【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造，尤其涉及一种高炉可视化智能感知平台。
技术介绍
1、智能制造领域利用信息技术、控制理论和人工智能算法，实现生产过程的自动化、智能化和数据驱动的优化，在这个领域中，技术的发展旨在提高生产效率、降低能源消耗、提升产品质量，同时确保生产过程的安全性和环境友好性，应用领域广泛，如制造业、化工、冶金、食品加工多个行业。
2、高炉，是炼铁的核心设备，而高炉可视化智能感知平台是一种集成了先进感知技术、数据分析和人工智能的系统，目的是通过实时监控、数据分析和智能决策支持，优化高炉的炼铁过程，它能够感知炉内的实际工况，通过数据分析预测生产过程中可能出现的问题，并提供相应的优化建议，从而确保生产过程的稳定性和安全性。
3、传统高炉管理技术在以下方面存在不足，虽然已实现基本的生产过程自动化和控制，并且系统能够有效处理和反应当前的操作数据，但较多侧重于短期和即时信息，对长期数据趋势的挖掘和分析不够深入，因此在分析复杂数据模式以预测高炉潜在故障方面较为困难，容易增加非必要的维护成本，同时系统虽然在降低能源消耗和控制排放方面取得了一定成效，但难以根据周围环境质量自动调整排放标准。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种高炉可视化智能感知平台。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种高炉可视化智能感知平台包括数据采集模块、实时监测模块、气体分析模块、炉渣分析模块、能效评估模块、预测与优化模块、排放控
3、所述数据采集模块基于高炉运行环境，采用传感器和实时数据同步协议，进行环境与操作参数的实时数据采集，生成实时运行数据集；
4、所述实时监测模块基于实时运行数据集，采用apache kafka流数据处理和apacheflink实时分析框架，进行高炉运行状态的监测，生成实时监测报告；
5、所述气体分析模块基于实时监测报告，采用质谱分析仪器和气体色谱技术，结合支持向量机模型，进行炉内气体成分的分析和优化，生成气体分析报告；
6、所述炉渣分析模块基于实时监测报告，采用傅里叶变换红外光谱技术和随机森林算法，进行炉渣的化学成分和物理特性分析，生成炉渣成分报告；
7、所述能效评估模块基于炉渣成分报告、气体分析报告和实时监测报告，采用热力学能量平衡法和物料流分析技术，进行能效分析，生成能效评估报告；
8、所述预测与优化模块基于能效评估报告和实时运行数据集，采用时间序列分析和遗传算法优化，进行运行趋势预测和操作参数优化，生成优化策略报告；
9、所述排放控制模块基于优化策略报告，采用气象参数分析算法获得环境数据，结合卷积神经网络进行排放参数调整和污染物分析，生成排放控制报告；
10、所述生命周期管理模块基于排放控制报告，采用关联规则数据挖掘技术和长短时记忆网络算法，结合高炉运行日志，进行高炉健康状态预测，生成生命周期管理报告；
11、所述用户交互模块基于生命周期管理报告和数据采集模块、实时监测模块、气体分析模块、炉渣分析模块、能效评估模块、预测与优化模块、排放控制模块的输出，采用用户界面设计原理和交互设计技术，进行界面设计和交互功能实现，生成用户交互界面；
12、所述实时运行数据集具体为温度、压力、化学成分数据，所述实时监测报告包括运行状态的实时数据图表、异常情况警报，所述气体分析报告包括炉内的气体成分分析、气体组合预测，所述炉渣成分报告具体为炉渣的化学成分和物理特性分析的报告，所述能效评估报告包括能源消耗、资源利用率、优化建议，所述优化策略报告包括操作参数配置、未来趋势预测分析，所述排放控制报告具体为环境影响评估和排放标准的自动调整方案，所述生命周期管理报告包括高炉健康状况、预期寿命预测，维护建议。
13、作为本专利技术的进一步方案，所述数据采集模块包括温度采集子模块、压力采集子模块、化学成分采集子模块、数据传输子模块；
14、所述温度采集子模块基于高炉运行环境，采用热电偶温度测量技术和多变量数据融合方法进行温度监测，生成温度数据集；
15、所述压力采集子模块基于温度数据集，采用压阻式压力传感器和信号噪声削减算法进行压力监测，生成压力数据集；
16、所述化学成分采集子模块基于压力数据集，采用分子光谱技术和元素定量分析方法进行化学成分监测，生成化学成分数据集；
17、所述数据传输子模块基于化学成分数据集，采用无线网络协议进行数据集成与传输，生成实时运行数据集。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述实时监测模块包括状态监测子模块、异常检测子模块、数据分析子模块、监测报告生成子模块；
19、所述状态监测子模块基于实时运行数据集，采用kafka流处理和数据窗口化技术，进行状态实时监测，生成状态监测结果；
20、所述异常检测子模块基于状态监测结果，采用模式识别算法进行异常情况分析，生成异常检测报告；
21、所述数据分析子模块基于异常检测报告，采用apache flink和多维数据分析技术进行数据分析，生成数据分析结果；
22、所述监测报告生成子模块基于数据分析结果，执行报告整合与可视化处理，生成实时监测报告。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述气体分析模块包括质谱分析子模块、气体色谱分析子模块、机器学习预测子模块、气体调整建议子模块；
24、所述质谱分析子模块基于实时监测报告，采用时间飞行质谱技术进行气体成分定量分析，生成质谱分析结果；
25、所述气体色谱分析子模块基于质谱分析结果，采用顶空色谱法进行气体成分的分离与定性分析，生成气体色谱分析报告；
26、所述机器学习预测子模块基于气体色谱分析报告，采用线性回归分析进行气体成分变化趋势预测，生成气体成分预测结果；
27、所述气体调整建议子模块基于气体成分预测结果，采用多目标优化与决策分析方法进行调整方案制定，生成气体分析报告。
28、作为本专利技术的进一步方案，所述炉渣分析模块包括光谱分析子模块、成分分析子模块、效率评估子模块、物料利用建议子模块；
29、所述光谱分析子模块基于实时监测报告，采用傅里叶变换红外光谱技术进行炉渣的光谱特性分析，生成光谱分析结果；
30、所述成分分析子模块基于光谱分析结果，采用随机森林算法进行炉渣化学成分的分析，生成成分分析报告；
31、所述效率评估子模块基于成分分析报告，采用数据统计和效率评估方法分析炉渣的利用效率，生成效率评估结果；
32、所述物料利用建议子模块基于效率评估结果，采用线性规划和生命周期评估方法进行炉渣的再利用策略制定，生成炉渣成分报告。
33、作为本专利技术的进一步方案，所述能效评估模块包括能量平衡分析子模块、资源利用评估子模块、效率优化建议子模块、评估报告生成子模块；
【技术保护点】
1.一种高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述平台包括数据采集模块、实时监测模块、气体分析模块、炉渣分析模块、能效评估模块、预测与优化模块、排放控制模块、生命周期管理模块、用户交互模块；
2.根据权利要求1所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述数据采集模块包括温度采集子模块、压力采集子模块、化学成分采集子模块、数据传输子模块；
3.根据权利要求2所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述实时监测模块包括状态监测子模块、异常检测子模块、数据分析子模块、监测报告生成子模块；
4.根据权利要求3所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述气体分析模块包括质谱分析子模块、气体色谱分析子模块、机器学习预测子模块、气体调整建议子模块；
5.根据权利要求3所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述炉渣分析模块包括光谱分析子模块、成分分析子模块、效率评估子模块、物料利用建议子模块；
6.根据权利要求5所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述能效评估模块包括能量平衡分析子模块、资源利用评估子模块、效率优化建议子模
7.根据权利要求6所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述预测与优化模块包括机器学习预测子模块、操作参数优化子模块、未来趋势分析子模块、策略实施建议子模块；
8.根据权利要求7所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述排放控制模块包括环境监测子模块、排放标准调整子模块、污染物分析子模块、排放控制报告生成子模块；
9.根据权利要求8所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述生命周期管理模块包括数据挖掘子模块、健康状态预测子模块、寿命预测子模块、维护建议子模块；
10.根据权利要求9所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述用户交互模块包括界面设计子模块、交互功能子模块、报告展示子模块、操作指导子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述平台包括数据采集模块、实时监测模块、气体分析模块、炉渣分析模块、能效评估模块、预测与优化模块、排放控制模块、生命周期管理模块、用户交互模块；
2.根据权利要求1所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述数据采集模块包括温度采集子模块、压力采集子模块、化学成分采集子模块、数据传输子模块；
3.根据权利要求2所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述实时监测模块包括状态监测子模块、异常检测子模块、数据分析子模块、监测报告生成子模块；
4.根据权利要求3所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述气体分析模块包括质谱分析子模块、气体色谱分析子模块、机器学习预测子模块、气体调整建议子模块；
5.根据权利要求3所述的高炉可视化智能感知平台，其特征在于：所述炉渣分析模块包括光谱分析子模块、成分分析子模块、效率评估子模块、物料利用建议子模块；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：鄂殿玉，杨艺峰，但家云，崔佳鑫，曹生福，赵斌，蒋友源，汪小毅，邹瑞萍，
申请(专利权)人：江西理工大学，
类型：发明
国别省市：
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