【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及冶金工程，尤其涉及一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法。
技术介绍
1、冶金工程
专注于金属和合金的提取、加工与应用，在高炉冶炼中，温度控制是保证冶炼效率和产品质量的关键因素，该
涉及对高炉内部复杂反应的精确监控和调控，特别是在高温、高压和化学反应多变的环境下，实现有效的温度管理至关重要。
2、其中，一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法是一种用于高炉操作的温度测量和控制技术，其目的是提供一种准确测量高炉风口回旋区温度的方法，从而优化高炉的运行效率和产出质量，这种方法旨在通过精确控制温度来提高炼铁效率，减少能源消耗，并提高最终产品的质量，达成这一目的的效果包括提升生产效率、降低能耗和增强产品质量的一致性，而这种软测量建模方法通过采集高炉操作过程中的相关数据，如风口气流、物料投入、化学反应速率等，结合先进的数据处理技术和数学模型进行温度预测和控制，该方法包括使用机器学习算法、统计分析和其他高级计算技术来分析和预测高炉内部的温度变化，从而实现对高炉温度的精确控制，通过这种方式，可以间接测量并调控高炉内部的关键操作参数，优化整个炼铁过程。
3、虽然现有方法在高炉温度控制方面已取得显著成就，但在处理温度数据的深度分析方面仍存在问题，特别是在解析温度数据内在结构和模式方面，现有方法未能充分挖掘数据中的复杂关系和隐藏特征，影响了对温度控制深层次机理的理解，在数据处理流程的优化方面，现有方法还未达到最佳效率和准确性，特别是在数据预处理、特征提取和模型优化等关键环节，处理策略未能最大化数据潜力，影
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，而提出的一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法，包括以下步骤：
3、s1：基于高炉热力学环境，采用多元数据采集方法，通过结合热电偶的直接温度测量和红外摄像机的热辐射捕捉技术，进行多角度和多深度的温度数据收集，并对数据进行整合，生成原始温度数据集；
4、s2：基于所述原始温度数据集，采用基于z得分的阈值法和k-均值聚类算法的组合异常检测方法，通过分析数据的统计特性和聚类特征，进行异常值的识别和即时处理，生成处理异常值的温度数据集；
5、s3：基于所述处理异常值的温度数据集，采用持续同调群方法，通过计算数据集的多维形状和特征，以及对维特矢量场的分析，揭示数据的结构和模式，优化数据分析的维度和精度，生成拓扑分析温度数据集；
6、s4：基于所述拓扑分析温度数据集，采用分支定界算法和蒙特卡罗模拟的综合整数规划方法，通过筛选数据处理步骤和配置，进行数据处理流程的优化，生成优化的数据处理路径；
7、s5：基于所述优化的数据处理路径和拓扑分析温度数据集，采用自回归移动平均模型和欧拉方法的差分方程建模方法，通过构建动态预测模型，捕捉和模拟温度的时间序列特征和动态变化，生成动态温度预测模型；
8、s6：基于所述动态温度预测模型，采用吉布斯采样和隐马尔可夫模型的马尔可夫链模型，通过探究状态转移概率和处理非观测状态，进行温度数据随机性和不确定性的概率分析，生成概率分析的温度预测模型；
9、s7：基于所述概率分析的温度预测模型，采用模型检验器和时序逻辑分析的形式验证技术，通过对模型的逻辑一致性和稳定性进行检验，优化模型的性能和安全性，生成经过验证的温度预测模型；
10、s8：基于所述经过验证的温度预测模型，采用反馈控制循环方法，应用模型于高炉风口回旋区的温度控制，并持续监测模型性能，通过对模型输出的校正和性能监控，验证温度控制的精确性和有效性，生成温度控制执行结果。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述原始温度数据集包括热电偶直接测量的温度值、红外摄像机捕捉的热辐射图像数据、高炉多部位的温度读数，所述处理异常值的温度数据集包括经过异常值筛选的稳定温度读数、去除统计偏差的纯化数据、经过聚类算法处理的优化温度信息，所述拓扑分析温度数据集包括多维空间形状分析结果、数据集内部结构和模式的识别结果、优化后的数据分析维度，所述优化的数据处理路径包括数据筛选和预处理步骤、蒙特卡罗模拟得出的配置、分支定界算法选定的处理序列，所述动态温度预测模型包括时间序列特征的自回归移动平均分析、动态变化的欧拉方法差分方程模型、温度趋势的预测算法，所述概率分析的温度预测模型包括基于吉布斯采样的概率分布分析、隐马尔可夫模型的状态转移概率矩阵、温度数据随机性的统计模型，所述经过验证的温度预测模型包括经时序逻辑分析检验的稳定性结果、模型性能的安全性评估结果、优化后的模型参数设置，所述温度控制执行结果包括模型输出的实时校正数据、温度控制的性能监控记录、高炉风口回旋区温度调节的有效性评估。
12、作为本专利技术的进一步方案，基于高炉热力学环境，采用多元数据采集方法，通过结合热电偶的直接温度测量和红外摄像机的热辐射捕捉技术，进行多角度和多深度的温度数据收集，并对数据进行整合，生成原始温度数据集的步骤具体为：
13、s101：基于高炉热力学环境，采用热电偶温度测量算法，通过测量热电偶两端的温差引起的电势变化，捕捉高炉内部多个点的温度信息，并进行实时的温度监控，生成热电偶测温数据；
14、s102：基于高炉的表面和内部区域，采用红外热像测温算法，通过分析红外辐射的波长变化，获取高炉表面及内部的温度分布，采用图像处理与分析方法，对捕捉到的红外数据进行处理，并转化为热图，生成红外热成像数据；
15、s103：基于所述热电偶测温数据和红外热成像数据，采用数据融合算法，通过同步和加权这两种多类型的温度数据，优化温度测量的全面性和准确性，生成融合温度数据；
16、s104：基于所述融合温度数据，采用时间序列数据整合算法，通过统一数据格式和时间戳的对齐，将多个传感器的数据集成为统一的数据集，生成原始温度数据集。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述原始温度数据集，采用基于z得分的阈值法和k-均值聚类算法的组合异常检测方法，通过分析数据的统计特性和聚类特征，进行异常值的识别和即时处理，生成处理异常值的温本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：所述原始温度数据集包括热电偶直接测量的温度值、红外摄像机捕捉的热辐射图像数据、高炉多部位的温度读数，所述处理异常值的温度数据集包括经过异常值筛选的稳定温度读数、去除统计偏差的纯化数据、经过聚类算法处理的优化温度信息，所述拓扑分析温度数据集包括多维空间形状分析结果、数据集内部结构和模式的识别结果、优化后的数据分析维度，所述优化的数据处理路径包括数据筛选和预处理步骤、蒙特卡罗模拟得出的配置、分支定界算法选定的处理序列，所述动态温度预测模型包括时间序列特征的自回归移动平均分析、动态变化的欧拉方法差分方程模型、温度趋势的预测算法，所述概率分析的温度预测模型包括基于吉布斯采样的概率分布分析、隐马尔可夫模型的状态转移概率矩阵、温度数据随机性的统计模型，所述经过验证的温度预测模型包括经时序逻辑分析检验的稳定性结果、模型性能的安全性评估结果、优化后的模型参数设置，所述温度控制执行结果包括模型输出的实时校正数据、温度控制的性能监控记录、高炉风口回旋
3.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于高炉热力学环境，采用多元数据采集方法，通过结合热电偶的直接温度测量和红外摄像机的热辐射捕捉技术，进行多角度和多深度的温度数据收集，并对数据进行整合，生成原始温度数据集的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于所述原始温度数据集，采用基于Z得分的阈值法和K-均值聚类算法的组合异常检测方法，通过分析数据的统计特性和聚类特征，进行异常值的识别和即时处理，生成处理异常值的温度数据集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于所述处理异常值的温度数据集，采用持续同调群方法，通过计算数据集的多维形状和特征，以及对维特矢量场的分析，揭示数据的结构和模式，优化数据分析的维度和精度，生成拓扑分析温度数据集的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于所述拓扑分析温度数据集，采用分支定界算法和蒙特卡罗模拟的综合整数规划方法，通过筛选数据处理步骤和配置，进行数据处理流程的优化，生成优化的数据处理路径的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于所述优化的数据处理路径和拓扑分析温度数据集，采用自回归移动平均模型和欧拉方法的差分方程建模方法，通过构建动态预测模型，捕捉和模拟温度的时间序列特征和动态变化，生成动态温度预测模型的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于所述动态温度预测模型，采用吉布斯采样和隐马尔可夫模型的马尔可夫链模型，通过探究状态转移概率和处理非观测状态，进行温度数据随机性和不确定性的概率分析，生成概率分析的温度预测模型的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于所述概率分析的温度预测模型，采用模型检验器和时序逻辑分析的形式验证技术，通过对模型的逻辑一致性和稳定性进行检验，优化模型的性能和安全性，生成经过验证的温度预测模型的步骤具体为：
10.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于所述经过验证的温度预测模型，采用反馈控制循环方法，应用模型于高炉风口回旋区的温度控制，并持续监测模型性能，通过对模型输出的校正和性能监控，验证温度控制的精确性和有效性，生成温度控制执行结果的步骤具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：所述原始温度数据集包括热电偶直接测量的温度值、红外摄像机捕捉的热辐射图像数据、高炉多部位的温度读数，所述处理异常值的温度数据集包括经过异常值筛选的稳定温度读数、去除统计偏差的纯化数据、经过聚类算法处理的优化温度信息，所述拓扑分析温度数据集包括多维空间形状分析结果、数据集内部结构和模式的识别结果、优化后的数据分析维度，所述优化的数据处理路径包括数据筛选和预处理步骤、蒙特卡罗模拟得出的配置、分支定界算法选定的处理序列，所述动态温度预测模型包括时间序列特征的自回归移动平均分析、动态变化的欧拉方法差分方程模型、温度趋势的预测算法，所述概率分析的温度预测模型包括基于吉布斯采样的概率分布分析、隐马尔可夫模型的状态转移概率矩阵、温度数据随机性的统计模型，所述经过验证的温度预测模型包括经时序逻辑分析检验的稳定性结果、模型性能的安全性评估结果、优化后的模型参数设置，所述温度控制执行结果包括模型输出的实时校正数据、温度控制的性能监控记录、高炉风口回旋区温度调节的有效性评估。
3.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于高炉热力学环境，采用多元数据采集方法，通过结合热电偶的直接温度测量和红外摄像机的热辐射捕捉技术，进行多角度和多深度的温度数据收集，并对数据进行整合，生成原始温度数据集的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的高炉风口回旋区温度软测量建模方法，其特征在于：基于所述原始温度数据集，采用基于z得分的阈值法和k-均值聚类算法的组合异常检测方法，通过分析数据的统计特性和聚类特征，进行异常值的识别和即时处理，生成处理异常值的温度数据集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的高炉...
【专利技术属性】
技术研发人员：鄂殿玉，但家云，蒋友源，崔佳鑫，刘宇文龙，杨艺峰，赵斌，曹生福，
申请(专利权)人：湖南华菱湘潭钢铁有限公司，
类型：发明
国别省市：
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