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铁尾矿高温熔化行为的视觉解析及应用

Visual analysis and application of high temperature melting behavior of iron tailings

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冀东地区冶金固废铁尾矿中蕴含的SiO2成分熔点最高、含量最多,为透视熔融态高炉渣中固体铁尾矿的溶解行为,将铁尾矿的主要成分SiO2作为研究对象.在SiO2颗粒高温熔化过程的视觉检测中引入了一种改装的具有放大效果的CCD视频拍摄系统,用于实时获取熔化过程的序列图像.考虑到调质过程的连续性,借助卷积神经网络算法对运动的目标(SiO2颗粒)做了精准跟踪,确定了在序列图像中目标的质心运动轨迹,采用坐标平移变换理论直观刻画了 SiO2熔化过程.借助层次聚类智能算法确定熔化过程中SiO2固态部分的轮廓与面积,提取了序列图像中未熔化SiO2颗粒的周长、面积等特征参数,采用最小二乘拟合算法及量纲分析估计了高温下SiO2颗粒的熔化速率,以终点(完全熔化)预报100％的命中率验证了 SiO2高温熔化行为的视觉解析模型的有效性.根据实时获得的SiO2颗粒熔化速率和热补偿数学模型,将两者耦合,获取铁尾矿配比、渣系温度、渣流动温度和补热量的协同控制图,实现调质过程中的动态补热.

韩阳、董晶、李杰、张玉柱、史振洋

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华北理工大学冶金与能源学院,河北唐山063210

华北理工大学理学院,河北唐山063210

河北电力装备有限公司,河北邯郸056004

熔化速率 目标跟踪 质心轨迹 最小二乘 最佳匹配

国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目河北省博士研究生创新资助项目

5197413152074126CXZZBS2020134

2021

10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20200272

钢铁
中国金属学会钢铁研究总院

钢铁

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.204
ISSN：0449-749X
年,卷(期)：2021.56(2)
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