion method which does not rely on infrared images, a temperature field model of blast furnace surface based on expert evaluation and multi-source information is established. The application results of 2 200 m ~ 3 blast furnaces in a steel plant show that the model can reflect the temperature distribution of material surface more accurately and intuitively, realize the real-time detection of material surface temperature distribution, and provide effective control and monitoring for complex metallurgical processes Solution.
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