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公开(公告)号:CN118737313A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410707189.1
申请日:2024-06-03
Applicant: 东北大学 , 山东钢铁股份有限公司
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据特征融合的钢水质量实时预测方法,涉及转炉炼钢领域。包括基于图像、音频、烟气数据、原料信息、辅料添加数据、吹氧参数等多源数据进行特征融合构建训练数据集,对现有的XGBoost算法进行训练,训练好的XGBoost模型作为钢水质量实时预测模型,模型的输出作为下一时刻钢水温度和钢水碳含量的预测值;将新一炉次的吹炼实时数据传入钢水质量实时预测模型中,预测出当前钢水实时碳含量和钢水实时温度。相比于使用单一来源数据进行钢水质量实时预报的方法,本发明方法综合利用转炉常见的多源数据对转炉炼钢吹炼过程钢水质量进行实时预报,具有抗干扰能力强、实时性好、精度高、可为转炉智能化提供支持等优点。
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公开(公告)号:CN117553921B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410045969.4
申请日:2024-01-12
Applicant: 山东钢铁股份有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域,具体提供一种转炉钢水温度预测方法、系统、终端及存储介质,包括:获取转炉冶炼数据和副枪探测的实际温度数据,将转炉冶炼数据和实际温度数据保存至数据库;在冶炼过程中定期获取热成像仪采集的炉口的火焰温度矩阵;将火焰温度矩阵输入预先训练的神经网络模型,神经网络模型输出预测温度;神经网络模型的训练方法包括:利用预先构建的碳温机理模型基于数据库中的冶炼数据计算理论温度;将理论温度与实际温度数据合并做数据增强处理,并将增强后的数据作为训练集的输出数据;将历次采集的火焰温度矩阵作为训练集的输入数据。本发明充分利用了炉口火焰的温度信息和图像特征,实现了钢水温度的准确预测。
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公开(公告)号:CN117553921A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202410045969.4
申请日:2024-01-12
Applicant: 山东钢铁股份有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域,具体提供一种转炉钢水温度预测方法、系统、终端及存储介质,包括:获取转炉冶炼数据和副枪探测的实际温度数据,将转炉冶炼数据和实际温度数据保存至数据库;在冶炼过程中定期获取热成像仪采集的炉口的火焰温度矩阵;将火焰温度矩阵输入预先训练的神经网络模型,神经网络模型输出预测温度;神经网络模型的训练方法包括:利用预先构建的碳温机理模型基于数据库中的冶炼数据计算理论温度;将理论温度与实际温度数据合并做数据增强处理,并将增强后的数据作为训练集的输出数据;将历次采集的火焰温度矩阵作为训练集的输入数据。本发明充分利用了炉口火焰的温度信息和图像特征,实现了钢水温度的准确预测。
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公开(公告)号:CN105648327B
公开(公告)日:2018-09-04
申请号:CN201610086846.0
申请日:2016-02-16
Applicant: 山东钢铁股份有限公司 , 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种小压缩比抗HIC与SSC的管线钢板及制备方法。所述钢板的化学成分及重量百分比含量包括:C:0.03%~0.05%、Si:0.15%~0.30%、Mn:≤1.20%、S:≤0.0020%、P:≤0.010%、Cr:≤0.30%、Ni:≤0.20%、Nb:0.035%~0.055%、Ti:≤0.030%,Alt:0.015%~0.040%,O:≤0.0030%,H:≤0.00015%,其余为Fe和微量杂质。本发明采用超低碳、超低硫、低磷的成分设计,控制奥氏体再结晶区轧制的有效总压下率≥50%,后三道的道次压下率≥18%,奥氏体未再结晶区的总压下率≥70%,该方法获得的钢板具有优良的抗HIC和抗SSC性能,合金添加少,生产成本低,有效压缩比≤10,组织均匀性好,对铸坯厚度的限制条件小等优点,适合用于制造含有酸性介质的石油、天然气输送管道。
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公开(公告)号:CN105648327A
公开(公告)日:2016-06-08
申请号:CN201610086846.0
申请日:2016-02-16
Applicant: 山东钢铁股份有限公司 , 东北大学秦皇岛分校
CPC classification number: C22C38/12 , C21D8/0226 , C22C38/02 , C22C38/04 , C22C38/08 , C22C38/14 , C22C38/18
Abstract: 本发明公开了一种小压缩比抗HIC与SSC的管线钢板及制备方法。所述钢板的化学成分及重量百分比含量包括:C:0.03%~0.05%、Si:0.15%~0.30%、Mn:≤1.20%、S:≤0.0020%、P:≤0.010%、Cr:≤0.30%、Ni:≤0.20%、Nb:0.035%~0.055%、Ti:≤0.030%,Alt:0.015%~0.040%,O:≤0.0030%,H:≤0.00015%,其余为Fe和微量杂质。本发明采用超低碳、超低硫、低磷的成分设计,控制奥氏体再结晶区轧制的有效总压下率≥50%,后三道的道次压下率≥18%,奥氏体未再结晶区的总压下率≥70%,该方法获得的钢板具有优良的抗HIC和抗SSC性能,合金添加少,生产成本低,有效压缩比≤10,组织均匀性好,对铸坯厚度的限制条件小等优点,适合用于制造含有酸性介质的石油、天然气输送管道。
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公开(公告)号:CN119282931A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411712857.6
申请日:2024-11-27
Applicant: 山东钢铁股份有限公司
IPC: B24C9/00
Abstract: 本发明公开了一种宽厚板热处理抛丸后自动电磁清丸装置及清丸方法,主要涉及钢铁热处理的智能控制技术领域。包括框架,所述框架为支撑清丸装置的主体,呈现龙门吊形式,横跨在热处理抛丸机后辊道上,用于支撑整个清丸装置,所述框架的宽度大于热处理辊道的宽度,且在框架的一侧设置有料斗,所述料斗用于接收料丸,所述框架的两侧支架上分别设置又装置升降单元、电磁清丸单元、丸槽旋转单元、压气吹扫单元和自动控制单元。本发明的有益效果在于:它解决了宽厚板热处理区抛丸后钢板上残余料丸的问题,提高了钢板表面质量。
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公开(公告)号:CN114739923B
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202210310845.5
申请日:2022-03-28
Applicant: 山东钢铁股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种非接触式高温熔融钢渣组分自动测量系统及方法,所述系统设置在炼钢炉门口前方的炼钢平台上,系统包括:高温熔融钢渣成分测量探头、数据在线解析及计算控制系统、机械运动及控制系统和高温冷却及清洁控制系统;数据在线解析及计算控制系统分别与高温熔融钢渣成分测量探头、机械运动及控制系统和高温冷却及清洁控制系统动态数据连接。炼钢平台上设有运动机构,高温熔融钢渣成分测量探头固定安装在运动机构上,运动机构用于沿炼钢平台将高温熔融钢渣成分测量探头移动至待机位置或测量位置。本发明实现了在冶炼过程中非接触、远距离,在无需取样的条件测量钢渣中各种组分的,有效提高了分析效率。
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公开(公告)号:CN117568550A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202410038955.X
申请日:2024-01-11
Applicant: 山东钢铁股份有限公司
IPC: C21C5/30
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域,具体提供一种多源化转炉冶炼状态监测方法及系统,包括:在对转炉吹氧期间,持续从多个检测设备采集多组检测数据;将采集时间作为自变量,相应的检测数据作为因变量,生成多组离散点;分别对指定时间范围内的多组离散点进行曲线拟合,得到多个拟合函数;根据多个拟合函数的上升趋势或下降趋势组成的趋势组合,和预先设定的所述趋势组合与冶炼状态的对应关系,预测冶炼状态。本发明达到了转炉冶炼过程的持续动态预测效果,并结合转炉冶炼过程专家经验判定,予以提前工艺调整,实现转炉冶炼过程的高效、平稳。
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公开(公告)号:CN116522630A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310448562.1
申请日:2023-04-24
Applicant: 山东钢铁股份有限公司
IPC: G06F30/20 , C21C7/00 , G06F119/08 , G06F119/12
Abstract: 本申请公开了一种基于目标联动的LF精炼终点温度预测方法,主要涉及LF精炼终点温度预测技术领域,用以解决现有的方法终点温度预测不精准的问题。包括:确定连铸机与钢水炼制方式对应的若干组合;获取各个组合,周转包过程温降值与包况温降补偿值随时间变化的加合数据;将随时间变化的加合数据导入预设曲线方程,获得各个组合对应的第一曲线方程和第二曲线方程;获得预设温度值,根据预设温度值和第一曲线方程,确定LF精炼对应的当前温度;在当前时刻进入预设出站范围时,获取当前测温值,根据预设终点温度值、当前测温值、第二曲线方程与转包过程温降值与包况温降补偿值之间的对应关系,确定各个组合对应的补加热时间。
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公开(公告)号:CN115213241B
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211140528.X
申请日:2022-09-20
Applicant: 山东钢铁股份有限公司
IPC: B21B38/04
Abstract: 本发明提供一种厚规格热态钢板在线识别方法及识别系统,属于宽厚板自动测量领域,采集厚规格钢板轧制后在辊道上运动过程中的二维平面轮廓形状图像作为原始图像;对原始图像进行畸变校正处理;对采集的原始图像进行灰度化处理,以及采用对数变换的方法对原始图像进行增强处理;协同空间域和灰度域的降噪核函数对增强后的图像进行噪声滤除;采用协同类间方差、类内方差且选择阈值的算法进行图像的二值分割处理;基于空间位置重构方法对图像进行标准化处理。本发明能够在有效消除热态钢板图像中噪声的基础上,以在线形式准确识别厚规格钢板的轮廓形状,以此优化轧制工艺参数,提高钢板轧制过程的矩形度,进而提高厚规格钢板产品的成材率。
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