基于炉缸数字孪生模型的热电偶布置方法及系统与流程

本发明涉及高炉炼铁，尤其涉及一种基于炉缸数字孪生模型的热电偶布置方法及系统。

背景技术：

1、高炉炉缸炉底作为高炉炼铁系统的核心部位，是制约高炉炉役寿命的关键限制性环节。目前针对炉缸侵蚀状态的主要监测手段是在耐材（例如耐火材料）内部预埋热电偶，通过测点温度数据反推侵蚀轮廓。所以，热电偶布置方案的合理性直接决定了侵蚀监测的准确性和及时性，进而影响高炉寿命和生产安全。然而，现有高炉炉缸热电偶布置方案面临以下技术问题：

2、（1）设计依据经验化：现有高炉热电偶布置主要依赖设计人员的工程经验和类比借鉴参照，缺乏定量的针对性优化方法。然而，设计人员通常参照类似炉型的热电偶配置方案或图纸，进行适当的人为调整，难以针对具体高炉的尺寸、砌筑结构、耐材种类及物性参数进行传热学意义上的布置优化，缺乏“一炉一策”的精准设计，可能导致测点空间分布与传热特性不匹配，温度信息利用效率低下；部分区域测点布置不足，无法捕捉早期关键侵蚀信息；部分区域测点冗余，造成投资浪费。

3、（2）数据感知片面化：由于炉缸内传热具有显著的三维特征，特别是象脚状侵蚀、鼠洞状局部侵蚀等缺陷，对温度场的扰动特征完全不同。由于不同侵蚀类型的温度场响应差异显著，对热电偶布置的要求各不相同。传统均匀布点方式采集的温度数据，往往无法有效表征全部侵蚀类型，导致炉缸侵蚀模型反推结果无法准确反映或不反映炉内实际侵蚀情况。若针对单一侵蚀类型或局部区域进行布置优化，优化方案可能在其他侵蚀类型上表现不佳，需要在不同侵蚀类型的监测需求之间寻求平衡，但缺乏有效的多目标权衡方法。

4、（3）设计验证滞后化：现有技术多聚焦于在役高炉的侵蚀诊断，缺乏面向高炉设计阶段的热电偶布置方案优化，热电偶布置方案的优劣通常在开炉后才能通过数据表现进行评判。一旦建成投产，测点位置难以调整，造成监测盲区长期存在，只能在高炉大修停产时进行事后抢救性补充。

5、（4）未考虑侵蚀发生概率，监测资源配置不合理：不同侵蚀类型在炉役不同阶段的发生概率差异显著。例如，象脚状侵蚀多发生在炉役中后期，环裂侵蚀与开炉升温制度密切相关。传统方法未将侵蚀发生概率纳入优化考量，可能导致高概率侵蚀类型监测资源不足、低概率侵蚀类型过度配置、炉役全生命周期总体监测效能非最优。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于炉缸数字孪生模型的热电偶布置方法及系统，以解决或缓解上述描述的目前热电偶布置方法依赖经验、单一优化目标导致方案冲突、未考虑侵蚀概率等的技术问题。

2、本发明提供的一种基于炉缸数字孪生模型的热电偶布置方法，包括以下步骤：获取炉缸数字孪生模型和候选热电偶布置方案；基于所述炉缸数字孪生模型构建侵蚀仿真工况库，并根据所述侵蚀仿真工况库建立各类侵蚀在炉役不同阶段的侵蚀发生概率模型；其中，所述侵蚀仿真工况库包括至少一种类型的炉缸侵蚀工况，所述侵蚀发生概率模型用于分配炉缸侵蚀概率权重；根据所述炉缸数字孪生模型、所述候选热电偶布置方案和所述侵蚀仿真工况库进行数值仿真，求解炉缸炉底的三维温度场分布，并基于炉缸炉底的三维温度场分布提取测点的温度数据，形成虚拟测温数据集；根据所述虚拟测温数据集确定出不同侵蚀工况的模拟侵蚀线，以及将所述模拟侵蚀线与预设侵蚀线进行比对，并将比对结果与炉缸侵蚀概率权重进行关联，进行综合误差计算；其中，所述预设侵蚀线包括在所述炉缸数字孪生模型中通过改变预设部位耐材的物理边界对应设置的侵蚀线轮廓；在计算的综合误差大于预设阈值时，调整所述候选热电偶布置方案，并输出调整后的热电偶布置方案。

3、于本发明一实施例中，所述炉缸数字孪生模型的构建过程包括：获取目标高炉的建模参数，所述建模参数包括炉缸炉底几何参数、耐火材料砌筑结构、各层耐材的物性参数、铁水的物性参数、炉渣的物性参数、冷却介质的物性参数、凝铁层的物性参数及冷却系统配置形式；其中，所述炉缸炉底几何参数包括炉缸直径、炉缸高度、炉底厚度、死铁层深度和各层耐材厚度中的至少一种，所述物性参数包括导热系数随温度的变化关系、比热容随温度的变化关系和/或密度随温度的变化关系，所述冷却系统配置形式包括冷却壁类型、冷却水管排布方式、冷却水流速和入口温度中的至少一种；所述耐材包括陶瓷杯、陶瓷垫、炭砖、石墨砖以及捣打料中的至少一种；根据所述炉缸炉底几何参数、所述耐火材料砌筑结构、所述各层耐材物性参数、铁水的物性参数、炉渣的物性参数、冷却介质的物性参数、凝铁层的物性参数及所述冷却系统配置形式，采用有限元或有限体积法，构建所述炉缸数字孪生模型。

4、于本发明一实施例中，根据所述虚拟测温数据集确定出不同侵蚀工况的模拟侵蚀线的过程包括：根据预设侵蚀线设置仿真模型边界条件，并根据所述仿真模型边界条件及耐材导热系数，计算模型温度场；从所述模型温度场中抓取计算截面上热电偶对应位置处的温度预测值，并与虚拟测温数据集中对应热电偶测点处的温度数据进行比较，计算温度相对误差；当温度相对误差高于预设温度阈值时，通过带罚函数的最速下降法计算侵蚀节点移动方向和步长，并控制侵蚀节点在每次向内或向外移动时的移动距离，直至所有侵蚀节点完成一次移动后获得新的目标温度等温线位置；其中，侵蚀节点移动时保持背景网格固定，仅更新侵蚀边界位置；进行温度场迭代计算，并将迭代收敛后获得的目标温度等温线位置上的各位置点与历史侵蚀线进行侵蚀程度比较，选取侵蚀最严重的位置点，并利用所选取的侵蚀最严重的位置点对历史侵蚀线进行更新，得到模拟侵蚀线。

5、于本发明一实施例中，将所述模拟侵蚀线与预设侵蚀线进行比对，并将比对结果与炉缸侵蚀概率权重进行关联，进行综合误差计算的过程包括：将所述模拟侵蚀线与预设侵蚀线进行比对，并基于对应的比对结果分别确定平均轮廓偏差、局部极值偏差以及热流密度偏差；根据所述平均轮廓偏差、所述局部极值偏差、所述热流密度偏差以及所述炉缸侵蚀概率权重，构建综合误差评价函数，并通过所述综合误差评价函数进行综合误差计算；其中，所述综合误差评价函数为：；式中，

e综合为综合误差评价函数，

n为所述侵蚀仿真工况库中的侵蚀工况总数量，

λ1为平均轮廓偏差的权重系数，

λ2为局部极值偏差的权重系数，

λ3为热流密度偏差的权重系数，且

λ1+

λ2+

λ3=1，

wi为第

i种侵蚀类型的炉缸侵蚀概率权重，

ei,轮廓为第

i种侵蚀类型的平均轮廓偏差，

ei,极值为第

i种侵蚀类型的局部极值偏差，

ei,热流为第

i种侵蚀类型的热流密度偏差。

6、于本发明一实施例中，获取所述候选热电偶布置方案的过程包括：采用参数化方法，基于决策变量生成所述候选热电偶布置方案，所述决策变量包括圆周剖面数、径向测点数、轴向层数以及布置模式，所述布置模式包括均匀型布置、梯度型布置和非对称加密型布置中的至少一种；其中，所述均匀型布置为热电偶在炉缸炉底周向、径向和/或轴向均匀分布；所述梯度型布置根据耐材导热系数梯度变化，在导热系数低于预设导热系数的区域加密布置，在导热系数高于预设导热系数的区域稀疏布置，且相邻测点间距与导热系数成反比关系；非对称加密型为在目标区域进行局部加密，在非目标区域保持常规布置，所述目标区域包括铁口下方和炉底中心。

7、于本发明一实施例中，调整所述候选热电偶布置方案的过程包括：按照加密策略、迁移策略和分层策略中的至少一种调整所述候选热电偶布置方案；其中，所述加密策略用于根据误差贡献增加热电偶数量，缩短热电偶间距；所述迁移策略用于将热电偶向目标区域迁移，优化测点空间分布；所述分层策略用于根据导热系数变化界面增设热电偶，提高层间温度梯度捕捉能力；所述目标区域包括铁口下方和炉底中心。

8、于本发明一实施例中，调整所述候选热电偶布置方案的过程还包括：以热电偶数量最少、综合误差最小、误差分布最均匀为优化目标，求解帕累托最优解集；以及，根据帕累托最优解集对应的热电偶数量、综合误差和误差分布调整所述候选热电偶布置方案；其中，所述优化目标对应的优化变量包括热电偶位置坐标、圆周剖面数、径向测点数、轴向层数、布置密度和测点组合方式；和/或，根据所述炉缸数字孪生模型分析出热流密度梯度分布，基于所述热流密度梯度分布确定热流密度变化超过预设密度阈值的区域、三维传热效应超过预设传热阈值的区域，并在对应区域加密热电偶布置。

9、于本发明一实施例中，所述侵蚀仿真工况库包括鼠洞状侵蚀、象脚状侵蚀、锅底侵蚀和环裂侵蚀中至少一种类型的炉缸侵蚀工况，每种类型的炉缸侵蚀按照侵蚀深度或范围划分为多个等级或程度。

10、本发明还提供一种基于炉缸数字孪生模型的热电偶布置系统，所述系统包括：炉缸数字孪生模型模块，用于构建炉缸数字孪生模型；热电偶布置方案模块，用于生成候选热电偶布置方案；侵蚀仿真工况库模块，用于根据所述炉缸数字孪生模型构建侵蚀仿真工况库，并根据所述侵蚀仿真工况库建立各类侵蚀在炉役不同阶段的侵蚀发生概率模型；其中，所述侵蚀仿真工况库包括至少一种类型的炉缸侵蚀工况，所述侵蚀发生概率模型用于分配炉缸侵蚀概率权重；侵蚀场景仿真模块，用于根据所述炉缸数字孪生模型、所述候选热电偶布置方案和所述侵蚀仿真工况库进行数值仿真，求解炉缸炉底的三维温度场分布；温度数据提取模块，用于根据炉缸炉底的三维温度场分布提取测点的温度数据，形成虚拟测温数据集；模拟侵蚀线模块，用于根据所述虚拟测温数据集确定出不同侵蚀工况的模拟侵蚀线；方案评估优化模块，用于将所述模拟侵蚀线与预设侵蚀线进行比对，并将比对结果与炉缸侵蚀概率权重进行关联，进行综合误差计算；以及，在计算的综合误差大于预设阈值时，调整所述候选热电偶布置方案；其中，所述预设侵蚀线包括在所述炉缸数字孪生模型中通过改变预设部位耐材的物理边界对应设置的侵蚀线轮廓；结果输出模块，用于输出调整后的热电偶布置方案。

11、本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述中任意一项所述的基于炉缸数字孪生模型的热电偶布置方法的步骤。

12、本发明的有益效果：本发明提出的一种基于炉缸数字孪生模型的热电偶布置方法及系统，通过构建炉缸数字孪生模型并建立侵蚀工况库，引入基于概率权重的多目标加权评价体系，能够有效评估多种侵蚀工况下热电偶布置方案的合理性，解决了传统热电偶布置依赖经验、难以准确捕捉局部异常侵蚀的技术难题，实现了热电偶布置方案的科学化、定量化决策，可提升高炉长寿保障能力和智能化运维水平，延长高炉寿命，适用于新建高炉设计建造及在役高炉智能化改造，实现从“经验布点”到“科学设计”的工程技术跨越。

13、此外，本发明通过建立从数字孪生建模、复合侵蚀工况仿真、概率评估到多目标优化的完整技术链条，为高炉设计与操作运维人员提供可操作的定量决策工具，可以提升热电偶布置设计的科学性和规范性，实现设计阶段热电偶布置方案指导。而且本发明通过引入概率加权综合误差评价函数，将不同侵蚀类型的监测需求量化为可比较、可权衡的数值指标，避免单一优化导致的“顾此失彼”，推进热电偶全局最优布置方案的设计，解决多侵蚀类型预测冲突问题。同时，本发明通过优化减少冗余测点，在保证监测精度的前提下，一定程度减少热电偶布置数量，降低系统复杂性和维护工作量。同时引入侵蚀发生概率的动态演化机制，使优化方案不仅针对某一特定时刻，而是覆盖炉役全过程，确保优化方案对各类侵蚀均有基本监测能力，提高鲁棒性并降低维护成本。