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公开(公告)号:CN119089376A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202410984437.7
申请日:2024-07-22
Applicant: 中南大学 , 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/2113 , G06N5/025 , G06N5/048 , G06Q50/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及工业炉窑工况识别技术领域,公开了一种融合过程变量和专家知识的工业炉窑工况识别方法及系统,该方法分别建立了基于过程变量的客观证据理论模型和基于专家知识的主观证据理论模型,采用冲突再分配和证据二次融合算法,以数据‑知识联合驱动的方式进行工业炉窑工况识别,为工业炉窑的稳定运行和安全长寿提供了可靠的保障。
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公开(公告)号:CN113888715A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111108259.4
申请日:2021-09-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟多目内窥镜的高炉料面三维重建方法及系统,通过利用料面下降形成的视差,建立料面与内窥镜的相对运动模型,在空间上虚构多目虚拟内窥镜,基于虚拟内窥镜和三角测量原理恢复特征点的空间坐标,从而获得稀疏的三维点云数据,根据高炉料面的布料环特征,利用稀疏的三维点云数据构建深度等高线以及构造一个能够反映料面分布的距离场函数,将深度等高线映射到三维空间中,并根据机械探尺数据进行定标,从而得到真实空间中的三维料面形貌,解决了现有技术无法准确获取高炉料面三维形貌的技术问题,实现了高温高压、弱光强粉尘恶劣环境下料面三维重建,从而为高炉炉顶布料操作提供直观可靠的三维料面形貌。
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公开(公告)号:CN118497432A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410557324.9
申请日:2024-05-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出了一种高炉新型布料矩阵优化方法及系统,在当前料面三维形状已获取的前提下,分析当前料面形状的分布特点,将料面分割成多个扇形区域,用二维径向料线描述各扇形区域的形状得到基于多条径向料线的料面三维形状描述;计算所述各扇形区域与理想料面之间的偏差,并根据偏差确定各扇形区域的需料体积;分析各扇形区域的需料体积与布料操作参数之间的关联关系,基于关联关系构建新型布料矩阵;求解新型布料矩阵的多目标优化模型,得到最优新型布料矩阵;基于最优新型布料矩阵执行布料操作。这样,有效解决了因初始料面非对称分布导致的传统多环布料操作无法形成理想料面的难题,实现了料面三维形状下的分区域按需布料。
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公开(公告)号:CN116680927A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310737869.3
申请日:2023-06-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高炉布料过程炉料堆积建模与布料矩阵优化方法及系统,通过建立炉料在炉喉空区运动的数学模型,确定炉料在炉喉空区的内轨迹和外轨迹,分析炉料在料面落点位置的运动状态,构建基于径向距离的炉料堆积模型,根据高炉当前炉况设定理想料面形状,构建基于自适应惩罚函数的布料矩阵优化模型以及对布料矩阵优化模型进行最优求解,获得最优布料矩阵,并根据炉料堆积模型和最优布料矩阵,获得理想料面形状,同时解决了炉料运动状态影响炉料堆积模型精度的问题和优化布料矩阵时约束条件众多难以精准建模与求解的问题,实现了不同理想料面形状下最优布料矩阵的准确获取。
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公开(公告)号:CN115830501A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211522095.4
申请日:2022-11-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的高炉铁水流渣铁识别方法及系统,通过提取铁水流图像的铁水流轮廓边界区域,对铁水流轮廓边界区域进行粉尘区域识别,获得铁水流轮廓边界区域的粉尘分布图,根据铁水流轮廓边界区域和粉尘分布图,获得铁水流ROI区域以及对铁水流ROI区域进行渣铁识别,获得高炉铁水流渣铁比,解决了现有高炉铁水流渣铁识别精度低的技术问题,通过对铁水流图像进行预处理和自适应邻域聚类图像分割,实现了铁水流渣铁像素的自适应识别,从而获得实时渣铁比统计值,该方法具有实时性强、精度高、抗干扰性强、不依赖其它检测设备等优势,适用于出铁场渣铁排放状态的长期稳定监测。
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公开(公告)号:CN113838114A
公开(公告)日:2021-12-24
申请号:CN202111106739.7
申请日:2021-09-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘散焦追踪的高炉料面深度估计方法及系统,通过建立内窥镜成像模型,估计料面图像的散焦模糊,根据散焦测距原理构建料面图像边缘深度与散焦模糊的关系模型,估计料面图像边缘的稀疏深度,对料面图像进行区域划分,获得深度变化规律一致的料面子区域,提取料面子区域的边缘图,并绘制边缘轨迹线,基于边缘轨迹线和深度梯度模板对料面图像边缘的稀疏深度进行扩展,得到整幅料面图像的深度图,进而获得高炉料面深度,解决了现有技术无法实时准确获取高炉料面深度的技术问题,实现了恶劣环境下的料面深度实时准确获取,提高了高炉料面深度提取的准确度和可靠性,能够为高炉炉顶布料操作提供连续、准确的料面深度反馈信息。
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公开(公告)号:CN112176136B
公开(公告)日:2021-09-14
申请号:CN202011017678.2
申请日:2020-09-24
Applicant: 中南大学
IPC: C21B5/00
Abstract: 本发明公开了一种高炉U型溜槽上炉料运动轨迹建模方法及系统,通过建立静坐标系和动坐标系,求取U型旋转溜槽的角速度和角加速度、炉料相对U型旋转溜槽的运动位置、运动速度以及运动加速度、以及求取炉料相对静坐标系的绝对加速度,建立炉料相对U型旋转溜槽的运动轨迹数学模型,并根据运动轨迹数学模型,获取炉料的运动位置和运动速度,解决了现有针对炉料在U型旋转溜槽上的运动模型没有考虑溜槽水平回转和倾斜旋转的角速度及角加速度的变化,导致难以精确计算炉料的运动位置和运动速度的技术问题,能实现高炉U型溜槽上炉料运动轨迹的精准建模,还能精确计算炉料的运动位置和运动速度以及实现溜槽转速及倾斜角度动态变化下的布料。
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公开(公告)号:CN105664864A
公开(公告)日:2016-06-15
申请号:CN201610013491.2
申请日:2016-01-08
Applicant: 中南大学
CPC classification number: B01J20/24 , C02F1/286 , C02F2101/20 , G21F9/12
Abstract: 本发明公开了一种维管植物基多孔氧化聚合螯合吸附材料的制备方法与应用;该吸附材料以多孔维管植物作为载体,接枝有大量偕胺肟基团;其制备方法是将维管植物通过氧化处理后,与带双键的硅烷偶联剂进行偶联,再与丙烯腈在引发剂作用下进行自由基聚合反应,最后通过羟胺将部分腈基转化成偕胺肟基团,即得;该吸附材料具有较强亲水性、丰富的多孔结构与众多的偕胺肟基团,将其作为吸附材料应用于去除废水中重金属或放射性金属元素,该吸附材料表现出吸附容量大,吸附能力强,可以再生和重复使用,重复使用效果好的特点,特别适用于废水中铅、镉及铀等金属的吸附去除。
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