摘要
本申请提供了一种LF精炼过程的自动造渣方法,步骤一:采集造渣相关数据;步骤二:搭建LF精炼造渣模型,计算石灰加入量;步骤三:计算萤石加入量;步骤四:计算脱氧剂的添加量,并自动下料;步骤五:沾渣取样,并基于图像深度学习技术对钢渣颜色等级和流动性进行识别;步骤六:计算脱氧剂的补加量并进行补加,并根据流动性补加石灰、萤石;步骤七:重复步骤五和步骤六,保持白渣直至精炼结束。本申请通过构建基于造渣过程的机理模型和卷积网络网络技术,实现快速造白渣,提高钢水的纯净度,提高精炼造渣过程的自动化水平。
技术关键词
造渣方法
脱氧剂
转炉
图像深度学习
石灰
精炼造渣
颜色
训练卷积神经网络模型
工业六轴机器人
硅铁
LF精炼炉
数据
取样工作
氧化渣
网络技术
元素
总量
合金
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模块
视频流
多头注意力机制
自动化控制系统
识别方法
等离子体表面预处理
纳米流体
氧化钙
分布式传感器网络
原料预处理单元
石灰加药系统
智能预警方法
手工特征
多维度特征提取
沉淀池