一种处理煤气流中心动态跟踪及煤气利用率监测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种处理煤气流中心动态跟踪及煤气利用率监测方法。
【背景技术】
[0002] 高炉生产是在高温、高压条件下进行的一系列复杂的物理、化学和传热反应。由于 其内部冶炼是典型的"黑箱"操作，使得高炉炉喉煤气流中心分布很难实现实时准确定位和 控制。而合理的煤气流中心分布是保证高炉内炉料稳定下降、化学反应和热交换正常进行 的重要条件，也是高炉稳定顺行、节能降耗、增产提质的重要途径。当前，钢铁企业高炉生产 都安装了红外摄像机，其目的是可以实时的观察高炉煤气流中心的位置及其变化，炉长根 据实时监控煤气流中心红外图像和长期积累的经验进行生产调控，但是，这种过分依赖于 炉长直观经验的生产很难实现高炉的在线控制。事实上，长期监控高炉煤气流中心的红外 视频数据隐藏着大量的高炉炉况信息，只有对大量红外视频数据进行再处理，挖掘煤气流 中心变化的统计规律，探索煤气流中心变化与煤气利用率之间的内在联系，才能实现高炉 布料的在线控制和可视化操作、煤气利用率的实时监测，达到提高煤气利用率和降低焦比 的目的。现有技术一般只对异常炉况下的少量红外图像进行特征提取，并与十字测温数据 进行融合，获得不同炉况下的料面温度场分布，其显著缺点是：不具有统计规律，不能全面 代表复杂的高炉炉况，更没有对煤气流中心的具体分布特征以及中心分布对高炉产生的影 响做准确的测定。
【发明内容】
[0003] 有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种处理煤气流中心动态跟踪及煤气利用 率监测方法，其能够对大样本红外视频数据进行处理，可测定煤气流中心动态变化规律与 煤气利用率之间的内在关系，实现煤气利用率的实时监测。
[0004] 为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种处理煤气流中心动态跟 踪及煤气利用率监测方法，其特征在于，包括：
[0005] 步骤一，数据采集与处理：在线采集一个月内，720小时的红外视频生产数据、十 字测温数据及每小时的平均煤气利用率，经过图像提取获得每秒24帧的红外图像数据；
[0006] 步骤二，红外图像处理：对步骤一获得的红外图像数据进行批量叠加处理，得到每 小时3600帧煤气流的红外图像，对叠加后的红外图像进行均值、中值滤波处理，滤除噪声 和脉冲干扰，采用全阈值分割的方法对滤波后的图像进行特征提取，得到煤气流中心所在 的亮度带区域；
[0007] 步骤三，温度场定标：对拍摄的高炉内部料面进行旋转计算，并结合十字测温热电 偶完成空间定标，得到高炉物理中心及十字测温热电偶在红外图像中的位置，统计热电偶 附近的灰度值建立温度与灰度的数学模型，确定温度灰度的对应关系；
[0008] 步骤四，煤气流中心动态跟踪：具体过程通过以下步骤实现：
[0009] a.根据温度与灰度的对应关系得到图像高温区域的阈值，通过图像特征提取得到 煤气流中心所在区域，根据图像位图流格式，对图像中亮度带区域的所有横、纵坐标分别取 均值，提取每秒的煤气流中心点坐标；
[0010] b.根据十字热电偶及高炉物理中心在图像上的具体位置，以图像纵向上的两个十 字测温热电偶之间的像素数为短半轴，横向上的两个十字测温热电偶之间的像素数为长半 轴，以高炉物理中心在图像上的位置为中心，做出反映实际炉喉料面的椭圆图形。将提取的 每秒煤气流中心点标记在椭圆上，进行煤气流中心偏移操作：椭圆从里到外分为第一、二、 三圈，把落在第一圈内的点设为"煤气流中心无偏移"，落在第二圈内的点设为"煤气流中心 偏移较小"，而落在第三圈内的点设为"煤气流中心偏移较大"；
[0011] C.进行煤气流中心占有率计算，计算煤气流中心分别落在不同椭圆区域的占有 率，对煤气流中心的动态变化进行统计量化：
[0013] 其中Nt为第t个小时提取煤气流中心点总个数，Nlt为第t个小时落在第i圈内 的中心点个数，rlt为第t个小时落在第i圈煤气流中心的占有率，用向量g 征第t个小时高炉煤气流中心的分布状态；
[0014] 步骤五，煤气利用率监测：利用模糊C均值聚类对每小时的煤气 流中心偏移度C= 与对应的煤气利用率nt组成的720个向量
[0019] 其中，c为预定的类别数目，…，C)为聚类中心，\(及）€(0,1)是第i个样 本对于第j类的隶属度函数。
[0020] 本发明相对于现有技术具有以下突出的实质性特点和显著的进步：
[0021] 实现简单，该方法通过对采集的红外图像处理、结合十字测温数据及高炉设计数 据进行温度场定标，实现对料面煤气流中心落点分布的动态跟踪，并对煤气流中心分布特 征及对应煤气利用率进行分类，确定煤气流中心变化与高炉煤气利用率之间的关系，实现 对煤气利用率的实时监测，能够实时准确的识别煤气流中心的动态变化情况以及与对应煤 气利用率之间的关系，使高炉布料操作实现在线监测及可视化控制，具有准确率高、实时性 强、在线控制和可视化程度高的特点，为高炉进行合理的布料操作提供了可靠的数据依据， 从而降低焦比，提高生产效率，最终使高炉实现节能降耗。
【附图说明】
[0022] 图1为本发明的处理煤气流中心动态跟踪及煤气利用率监测方法的高炉红外图 像不意图；
[0023] 图2为本发明的图像处理流程图；
[0024] 图3为本发明温度灰度对应关系图；
[0025] 图4为本发明的炉喉十字测温热电偶分布图；
[0026]图5为本发明的料面旋转图；
[0027] 图6为本发明的图像上十字测温热电偶分布图；
[0028] 图7为本发明的图像位图；
[0029]图8(a)为本发明的煤气流中心偏移较小分布图；
[0030] 图8(b)为本发明的煤气流中心偏移稍大分布图；
[0031]图8(c)为本发明的煤气流中心偏移较大分布图；
[0032] 图8(d)为本发明的煤气流中心分布均匀图；
[0033] 图9为本发明的分类流程图。
【具体实施方式】
[0034] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以 更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
[0035] 本发明的处理煤气流中心动态跟踪及煤气利用率监测方法包括：
[0036] 步骤一，数据采集与处理：在线采集一个月内（720小时）的红外视频生产数据、十 字测温数据及每小时的平均煤气利用率，经过图像提取获得每秒24帧的红外图像数据。
[0037] 步骤二，红外图像处理：对步骤一获得的红外图像数据进行批量叠加处理，得到每 小时3600帧（1帧/秒）煤气流的红外图像，对叠加后的红外图像进行均值、中值滤波处 理，滤除噪声和脉冲干扰，采用全阈值分割的方法对滤波后的图像进行特征提取，得到煤气 流中心所在的亮度带区域，请参照图2,具体过程为：
[0038] (2. 1)图像叠加处理，由于十字测温的采样周期为每5秒采集一次，因此，需要把 每秒的红外图像进行叠加得到每秒一张红外图像（3600张/小时），通过大量的红外图像数 据的批处理，得到红外图像和十字测温在同一个时间单位上的数据，并且为之后进行的温 度与灰度定标以及识别每秒煤气流中心的动态变化情况提供了基础和条件。
[0039] (2. 2)图像滤波处理，由于高炉炼铁过程是一个高度复杂的过程，红外图像容易产 生噪声和脉冲干扰，不利于图像特征的提取，必须进行滤波处理。图像滤波的方法有高斯滤 波、中值滤波、均值滤波等，由于高斯滤波主要用于滤除高斯噪声，而单独采用中值或均值 滤波效果不明显，因此，本发明主要采用均值滤波和中值滤波共同对图像进行处理。
[0040]Stepl:选取采集的一帧红外图像g(x,y)，x为一帧图像的行号，y为一帧图像的列 号。
[0041]Step2:对红外图像g(x,y)采用均值滤波，存储到图像gi(X，y)中，即：
[0043] Step3 :对均值滤波后的图像gi (x, y)进行中值滤波，存储到图像f (x, y)中；
[0044] (2. 3)图像阈值分割
[0045] 本发明采用全阈值分割法对滤波后的图像进行阈值分割。设定一个图像分割阈值T，所得到的图像为F(x，y):
[0047] 式中f(X，y)为像素点（X，y)的灰度值，F(x,y)为分割后的图像。通过阈值分割 将灰度图像转换为二值图像。图像阈值分割得到了煤气流中心所在亮度带区域。
[0048] 步骤三，温度场定标：红外摄像仪在拍摄内部料面图像时，拍摄镜头和料面之间存 在一定的拍摄距离和倾斜角度，导致获得的红外图像存在一定的倾斜变形，因此，需要对拍 摄的高炉内部料面进行旋转计算，并结合十字测温热电偶完成空间定标，得到高炉物理中 心及十字测温热电偶在红外图像中的位置，统计热电偶附近的灰度值建立温度与灰度的数 学模型，确定温度灰度的对应关系，请参照图3,图4为炉喉料面十字测温热电偶的分布图， 由4根互相垂直的测温樑组成，其中一根测温樑较长伸至炉喉中心含有6个热电偶，测量高 炉中心煤气流温度，其余三根测温樑长度一致，每根测温樑上均匀分布5个相同的热电偶， 共均匀分布有21个热电偶。为了确定高炉物理中心及十字测温热电偶在红外图像中的位 置，需要进行空间定标。
[0049] 由于红外摄像仪在安装时和料面存在一定的拍摄距离和拍摄角度，所获得的图像 存在一定的倾斜变形，为了准确得到十字测温热电偶在红外图像上的位置，需对料面进行 旋转，如图5所示0为红外摄像仪，ABCD为旋转前拍摄料面，abed为经旋转后进入摄像仪的 料面。经过旋转计算，得到实际料面与红外图像之间的对应关系，从而确定高炉十字测温热 电偶和高炉物理中心在红外图像上的具体位置，如图6所示。
[0050] 把十字测温检测到的温度值作为基准温度，根据十字测温热电偶在红外图像中的 位置关系，统计热电偶附近的灰度值建立温度与灰度的数学模型，确定温度灰度的对应关 系。
[0051] 步骤四，煤气流中心动态跟踪：具体过程通过以下步骤实现：
[0052] (4. 1)根据温度与灰度的对应关系得到图像高温区域的阈值，通过图像特征提取 得到煤气流中心所在区域，根据图像位图流格式，对图像中亮度带区域的所有横、纵坐标分 别取均值，提取每秒的煤气流中心点坐标。
[0053] 煤气流中心特征提取，根据高炉实际生产状况可知，不同的煤气流中心分布能够 反映出高炉运行状态及煤气利用率。高炉炉喉料面