高炉可视化技术
高炉冶炼炼铁技术工艺及应用探讨
高炉冶炼炼铁技术工艺及应用探讨摘要：随着机械自动化水平的不断提升，机械制造行业对钢铁的需求量在不断提升，此外汽车、轮船、高层建筑等行业的快速发展进一步提升钢铁需求量的提升。
作为钢铁生产的关键过程，高炉冶炼炼铁技术工艺及应用的探讨有着非常重要地位及价值。
关键词：高炉冶炼炼铁；工艺流程；工艺实现；发展一、高炉炼铁工艺技术参数高炉冶炼过程是在一个密闭的竖炉内进行的。
高炉冶炼过程的特点是，在炉料与煤气逆流运动的过程中完成了多种错综复杂地交织在一起的化学反应和物理变化，且由于高炉是密封的容器，除去投入（装料）及产出（铁、渣及煤气）外，操作人员无法直接观察到反应过程的状况，只能凭借仪器仪表间接观察。
为了弄清楚这些反应和变化的规律，首先应对冶炼的全过程有个总体和概括的了解，这体现在能正确地描绘出运行中的高炉的纵剖面和不同高度上横截面的图像。
这将有助于正确地理解和把握各种单一过程和因素间的相互关系。
高炉冶炼过程的主要目的是用铁矿石经济而高效率地得到温度和成分合乎要求的液态生铁。
为此，一方面要实现矿石中金属元素（主要为Fe）和氧元素的化学分离――即还原过程；另一方面还要实现已被还原的金属与脉石的机械分离――即熔化与造渣过程。
最后控制温度和液态渣铁之间的交互作用得到温度和化学成分合格的铁液。
全过程是在炉料自上而下、煤气自下而上的相互紧密接触过程中完成的。
低温的矿石在下降的过程中被煤气由外向内逐渐夺去氧而还原，同时又自高温煤气得到热量。
矿石升到一定的温度界限时先软化，后熔融滴落，实现渣铁分离。
已熔化的渣铁之间及与固态焦炭接触过程中，发生诸多反应，最后调整铁液的成分和温度达到终点。
故保证炉料均匀稳定的下降，控制煤气流均匀合理分布是高质量完成冶炼过程的关键。
二、高炉炼铁工艺流程（1）高炉本体。
炼铁生产的关键部分就是高炉本体，其是圆筒形设备，主要包括了由钢铁焊接成的炉壳、由耐火砖砌筑成的炉衬、冷却设备、炉型、立柱、炉体框架以及高炉的基础等部分。
基于大数据的高炉炉温监测预警系统
基于大数据的高炉炉温监测预警系统随着信息技术的不断发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。
高炉炉温监测预警系统作为其中的一个应用，受到了越来越多企业的关注和重视。
本文将从系统架构、数据采集、数据处理和应用效果等方面进行探讨，以探究基于大数据的高炉炉温监测预警系统的优势和应用前景。
一、系统架构基于大数据的高炉炉温监测预警系统的架构可以分为数据采集层、数据存储层、数据处理层和应用展示层。
在数据采集层，通过传感器等设备采集高炉炉温相关数据。
数据存储层采用高性能的数据库，存储采集到的数据。
数据处理层采用大数据分析技术，对数据进行处理和分析，提取有用信息。
应用展示层通过可视化界面向用户展示分析结果和预警信息。
二、数据采集高炉炉温监测预警系统通过传感器等设备实时采集高炉炉温相关数据。
传感器可以部署在高炉不同位置，以获取全面的温度信息。
传感器将采集到的数据通过数据采集模块上传至数据存储层，保证数据的实时性和准确性。
三、数据处理数据处理是基于大数据的高炉炉温监测预警系统的核心环节。
通过大数据处理技术，系统可以对海量的数据进行快速处理和分析。
首先，数据清洗和去噪，最大化保证数据的质量和准确性。
然后，采用机器学习和深度学习等算法，进行数据挖掘和分析，提取出高炉炉温异常预警指标。
最后，通过模型训练和优化，建立高炉炉温预测模型，实现对高炉炉温的准确预测和预警。
四、应用效果基于大数据的高炉炉温监测预警系统的应用效果显著。
首先，系统可以及时发现高炉炉温异常情况，预警信息能够在事故发生前给予操作人员提醒，避免事故的发生。
其次，通过数据分析和挖掘，系统可以找出高炉炉温异常的原因和趋势，为企业提供科学决策依据，提高高炉的生产效率和运行稳定性。
此外，系统还可以实现对高炉炉温的精确控制，提高产品质量和能源利用效率，降低生产成本。
五、应用前景基于大数据的高炉炉温监测预警系统在钢铁行业具有广阔的应用前景。
随着我国钢铁产能的不断扩大，高炉的运行管理变得愈发复杂，预防事故和提高生产效率成为企业亟需解决的问题。
焦炉四大车可视化编程技术
焦炉四大车可视化编程技术王海强袁明孙雪军（河北钢铁集团邯钢公司新宝焦化厂，邯郸 056015）摘要可视化编程，亦即可视化程序设计，以“所见即所得”的编程思想为原则，力图实现编程工作的可视化，即随时可以看到结果，程序与结果的调整同步。
邯宝焦化厂焦炉四大车运用可视化编程软件“Wincc-HMI”系统实现焦炉四大车司机的可视化作业，大大提高了推焦效率，并且实现了故障可视化系统，大大缩短故障查找时间，减少设备影响时间，创造了巨大的经济效益。
关键词可视化编程 焦炉四大车 Wincc-HMI 故障可视化Coke Cart Visual Programming Technology fourWang Haiqiang Yuan Ming Sun Xuejun（Hanbao Coking Plant, Handan Iron and Steel Company, Hebei Iron and Steel Group, Handan, 056015）Abstract The visual programming, i.e. visualization programming, with "wysiwyg" programming ideas for the principle, in order to carry out the visualization, namely programming work at any time can see results, procedures and results adjustment synchronization. Han treasure coke oven four using visual programming software "cart Wincc - HMI" system to realize the visualization of coke oven four cart driver homework, greatly improving the efficiency of tyre, and realize the focal fault visualization system, greatly shorten the troubleshooting time, reducing equipment influence time, created huge economic benefits.Key words visual programming, coke oven four, Wincc – HMI, cart fault visualization邯宝焦化厂的焦炉四大车是焦化厂的关键设备，其进行的“出焦作业”直接影响到高炉炼铁焦碳外送、干熄焦蒸汽发电、煤气外送等焦化厂乃至整个邯宝公司的许多环节，因此四大车设备的出焦效率和故障判断效率显得尤为重要。
钢铁行业如何提高生产过程可视化
钢铁行业如何提高生产过程可视化在当今竞争激烈的钢铁市场中，提高生产过程的可视化程度已成为钢铁企业提升竞争力、优化生产管理和保障产品质量的关键举措。
生产过程可视化能够让企业管理者和操作人员更直观、更及时地了解生产状况，迅速发现问题并采取有效措施，从而提高生产效率、降低成本和减少质量事故。
那么，钢铁行业究竟应该如何提高生产过程可视化呢？首先，建立完善的监控系统是实现生产过程可视化的基础。
在钢铁生产的各个环节，如炼铁、炼钢、轧钢等，安装高精度的传感器和监控设备，实时采集温度、压力、流量、成分等关键参数。
这些传感器将数据传输到中央控制系统，通过大屏幕或电脑终端进行集中展示。
例如，在高炉炼铁过程中，可以安装炉顶压力传感器、热风温度传感器、铁水成分分析仪等，实时监测高炉内部的运行状况，让操作人员能够及时调整工艺参数，确保高炉的稳定运行。
数据采集的准确性和及时性至关重要。
为了确保采集到的数据真实可靠，需要定期对传感器和监测设备进行校准和维护。
同时，采用先进的数据传输技术，如工业以太网、无线通信等，减少数据传输的延迟和丢失，保证数据能够实时准确地送达中央控制系统。
其次，开发功能强大的生产管理软件是提高可视化效果的重要手段。
这些软件应具备数据处理、分析和可视化展示的功能。
能够将采集到的海量数据进行整理和分析，生成直观的图表和报表，如折线图、柱状图、饼图等，帮助管理者快速了解生产趋势和关键指标的完成情况。
例如，通过生产管理软件可以实时监控钢材的产量、质量、能耗等指标，并与历史数据进行对比分析，找出生产过程中的瓶颈和优化空间。
同时，软件还应支持多维度的数据分析，如按照生产线、班次、时间段等进行分类统计，以便更深入地挖掘数据背后的规律和问题。
另外，利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术能够为生产过程可视化带来全新的体验。
通过 VR 技术，管理人员可以身临其境地观察整个生产车间的布局和设备运行情况，仿佛置身于真实的生产现场。
高炉内物质分布的三维可视化技术研究
高炉内物质分布的三维可视化技术研究随着工业化的快速发展，炼钢工业作为基础性重要行业已经成为国家发展的重点领域，高炉则是炼钢的关键设备。
炼钢过程中，高炉是一个复杂的环节，高温下铁水冶炼所产生的物质在高炉内流动，物质的分布受到多种因素的影响，例如燃料供应、矿物质的类型、加入方式等。
理解高炉内物质的分布规律对于提升高炉冶炼效率和减少能源浪费具有重要意义。
因此，高炉内物质分布的三维可视化技术研究成为了炼钢工业的热点领域。
三维可视化技术是目前最流行的数据可视化技术，不仅可以用于仿真模拟、工业设计、视觉效果等领域，还可以用于炼钢行业的高炉内物质分布的可视化研究。
通过三维可视化技术，可以将高炉内大量的数据和信息以直观的方式呈现出来，使得工程师可以更加深入地了解高炉内的物质分布情况和运动规律，为优化高炉冶炼和改进设备提供更好的技术支持。
高炉内物质分布的三维可视化技术研究是一项十分复杂的任务，其中最重要的是数据采集和处理。
数据采集可以通过各种传感器和监测设备实现，比如热电偶、压力传感器、流量计等。
这些传感器和监测设备可以记录高炉内的物质流动、温度、压力等信息，并将数据发送到计算机系统中进行数据处理和可视化。
在数据处理方面，可以通过数据挖掘、统计分析和数学建模等技术提取出所需的信息。
在这些技术的支持下，炼钢工程师可以更加准确地了解高炉内物质的分布和运动规律，为实现高炉内物质分布的三维可视化提供坚实基础。
三维可视化技术在高炉内物质分布研究中扮演着至关重要的角色。
通过虚拟现实技术，工程师可以模拟出不同时间段内高炉内物质的运动轨迹、温度等参数变化情况，甚至可以根据实际情况调节高炉内的一系列参数，预测高炉的冶炼效果。
此外，三维可视化技术还可以帮助工程师观察高炉内的缺陷和漏洞，提供更好的解决方案，同时也可以降低对环境的影响，提高高炉的安全性能。
与此同时，为了更好地实现高炉内物质分布的三维可视化，还需要一定的硬件设施支持。
例如，在计算机软件方面，需要选择一款适用于高炉内物质可视化的工具或平台，比如Autodesk Memento、Mimic或ParaView，这些软件都具备快速大规模数据可视化的能力。
2015年炼铁共性技术研讨会- 高炉可视化技术-高征铠
济钢1750m3根据测量料面形状的结果 优化布料矩阵
北 京 科 技 大 学 University of Science & Technology Beijing
高炉风口摄像仪和图像处理系统
北 京 科 技 大 学 38 Beijing University of Science & Technology
高炉可视化技术
实现打开高炉黑盒子的梦想
高征铠
北京科技大学
2015年5月8日 镇江 北 京 科 技 大 学 University of Science & Technology Beijing
高炉是密闭的高温、高压的冶炼炉
目前高炉操作者 依靠常规的测温、测压和煤气成分来操作
高炉仍然是个黑盒子
北 京 科 技 大 学 University of Science & Technology Beijing
沙钢380 m3高炉应用料面摄像仪的效果
ShaGang BF (380 m3 ) top video camera image
开炉初期边缘气流强、中心气流弱 日产量700吨
Too strong peripheral wall gas flow with little central gas flow Low productivity 700t/day
高炉异常炉况时的炉内图像
管道行程
拉风坐料
溜槽不转
打水枪漏水
北 京 科 技 大 学 11 Beijing University of Science & Technology
美钢联加拿大伊利湖厂（USSC Lake Erie Works）
高炉及时发现炉顶打水设备漏水故障，避免了炉凉事故
高炉风口回旋区测温及成像在线监控系统的研究与应用1[1]
![高炉风口回旋区测温及成像在线监控系统的研究与应用1[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/a7128e562e3f5727a5e9623b.png)
高炉风口回旋区测温及成像在线监控系统一、高炉风口回旋区测温和成像检测的作用意义近年来，国内外冶炼工作者对高炉风口回旋区工况监控技术的研究与开发非常重视。
高炉风口回旋区工作状态，对高炉的冶炼过程起着极其重要的作用。
在高炉炼铁过程中，高炉风口燃烧带的大小、形状、焦炭运动的状况以及粉焦的堆积行为，对炉料的下降和料柱的透气、透液性有显著的影响，它决定了高炉煤气的一次分布，反映了焦炭的燃烧状态，直接影响着软熔带的形状和位臵，是炉况顺行的基础，对高炉的正常生产有很大的影响。
因为入炉焦炭，从高炉炉顶装入炉内后到达风口回旋区后，与鼓进的热风进行烧灼，产生煤气上升，所以要求炉缸各个风口回旋区烧灼均匀，保证上升的煤气流分布均匀。
但是有时炉况不好，炉缸风口回旋区烧灼不均匀，个别风口回旋区有生料、塌料出现，破坏了高炉冶炼顺行。
所以要同时了解掌握各个风口燃烧温度和烧灼状态后，利用高炉上下部调节手段，保证高炉冶炼顺行。
另外高炉风口小套凸出到炉内，前端近2000o C的高温，而且工作环境极其恶劣，风口小套易破损。
若风口小套漏水，将导致燃料比升高、炉凉、损坏炉缸耐火材料，同时风口小套漏水，会导致风口爆炸等重大事故。
而炉缸热源主要来自风口燃烧带，燃烧带的温度，在一定条件下决定了炉缸的温度，对整个高炉的传热、传质、还原、脱硫以及生铁成份，均起重大影响。
高炉炼铁生产现场环境温度高，约为60o C -120o C，目前普遍采用的是人工利用肉眼窥视方法，由于风口较多，查询一次时间长，且不能保证连续观察，还常有误判出现，因而难以得到及时、准确的炉内状况信息，这给高炉稳定生产带来极大影响。
实现在线连续测温、成像及辅助人工巡视三位一体监控高炉风口的工作情况，使高炉操作者能更方便、更及时地获取并记录炉内信息，从而对喷煤及高炉内部情况进行有效的分析和预测，利用高炉上下调节手段，使风口异常在萌芽状态就得到有效的处理，减少高炉由于风口故障、喷煤故障造成非正常减风和休风，进而对提高高炉产量，增强高炉的安全生产，使高炉生产进一步实现科学化、自动化、人性化的管理。
高炉炼铁智能化的研究现状与展望
高炉炼铁智能化的研究现状与展望摘要：进入二十一世纪，我国的高速发展，推动了城市化进程加快，经济水平的提升，还有科学技术的进步。
近年来，在环保与去产能化的双重影响下，中国钢铁开始向高质、智能、绿色的生产模式转变，传统的高能耗、高污染的高炉冶炼理念已不再适用于“十四五”规划的发展方向。
随着大数据与人工智能技术的兴起，新一代钢铁工业在智能制造的推动下向着绿色制造迈进，通过分析钢铁企业多年积累的数据而建立各种预测模型已成为一种大趋势。
本文首先以高炉智能化转型作为研究背景，通过由简入繁的方式介绍了当前高炉冶炼指标预测模型及冶炼过程监测系统。
然后，分析了数据处理与专家决策优化策略的重要性，并简要阐述了当前各企业高炉大数据云平台的搭建情况。
最后，对高炉智能化转型作出了相应的结论与展望。
关键词：炼铁；智能制造；智慧高炉；大数据；人工智能引言钢铁工业是典型的资源能源密集型流程工业,是国民经济支柱产业。
高炉炼铁作为主流钢铁生产流程的核心工序,高炉稳定、顺行、高效、低耗关系到整个钢铁企业的经济效益,是钢铁生产节能减排、降本增效的关键环节。
目前,高炉炼铁工艺技术水平已发展到瓶颈,难以有较大的突破;随着数据科学和信息技术的蓬勃发展,将大数据技术逐步应用于高炉炼铁过程中,充分利用炼铁系统积累的数据深度解析生产过程,研发基于大数据的智能化高炉炼铁技术,挖掘原燃料条件、工艺操作制度与高炉运行状态、铁水质量之间的逻辑关系,将大数据、机器学习与冶炼机制、经验知识相结合,建立高效、科学的高炉冶炼智慧模型,有望解决高炉数据难表征、状态难描述、操作难调控的传统难题,是实现高炉炼铁节能减排和智能化冶炼的重要手段。
1高炉炼铁的工艺结构高炉炼铁的完整工艺结构主要包括上料系统、炉体系统、热风系统、渣处理系统、出铁场系统、炉顶系统、喷吹系统、辅助系统等组成。
其中，上料系统由矿槽、焦槽、筛分设备、称量设备、输送胶带机、斜桥或上料主皮带结构等组成，其功能主要为根据生产需求将各种原料输运到高炉内；炉体系统主要由高炉内衬、炉体冷却单元、炉体检测设施、炉体控制设施、高炉炉壳、支撑框架结构等组成，炉体系统是高炉炼铁工艺产出铁水的主要单元；炉顶系统主要用于根据工艺设定向高炉内完成各种原料的布料，其主要组成部分包括料罐、固定受料漏斗、气密箱、阀箱、溜槽等；热风系统主要用于加热风至1200℃，并经特殊管道将热风引入高炉，其主要组成部分包括热风炉、空煤气换热器、助燃风机、热风输送管道等；喷吹系统主要将煤粉加工成符合要求的粒径大小，在充分干燥后，使用气流将煤粉送入高炉内，其组成单元主要有煤粉制备设施、煤粉干燥设施、煤粉喷吹设施等；渣处理系统主要用于处理及回收高炉炼铁产生的残渣，其主要组成单元包括炉渣粒化设施、渣脱水设施、渣运输设施等。
高炉冶炼设备可视化控制与故障诊断
高炉冶炼设备可视化控制与故障诊断随着科技的不断发展，高炉冶炼设备的自动化程度也在不断提高。
可视化控制与故障诊断技术的应用，为高炉冶炼过程带来了革命性的变化。
本文将从可视化控制和故障诊断两个方面来介绍这一技术的应用。
一、可视化控制可视化控制是指通过图形化界面，将高炉冶炼设备的实时数据以可视化的形式展示出来，并通过操作界面进行参数调整和控制。
这一技术的应用使得操作人员可以直观地了解设备的运行状态，及时发现并解决问题。
通过可视化控制，操作人员可以实时监测高炉冶炼过程中的关键参数，如温度、压力、流量等。
同时，也可以监测设备的运行状态，如设备的开启与停止、故障报警等。
这些信息的实时展示，使得操作人员可以及时采取措施，以保证高炉冶炼过程的安全稳定。
可视化控制还可以通过历史数据的分析，为操作人员提供参考依据。
通过对历史数据的回顾和分析，可以找出设备运行中的规律和异常，帮助操作人员更好地控制和调整设备。
例如，通过对温度变化的分析，可以找出温度过高或过低的原因，及时调整操作参数，避免设备损坏或冶炼质量下降。
二、故障诊断故障诊断是指通过高炉冶炼设备的实时数据和历史数据，对设备的故障进行分析和诊断，并给出解决方案。
这一技术的应用可以大大提高设备的可靠性和运行效率。
故障诊断主要分为两个方面：故障检测和故障预测。
故障检测是指通过实时数据的监测和分析，及时发现设备的故障。
例如，通过对温度、压力等参数的监测，当参数超出设定范围时，系统会自动报警，提醒操作人员注意。
这样可以避免因故障未被及时发现而导致的设备损坏或冶炼质量下降。
故障预测是指通过历史数据的分析，预测设备未来可能出现的故障，并给出相应的解决方案。
例如，通过对历史数据的回顾和分析，可以找出设备在某种特定工况下容易出现的故障模式，从而提前采取预防措施，避免故障的发生。
故障诊断技术的应用，不仅可以提高设备的可靠性和运行效率，还可以减少设备维修时间和成本。
通过故障诊断，可以及时发现和解决设备的故障，避免因故障导致的生产中断和损失。
高炉在线激光料面形状可视化技术
高炉在线激光料面形状可视化技术高征铠（北京科技大学，北京 100083）摘要在高炉生产中，用激光在料面上扫描，用专用摄像仪实时录像，用计算机采集图像，通过图像合成得到高炉料面的直观图像，用图像处理软件得到料面形状的数据和曲线，实现了高炉生产时料面形状可视化。
2006年第一个试验装置安装在杭钢500 m3高炉上。
经过7年的试验和开发，这一系统已经在杭钢1250 m3高炉、济钢1750m3和3200 m3高炉、包钢2200m3高炉、首钢首迁钢铁公司2650m3高炉、邯钢3200 m3等多座高炉上试验和应用。
在线激光料面形状可视化技术与炉料分布仿真模型相结合将开创改善高炉操作的新途径。
关键词高炉激光料面形状可视化Blast Furnace Burden Surface Profile Online LaserVisualization TechnologyGao Zhengkai(University of Science & Technology Beijing, Beijing, 100083)Abstract Blast furnace burden surface profile visualization by using online laser was realized. On the blast furnace production, by laser scanning on the burden surface with special real-time video camera, image collected by computer, the burden surface image is obtained by image synthesis, use image processing software to get data and curves of burden surface profile. After seven years of experiments and development, the system has been test and used at several blast furnaces, such as 1250 m3 BF of Hangzhou Steel, 1750 m3 BF and 3200m3 BF of Jinan Steel, 2200m3 BF of Baotou Steel, 2650 m3 BF of Shouqian Steel , 3200m3 BF of Handan Steel. Combination of this online laser profile visualization and our burden distribution computer simulation will create great potential to improve blast furnace operation.Key words blast furnace, laser, burden surface profile , visualization1前言高炉在高温、高压下操作，只能通过温度、压力、流量等常规检测仪表的数值去推断炉内生产和设备运行的状况。
高炉可视化
高炉可视化技术这次讲座是高征铠老师讲的高炉可视化技术，主要讲了高炉料面摄像仪（CCD）、高炉风口摄像仪、用激光技术做开炉装料、高炉布料仿真模型、在线扫描料面形状。
高炉可视化技术是监测高炉内装料和冶炼状况用于指导高炉操作的新技术。
利用激光网格和扫描仪进行开炉落料研究, 测量炉料的料流轨迹和料面形状, 得到装料设备的布料规律用以指导布料操作，布料仿真模型可以模拟高炉的布料和料面下降过程, 计算出料层厚度和矿焦比曲线, 可以离线或在线指导高炉操作，高炉炉顶摄像仪和热图像仪能够在线观察炉内料面和炉顶设备的运行情况, 使操作人员及时了解炉内气流分布和炉况变化并及时发现炉内异常情况, 主动地调控高炉运行。
高炉风口摄像装置能同时实时观察高炉各个风口的工作状况与喷煤情况, 当风口工作和喷煤出现异常时会及时提示和报警。
利用激光扫描探测技术可以在线观察高炉生产中的料面形状, 帮助操作人员检查和调整布料操作。
高炉料面摄像仪采用CCD芯片获取高炉料面视频图像，摄像机安装在摄像枪中，通过冷却水套插入高炉内部，可以在休风时安装；采用水冷和氮气（或净煤气）防护，具有视窗清扫装置，使摄像机在高温、高压、高尘、高湿的炉内长期稳定地在线工作；不用休风就可以进行维护，简便快速、省时省力，防护气体的用量很少，运行费用低。
采用高炉料面摄像仪，操作人员在值班室监视器上在线观察整个料面的气流分布图像，观察溜槽或大钟的运动和料流流股情况，监视炉内管道、塌料等异常炉况。
上述图像送入计算机，经过图像处理得到料面气流分布和温度分布状况的定量数据，绘出伪彩图、温度数据图、趋势图和分布曲线。
直接安装在窥视孔上的风口摄像机，由于操作人员不能直接看风口而没有得到推广应用。
带有分光镜的新型风口摄像仪已经研发成功，光线经镜面反射进入摄像机，操作者仍然可以通过窥视孔在现场直接观看风口。
开炉装料时曾经用横杆或钢网架作为参照物测量料流轨迹和料面形状，但人员进入高炉焊接钢架耗用时间和钢材，测量结果不准确，不能实现快速装料测量。
矿热炉可视化技术及经济性分析
矿热炉可视化技术及经济性分析摘要矿热炉是工业冶炼、机械生产中的重要设备，具有能源消耗量大、自动化程度低、经济效益差的典型特征，显然已经不符合当下的时代发展需求。
矿热炉可视化技术的普及与应用，能够帮助人们了解炉内的运作工况，合理调整矿热炉运作模式，能够起到良好的能源节约成效，帮助企业获得更加可观的经济效益。
因此对矿热炉的发展现状进行系统地阐述分析，详细说明矿热炉可视化技术的运作机理，并举例说明矿热炉可视化技术的经济效益，有助于推动矿热炉可视化技术的普及与应用。
我国政府制定了“碳达峰、碳中和”的战略目标，而传统的矿热炉能源消耗量巨大，自然是首当其冲。
因此将可视化技术、自动控制技术应用到矿热炉中，具有重要的经济价值和环保效益。
一、矿热炉的发展现状金属冶炼行业是我国工业体系的重要组成部分，也是机械生产行业的重要基础。
金属冶炼行业属于典型的能源密集型行业，生产运营中能源消耗成本占到了总成本的60%，其中矿热炉的能源消耗量最大。
在国家“双碳”政策的影响下，很多企业都开始对矿热炉结构进行优化整改，一些能源消耗量大、容量小的矿热炉逐渐被淘汰，创新建设节能高效、经济效益突出的矿热炉成为企业当下的重要任务。
在传统的矿热炉运作过程中，资源消耗量非常大，能量使用率也非常低。
矿热炉的能源消耗与炉内热分配、电极插入深度、熔池位置都有着密切的联系，但是传统的探测方法根本无法获取这些数据，很多工人都是凭借个人感觉来调整相关参数，由此产生了极大的能源浪费，矿热炉的功率因数长期处于低下水平（0.6以下）。
除此之外，电极插深不明确，还会引发炉内热量流失、炉底上涨、料面刺火、温度过高等诸多问题，给企业造成了巨大的经济损失。
针对这些种种问题，如何清晰全面地了解炉内热能分配情况、电极插入深度、熔池位置等关键信息，进而对矿热炉运作模式进行科学合理的调整与控制，是企业需要考虑的重要的问题，也是当下人们的关注焦点。
二、矿热炉可视化技术分析（一）矿热炉可视化简介可视化技术是利用计算机图形学、图像处理技术，把数据变成图形并投影到屏幕上，进而开展人机交互、智能调控的方法与技术。
基于HTML5的工业组态高炉炼铁3D大屏可视化
基于HTML5的⼯业组态⾼炉炼铁3D⼤屏可视化前⾔ 在⼤数据盛⾏的现在，⼤屏数据可视化也已经成为了⼀个热门的话题。
⼤屏可视化可以运⽤在众多领域中，⽐如⼯业互联⽹、医疗、交通、⼯业控制等等。
将各项重要指标数据以图表、各种图形等形式表现在⼀个页⾯上，各种数据⼀⽬了然。
随着浏览器不断发展完善，使⽤ Web 做⼤屏展⽰也已经不是新鲜的事了。
市⾯上已有不少的⼤屏解决⽅案，⼤部分是以放各种图表的形式呈现，基本是是 2D 的呈现。
有些是根据投放屏幕的⽐例设计出来的，并不能⾃适应于其它的屏幕⽐例。
最近学习了 Hightopo 的 HT for Web 产品，特有的⽮量，在各种⽐例下不失真，加上布局机制，解决了不同屏幕⽐例下的展⽰问题，加上 3D 的呈现部分，可以做出别具⼀格的⼤屏系统。
在这⾥与⼤家分享学习，先来张整体效果图：链接： 本⽂主要介绍内容如下，⽂章中以 HT 作为 HT for Web 的简称：1. 页⾯搭建2. 数据对接3. 动画效果实现4. 其他细节优化⼀、页⾯搭建 在这个系统中，我们需要创建 ht.graph.GraphView 和 ht.graph3d.Graph3dView 来呈现 2D 和 3D 的内容。
设计师给到的 display.json 是 2D 图纸的内容，主要是使⽤⽮量绘制呈现，有⼀些图表是⽤了 Echarts，HT 也有机制可以让我们使⽤它们。
scene.json 是 3D 场景的内容，⼤部分模型都是通过 3dMax 建模⽣成的，该建模⼯具可以导出 obj 与 mtl ⽂件，在 HT 中可以通过解析 obj 与 mtl ⽂件来⽣成 3d 场景中的所有复杂模型，简单的模型也可以通过 HT 来建模。
关键代码如下：var g2d = new ht.graph.GraphView();var g3d = new ht.graph3d.Graph3dView();// 将 3D 组件加⼊到 body 下g3d.addToDOM();// 将 2D 组件加⼊到 3D 组件的根 div 下，⽗⼦ DOM 事件会冒泡，这样不会影响 3D 场景的交互g2d.addToDOM(g3d.getView());g2d.deserialize('display.json', function(json, dm, g2d, datas){// TODO 2D 反序列化完成回调，后⾯会讲到});g3d.deserialize('scene.json', function(json, dm, g3d, datas) {// TODO 3D 反序列化完成回调，后⾯会讲到});⼆、数据对接 页⾯加载出来后，就可以与后台通讯，请求相关数据对接到对应的元素上了。
高炉操作线图及其应用
—冶金原理—
5.1.4 高炉能量利用计算
在X轴以下，坐标平面负的y值一边，说明除铁的氧化 物外，在高炉下部（炉腹、风口区、炉缸）发生作用的其 它氧的来源。这些氧只参与还原性气体的生成，而未参与 还原性气体的利用。其中包括碳燃烧、气化、夺取脉石氧 化物中的氧而生成的CO。如CD部分，它在Y轴上的投影yf， 为脉石中Si、Mn、P、S等氧化物直接还原提供的氧；DE 部分在Y轴上的投影yb，为鼓风中提供的氧，用于碳的燃烧 和气化。
（焦炭、喷吹燃料），使C→CO
15
Y=O/Fe
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—冶金原H 理—
M
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P
yE
yb
E'
E
1
2
F Q/qd
X=Oห้องสมุดไป่ตู้C
V
16
—冶金原理—
17
4.4.2高炉操作线的应用
—冶金原理—
1、反映高炉操作因素的变化
A点的变化反映
精料水平的变化（yA）
煤气化学成能利用率的变化（xA）
B点的变化反映 直接还原度的变化（yB＝yd）
E点的变化反映 风量或下料速度的变化
U点的变化反映 生铁成分的变化（yf）
V点的变化反映（Q/qd） 高温区除Fe直接还原耗热以外的全部热量需求的改变
18
4.4.2高炉操作线的应用
—冶金原理—
W点的变化反映 炉料的金属化程度（yW）
P点的变化反映 风温等热平衡因素的变化（xP、yP）
yA－铁氧化物还原夺取的氧
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激光网格和料流切断激光网格的图像
laser grid image in the furnace
激光网格
laser grid
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沙钢5800 m3高炉料面形状测量结果
Burden Profile Measured at 5800 m3 BF of Shagang
south north east west
激光扫描仪
北 京 科 技 大 学
高炉布料仿真模型
Burden Distribution Model on BF
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布料仿真模型在美钢联Fairfield 厂8号高炉的应用
风口摄像仪
高炉热像仪
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激光开炉装料测量 及布料规律的研究
• 激光网格测量料流轨迹 • 激光扫描仪测量料面形状
US Steel Application at Fairfield No.8 BF (2326 m3 )
Burden Profile and Ore / Coke Ratio
Center Charge Coke (before 1999) Thin Coke Layer (Feb. 1999) Thick Coke Layer (Jan.2000)
north
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美钢联加拿大哈密尔顿厂“E”高炉料面形状测量结果
Burden Profile with Laser Scanning at USSC HW “E” BF
Coke
Pellets
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及时发现槽下装料错误，避免了一次重大事故 US Steel Application at Fairfield No.8 BF
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高炉可视化技术 的应用
激光开炉装料测量
炉顶摄像仪
激光料面在线探测仪
高炉布料仿真模型
打开高炉黑盒子，让工长看到炉内图像
• 高炉是在高温高压条件下冶炼生铁的密闭反应器。 • 工长通过常规的温度、压力、流量和煤气成分等检 测结果来判断炉况、操作高炉。对工长来说，高炉 仍然是一个黑匣子。 • 近年来，我们开发了高炉可视化技术，使工长能及 时了解高炉炉内的状况，变被动操作为主动操作。
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finding out a mistake on charging weight composition in time
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首迁1号高炉喷补前后炉衬内型的激光扫描测量结果
Lining profile measurement during furnace stoppage
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No. Company BF 1 CSC Group , Taiwan #2 2 DSC, CSC Group, Taiwan #1 3 U.S.Steel Canada Lake Erie Works #1 4 U S Steel Gary Works #14 5 U.S.Steel Canada Hamilton Works E 6 U.S.Steel Kosice, Slovakia #1 Volume (m3) 3276 3200 2418* 3241* 1833* 2260 * Working Volume Date 2006.01 2010.02 2010.06 2010.03 2009.08 2009.06
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首迁1号高炉休风测量结果
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A - Normal Filling B - Filling Error
finding out a mistake on charging weight composition in time
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及时发现槽下装料错误，避免了一次重大事故 US Steel Application at Fairfield No.8 BF
A - Normal Filling B - Filling Error
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过去用钢管杆或钢网架的测量方法
Traditional Measuring by Bar or steel grid
高炉布料仿真模型及在美钢联的应用 Burden Distribution Model and Application at US Steel
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休风时用料面扫描仪测量niversity of Science & Technology Beijing
West East
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激光开炉装料测量技术的应用
• 激光开炉装料测量技术已经在沙钢5800m3、京唐5500m3、 宝钢4966m3等60余座高炉上应用。 • 激光开炉装料测量技术已经在海外6座高炉上应用
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首迁4000m3高炉休风时测量料面形状的结果
Burden surface profile of 4000m3 BF measured during stoppage
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美钢联加拿大哈密尔顿厂E高炉用激光 测量得到的焦炭与矿石的料流轨迹曲线
The Falling curves from image analysis using Laser Net Technology at “E” BF of USSC Hamilton Works
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高炉中激光网格的设计
Laser Beam Grid design
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休风时用激光扫描仪测量料面形状