基于机器学习的侧吹炉液面高度智能检测方法

本发明提供了一种基于机器学习的侧吹炉液面高度智能检测方法，包括通过部署于侧吹炉侧壁的气相区、渣相和铜锍锍相压力传感器实时获取压力信号集，经数据预处理剔除干扰信号后，将处理后的信号导入基于机器学习训练的目标液面高度检测模型，生成液面高度检测数据。该模型利用三组压力值通过动态补偿公式计算总高度，公式包含渣层补偿、铜锍层补偿及气液扰动修正量，并引入温度补偿系数和紊流修正系数。检测数据经确认后生成可视化报告，支持异常时启用冗余通讯通道重新采集数据，实现熔池液面高度的精准监测。本发明可以提高基于机器学习的侧吹炉液面高度智能检测的精度和稳定性，为冶炼过程优化提供可靠的数据支持。