多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统，其中方法包括：获取多组待识别数据，其中，各组待识别数据包括炉喉料面的红外热图像和炉喉的温度分布数据，所述红外热图像和所述温度分布数据对应同一高炉的同一时刻；基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。本发明专利技术实施例提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统，在实现自动识别煤气流分布状态的同时，能够有效地提高煤气流分布状态识别精度。识别精度。识别精度。

【技术实现步骤摘要】
多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及高炉冶炼
，尤其涉及一种多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统。

技术介绍

[0002]高炉冶炼是现代化钢铁生产的主要方式，高炉中的煤气流分布状态直接影响高炉煤气热能和化学能的利用效率，关系到炉内温度分布、软熔带结构、炉墙热负荷、高炉热平衡状态，与高炉的稳定顺行直接相关。
[0003]目前，主要通过高炉操作者，参考炉喉十字测温探尺的测量数据或者炉顶高清热成像设备拍摄的红外图像，结合操作经验判断煤气流分布状态。这两种方式均需人工干预，费时费力，且得出的煤气流分布状态识别结果误差较大，精度不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统，用以解决现有技术需人工干预，费时费力，且得出的煤气流分布状态识别结果误差较大，精度不高的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，包括：获取多组待识别数据，其中，各组待识别数据包括炉喉料面的红外热图像和炉喉的温度分布数据，所述红外热图像和所述温度分布数据对应同一高炉的同一时刻；基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。
[0006]根据本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，所述各红外热图像之间的关联信息基于如下步骤确定：基于所述多组待识别数据中各红外热图像，构建红外热图像超图；确定所述红外热图像超图的图像关联矩阵，所述图像关联矩阵表征所述各红外热图像之间的关联信息。
[0007]根据本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，所述各温度分布数据之间的关联信息基于如下步骤确定：基于所述多组待识别数据中各温度分布数据，构建温度分布超图；确定所述温度分布超图的温度关联矩阵，所述温度关联矩阵表征所述各温度分布数据之间的关联信息。
[0008]根据本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，所述基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各组温度分布数据之间的关联信息，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到多组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果，包括：
基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，确定所述多组待识别数据的融合关联信息，并基于所述融合关联信息，构建融合超图；基于所述融合超图，构建高炉煤气流分布状态的超图优化模型；基于预设的高炉煤气流分布状态标签的标签矩阵，对所述超图优化模型进行求解，得到所述多组待识别数据的得分矩阵，所述得分矩阵用于表征各组待识别数据分别对应于高炉煤气流分布状态各个标签的得分；基于所述多组待识别数据的得分矩阵，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。
[0009]根据本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，所述基于所述多组待识别数据的得分矩阵，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果，包括：基于所述各组待识别数据分别对应于高炉煤气流分布状态各个标签的得分，将得分最高的高炉煤气流分布状态标签，确定为所述各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。
[0010]根据本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，所述高炉煤气流分布状态的超图优化模型表示为如下形式：其中，表示所述多组待识别数据的得分矩阵，表示所述高炉煤气流分布状态标签的标签矩阵，表示所述融合超图的拉普拉斯矩阵，为权衡参数。
[0011]根据本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，所述高炉煤气流分布状态标签包括中心过大边缘过盛，中心过大边缘过死，中心过大边缘稳定，中心不足边缘过盛，中心不足边缘过死，中心不足边缘稳定，中心充足边缘过盛，中心充足边缘过死，中心充足边缘稳定中的至少一种。
[0012]本专利技术还提供一种多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别系统，包括数据获取单元和状态识别单元，其中，数据获取单元，用于获取多组待识别数据，其中，各组待识别数据包括炉喉料面的红外热图像和炉喉的温度分布数据，所述红外热图像和所述温度分布数据对应同一高炉的同一时刻；状态识别单元，用于基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法。
[0014]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算
机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法。
[0015]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法。
[0016]本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法及系统，获取同一时刻的红外热图像和温度分布数据，并根据各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，对多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。在实现自动识别煤气流分布状态的同时，能够有效地提高煤气流分布状态识别精度。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法的流程示意图之一；图2是本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法的流程示意图之二；图3是本专利技术提供的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别系统的结构示意图；图4是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]高炉的操作目标一定程度上便是取得合理的煤气流分布，合理的煤气流分布对高炉的顺行、高产及降低焦比有非常重要的意义。所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，包括：获取多组待识别数据，其中，各组待识别数据包括炉喉料面的红外热图像和炉喉的温度分布数据，所述红外热图像和所述温度分布数据对应同一高炉的同一时刻；基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。2.根据权利要求1所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，所述各红外热图像之间的关联信息基于如下步骤确定：基于所述多组待识别数据中各红外热图像，构建红外热图像超图；确定所述红外热图像超图的图像关联矩阵，所述图像关联矩阵表征所述各红外热图像之间的关联信息。3.根据权利要求1所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，所述各温度分布数据之间的关联信息基于如下步骤确定：基于所述多组待识别数据中各温度分布数据，构建温度分布超图；确定所述温度分布超图的温度关联矩阵，所述温度关联矩阵表征所述各温度分布数据之间的关联信息。4.根据权利要求1所述的多源异构数据融合的高炉煤气流分布状态识别方法，其特征在于，所述基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各组温度分布数据之间的关联信息，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到多组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果，包括：基于所述多组待识别数据中各红外热图像之间的关联信息和各温度分布数据之间的关联信息，确定所述多组待识别数据的融合关联信息，并基于所述融合关联信息，构建融合超图；基于所述融合超图，构建高炉煤气流分布状态的超图优化模型；基于预设的高炉煤气流分布状态标签的标签矩阵，对所述超图优化模型进行求解，得到所述多组待识别数据的得分矩阵，所述得分矩阵用于表征各组待识别数据分别对应于高炉煤气流分布状态各个标签的得分；基于所述多组待识别数据的得分矩阵，对所述多组待识别数据进行高炉煤气流分布状态识别，得到各组待识别数据的高炉煤气流分布状态识别结果。5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘承宝，谭杰，赵宏博，李永杰，葛小亮，
申请(专利权)人：北京智冶互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：