【摘 要】
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烧结矿FeO含量是反映烧结矿还原性的关键参数。针对现有烧结矿FeO含量检测方法存在的实时性差、依赖人工经验等不足,以烧结机机尾处烧结矿断面为研究对象,首先利用非制冷焦平
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(61290325)
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烧结矿FeO含量是反映烧结矿还原性的关键参数。针对现有烧结矿FeO含量检测方法存在的实时性差、依赖人工经验等不足,以烧结机机尾处烧结矿断面为研究对象,首先利用非制冷焦平面红外热像仪采集烧结机机尾处红外热图像并进行关键帧提取、感兴趣区域提取,然后基于温度信息提取浅层次特征,在列微元不变性假设下结合浅层次特征提取深层次特征作为FeO含量异质特征;基于多相热力学模型,通过输入全时空矿面最高温度分布及烧结工艺参数、配料等参数,获取FeO分类异质特征,最后建立神经网络模型以多类异质特征为输入,实现对FeO含量的在线检测。在某烧结厂360平米烧结机进行测试,结果表明FeO检测值在精度范围内,可在烧结现场实时准确的测量,为检测烧结矿FeO含量提供新的方法。
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