一种多工序智能管控系统、方法及设备技术方案

本发明专利技术提供一种多工序智能管控系统、方法及设备，包括有：采集模块，用于获取炼铁生产前不同工序的所有数据；处理模块，用于对获取的所有工序的数据进行分类、清洗或转换，剔除工序中不符合预设条件的数据；存储模块，基于Hadoop架构存储经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；监控管理模块，用于加载基于Hadoop架构存储的经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；并按照加载的数据建立数据监控模型，根据数据监控模型的输出结果对炼铁生产执行管理控制。本发明专利技术形成了覆盖高炉、烧结、焦化、原材料等铁前生产流程的数据处理与分析体系，建立多个智能化应用模块，形成铁前生产多工序一体化智能管控系统，为铁前生产提供可视化、数字化、智能化的技术工具。

A multi process intelligent control system, method and equipment

【技术实现步骤摘要】
一种多工序智能管控系统、方法及设备
本专利技术涉及炼铁
，特别是涉及一种用于管理和控制钢铁生产的多工序智能管控系统、方法及设备。
技术介绍
钢铁冶炼生产涉及许多流程控制，而钢铁冶炼生产前(以下简称铁前生产)的一切操作和控制属于钢铁企业流程控制中的核心之一。铁前生产由于工序复杂、设备繁多、控制分散，同时涉及高温、高压等生产特点，使得铁前生产的管控一直处于分散、粗放的模式，严重阻碍了铁前生产向智能化和绿色化的发展与进步。传统分散、独立的铁前生产、控制已经阻碍了铁前生产技术的进步和提高。针对现有铁前生产管控模式分散、独立的弊端，本专利技术提出一种多工序一体化智能管控系统，对铁前生产各工序的生产、管理、信息等实现一体化管理。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种多工序智能管控系统、方法及设备，用于解决现有技术中存在的技术问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种多工序智能管控系统，所述系统包括：采集模块，用于获取炼铁生产前不同工序的所有数据；处理模块，与采集模块连接，用于对获取的所有工序的数据进行分类、清洗或转换，剔除所有工序中不符合预设条件的数据；存储模块，与处理模块连接，存储经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；监控管理模块，与存储模块连接，用于加载存储的经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；并按照加载的数据建立数据监控模型，根据数据监控模型的输出结果对炼铁生产执行管理控制。可选地，所述采集模块基于感知子系统和识别子系统获取炼铁生产前不同工序的所有数据；所述存储模块基于Hadoop架构存储经分类、清洗和转换后的所有工序的数据。可选地，所述处理模块通过以下至少之一：分类算法、聚类算法、回归算法、神经网络算法、深度学习算法；对获取的所有工序的数据进行分类、清洗或转换，剔除所有工序中不符合预设条件的数据。可选地，炼铁生产前不同工序的数据包括以下至少之一：高炉工序的数据、烧结工序的数据、焦化工序的数据、原材料工序的数据、校化验工序的数据。可选地，符合预设条件包括以下至少之一：当前高炉工序的风量在预设高炉工序的风量范围内、当前高炉工序的氧量在预设高炉工序的氧量范围内、当前高炉工序的湿度在预设高炉工序的湿度范围内、当前高炉工序的温度在预设高炉工序的温度范围内、当前高炉工序的压力在预设高炉工序的压力范围内、当前高炉工序的煤气利用率在预设高炉工序的煤气利用率范围内、当前高炉工序的铁水温度在预设高炉工序的铁水温度范围内、当前高炉工序中原材料的物理性能符合预设高炉工序中原材料的物理性能、当前高炉工序中原材料的化学性能符合预设高炉工序中原材料的化学性能、当前高炉工序中原材料的冶金性能符合预设高炉工序中原材料的冶金性能、当前烧结工序的配料种类与预设烧结工序的配料种类一致、当前烧结工序的配料比例在预设烧结工序的配料比例范围内、当前焦化工序的推焦数据符合预设焦化工序的推焦数据、当前焦化工序的加热符合预设焦化工序的加热数据、当前原材料种类与预设原材料种类一致、当前原材料比例在预设原材料比例范围内、当前原材料的库存在预设原材料的库存范围内、当前原材料种类检化验结果符合预设原材料种类检化验结果、当前原材料比例检化验结果符合预设原材料比例检化验结果。可选地，还包括有显示模块，与监控管理模块连接，通过一种或多种显示类别显示数据监控模型的输出结果；所述显示类别包括以下至少之一：柱状图、条形图、折线图、圆饼图、雷达图、旭日图、散点图、气泡图、地图、文字、数字、时间控件。本专利技术还提供一种多工序智能管控方法，所述方法步骤如下：获取炼铁生产前不同工序的所有数据；对获取的所有工序的数据进行分类、清洗或转换，剔除所有工序中不符合预设条件的数据；存储经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；加载存储的经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；并按照加载的数据建立数据监控模型，根据数据监控模型的输出结果对炼铁生产执行管理控制。可选地，炼铁生产前不同工序的数据包括以下至少之一：高炉工序的数据、烧结工序的数据、焦化工序的数据、原材料工序的数据、校化验工序的数据。可选地，符合预设条件包括以下至少之一：当前高炉工序的风量在预设高炉工序的风量范围内、当前高炉工序的氧量在预设高炉工序的氧量范围内、当前高炉工序的湿度在预设高炉工序的湿度范围内、当前高炉工序的温度在预设高炉工序的温度范围内、当前高炉工序的压力在预设高炉工序的压力范围内、当前高炉工序的煤气利用率在预设高炉工序的煤气利用率范围内、当前高炉工序的铁水温度在预设高炉工序的铁水温度范围内、当前高炉工序中原材料的物理性能符合预设高炉工序中原材料的物理性能、当前高炉工序中原材料的化学性能符合预设高炉工序中原材料的化学性能、当前高炉工序中原材料的冶金性能符合预设高炉工序中原材料的冶金性能、当前烧结工序的配料种类与预设烧结工序的配料种类一致、当前烧结工序的配料比例在预设烧结工序的配料比例范围内、当前焦化工序的推焦数据符合预设焦化工序的推焦数据、当前焦化工序的加热符合预设焦化工序的加热数据、当前原材料种类与预设原材料种类一致、当前原材料比例在预设原材料比例范围内、当前原材料的库存在预设原材料的库存范围内、当前原材料种类检化验结果符合预设原材料种类检化验结果、当前原材料比例检化验结果符合预设原材料比例检化验结果。可选地，通过一种或多种显示类别显示数据监控模型的输出结果；所述显示类别包括以下至少之一：柱状图、条形图、折线图、圆饼图、雷达图、旭日图、散点图、气泡图、地图、文字、数字、时间控件。本专利技术还提供一种设备，包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行如上述中一个或多个所述的方法。本专利技术还提供一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行如上述中一个或多个所述的方法。如上所述，本专利技术提供一种多工序智能管控系统、方法及设备，具有以下有益效果：通过采集模块获取炼铁生产前不同工序的所有数据；处理模块与采集模块连接，用于对获取的所有工序的数据进行分类、清洗或转换，剔除所有工序中不符合预设条件的数据；存储模块与处理模块连接，基于Hadoop架构存储经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；监控管理模块与存储模块连接，用于加载基于Hadoop架构存储的经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；并按照加载的数据建立数据监控模型，根据数据监控模型的输出结果对炼铁生产执行管理控制。本专利技术形成了覆盖高炉、烧结、焦化、原材料等铁前生产流程的数据处理与分析体系，建立多个智能化应用模块，形成铁前生产多工序一体化智能管控系统，为铁前生产提供可视化、数字化、智能化的技术工具。附图说明图1为一实施例提供的多工序智能管控系统连接示意图。图2为一实施例提供的多工序智能管控方法流程示意图。图3为一实施例提供的终端设本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多工序智能管控系统，其特征在于，所述系统包括：/n采集模块，用于获取炼铁生产前不同工序的所有数据；/n处理模块，与采集模块连接，用于对获取的所有工序的数据进行分类、清洗和转换，剔除所有工序中不符合预设条件的数据；/n存储模块，与处理模块连接，存储经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；/n监控管理模块，与存储模块连接，用于加载存储的经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；并按照加载的数据建立数据监控模型，根据数据监控模型的输出结果对炼铁生产执行管理控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种多工序智能管控系统，其特征在于，所述系统包括：
采集模块，用于获取炼铁生产前不同工序的所有数据；
处理模块，与采集模块连接，用于对获取的所有工序的数据进行分类、清洗和转换，剔除所有工序中不符合预设条件的数据；
存储模块，与处理模块连接，存储经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；
监控管理模块，与存储模块连接，用于加载存储的经分类、清洗和转换后的所有工序的数据；并按照加载的数据建立数据监控模型，根据数据监控模型的输出结果对炼铁生产执行管理控制。


2.根据权利要求1所述的多工序智能管控系统，其特征在于：所述采集模块基于感知子系统和识别子系统获取炼铁生产前不同工序的所有数据；
所述存储模块基于Hadoop架构存储经分类、清洗和转换后的所有工序的数据。


3.根据权利要求1所述的多工序智能管控系统，其特征在于：所述处理模块通过以下至少之一：分类算法、聚类算法、回归算法、神经网络算法、深度学习算法；
对获取的所有工序的数据进行分类、清洗或转换，剔除所有工序中不符合预设条件的数据。


4.根据权利要求1所述的多工序智能管控系统，其特征在于：炼铁生产前不同工序的数据包括以下至少之一：高炉工序的数据、烧结工序的数据、焦化工序的数据、原材料工序的数据、校化验工序的数据。


5.根据权利要求4所述的多工序智能管控系统，其特征在于：符合预设条件包括以下至少之一：当前高炉工序的风量在预设高炉工序的风量范围内、当前高炉工序的氧量在预设高炉工序的氧量范围内、当前高炉工序的湿度在预设高炉工序的湿度范围内、当前高炉工序的温度在预设高炉工序的温度范围内、当前高炉工序的压力在预设高炉工序的压力范围内、当前高炉工序的煤气利用率在预设高炉工序的煤气利用率范围内、当前高炉工序的铁水温度在预设高炉工序的铁水温度范围内、当前高炉工序中原材料的物理性能符合预设高炉工序中原材料的物理性能、当前高炉工序中原材料的化学性能符合预设高炉工序中原材料的化学性能、当前高炉工序中原材料的冶金性能符合预设高炉工序中原材料的冶金性能、当前烧结工序的配料种类与预设烧结工序的配料种类一致、当前烧结工序的配料比例在预设烧结工序的配料比例范围内、当前焦化工序的推焦数据符合预设焦化工序的推焦数据、当前焦化工序的加热符合预设焦化工序的加热数据、当前原材料种类与预设原材料种类一致、当前原材料比例在预设原材料比例范围内、当前原材料的库存在预设原材料的库存范围内、当前原材料种类检化验结果符合预设原材料种类检化验结果、当前原材料比例检化验结果符合预设原材料比例检化验结果。


6.根据权利要求1所述的多工序智能管控系统，其特征在于：还包括有显示模块，与监控管理模块连接，通过一种或多种显示类别显示数据监控模型的输出结果；所述显示类别包括以下至少...

【专利技术属性】
技术研发人员：王劲松，王刚，谢皓，孙小东，邓涛，赵宽，雷磊，刘中保，何海熙，何茂成，朱川，
申请(专利权)人：中冶赛迪重庆信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50