基于连续测温的高炉铁水沟钢壳热负荷预警方法与流程

本发明属于冶金工程，具体地说是基于连续测温的高炉铁水沟钢壳热负荷预警方法。

背景技术：

1、高炉铁水沟是引导高温铁水从铁口流向后续处理设备的关键通道，内部由耐火材料构成工作层，外部由钢壳包裹，在长期出铁过程中，高温铁水不断冲刷和侵蚀耐火材料，导致工作层逐渐减薄，钢壳热负荷持续升高，为保障安全生产，目前已在铁水沟钢壳表面间隔布设多个测温点，通过连续采集各测温点的温度数据来监测钢壳热负荷状态，并基于设定的温度阈值或温度变化趋势发出热负荷预警；

2、高炉出铁过程中，铁水流股因炉内压力波动而产生摆动，导致主沟两侧沟帮承受非对称冲刷，使得铁水沟各区域耐材侵蚀速率差异较大，且侵蚀较快区域会随出铁时期推进而在落铁点、沟帮两侧及转弯处外侧之间动态迁移，然而，现有连续测温预警方法仅关注实时温度绝对值是否超限，难以提前预判薄弱区域，由于无法预判薄弱位置，监测策略上只能对所有测温点采用统一采集频率，无法根据各区域实际风险状态进行差异化聚焦，导致热负荷预警的针对性和准确性不足，容易在非关键区域误报，而在真正面临烧穿风险的薄弱环节因监测滞后而漏报，威胁出铁作业安全；

3、为此，本发明提供了基于连续测温的高炉铁水沟钢壳热负荷预警方法。

技术实现思路

1、为了弥补现有技术的不足，解决背景技术中所提出的至少一个技术问题。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：基于连续测温的高炉铁水沟钢壳热负荷预警方法，包括以下步骤：

3、获取高炉铁水沟钢壳多个测温点的历史温度数据及对应时刻的出铁工艺参数，形成铁水沟在不同出铁时期下各个区域的历史温度演变时序库，基于历史温度演变时序库，结合铁水沟在停沟检修时的耐材残余厚度数据，反推测温点出耐材的历史侵蚀速率，构建铁水沟钢壳全域的侵蚀速率衰减预测模型；

4、基于侵蚀速率衰减预测模型，求解铁水沟在当前出铁时期下各个区域的预测耐材残余厚度，并识别耐材残余厚度处于安全下限的区域，作为潜在薄弱区域；

5、获取多个测温点的实时温度数据，并通过插值分析重构铁水沟钢壳全域的实时温度场分布，并通过温度场分布中温度上升速率，识别动态异常区域，将动态异常区域与潜在薄弱区域进行空间叠加，得到重点监测区域；

6、对于重点监测区域，动态调整测温点的温度采集频率，并获取重点监测区域的实时钢壳温度值以及温度上升速率，结合预测耐材残余厚度，计算当前热负荷风险指数，基于当前热负荷风险指数进行热负荷预警判定。

7、作为本发明进一步的方案：构建铁水沟钢壳全域的侵蚀速率衰减预测模型的过程为：

8、将铁水沟钢壳全域划分为若干个网格单元，获取网格单元的历史侵蚀速率时序序列，并拟合出侵蚀速率随累积出铁量变化的衰减趋势曲线；

9、将网格单元的实时温度数据偏离网格单元在相同出铁时期下的历史温度数据的正常波动范围，则判定网格单元当前处于非正常侵蚀状态，并在衰减趋势曲线上对应出的基本预测侵蚀速率之上叠加修正量，得到修正后预测侵蚀速率；

10、以铁水沟停沟检修时重新实测的耐材残余厚度数据作为校准的依据，每当获得新的停沟检修实测耐材残余厚度数据后，将网格单元在上一检修周期内的预测侵蚀速率与实际侵蚀速率进行比对，计算预测偏差率，根据预测偏差率对衰减趋势曲线进行修正或保留，建立侵蚀速率衰减预测模型。

11、作为本发明进一步的方案：历史侵蚀速率的获取过程为：

12、对于每一个测温点，获取测温点自铁水沟本次更换或修补以后的历史温度数据序列以及测温点处历次停沟检修时实测的实际耐材残余厚度数据序列，构建出测温点处钢壳温度随耐材残余厚度变化的完整演变时序轨迹；

13、从网格单元对应的演变时序轨迹中提取相邻两次停沟检修时刻各自的耐材残余厚度值，用上一次停沟检修时实测的耐材残余厚度减去本次停沟检修时实测的耐材残余厚度，得到网格单元在检修间隔期间的耐材减薄总量，将耐材减薄总量除以检修间隔期间记录的累积出铁量增量，得到网格单元在该出铁时期下的历史侵蚀速率。

14、作为本发明进一步的方案：修正量的计算过程为：

15、计算实时温度数据与正常波动范围上限值之间的温度差值，将温度差值除以正常波动范围上限值得到温度偏差率，以温度偏差率作为修正系数，将修正系数与预设的侵蚀速率修正因子相乘得到修正量。

16、作为本发明进一步的方案：根据预测偏差率对衰减趋势曲线进行修正或保留的过程为：

17、若预测偏差率未超过对应的预设阈值，说明对网格单元在当前周期内的预测结果与实际侵蚀情况基本吻合；

18、若预测偏差率超过对应的预设阈值，将网格单元在当前累积出铁量处的预测耐材残余厚度值直接替换为本次停沟检修实测的耐材残余厚度值，同时将上一检修周期内网格单元的预测侵蚀速率替换为根据实测厚度差值重新计算的实际侵蚀速率，并依据实际侵蚀速率与上一周期预测侵蚀速率的比值重新确定网格单元在当前累积出铁量处的侵蚀速率衰减系数，将修正后的衰减系数代入衰减趋势曲线中，对当前累积出铁量之后尚未发生的预测段进行整体缩放调整，缩放比例为实际侵蚀速率与预测侵蚀速率的比值。

19、作为本发明进一步的方案：潜在薄弱区域的获取过程为：

20、以铁水沟当前的累计出铁量和当前所处出铁时期作为输入，代入侵蚀速率衰减预测模型中，输出铁水沟钢壳全域每一网格单元在当前出铁时期下的预测侵蚀速率值；

21、对于每一网格单元，从网格单元对应的演变时序轨迹中提取上一次停沟检修时实测的耐材残余厚度值作为起始厚度值，用起始厚度值减去预测侵蚀速率值与当前出铁时期已累积出铁量的乘积，得到预测耐材残余厚度；

22、提取预测耐材残余厚度小于等于预设安全下限值的网格单元，标记为潜在薄弱区域。

23、作为本发明进一步的方案：动态异常区域的获取过程为：

24、以固定采样周期持续获取各测温点的实时温度数据，将各离散点温度数据输入预设的空间插值算法中，重构出铁水沟钢壳全域在当前时刻下的实时温度场；

25、对于铁水沟钢壳全域内的任一位置，从实时温度场序列中提取相邻两个采样周期时刻的温度值并计算温度上升速率，将温度上升速率超过预设阈值的位点归并为动态异常区域集合。

26、作为本发明进一步的方案：重点监测区域的获取过程为：

27、将潜在薄弱区域集合与动态异常区域集合进行空间叠加；

28、将同时属于潜在薄弱区域集合和动态异常区域集合的网格单元标记为重点监测区域。

29、作为本发明进一步的方案：动态调整测温点的温度采集频率的过程为：

30、对于每个重点监测区域，对网格单元当前时刻的预测耐材残余厚度值与安全下限进行差值计算，将差值绝对值与安全下限进行比值计算，作为安全余量比值；

31、将正常采样频率除以网格单元的安全余量比值，得到加密采样频率。

32、作为本发明进一步的方案：进行热负荷预警判定的过程为：

33、计算实时钢壳温度值与对应的钢壳温度安全阈值的温度比值，作为温度修正系数，若实时钢壳温度值未超过钢壳温度安全阈值，则温度修正系数等于一；

34、计算温度上升速率与对应的温度上升速率预警阈值的速率比值，作为速率修正系数，若温度上升速率未超过温度上升速率预警阈值，则速率修正系数等于一；

35、将安全余量比值与温度修正系数和速率修正系数相乘，得到重点监测区域在当前时刻下的当前热负荷风险指数；

36、若当前热负荷风险指数达到预警触发阈值，则发出包含重点监测区域位置信息的热负荷预警信号。

37、本发明的有益效果如下：

38、本发明通过基于历史温度数据与停沟检修实测耐材残余厚度数据构建全域侵蚀速率衰减预测模型，并引入实时温度偏差对侵蚀速率进行动态修正，实现了对铁水沟各区域耐材侵蚀状态的精准预测与潜在薄弱区域的提前识别；

39、本发明通过将预测所得的潜在薄弱区域与实时温度场中识别出的动态异常区域进行空间叠加，锁定同时具备长期侵蚀累积风险与实时异常温升特征的复合风险区域作为重点监测对象，优化了因全域均匀监测而导致的资源分散和重点不明的问题，提高了热负荷预警的针对性和准确性；

40、本发明通过对重点监测区域动态提高测温元件的温度采集频率，并基于实时钢壳温度值、温度上升速率及预测耐材残余厚度计算热负荷风险指数，实现了对高风险区域从监测密度到风险判定的全面强化，同时进行热负荷预警信号的差异化发出，确保在真正面临烧穿风险的薄弱环节能够及时预警，减少了因监测滞后而导致的漏报现象，提升了高炉出铁作业的安全性和连续性。