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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西銅業(yè)技術(shù)研究院有限公司;江西銅業(yè)股份有限公司;江西銅業(yè)集團(貴溪)冶化新技術(shù)有限公司申請的專利一種應(yīng)用于冶煉設(shè)備的智能管理系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119289722B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411850211.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F27D19/00；該發(fā)明授權(quán)一種應(yīng)用于冶煉設(shè)備的智能管理系統(tǒng)及方法是由吳軍;丁洋東;王國珍;劉飛;匡順根;蔣昌波;李文彬;呂喜聰設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種應(yīng)用于冶煉設(shè)備的智能管理系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于冶煉設(shè)備的智能管理系統(tǒng)及方法，涉及冶煉技術(shù)領(lǐng)域，對閃速爐反應(yīng)塔實時進行爐內(nèi)紅外成像探測，獲取爐內(nèi)實時溫度分布圖像，進行區(qū)域劃分；根據(jù)區(qū)域的實時溫度情況，確定溫度異常高的區(qū)域；對溫度異常高的區(qū)域進行熱點分析和掛渣脫落分析，識別溫度異常高現(xiàn)象產(chǎn)生的原因；若異常高現(xiàn)象產(chǎn)生的原因是掛渣脫落，則控制原料成分變化同時控制熱負荷，加速掛渣形成；采用主動干預(yù)調(diào)整，具有反應(yīng)快、效率高、可以直接通過調(diào)整配料成分、精礦噴嘴以及調(diào)風(fēng)錐相對位置、銅水套冷卻水量等迅速干預(yù)掛渣進程，可大幅度縮短掛渣周期，從而減少高強度反應(yīng)對反應(yīng)塔本體沖刷侵蝕，保障耐火磚以及水套安全，進而提升冶金爐窯本質(zhì)安全。

本發(fā)明授權(quán)一種應(yīng)用于冶煉設(shè)備的智能管理系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種應(yīng)用于冶煉設(shè)備的智能管理方法，其特征在于，包括以下步驟：S11，對閃速爐反應(yīng)塔實時進行爐內(nèi)紅外成像探測，獲取爐內(nèi)實時溫度分布圖像，基于爐內(nèi)實時溫度分布圖像進行區(qū)域劃分，包括以下步驟：S21，獲取爐內(nèi)實時溫度分布圖像中每個像素點的溫度數(shù)據(jù)；S22，隨機選擇K個初始質(zhì)心形成分類簇，K為常數(shù)；S23，計算每個像素點與質(zhì)心之間的歐式距離，將像素點分配給歐氏距離最小的質(zhì)心的分類簇；歐式距離通過以下公式進行計算： ；式中D表示歐氏距離，a、b和c為像素點在溫度分布圖像中的橫坐標、縱坐標和溫度數(shù)據(jù)，a0、b0和c0為質(zhì)心在溫度分布圖像中的橫坐標、縱坐標和溫度數(shù)據(jù)，k1為位置權(quán)重，k2為溫度權(quán)重；S24，計算每個分類簇的所有像素點的平均值，將平均值作為信息質(zhì)心；S25，重復(fù)步驟S23和S24，直到達到最大迭代次數(shù)；S12，根據(jù)區(qū)域的實時溫度情況，確定溫度異常高的區(qū)域；S13，對溫度異常高的區(qū)域進行熱點分析和掛渣脫落分析，識別溫度異常高現(xiàn)象產(chǎn)生的原因；若異常高現(xiàn)象產(chǎn)生的原因是掛渣脫落，則控制原料成分變化同時控制熱負荷，加速掛渣形成；若異常高現(xiàn)象產(chǎn)生的原因不是掛渣脫落，則繼續(xù)保持對爐內(nèi)溫度的監(jiān)測；所述識別溫度異常高現(xiàn)象產(chǎn)生的原因還包括以下步驟：S51，獲取溫度異常高的區(qū)域的平均溫度時間序列，令溫度異常高的區(qū)域為目標區(qū)域，將目標區(qū)域被識別為溫度異常高的區(qū)域的時間記為t，獲取時間t-dt之前目標區(qū)域的平均溫度的變化率Δt1、時間t+dt之后目標區(qū)域的平均溫度的變化率Δt2和時間[t-dt,t+dt]之間目標區(qū)域的平均溫度的變化率Δt；式中dt為時間窗口；S52，計算Δt1和Δt2之間的差值得到變化率差值Δbt，對[ΔbtΔt]進行無監(jiān)督分類：獲取存在掛渣脫落現(xiàn)象的歷史冶煉數(shù)據(jù)，確定掛渣脫落區(qū)域，分別計算掛渣脫落前區(qū)域平均溫度的變化率和掛渣脫落后區(qū)域平均溫度的變化率，得到掛渣脫落前后平均溫度的變化率的差值v1；獲取掛渣脫落時區(qū)域平均溫度的變化率v2，將[v1v2]加入無監(jiān)督分類數(shù)據(jù)集中；獲取存在熱點現(xiàn)象的歷史冶煉數(shù)據(jù)，確定熱點區(qū)域，分別計算熱點區(qū)域時間rt-dt之前和時間rt+dt之后熱點區(qū)域平均溫度的變化率，得到溫度變化率的差值v3；獲取熱點區(qū)域在時間[t-dt,t+dt]內(nèi)平均溫度的變化率v4，將[v3v4]加入無監(jiān)督分類數(shù)據(jù)集中；利用分類數(shù)據(jù)集對[ΔbtΔt]進行無監(jiān)督分類，根據(jù)[ΔbtΔt]所屬分類簇中屬于掛渣脫落現(xiàn)象的數(shù)據(jù)在分類簇中所占的比例p，得到溫度異常高現(xiàn)象的原因是掛渣脫落的概率p，若p不小于設(shè)定閾值，則判斷溫度異常高現(xiàn)象的原因是掛渣脫落，否則掛渣脫落的原因是熱點現(xiàn)象。

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