基于雷达数据的高炉料层分布研究.pdf 12页

'中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn#基于雷达数据的高炉料层分布研究*陈思汝，沈俊杰，侯庆文，陈先中（北京科技大学自动化学院，北京100083；5钢铁流程先进控制教育部重点实验室，北京100083）摘要：通过对雷达数据的处理和炉料运动规律的分析，提出了采用等体积法，由自由料面降速计算内部料层的径向移动速度和垂直下降速度，构建料层下降模型，结合曲线拟合方法，实现时间-径向-高度上的多角度料层分布趋势图，从时间维度上可分析布料过程中是否存在10异常状况，从径向维度上可分析料层动态分布和矿焦比分布情况，直观再现炉料变化历程，为高炉运行和控制提供了可视化的评定方式。关键词：雷达数据，料层下降模型，料层分布趋势中图分类号：TN95915VisualizationandDescentspeedanalysisoflayerdistributionoffurnaceburdenbasedonarrayradarofblastfurnaceCHENSiru,SHENJunjie,HOUQinwen,CHENXianzhong(Schoolofautomation,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083;20KeyLaboratoryofAdvancedControlforIronandSteelProcess,MinistryofEducation,Beijing100083)Abstract:Thevisualizationoflayerdistributionoffurnaceburdeninthetime-radial-heightdimensionispresentedbasedonarrayradarmeasureddataofburdensurface.Abnormaldataminingalgorithmofstatisticalmodelanddatasamplingmethodisadoptedtoobtainvaliddata.Andaccordingtothe25regularityoftheburdendescentspeedalongtheradialdistribution,proposethesurfacedescentspeedinradialoffurnaceburdenisrevisedbytheleastsquaremethodthatbasedontheparabolamodel,andconstructiontheburdendescentmodel.Andinradial-height,the4curvedescriptionmethodisusedtorevisenewburdensurfaceandcokecollapsemodelisadoptedtorevisecokelayer,andthelayerdistributionoffurnaceburdenispresentedinthetime-radial-heightdimension,whichintuitivechange30ofburden.Andtheradialdistributionoforetocokeratioiscalculatedbythethicknessoforeandcoke,providesanintuitivewaytotheanalysisoftheoperationstatusofblastfurnace.Keywords:theburdendescentmodel,thecorrectionofburdensurfaceprofile,visualizationoflayerdistributionoffurnaceburden350引言高炉稳定运行的基本前提是保持波动不大的移动料层，其分布与高炉内的煤气流分布、燃料比、软熔带结构等高炉操作情况有直接关系，是高炉操作者判断炉况准确性和效率的重要依据，还直接影响着煤气热能和化学能的利用，关系到炉况能否顺行，最终影响到高炉冶[1]炼指标。随着计算机技术的发展，高炉可视化已成为一种掌握料面状况、调节高炉参数的40可靠手段。因此，研究高炉料层分布可视化，及时发现料层分布的变化情况、调整和控制料层分布对于高炉生产的稳定和安全具有重要意义。在传统高炉生产中，操作人员通常根据高炉生产经验来判断高炉内料层分布的情况，这[2]使得高炉操作带有很大的经验性和主观随意性，不利于布料操作优化。H.Nishio从炉料下[3]降的角度来研究料层的分布，提出了料层均匀下降模型，即料层厚度均匀地径向减小；Reza基金项目：教育部博士学科点专项科研基金(20130006110009)通信联系人：陈先中（1966-），男，教授，博士生导师，主要研究方向：电磁场与微波技术，工业雷达与探测成像.E-mail:cxz@ustb.edu.cn-1- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn45建立料层数学模型计算料层分布，采用固体流行为得出炉料下降速度沿径向上的分布。但采用数学模型推算料层分布过于理想化，需在一定假设条件下进行。因此，HENRIK&JAN利用单个雷达测量系统得到炉料在垂直方向上的高度变化，结合布料模型，推断出料层分布，[4]但以径向上的一点来推断料层分布的结论难免片面；Y.Kajiwara利用磁力计测量得到炉料的高度变化，推断出料层分布信息，以及混合层位置，但不适用于高炉实际环境；Shihkang[5]50采用在线激光和红外摄像仪实现高炉料面成像，但成像效果易受到粉尘的影响。而在高炉料面测量中，工业阵列雷达在线测量系统可以对料面进行实时、多点、连续的精确监测，再结合炉料下降行为的建模思想，是实现料面变化历程以及料层分布多视角可视化的有效手段。本文基于阵列雷达数据，通过基于线性模型的异常数据挖掘算法和数据抽样方法获得有55效料面高度值，分析炉料运动规律，估算自由料面降速，采用等体积法计算内部料层的径向移动速度和垂直下降速度，构建料层下降模型，结合曲线拟合算法，实现时间-径向-高度上的多角度料层分布趋势图，从时间维度上可分析布料过程中是否存在异常状况，从径向维度上可分析料层动态分布和矿焦比分布情况，将高炉封闭空间里的实际运行情况多角度地直观呈现出来，为掌握高炉顺行提供了更多更精确的信息。601雷达数据处理通过安装在某钢铁公司高炉炉顶上的雷达监测系统，能够获取到变化的料面测量数据。根据阵列雷达照射区域所覆盖高炉内料面的有效面积和高炉现场设备安装情况，确定半径方向上需要均匀安装8台雷达，又因为高炉炉顶结构特点，大方板、人孔、机械探尺、红外成像、上升管等位置不能安装雷达，且八个雷达需呈渐开线状分布确定雷达安装位置如图165所示。这8台雷达同时工作，逐个发射与接收连续调频波，经混频、差频等信号处理过程，获得料面距离信息，再经DSP处理后传到上位机，即可获得连续的料面距离测量值。这些数据不仅反映了料面形状的变化，也可从中提取到料层分布信息。图1雷达安装位置示意图70Fig.1Illustrationofradarlocation如图2所示，阵列雷达每隔1s获取一组（8个）料面测量数据，取其中七号雷达获取-2- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn的连续两个布料周期的料面测量数据，横坐标是时间，纵坐标是距零料线距离。雷达七号雷达照射点接近高炉炉心，煤气流较大并且有溜槽的周期行阻挡，存在较多的异常点。因此需要进行异常数据的挖掘和数据抽样使得料面变化更明显。radarofNO.700.511.5Height(m)22.533.500:0002:0004:0006:0008:0010:0012:0014:0016:0018:0020:00Time(min:s)75图27号雷达照射点数据Fig.2Radarirradiationdataforradar71.1异常数据挖掘异常数据挖掘正式进入人们的视野是在1887年，由统计学家弗朗西斯·伊西德罗·埃奇80沃思一篇不一致试验数据论文开始的。近年来异常数据挖掘在实际应用领域得到了广泛应用，其基本方法分为五类：基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法、基于聚类[8]的方法和基于分类的方法。鉴于被处理的数据具有以下特征：1)数据规模大，具有单个属性（距离属性）性质；2)数据集为单个雷达为一组的时间序列；853)时间序列包含大量信息，是建模和预测的主要依据，但存在异常值，影响时间序列分析。因此，采用基于线性模型的统计方法进行异常值的检测。1.1.1剔除粗大误差由于高炉雷达环境恶劣和溜槽的周期性阻挡，高炉雷达数据存在明显且数据很大的异常[6]90点，为了防止这部分异常点影响线性模型的建立，先选用拉依达准则剔除这部分异常点。假设测量得到的n个数据满足正太分布，如果某个测量值X(1dn)的残差满足：dXX3，则X(1dn)被视为粗大误差，予以剔除，其中为标准差。dxdx如图3所示，阵列雷达每隔1s获取一组（8个）料面测量数据，取其中七号雷达获取的连续两个布料周期的料面测量数据，横坐标是时间，纵坐标是距零料线距离。雷达七号雷95达照射点接近高炉炉心，煤气流较大并且有溜槽的周期行阻挡，存在较多的错点，通过拉依达准则对数据进行处理。剔除错点99个，占比总数据量的8.25%。对后续提供帮助。-3- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cnradarofNO.700.511.52Height(m)2.533.500:0002:0004:0006:0008:0010:0012:0014:0016:0018:0020:00Time(min:s)radarofNO.71.61.822.22.4Height(m)2.62.833.200:0002:0004:0006:0008:0010:0012:0014:0016:0018:0020:00Time(min:s)图3处理结果对比Fig.3Comparisonofprocessingresults1001.1.2线性回归首先对料面高度值作变换,其目的是：1)弱化原时间序列的相关性；2)满足经典线性回归的各项假设条件。记1~8号雷达的料面高度按其时间序列分为8个序列数据集CZ，h,h,...,h,h,...为具体数据值，对其作变换：dcx12tt1hht1ty,t1,2,...(1)tht2105则y是相互独立的，假定y具有相同的分布N(0,)是可以接受的，其中未知，ttt1,2,...。因此，对序列y1,y2,...建立如下模型：2Ytee~N(0,)(2)01从影响分析入手，对模型(2)作统计推断，如果统计量发生异常，认为该点为异常数据,并进而对其跟踪加以判断。具体对模型(2)来说，在无异常值的回归模型中，通常假设221T110e(yy)~N(0,)，从而y~N(X,XLX)对一维情形有nnnn2n1T1(xx)2XLX，其中Lxx(xtx)。nLxxt121T又因为y与y,...,y相互独立，因此yy~N(0,(1XLX))。nn11nnn12令Qe(ytyˆt)，由线性回归基本性质可知ynyn与Qe独立，且有t1Qe2~x(nk1)(3)2115因此yyˆQe/~t(nk1)(4)1T2(nk1)1XLX-4- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn故y的1-置信区间为(yˆ1,yˆ2)，其中yˆyˆˆt(nk1)1XL1XT1e12(5)1Tyˆyˆˆt(nk1)1XLX2e12[7]每次取n个数据点y,y,...,y进行回归，并由此预测下一个点y的1-置信区ii1in1in120间，如果该点的真实值y落在该预测区间外，则认为该点为异常点并剔除。in再剔除异常数据后，将其所在区间看为插入区间，以此区间的前后料面高度为插入点，采用三次样条插值法填充空缺处，即32h(x)a(hh)a(hh)a(hh)a(6)0ii11ii12ii13其中，h,h为异常区间的前后料面高度。ii1125在图3的基础上，采用上述方法进行异常数据的剔除和补偿，结果如图4所示。剔除了绝大多数毛刺，可以明显看出布料过程料面上升较快，然后不布料时料面呈现缓慢下降趋势。radarofNO.71.61.822.22.4Height(m)2.62.833.200:0002:0004:0006:0008:0010:0012:0014:0016:0018:0020:00Time(min:s)radarofNO.71.822.22.4Height(m)2.62.8300:0002:0004:0006:0008:0010:0012:0014:0016:0018:0020:00Time(min:s)图4处理结果对比Fig.4Comparisonofprocessingresults1301.2数据抽样由于雷达数据采集时间间隔短，造成数据集中存在着冗余数据，使得料面变化形状不显著。因此，在模拟料层分布趋势时，不需要采用每一时刻的测量数据，而是寻找能够体现出料面变化信息的数据，这就需要对数据进行抽样。在布焦、布矿期间，料面变化不稳定，包含矿焦、溜槽、粉尘等多种信息；在降料面期135间，料面高度变化缓慢，且是分析矿焦比分布、煤气流分布的关键时期。因此，采用分层抽[9]样法分别对布矿、布焦、布料间隙进行等间隔抽取，获取规模较小的有效数据。其具体方法是：1)分层定比，即各时期数据量与该时期总体数据量的比值相等。2)等间隔抽取，获取规模较小的有效料面高度。140在图2的基础上，采用分层抽样法分别对布矿、布焦、降料面期间进行数据抽样，数据-5- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn量降到了原来的20%，使料面形状变化更明显，为后续研究料层分布奠定了基础。2料层下降模型高炉雷达监测系统可以准确获取到炉料表面的变化信息，但无法获取已覆盖的内部料层145分布信息。由炉料运动原理可知，料层厚度随着下降运动而逐渐变薄，直至融化。因此，根据炉料运动规律，估算自由料面降速，采用等体积法，由自由料面降速计算内部料层的径向移动速度和垂直下降速度，构建料层下降模型，计算每层的下降位置，即可进一步得到料层分布情况。2.1估算自由料面速度150根据布料规律和炉料运动规律，可知：1)雷达获取的自由料面信息分布在炉喉部分；2)布料周期由布料和降料面两次交替组成，不断产生新料面；3)布料期间获取的自由料面信息包含料面、粉尘、溜槽等信息，而自由料面在降料面期间缓慢下降。[5]155因此，认为自由料面在炉喉部分匀速下降，且无径向移动，则在炉喉部分，自由料面降速的分布如图5所示。Do2345612BBAAv(i)图5料面下降速度分布Fig.5Velocitydistributionoffurnaceburden160以上述假设为前提，估算不同时期的自由料面降速。如图5所示，布料结束后，自由料面从位置B匀速运动到位置A，即可计算此期间的自由料面降速vii()(1,2,...8,j1,2,...)，5号、6号、8号雷达都照射在炉心位置，取数据最好的点计j算即可。即hihi()()22jj1vi()(i1,2,...8,j1,2,...)(7)jtt22jj1165其中，v(i)为自由料面各测量点降速，h(i),h(i)为一次布料结束和下一次布料开j2j2j1-6- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn始的自由料面各测量点高度，t,t为一次布料结束和下一次布料开始的时间。2j2j1但受到高炉炉顶结构的影响，雷达安装时与垂直方向都存在一定的夹角，计算时要考虑到角度的影响，其计算公式进一步为hihi22jj()1()vi()cos()jtt180(8)22jj1(ij1,2,...8,1,2,...)170其中，为雷达与垂直方向的夹角。由式(7)和式(8)可估算不同时期的自由料面降速。2.2计算料层下降速度炉料在高炉炉身下部的分布受到渣液、铁水和死料堆的影响，导致全面而正确地预测整个高炉料层分布是很困难的。而检测和控制高炉炉顶的料层分布状态是判断和优化高炉内部175状态的主要途径，因此只研究高炉上部大约4~7层的矿焦层分布状况。炉料在高炉内连续下降的条件是炉料下方不断提供空间和炉料本身的重量超过阻力，并且随着炉身半径的不断增大，炉料既存在沿垂直方向的下降，也在径向上发生移动，即炉料[10]呈放射状向下移动。因此，根据物质运动的无限分割原理，炉料连续运动可看为由多个部分的运动组成，如图6所示，根据物质运动的连续性原理，取一次布料为研究对象，可将180其看为近圆柱体，认为随着炉料的连续下降运动（垂直下降和径向移动），逐渐变为近圆台形状，料层厚度逐渐减小，且此过程中炉料体积保持不变。由于只研究高炉上部大约4~7层的矿焦层分布，采用等体积法计算内部矿焦层的下降速度，其原理如下：Do（A）（B）（C）（D）图6炉料运动变化过程185Fig.6Movementprocessoffurnaceburden1）以炉料下降过程中体积不变为前提条件，截取与一次布料体积相等的近圆柱体炉料，计算一个布料周期内的速度变化量V(r)，如图7所示，认为炉料上底边（自由料面）从i"位置B以速度v(r)匀速下降到位置B，其中v(r)取已估算出的自由料面下降速度，而jiji"""炉料下底边从位置A以速度V(r)匀速下降到位置A，其中V分为径向上的V(r)和垂直方iri"190向上的下降速度V(r)；hi-7- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cnDoBBAADo"B"B"A"AD1图7炉料运动的变化规律Fig.7Generalmovementoffurnaceburden2)如图8所示，在此布料周期内，采用等比例法计算各测量点的径向移动距离，即"[11]195Vr(ri)，再采用等体积法和相似定理，计算近圆台炉料的高度h和下底边D1，进一步可"得速度变化量V(r)；iDo123456hBhA123456D1图8炉料运动过程中的等体积法Fig.8IllustrationofEqualvolumeprinciple""2003)由V(r)计算出此布料周期的炉料下降速度为v(r)V(r)，即垂直下降速度ijii"V(r)，依此可计算出任意时刻的矿焦层的下降速度分布。hi其具体计算过程如下：1）在一个布料周期内，以自由料面下降速度为基础，计算下降高度h(r)，即有Bih(r)v(r)T（9）Biji205其中，v(r)为已估算出的自由料面降速，T为一个布料周期。ji-8- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn进一步计算此刻炉料上底边的下降高度均值h，即nh(r)Bii1h（10）n2）在此过程中，采用等体积法和相似定理，有D02()(hh)AB2（11）1DDDD120210h[()()]32222210以及D-D102tan(90)（12）(hh2)hB由式(11)和(12)可计算出计算近圆台炉料的高度h和下底边（炉身直径）的大小D，即1有33222[2(hh2)D]3Dhh()6Dcot(hh2)DBA00B0B024h2cot（13）234Dh(h2)0B4cot215以及32232D[2(hh2)D]3D(hh)6Dcot(hh2)D1B00AB0B02432(cot1)(hh2)D(1D)B002（14）其中，D0为炉喉直径，hA和hB分别为布料开始和结束时刻的料面高度平均值，为炉身角。2203)采用等比例法计算各测量点的径向移动距离r，即有i"rrr（15）iii"其中，r为各测量点在炉喉时的径向距离，r为运动到炉身时的径向距离，且计算公式ii为"rrii(i1,2,...n)（16）DDo1225即D"1rr(i1,2,...,n)（17）iiDo-9- 中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn"由式(17)可计算各测量点径向移动速度V(r)，即ri"riV(r)(i1,2,...,n)（18）riT4)根据式(13)和(14)，采用相似定理计算炉料运动到炉身时，各测量点对应的厚"230度h(r)，即i"D0h(r)i"2h(ri)"（19）D2rD11h(r"0)iDD210"则有一个布料周期内的速度变化量V(r)，即i""h(ri)(hAhB)V(r)(i1,2,...,n)（20）iT"即有垂直下降速度V(r)，即hi""235V(r)v(r)V(r)(i1,2,...,n)（21）hijii根据式(18)和式(21)可计算出不同时期矿焦层的下降速度。考虑到高炉雷达的照射位置和径向分布，取八个雷达中的1,2,3,4,5,7号用作料线拟合，用上述方法可计算得到雷达对应的料层下降速度，其沿径向上的分布如图9所示，由此可知：1)自由料面与内部料层的下降速度不同；2)炉料下降速度沿径向上的分布是不均匀的；3)靠240近炉心(r<1.0m)和炉壁位置(r>3.5m)的降速大于中间部分(1.0