UA120449C2 - Спосіб визначення хімічного складу шлакової частини - Google Patents
Спосіб визначення хімічного складу шлакової частини Download PDFInfo
- Publication number
- UA120449C2 UA120449C2 UAA201711993A UAA201711993A UA120449C2 UA 120449 C2 UA120449 C2 UA 120449C2 UA A201711993 A UAA201711993 A UA A201711993A UA A201711993 A UAA201711993 A UA A201711993A UA 120449 C2 UA120449 C2 UA 120449C2
- Authority
- UA
- Ukraine
- Prior art keywords
- values
- stage
- matrix
- slag
- chemical composition
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 239000000203 mixture Substances 0.000 title claims abstract description 63
- 239000000126 substance Substances 0.000 title claims abstract description 48
- 239000002893 slag Substances 0.000 claims abstract description 78
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 61
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 52
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims abstract description 16
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims description 39
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims description 39
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 15
- 239000000654 additive Substances 0.000 claims description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 14
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 14
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 11
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 6
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 6
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 5
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 5
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 2
- 241001649081 Dina Species 0.000 claims 1
- 241001547860 Gaya Species 0.000 claims 1
- 230000006870 function Effects 0.000 claims 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 abstract 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 8
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 8
- 238000009847 ladle furnace Methods 0.000 description 7
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 7
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 7
- 229910000805 Pig iron Inorganic materials 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 4
- 238000005549 size reduction Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000010891 electric arc Methods 0.000 description 3
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 3
- 235000008733 Citrus aurantifolia Nutrition 0.000 description 2
- 229910001341 Crude steel Inorganic materials 0.000 description 2
- 229910001021 Ferroalloy Inorganic materials 0.000 description 2
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 235000011941 Tilia x europaea Nutrition 0.000 description 2
- 229910052770 Uranium Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 239000010459 dolomite Substances 0.000 description 2
- 229910000514 dolomite Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000004571 lime Substances 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 2
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 2
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 2
- 239000003923 scrap metal Substances 0.000 description 2
- 238000009628 steelmaking Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 241000202943 Hernandia sonora Species 0.000 description 1
- 108010019477 S-adenosyl-L-methionine-dependent N-methyltransferase Proteins 0.000 description 1
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000005275 alloying Methods 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 1
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052729 chemical element Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000006477 desulfuration reaction Methods 0.000 description 1
- 230000023556 desulfurization Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005188 flotation Methods 0.000 description 1
- 239000010436 fluorite Substances 0.000 description 1
- 239000010439 graphite Substances 0.000 description 1
- 229910002804 graphite Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052736 halogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000002367 halogens Chemical class 0.000 description 1
- 229910001338 liquidmetal Inorganic materials 0.000 description 1
- WPBNNNQJVZRUHP-UHFFFAOYSA-L manganese(2+);methyl n-[[2-(methoxycarbonylcarbamothioylamino)phenyl]carbamothioyl]carbamate;n-[2-(sulfidocarbothioylamino)ethyl]carbamodithioate Chemical compound [Mn+2].[S-]C(=S)NCCNC([S-])=S.COC(=O)NC(=S)NC1=CC=CC=C1NC(=S)NC(=O)OC WPBNNNQJVZRUHP-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 229910052752 metalloid Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000002738 metalloids Chemical class 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 229910001220 stainless steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010935 stainless steel Substances 0.000 description 1
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
- 238000004876 x-ray fluorescence Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/85—Investigating moving fluids or granular solids
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/12—Generating the spectrum; Monochromators
- G01J3/14—Generating the spectrum; Monochromators using refracting elements, e.g. prisms
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2803—Investigating the spectrum using photoelectric array detector
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/30—Measuring the intensity of spectral lines directly on the spectrum itself
- G01J3/36—Investigating two or more bands of a spectrum by separate detectors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/42—Absorption spectrometry; Double beam spectrometry; Flicker spectrometry; Reflection spectrometry
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/20—Metals
- G01N33/205—Metals in liquid state, e.g. molten metals
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Treatment Of Steel In Its Molten State (AREA)
- Investigating And Analyzing Materials By Characteristic Methods (AREA)
Abstract
Спосіб визначення хімічного складу шлакової частини (5) який включає етапи, на яких: забезпечують наявність шлакої частини, причому шлакова частина має поверхню (S), збирають світло (L), яке відбивається від поверхні, з використанням оптичної системи (10), отримують набір даних, виходячи з зібраного світла, причому набір даних щонайменше задає матрицю, яка містить значення, що представляють інтенсивність частини (LM, ) зібраного світла (L), при цьому кожна частина відповідно зібрана від однієї із множини точок (М) на одній із множини довжин хвиль, причому матрицю індексують щонайменше: множиною просторових координат зазначеної множини точок, і множиною спектральних параметрів, які представляють вказану множину довжин хвиль, перетворять матрицю для отримання скороченого набору значень, і виконують математичний алгоритм з використанням скороченого набору значень для того, щоб отримати сталь заданого хімічного складу.
Description
Даний винахід відноситься до способу визначення хімічного складу шлакової частини.
Винахід також відноситься до установки для визначення вказаного хімічного складу і до способу виробництва сталі.
Сталь можливо виробляти двома різними способами.
Перший спосіб полягає в виробництві чушкового чавуну всередині доменної печі і в перетворенні цього чушкового чавуну на нерафіновану сталь в кисневому конвертері або в основній сталеплавильній печі з подачею кисню (ВОЕ). Другий спосіб полягає у розплавлені металевого брухту в електродуговій печі (ЕАЕ), щоб безпосередньо виробляти нерафіновану сталь. Після виконання будь-якого з цих способів нерафіновану сталь очищають, щоб отримати сталь необхідного хімічного складу, причому цей етап очищення виконують в ковшовій печі (І Є).
Відповідно до першого способу, чушковий чавун, який надходить з доменної печі, заливають в кисневий конвертер, який можливо містить лом. Кисень вдувають в конвертер для декарбонування чушкового чавуну і його перетворення на рідку сталь. Також в конвертер додають мінеральні добавки, такі як вапно і доломіт. Перетворення чушкового чавуну відбувається в швидких окисних реакціях, індукованих контактом між газоподібним киснем і розплавленим металом за умов, які дуже далекі від термодинамічної рівноваги, в присутності інших хімічних елементів, наприклад, марганцю, кремнію або фосфору. Одержані таким чином оксиди разом з доданими мінеральними добавками сприяють утворенню рідкого шлаку, який плаває на поверхні металевої ванни внаслідок своєї більш низької щільності. Для ефективного очищення металу рівноважні коефіцієнти розподілу різних елементів (фосфору, сірки тощо) між шлаком і металом повинні бути як можна більш високими, які б відповідали, наприклад, максимальним значенням для співвідношень: Р - 95 Рилак//ю Реталь і З -95 Зщшлак/о сталь.
Визначення хімічного складу шлаку дозволяє виробляти якісну нерафіновану сталь.
Відповідно до другого способу металевий лом завантажують в піч і розплавляють. Енергію, необхідну для розплавлення такого твердого брухту, в основному, забезпечують за допомогою електричної дуги, яка утворюється між одним або декількома графітовими електродами і металевою шихтою. Реакції очищення дуже подібні до реакцій в кисневому конвертері.
Окислення небажаних елементів досягають за допомогою отримання окислених домішок в шихті шляхом подачі кисню або через фурми, або через сопла в печі, або з допомогою
Зо атмосферного кисню, котрий надходить через отвори в печі. Окислені домішки утворюють шлак.
Потім, нерафіновану сталь, отриману одним з вищенаведених способів, заливають в ковш, щоб відрегулювати хімічний склад сталі. Аналітичну якість рідкого металу регулюють, включаючи скорочення складу не тільки металевих легуючих елементів, але і контроль металоїдів (С, Н, М, О, Р, 5), в різному ступені, залежно від класу. Тип і вміст оксидних включень контролюють шляхом розкислення (або "заспокоювання") сталі, загалом, за допомогою алюмінію, для листової сталі шляхом обробки кальцієм, щоб модифікувати їх вміст, а також шляхом контрольованої флотації. Для здійснення такої обробки в ковшову піч додають різні добавки, такі як вапно, доломіт, плавіковий шпат і/або різні флюси.
Як пояснювалося вище, отримані домішки утворюють шлак, який плаває на поверхні розплавленого металу. Залежно від складу шлаку, додають добавки, щоб видалити решту домішок. Таким чином, знання складу шлаку має велике значення для керування якістю рафінованої сталі.
В процесі ЕАЕ знання хімічного складу шлаку дозволяє дізнатися його валентність і окисленість. Тим не менше, хімічний склад шлаку під час процесу не відомий. Після завершення процесу зразки аналізують з використанням спектрометрів.
Під час процесу І Е ступінь розкислення і десульфуризації сталі також оцінюють, виходячи з візуальної оцінки зразків шлаку і хімічного складу сталі. Під час процесу використовують зовнішній вигляд охолодженого шлаку. Таким чином, при додаванні феросплавів та інших добавок в партію, все ще має місце людський фактор, пов'язаний з компетенцією і суб'єктивністю робітників. В зв'язку з цим, після завершення процесу використовують спектроскопи. Для цього потрібно додатковий час на підготовку зразків.
В обох випадках це впливає на керування процесом, негативно позначаючись на кількості відходів, продуктивності і виробничих витратах.
Мета винаходу полягає в тому, щоб запропонувати спосіб визначення хімічного складу шлакової частини, який вирішує або скорочує, щонайменше, деякі з зазначених вище проблем, зокрема, такий спосіб, який підвищує продуктивність виробничого процесу і при цьому залишається простим в реалізації.
В зв'язку з цим, винаходом запропонований спосіб визначення хімічного складу шлаку, причому спосіб передбачає наступні етапи: 60 - беруть шлакову частину, причому шлакова частина має поверхню,
- збирають світло, яке відбивається від поверхні, з використанням оптичної системи, - отримують набір даних з зібраного світла, причому набір даних, щонайменше, задає матрицю, яка містить значення, які представляють інтенсивність зібраного світла, причому кожну частину відповідно збирають з однієї із множини точок на одній із множини довжин хвиль, при цьому матрицю індексують щонайменше: - множиною просторових координат множини точок, і - множиною спектральних параметрів, які представляють множину довжин хвиль, - перетворюють матрицю, щоб отримати скорочений набір значень, і - виконують математичний алгоритм з використанням скороченого набору значень, щоб отримати хімічний склад.
В інших варіантах здійснення спосіб має одну або кілька з поміж наступних ознак, взятих окремо або в будь-якому технічно допустимому поєднанні: - множина спектральних параметрів включає спектральні параметри, які є довжинами хвиль в діапазоні від 200 нм до 20000 нм; - множина спектральних параметрів включає спектральні параметри, які є довжинами хвиль в діапазоні від 399 нм до 965 нм; - множина спектральних параметрів представляє усі довжини хвиль, які знаходяться в діапазоні від 399 нм до 965 нм; - етап отримання набору даних включає наступні підетапи: - надають значення відтінків сірого, які задають інтенсивність частин, і - отримують значення, які містяться в матриці, з використанням згаданих значень відтінків сірого; - етап перетворення включає підетап нормування кожного значення в матриці, щоб отримати нормовані значення, які є вільними від впливу зовнішнього освітлення шлакової частини на етапі збору відбитого світла; - етап перетворення включає підетап сегментації матриці, причому аналізують щонайменше деякі з значень матриці, щоб визначити, чи належать відповідні точки шлаковій частини, чи ні, і при цьому в матриці залишають тільки ті значення матриці, які відповідають точкам, що належать шлаковій частині;
Зо - етап перетворення включає підетап просторового згладжування нормованих значень, щоб отримати спектральну сигнатуру шлакової частини; - етап перетворення включає підетап скорочення розміру спектральної сигнатури шляхом вибору підмножини значень в спектральній сигнатурі, щоб отримати скорочений набір значень, причому вибрану підмножину індексують підмножиною спектральних параметрів, обраних із множини спектральних параметрів; - етап перетворення включає підетап, включення додаткових параметрів до спектральної сигнатури, щоб отримати повний набір значень, причому додаткові параметри отримують із множини спектральних параметрів; - спосіб також включає етап навчання, який включає підетап, на якому отримують підмножину спектральних параметрів з використанням рекурсивного видалення ознак; - етап виконання математичного алгоритму включає підетап регресії; - спосіб включає етап навчання, що включає підетап отримання параметрів, які використовуються на підетапі регресії; - регресія заснована на моделі машини опорних векторів; і - машина опорних векторів має радіальне базисне функціональне ядро.
Винахід також відноситься до способу виробництва сталі, який включає наступні етапи: - етап задання цільового хімічного складу сталі, - етап визначення хімічного складу частини шлаку, одержаного в процесі виробництва сталі, як було описано вище, - етап оцінки хімічного складу сталі з використанням отриманого хімічного складу шлакової частини, - етап обчислення кількості добавок з використанням оціненого хімічного складу сталі, і - етап додавання вказаних добавок в згаданих кількостях в сталь, щоб досягти згаданого цільового хімічного складу сталі.
Винахід також відноситься до установки для визначення хімічного складу шлакової частини, причому установка включає: - оптичну систему, пристосовану для збору світла, відбитого від поверхні шлакової частини, - засіб отримання набору даних з зібраного світла, причому набір даних щонайменше задає матрицю, яка включає значення, які представляють інтенсивність частини зібраного світла,
причому кожну частину відповідно збирають з однієї із множини точок на одній із множини довжин хвиль, при цьому матрицю індексують щонайменше: - множиною просторових координат множини точок, і - множиною спектральних параметрів, які представляють множину довжин хвиль, - засіб перетворення матриці, для отримання скороченого набору значень, і - засіб виконання математичного алгоритму з використанням перетвореного скороченого набору значень, для отримання хімічного складу.
В інших варіантах здійснення установка має одну або кілька з поміж наступних ознак, взятих окремо або в будь-якому технічно допустимому поєднанні: - оптична система включає щонайменше або ССО, або СМОЗ5 сенсор; - сенсор пристосований для збору світла тільки з одного сегмента поверхні за один раз, їі при цьому установка також включає пристрій, придатний для переміщення шлакової частини і оптичної системи одне відносно одного, щоб зібрати світло з іншого сегмента поверхні; і - оптична система включає щонайменше один спектрограф, пристосований для відділення кожної частини зібраного світла на основі множини довжин хвиль.
Інші ознаки і переваги винаходу стануть очевидними по прочитанні подальшого опису, наведеного в вигляді прикладу і зі посиланням на наведені креслення, на яких: на Фіг. 1 наведено схематичний вигляд установки для виконання етапів запропонованого винаходом способу, зокрема, для збору світла; на Фіг.2 наведено схематичний вигляд тривимірної матриці, отриманої способом з використанням світла, зібраного установкою, показаною на Фіг. 1; і на Фіг. З приведена діаграма, яка показує основні етапи способу.
З посиланням на Фіг. 1, описана установка 1, яка виконує етапи запропонованого винаходом способу. Установка 1 пристосована для роботи зі шлаковою частиною 5.
Установка 1 містить джерело 7 світла, оптичну систему 10, пристосовану для збору світла І від шлакової частини 5, два еталонних стандартних елемента 12А, 128, розташованих біля шлакової частини 5, і, як варіант, пристрій зміщення (не представлений), придатний для переміщення оптичної системи відносно шлакової частини.
Шлакова частина 5, наприклад, є зразком, взятим з електродугової печі (ЕАЕ, не
Зо представлена) або з ковшової печі (І Е, не представлена).
Шлакова частина 5 має хімічний склад, що його треба визначити.
Фізичний аспект шлаку (колір і товщина) пов'язаний з його хімічним складом. Наприклад, оксиди, такі як РеО або Мпо, роблять шлак більш темним, в то час як такі оксиди, як Сао або
МО9О, збільшують товщину шлаку.
Шлакова частина 5 має верхню поверхню 5, яка простягається уздовж двох осей Х, У, які, наприклад, є власне перпендикулярними одна до одної. Третю вісь 2 також задають як вісь, перпендикулярну до обох осей і У.
Поверхня 5, наприклад, є горизонтальною.
Хімічний склад, наприклад, визначають як відповідні масові частки однієї або декількох сполук із наступного списку: Сас, 5іО», Мо9О, АІ25О», 5, ГегОз, ЕеО, Е, МпО, ТіО», МагО, Сі2О», СІ,
Ва, 510, Р» О5, К2О, 210», 2п0, СиО.
Джерело 7 світла пристосоване для того, щоб подавати промінь Гі світла на шлакову частину 5. Джерело 7 світла, наприклад, включає в себе ГЕО (світлодіоди) і/або галогенну лампу.
Два еталонних стандартних елемента 12А, 128, наприклад, розташовані з кожного боку від шлакової частини 5 уздовж осі Х, переважно на тому ж рівні уздовж осі 7, що і поверхня 5.
Еталонні стандартні елементи 12А, 128В містять, наприклад, нержавіючу сталь з масовою часткою, щонайменше 95 95, наприклад, марки АЇ5І 310, де "АЇІ5І" означає "Американський інститут чорної металургії ".
Як варіант (не показаний), використовують інше число еталонних стандартних елементів.
Наприклад, може бути тільки один елемент, такий як еталонний стандартний елемент 12А.
Пристрій зміщення пристосований для того, щоб переміщати оптичну систему 10 віносно поверхні 5, наприклад, уздовж осі У.
Оптична система 10 придатна для прийому частин І м світла І. з множини точок М, з яких на
Фіг. 1 показана тільки одна. Оптична система 10 включає щонайменше один ССО або СМО5 сенсор 25, щонайменше один спектрограф 20 і щонайменше одну оптичну лінзу 15. Багато точок М, в основному, розташовані на поверхні 5 і на еталонних стандартних елементах 12А, 128. Точки М бажано розташовані на однаковій відстані одна від одної. Відстань між двома точками М, наприклад, лежить в діапазоні від 0,3 до 1 мм, наприклад, 0,5 мм.
Кожну точку М визначають, наприклад, за першою просторовою координатою х уздовж осі Х, взятою з першої множини просторових координат х1, х2,..., і за другою просторовою координатою у уздовж осі У, взятою з другої множини просторових координат у, уг, .... ІНШИМИ словами, перша множина просторових координат х1, х2, ... і друга множина просторових координат ут, у2, ... визначають множину точок М.
Світло Ї є, наприклад, світлом, відбитим від поверхні 5 уздовж осі 7. Поверхню 5 освітлюють джерелом 7 світла. В інших варіантах здійснення (не показаних) світло І. проводять за допомогою одного або декількох оптоволоконних кабелів.
Сегмент 27 бажано є власне паралельним до осі Х. Сегмент 27 включає точки М з однією і тією ж заданою другою просторовою координатою у, наприклад, уї, як показано на фіг. 1.
Внаслідок переміщення оптичної системи 10 уздовж осі У, сенсор 25 може сканувати послідовні сегменти, паралельні до сегменту 27, щоб, бажано, охопити всю поверхню 5.
Спектрограф 20 є, наприклад, спектрографом Зресіт М10 04204. Спектрограф 20 може відокремлювати частину Їм світла, яке надходить від точки М, виходячи з довжин хвилі, представлених множиною спектральних параметрів Л1, А2,..., щоб отримати частини Гм, м, Ї м, мг... які потрапляють на сенсор 25. Бажано, спектрограф 20 може розділяти світло Ї, яке надходить від всього сегмента 27, щоб безпосередньо отримувати частини Ім, І х2,..., які потрапляють на сенсор 25.
Кожна частина І м, х є частиною світла Ім, зібраного з однієї з точок М на заданій довжині хвилі, представленій спектральним параметром А.
Кожна частина І. у є частиною світла Г, зібраного зі всього сегмента 27 на заданій довжині хвилі, представленій спектральним параметром А. Кожна частина І, містить частини Ім, х, які надходять від точок М, що належать сегменту 27.
В описаному прикладі спектральний параметр А є самою довжиною хвилі.
Множина спектральних параметрів АТ, А2, ... представляє множину довжин хвиль, які використовують для визначення хімічного складу.
Бажано множина спектральних параметрів АТ, А2, ... представляє довжини хвиль з діапазону від 399 нм до 965 нм. Наприклад, множина спектральних параметрів А1, Х2, ... представляє всі довжини хвиль, які включаються у діапазон від 399 нм до 965 нм.
Зо Бажано, спектральні параметри А1, А2, ... розташовані через однаковий інтервал, і ця множина містить, наприклад, 1024 спектральних параметри.
В інших варіантах здійснення (не показаних) використовують інші пристрої захоплення, які відрізняються від ССО камери ЗАІ-ТМ-1327СЕ і спектрографа 5ресіт М10 04204.
В інших варіантах здійснення (не показаних) замість вказаних вище використовують інші гіперспектральні камери, такі як Нузрех або спектрограф НеадумаПРпогопісв.
Сенсор 25 пристосований для захоплення світла Ї.
Сенсор 25 є ССО або СМО5 сенсором. Сенсор 25 є двовимірним (20), наприклад,
ІМХ174АЦ 7 СМОЗ5 сенсором.
Сенсор 25 пристосований для того, щоб приймати частини І м, х світла І. і видавати значення
Їх, ул, які показують інтенсивність частин Г м, х.
В прикладі сенсор 25 пристосований для того, щоб виробляти блок даних В (ут) (Фіг. 2), використовуючи частини І, отримані від світла, яке надходить від сегмента 27, що відповідає точкам М, друга просторова координата яких дорівнює у!. Сенсор 25 може генерувати блоки В (уг),..., як відповідають сегментам, заданим точками М, друга просторова координата яких відповідно дорівнює уг, ... Усі разом блоки даних В (у) дають значення іх, ух.
Значення Іх ул утворюють тривимірну (30) матрицю Лх, ул (Фіг. 2), де х - одна з першої множини просторових координат х1, х2,..., у - одна з другої множини просторових координат у, уг,..., а АХ - один із множини спектральних параметрів А1, А2, .... кожне значення Їх, ул матриці Лх, ул Є, наприклад, значенням градації сірого.
Як варіант, датчик 25 використовує тільки світло, яке надходить від сегмента 27. В матриці
Ль, ух просторові координати у просто видаляють. В цьому варіанті матриця є двовимірною матрицею Лу, х.
Матрицю Лх, ух зазвичай називають "гіперспектральним зображенням", що включає кілька зображень /Лх, у, взятих на різних довжинах хвиль, представлених спектральними параметрами
А1, 2, ...
Установка 1 також включає щонайменше один комп'ютер (не показаний), придатний для використання матриці /Лх, ул для визначення хімічного складу шлакової частини 5.
З посиланням на Фіг. 1-3 тепер буде описаний спосіб 100 запропонований винаходом.
Спосіб 100 призначений для визначення хімічного складу шлакової частини 5.
Передбачається, що спосіб 100, наприклад, є частиною процесу виробництва сталі, в якому визначають хімічний склад шлакової частини 5, щоб обчислити кількість добавок, які необхідно внести в сталь під час процесу.
Дійсно, виходячи з хімічного складу шлакової частини 5, можна оцінити хімічний склад сталі, і якщо склад відрізняється від цільового кінцевого складу, то можна виконати необхідні етапи, наприклад, внесення добавок в сталь.
Спосіб 100 включає етап 110, в якому отримують набір даних в вигляді тривимірної матриці
Лх, ул, тобто гіперспектрального зображення, етап 120, на якому перетворять матрицю, щоб отримати перетворену матрицю, і етап 120, на якому виконують математичний алгоритм з використанням перетвореної матриці, щоб отримати хімічний склад.
Бажано, спосіб 100 також включає етап 104, на якому здійснюють калібрування, щоб отримати значення, придатні для етапу 120 перетворення, і етап 106 навчання, щоб визначити параметри, які використовують на етапі 120 перетворення і на етапі 130 виконання алгоритму.
Етап 110 отримання матриці Лх, ул включає підетап отримання шлакової частини 5, підетап збору світла І, відбитого від поверхні 5, з використанням оптичної системи 10, і підетап отримання набору даних з зібраного світла Ї, причому набір даних, щонайменше, задає матрицю Лу, ух.
В прикладі отриманий набір даних утворює саму матрицю /Лх, ул Як пояснювалося вище, оптичну систему 10 переміщують уздовж осі М відносно поверхні 5, щоб просканувати послідовні сегменти поверхні. Для кожного сегмента оптична система 10 надає блок даних В (у).
Усі блоки даних В (у) утворюють матрицю Лу, ум.
В деяких варіантах здійснення (не показаних), в яких оптична система 10 використовує світло тільки з одного сегмента, оптичну систему не переміщують відносно поверхні 5.
Етап 120 перетворення включає підетап сегментування матриці Лх, ул, підетап нормування кожного значення Їх, ул в матриці, підетап просторового згладжування значень для отримання спектральної сигнатури І5ідх і підетап скорочення розміру спектральної сигнатури І5ідх.
На підетапі сегментування аналізують значення Іх ул матриці /Лх, ул, щоб визначити, чи належать відповідні точки М шлаковій частині 5. В матриці залишають тільки ті значення І», ул, які відповідають точкам М, що належить шлаковій частині 5.
Значення Іх, ул, наприклад, аналізують від х-О0 до ширини гіперспектрального зображення, тобто до максимального значення першої просторової координати х, щоб визначити різкі переходи від чорних значень до білим значень і навпаки. Це роблять для кожної другої просторової координати у. Бажано, обчислюють похідну матриці Лх, ул длЯ єдиної довжини хвилі
АХ, і шукають значення, які перевищують заданий поріг. Це дозволяє визначити межі шлакової частини 5 в гіперспектральному зображенні.
Підетап нормування дає нормовані значення Іпогтх, ул, які вільні від впливу зовнішнього освітлення шлакової частини 5 під час етапу збору відбитого світла Ї. ці значення Іпогтх, ул утворюють матрицю Лпогт.
Нормування виконують, наприклад, шляхом вираховування еталонного значення О чорного і коригування на еталонне значення білого ввідповідно до наступної формули або будь-якого її : Я що -р еквівалента:
Ці еталонні значення чорного О і білого УМ можна отримати на етапі 104 калібрування.
Цей етап 104 калібрування включає підетап періодичного отримання набору еталонних значень О чорного і еталонних значень М білого. Еталонне значення Ю чорного отримують із зображення, захопленого при закритій оптичній лінзі. Еталонне значення УМ білого отримують з захопленого зображення еталонних стандартних елементів 12А, 128, які знаходяться в відомих місцях з координатами Х12А їХ12В. Алгоритми сегментації, аналогічні до описаних вище, використовують для точного розташування еталонних стандартних елементів 12А і128.
Цей етап калібрування можна виконати один раз на початку виробництва сталі, або, в найбільш зручному варіанті здійснення, його можна виконувати для поновлення еталонних значень.
Етап нормування з використанням цієї формули дозволяє скорегувати гіперспектральні зображення на вплив системи освітлення, яка не є рівномірною за інтенсивністю уздовж різних положень х і/або за часом, або на модифікації спектральної чутливості до навколишнього освітлення, яка впливпє на світло, що сприймається сенсором 25.
Підетап просторового згладжування прихначений для того, щоб отримувати спектральну сигнатуру Ізідх з використанням нормованих значень Іпогітх, ул. Спектральна сигнатура І5ідх є найбільш точним спектральним поданням шлакової частини 5, так як інтегрує шум і відхилення при зборі даних в зразку.
Технологію просторового згладжування застосовують до шлакової частини 5 в матриці
Лпогт. Ця технологія передбачає обчислення просторового середнього на кожній довжині хвилі по всій шлаковій частині 5. Результатом є єдина спектральна сигнатура ізідх, обчислена з використанням наступної формули: 1 Мтахх М,
Їхів, -КЗ--2888-355--- У, У пот, уд(х - у - /) (Мтах, - Мтіп,) М, і-Мтіп, 50 Що де:
М . . у - загальна величина простору по осі У, просканованого системою, і
Мтах., Мтіп . . . х х - обмежує шлакову частина 5 вздовж осі Х, яку обчислюють на підетапі сегментування матриці Лу, ух.
На початку підетапу скорочення розміру спектральна сигнатура Ізідх. може бути доповнена додатковими параметрами, наприклад, відношенням або різницею, отриманими із множини спектральних параметрів А1, А2,..., щоб отримати повну множину значень Ісотр.
В прикладі множина спектральних параметрів А1, А2, ... представляє 1024 довжин хвиль.
Проте, внаслідок ефекту Гуго, бажано скоротити розмірність підмножини спектральних параметрів 05), яка становить кілька сотень довжин хвиль. Бажано, підмножину спектральних параметрів ФАХ), яку слід зберегти, визначають на підетапі етапу 106 навчання, як описано нижче. Її також можна визначити, використовуючи сітчасту номограму або будь-який відповідний спосіб.
Етап 106 навчання включає підетап, на якому надають набір даних значень Ісотр, отриманих для багатьох зразків шлаку, які мають відомий склад, і два незалежних підетапи 106А ії 1068. Мета підетапу 106А полягає в отриманні підмножини спектральних параметрів
Ф(Х), які слід залишити на етапі скорочення розміру. мета підетапу 1068 полягає в отриманні параметрів для етапу 130 виконання алгоритму, він буде описаний нижче.
На підетапі 106А використовують, наприклад, технологію рекурсивного видалення ознак, при якій, щоб вибрати релевантні значення, видаляють деякі елементи з повної множини Ісотр.
Робочий параметр алгоритму регресії обчислюють, наприклад, як максимальну кореляцію між виходом способу запропонованого винаходом і хімічним складом шлакової частини 5,
Зо отриманим, наприклад, з підмножини навчального набору даних. Підмножина навчального набору даних, яка має більш високу кореляцію, визначає підмножину спектральних параметрів
ОХ), які слід залишити на етапі скорочення розміру.
Потім, виходячи з етапу 106 навчання, вибирають підмножину значень з повної множини
Ісотр, а невибрані значення видаляють з сигнатури. Значення обраної підмножини індексують підмножиною спектральних параметрів ФАХ), обраних із множини спектральних параметрів А1, л2,..., причому згадана підмножина спектральних параметрів О (А) менша, ніж множина спектральних параметрів. Це дозволяє скоротити розмір Ісотр, щоб отримати скорочений набір значень Ігед.
Етап 130 виконання математичного алгоритму містить підетап нормування даних і підетап регресії.
На підетапі нормування даних виконують нормування скороченого набору значень Ігей в заданий числовий діапазон. На цьому підетапі перетворюють значення, виміряні в різних масштабах, до теоретично одного масштабу. Він може бути заснований, наприклад, на відніманні мінімального значення з набору даних і на розподілі на максимальне значення з того жнабору даних.
Етап регресії виконують з допомогою регресорів, який математично відображає множину значень на очікувані значення хімічного складу. Підетап регресії, наприклад, заснований на моделі машини опорних векторів (ЗММ). БУМ містить два різних параметра о (опорні вектора) і
Б (зміщення), які визначають на підетапі 106В етапу 140 навчання. Такі параметри відомі фахівцям.
Хімічний склад, наприклад, отримують шляхом множення скороченого набору значень Ігей на вектор о) і додавання значень б. Це дає число, яке представляє хімічний склад.
Як пояснювалося вище, етап 106 навчання включає підетап, на якому надають набір даних значень Ісотр, отриманих для багатьох зразків шлаку, які мають відомий склад, і два незалежних підетапи Т106А і 1068. Підетап 106А отримання підмножини спектральних параметрів ОХ), які слід залишити на етапі скорочення розміру, був описаний раніше.
Етап 1068 задає параметри регресорів для кожної сполуки шлаку для етапу 130, наприклад, ші.
Цей підетап 106В заснований на існуючому способі навчання 5УМ.
Тести
Цей розділ включає виконані перевірочні тести. Навчальний набір даних, складений для шлаку ГЕ, склад якого відомий, поділяють, наприклад, на дві підмножини, причому першу використовують для обчислення параметрів регресорів, а другу використовують для оцінювання похибки і точності системи. Похибку отримують як різницю між значеннями складу, отриманими запропонованим винаходом способом і дійсними значеннями складу. Значення складу виражають в відсотках.
Значення похибки, дані в цьому звіті, є такими: гою ---х100
М-т 5юю - --х100
М-т ці значення показують середню похибку і стандартне відхилення, обидва в відсотках, де:
Є - середня абсолютна похибка 5 - стандартне відхилення абсолютної похибки
М - максимальна величина вхідних значень з навчального набору даних т - мінімальна величина вхідних значень з навчального набору даних
В наведеній далі таблиці зібрані результати, отримані для зразків шлаку з використанням винаходу, в порівняні з лабораторним аналізом тих же зразків шлаку з використанням ХКЕ (рентгенівської рлюоресценції) методом Регі.
Таблиця 1
Результати, отримані для похибки і стандартного відхилення 11111111 сао | 5О» | АвОз | 5 | гебз | мпо е
Геній СЯ БСЛС СЯСЗС (склад)
Залежно від елемента відносне стандартне відхилення між складами, отриманими з використанням винаходу і з використанням відомої технології ХКЕ, варіює від 5 95 до 10 95. Така похибка забезпечує достатню точність складу протягом виробничого процесу для швидкої оцінки фізичного стану шлаку, щоб визначити стратегію обробки сталі для досягнення фінальної стадії процесу за найнижчих витрат.
Завдяки вищеописаним ознаками, спосіб є швидким і не порушує процес виробництва сталі.
Спосіб дозволяє прогнозувати кількість добавок, які необхідно внести в сталь під час виробництва, щоб отримати сталь заданого хімічного складу.
Спосіб дає точний хімічний склад за дві-три секунди, в той час як відповідно до способів існуючого рівня техніки необхідно відправляти зразки в лабораторію на аналіз.
Щоб оптимізувати процес в ковшовій печі на основі інформації про шлак, система аналізу шлаку передає і приймає дані від заводу, так що хід процесу в ковшовій печі відомий в будь- який час (склад сталі, вага сталі і шлаку, добавки, температура, ...) ці дані разом з отриманою інформацією про склад шлаку дозволяють проводити загальний аналіз балансу мас в будь-який момент, так що можна виконати обчислення термодинамічної рівноваги з використанням будь- якого спеціального програмного забезпечення обчислення термодинамічної рівноваги, і за умов рівноваги можна розрахувати кінцевий склад сталі і шлаку.
Крім того, в обчислення можна ввести інформацію про різні добавки феросплавів і флюсів, які використовуються в ковшовій печі, включаючи ціни, так як система може легко їх встановити.
Тому, можна провести повний аналіз процесу в ковшовій печі.
Claims (20)
1. Спосіб (100) визначення хімічного складу шлакової частини (5), який включає етапи, на яких: забезпечують наявність шлакової частини (5), причому шлакова частина (5) має поверхню (5), збирають світло (І), яке відбивається від поверхні (5), з використанням оптичної системи (10), отримують набір даних, виходячи з зібраного світла (І), причому набір даних щонайменше задає матрицю (/Л), яка містить значення, що представляють інтенсивність частини (І м») зібраного світла (І), при цьому кожна частина (І м») відповідно зібрана від однієї із множини точок (М) на одній із множини довжин хвиль, при цьому матрицю (А) індексують щонайменше: множиною просторових координат (х1, хг, ...) зазначеної множини точок (М), і множиною спектральних параметрів (1, 52, ...), які представляють вказану множину довжин хвиль, перетворюють (120) матрицю для отримання скороченого набору значень, і виконують (130) математичний алгоритм з використанням скороченого набору значень, з тим щоб отримати вказаний хімічний склад.
2. Спосіб (100) за п. 1, який відрізняється тим, що вказана множина спектральних параметрів (1, 72, ...) включає спектральні параметри, які представляють довжини хвиль в діапазоні від 200 до 20000 нм.
3. Спосіб (100) за п. 2, який відрізняється тим, що вказана множина спектральних параметрів (1, 72, ...) включає спектральні параметри, які представляють довжини хвиль в діапазоні від 399 до 965 нм.
4. Спосіб (100) за п. 3, який відрізняється тим, що вказана множина спектральних параметрів (1,752, ...) представляє довжини хвиль, які включаються в діапазон від 399 до 965 нм.
5. Спосіб (100) за будь-яким з пп. 1-4, який відрізняється тим, що на етапі отримання набору даних: забезпечують наявність значень відтінків сірого, які представляють інтенсивність зазначених частин (І м»), і отримують зазначені значення (Іху;»), які містяться в матриці, з використанням згаданих значень відтінків сірого. Зо
6. Спосіб (100) за п. 5, який відрізняється тим, що на етапі (120) перетворення виконують підетап нормалізації кожного значення в матриці, щоб отримати нормалізовані значення, які вільні від впливу зовнішнього освітлення зазначеної шлакової частини (5) під час етапу збору відбитого світла (І).
7. Спосіб (100) за будь-яким з пп. 1-6, який відрізняється тим, що на етапі (120) перетворення виконують підетап сегментації матриці, при цьому аналізують щонайменше деякі з значень матриці, щоб визначити, належать чи ні відповідні точки (М) зазначеній шлаковій частині, і залишають в матриці тільки значення матриці, які відповідають точкам (М), що належить зазначеній шлаковій частині (5).
8. Спосіб (100) за п. 6 або 7, який відрізняється тим, що на етапі (120) перетворення виконують підетап просторового згладжування нормалізованих значень, щоб отримати спектральну сигнатуру шлакової частини (5).
9. Спосіб (100) за п. 8, який відрізняється тим, що на етапі (120) перетворення виконують підетап скорочення розміру спектральної сигнатури шляхом вибору підмножини значень в спектральній сигнатурі, щоб отримати скорочений набір значень, причому вибрану підмножину індексують підмножиною спектральних параметрів (0(Х)), обраних із зазначеної множини спектральних параметрів (Х1, 52, ...).
10. Спосіб (100) за п. 8 або 9, який відрізняється тим, що на етапі (120) перетворення виконують підетап включення додаткових параметрів в спектральну сигнатуру, щоб отримати повний набір значень, причому додаткові параметри отримують з зазначеної множини спектральних параметрів (Х1, 72, ...).
11. Спосіб (100) за п. 9 або 10, який відрізняється тим, що передбачає також етап (106) навчання, який включає підетап (106А), на якому отримують вказану підмножину спектральних параметрів (ОФО(А)) з використанням рекурсивного видалення ознак.
12. Спосіб (100) за будь-яким з пп. 1-10, який відрізняється тим, що на етапі (130) виконання математичного алгоритму виконують підетап регресії.
13. Спосіб (100) за п. 12, який відрізняється тим, що передбачає також етап (106) навчання, який включає підетап (1068) отримання параметрів, які використовуються на підетапі регресії.
14. Спосіб (100) за п. 12 або 13, який відрізняється тим, що зазначена регресія основана на моделі машини опорних векторів (ММ).
15. Спосіб (100) за п. 14, який відрізняється тим, що машина опорних векторів має радіальне базисне функціональне ядро.
16. Спосіб виробництва сталі, який передбачає: етап задання цільового хімічного складу сталі, етап визначення хімічного складу частини шлаку, отриманого в процесі виробництва сталі, за будь-яким з пп. 1-15, етап оцінки хімічного складу сталі з використанням отриманого хімічного складу шлакової частини, етап обчислення кількості добавок з використанням оціненого хімічного складу сталі, і етап додавання вказаних добавок в згаданих кількостях в сталь, щоб досягти заданого цільового хімічного складу сталі.
17. Установка для визначення хімічного складу шлакової частини (5), яка включає: оптичну систему (10), пристосовану для збору світла (І), відбитого від поверхні (5) шлакової частини (5), засіб отримання набору даних з зібраного світла (І), причому зазначений набір даних щонайменше задає матрицю (/Л), яка містить значення, що представляють інтенсивність частини (І м») зібраного світла (І), при цьому кожна частина (І м») відповідно зібрана від однієї із множини точок (М) на одній із множини довжин хвиль, при цьому матриця (А) індексована щонайменше: множиною просторових координат (хХ1, х2, ...) зазначеної множини точок (М), і множиною спектральних параметрів (51, 72, ...), які представляють вказану множину довжин хвиль, засіб перетворення (120) матриці для отримання скороченого набору значень, і засіб виконання (130) математичного алгоритму з використанням перетвореного скороченого набору значень, щоб отримати заданий хімічний склад.
18. Установка за п. 17, яка відрізняється тим, що оптична система (10) включає щонайменше один ССО і чи СМО5 сенсор (25).
19. Установка за п. 18, яка відрізняється тим, що сенсор (25) призначений для збору світла тільки з сегмента (27) поверхні (5) за один раз, при цьому установка також включає пристрій, придатний для переміщення шлакової частини (5) і оптичної системи (10) одне відносно одного, Зо з тим, щоб зібрати світло з іншого сегмента поверхні (5).
20. Установка за будь-яким з пп. 17-19, яка відрізняється тим, що оптична система (10) включає щонайменше один спектрограф (20), виконаний з можливістю відділення кожної частини (І м») зібраного світла (І), виходячи із вказаної множини довжин хвиль.
ро р пк - і й щі І а р р ж й вк ж ши 7 хх Х веж т, БА й яти і й й у Язик Н Х с ШИ. | шт і щ- шк ний ай Е же ЩІ Це м фе ла ДЕ ДН; їде о » щи « с у | где |. Ху ее К за м. 5 Й В» Шк М КАТ Зю Ї кун Де іч | Гея х й ія Щ не я а ї т Но з чи Дж А я ше ! ї Е р - т в КЕ; с Й Ше у і БУ І ШЕ хе і : ! і кн. ох, о і Не зей еякню Г К Е пплижея Ми ? би : -- ! Ще и ших | кі ПО і й Кі. в М І : «т що і: йо» і он І п 128 ЕК щ пк плюсовій М | Ше т ав я Ж но я ад Да Щ пкт г ащех лек у соте Шк пишна я панк НИ з ЩО нн у, 12А нн яні ЧИ р , й М ше щи СИ М сек я що | песто ИН ней Й ; Кована но хх Фе Ях Я "фо лю нновно і 7 й и і; Хо | ! У х пдоюдннтякет В : ше
ФІ. 1
Х і. у хм р сл : ие ; М р ц «кі по Сер Ей ннв о няння й ИН 1 Г К ! ї Ї ще ще ши ше ше ПЕН з зі НЕ ! БО ще і Б; Бр: Щ- | п 2 ШУ юю жж ект юю юю ШИ и ще п я ; ,! ил ШІ ! Ме же ій і 5: с ох й з ЕЕ ню ВУ щуг фіг. 2
,
Ї М. пан М вив дя тя Одержання набору : нини ке даних ро КАМІБРОВКА бен ппннннннтнттнтеснрнтнннненннтютенттнт і а П ! ще і г ! Н : ен ПО ПН оо зле ! Перетворення : ооо оон кет Іпда . сини в ОНИ і ов, : Одержання підмножени:: п і ! зопектовпьних параменуне: дк | це 196 я | 7 і. ! Н пн а ПН ДИНА А в вв ІНВВ ОЇ Одержання плодматоїв 0 277 рф УДержання параметр рост Виконання апгоритмку ше регресора : од То ді ій . удо
Фіг. З сю в)
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/IB2015/053453 WO2016181185A1 (en) | 2015-05-11 | 2015-05-11 | Method of determining a chemical composition of a slag portion |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| UA120449C2 true UA120449C2 (uk) | 2019-12-10 |
Family
ID=53433222
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| UAA201711993A UA120449C2 (uk) | 2015-05-11 | 2015-05-11 | Спосіб визначення хімічного складу шлакової частини |
Country Status (15)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10677736B2 (uk) |
| EP (1) | EP3295154B1 (uk) |
| JP (1) | JP6905939B2 (uk) |
| KR (1) | KR102093005B1 (uk) |
| CN (1) | CN107787442B (uk) |
| AU (1) | AU2015394657B2 (uk) |
| BR (1) | BR112017024334B1 (uk) |
| CA (1) | CA2985941C (uk) |
| ES (1) | ES2994925T3 (uk) |
| FI (1) | FI3295154T3 (uk) |
| MX (1) | MX386410B (uk) |
| PL (1) | PL3295154T3 (uk) |
| RU (1) | RU2683002C1 (uk) |
| UA (1) | UA120449C2 (uk) |
| WO (1) | WO2016181185A1 (uk) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6607333B2 (ja) * | 2017-12-15 | 2019-11-20 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 溶鉄の精錬方法 |
| CN111024228B (zh) * | 2019-12-31 | 2022-08-23 | 杭州高谱成像技术有限公司 | 一种高光谱相机辐射标定装置、方法及系统 |
| US12510485B2 (en) * | 2021-03-10 | 2025-12-30 | Arcelormittal | System and method for determining the chemical composition of liquid metallurgical products |
| JP7111282B1 (ja) * | 2021-05-17 | 2022-08-02 | Ｊｆｅスチール株式会社 | スラグの成分分析法、スラグの塩基度分析法および溶融鉄の精錬方法 |
| CN117795323A (zh) * | 2021-07-02 | 2024-03-29 | 诺达技术公司 | 一种用于确定铝生产池中的铝生产熔池的至少一种属性的方法、一种用于确定该至少一种属性的系统、以及一种用于从铝生产池捕获样品的探头 |
Family Cites Families (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3861480B2 (ja) | 1998-11-12 | 2006-12-20 | Ｊｆｅスチール株式会社 | スラグの分析方法及び装置 |
| JP2000227396A (ja) * | 1999-02-05 | 2000-08-15 | Kawasaki Steel Corp | スラグ塩基度の決定方法及び装置 |
| CN1795272B (zh) * | 2003-03-27 | 2013-04-24 | 巴特朗医疗成像有限责任公司 | 快速识别病原体、细菌和异常细胞的系统和方法 |
| US6998614B2 (en) | 2003-05-23 | 2006-02-14 | Institute For Technology Development | Hyperspectral imaging workstation having visible/near-infrared and ultraviolet image sensors |
| DE10339595A1 (de) * | 2003-08-26 | 2005-04-07 | Siemens Ag | Verfahren zur Vorhersage und Steuerung der Vergießbarkeit von Flüssigstahl |
| JP2005201636A (ja) | 2004-01-13 | 2005-07-28 | Shizuoka Prefecture | 腐敗部判定方法及び判定装置 |
| DE102004044382A1 (de) | 2004-09-11 | 2006-03-30 | Nowack, Norbert, Prof. Dr.-Ing. | Vorrichtung und Messtechnik zur Erfassung von Schlackenzuständen in der Metallurgie bei hohen Temperaturen durch UV/VIS-Reflektivität |
| US7924414B2 (en) | 2006-05-10 | 2011-04-12 | Abb Schweiz Ag | Non-hazardous bulk material analyzer system |
| EP1862795A1 (en) * | 2006-05-10 | 2007-12-05 | ABB Schweiz AG | Bulk Material Analyzer System |
| WO2008103918A1 (en) * | 2007-02-22 | 2008-08-28 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Hyperspectral imaging spectrometer for early detection of skin cancer |
| WO2009142758A1 (en) * | 2008-05-23 | 2009-11-26 | Spectral Image, Inc. | Systems and methods for hyperspectral medical imaging |
| JP5197239B2 (ja) | 2008-08-29 | 2013-05-15 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| JP5715132B2 (ja) * | 2009-08-20 | 2015-05-07 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 画像解析に関する方法及びシステム |
| JP2012098181A (ja) | 2010-11-02 | 2012-05-24 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 検出装置及び検出方法 |
| BR112014009061A2 (pt) * | 2011-10-13 | 2017-04-18 | Pioneer Hi Bred Int | método para automaticamente discernir entre pixels de objetos e pixels de não objetos, método para automaticamente discenir entre pixels de planta e pixels de não planta em um cubo hiperespectral de dados de imagem |
| US9237279B2 (en) | 2013-05-06 | 2016-01-12 | Bergen Teknologioverfoering As | Method of investigating a solid sample |
-
2015
- 2015-05-11 KR KR1020177035148A patent/KR102093005B1/ko active Active
- 2015-05-11 CN CN201580081162.5A patent/CN107787442B/zh active Active
- 2015-05-11 JP JP2017559405A patent/JP6905939B2/ja active Active
- 2015-05-11 MX MX2017014474A patent/MX386410B/es unknown
- 2015-05-11 US US15/573,440 patent/US10677736B2/en active Active
- 2015-05-11 FI FIEP15729935.5T patent/FI3295154T3/fi active
- 2015-05-11 CA CA2985941A patent/CA2985941C/en active Active
- 2015-05-11 ES ES15729935T patent/ES2994925T3/es active Active
- 2015-05-11 UA UAA201711993A patent/UA120449C2/uk unknown
- 2015-05-11 EP EP15729935.5A patent/EP3295154B1/en active Active
- 2015-05-11 BR BR112017024334-2A patent/BR112017024334B1/pt active IP Right Grant
- 2015-05-11 PL PL15729935.5T patent/PL3295154T3/pl unknown
- 2015-05-11 AU AU2015394657A patent/AU2015394657B2/en active Active
- 2015-05-11 WO PCT/IB2015/053453 patent/WO2016181185A1/en not_active Ceased
- 2015-05-11 RU RU2017142970A patent/RU2683002C1/ru active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107787442A (zh) | 2018-03-09 |
| MX2017014474A (es) | 2018-04-10 |
| BR112017024334A2 (pt) | 2018-07-24 |
| ES2994925T3 (en) | 2025-02-04 |
| CN107787442B (zh) | 2020-11-03 |
| MX386410B (es) | 2025-03-18 |
| RU2683002C1 (ru) | 2019-03-25 |
| PL3295154T3 (pl) | 2025-02-03 |
| BR112017024334B1 (pt) | 2021-03-02 |
| CA2985941C (en) | 2022-04-26 |
| AU2015394657B2 (en) | 2019-07-11 |
| WO2016181185A1 (en) | 2016-11-17 |
| CA2985941A1 (en) | 2016-11-17 |
| JP2018517903A (ja) | 2018-07-05 |
| EP3295154A1 (en) | 2018-03-21 |
| AU2015394657A1 (en) | 2017-11-30 |
| US10677736B2 (en) | 2020-06-09 |
| KR20180004234A (ko) | 2018-01-10 |
| FI3295154T3 (fi) | 2024-11-22 |
| US20180120235A1 (en) | 2018-05-03 |
| EP3295154B1 (en) | 2024-10-09 |
| JP6905939B2 (ja) | 2021-07-21 |
| KR102093005B1 (ko) | 2020-03-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10677736B2 (en) | Method of determining a chemical composition of a slag portion | |
| EP3150694B1 (en) | Cell evaluation device, method, and program | |
| US8064661B2 (en) | Cell culture device, image processing device and cell detecting system | |
| US10094658B2 (en) | Overlay measurement method, device, and display device | |
| EP3795702B1 (en) | Melt component estimation device, melt component estimation method, and method for producing melt | |
| CN106670449A (zh) | 一种铁水扒渣测控方法 | |
| Sala et al. | Multivariate time series for data-driven endpoint prediction in the basic oxygen furnace | |
| EP3121264B1 (en) | Cell region display control device and method | |
| US9442282B2 (en) | Organism sample observation device | |
| JP2005036289A (ja) | モデルパラメータ決定方法及びそのプログラム，モデル予測方法及びそのプログラム | |
| JP2016191556A (ja) | 画像処理方法、対象物の寿命評価方法及び画像処理システム | |
| JP7453532B2 (ja) | 焼結鉱の組織構成学習装置、組織構成学習方法及び組織構成学習プログラム、並びに焼結鉱の製造条件変更装置、製造条件変更方法及び製造条件変更プログラム | |
| USH1925H (en) | Apparatus and method for monitoring steel decarburization by remote flame emission spatial imaging spectroscopy | |
| Trofimov | Designing an intelligent control system for a basic oxygen furnace based on computer vision | |
| JP2021166002A (ja) | 焼結鉱の組織構成学習装置、組織構成学習方法及び組織構成学習プログラム | |
| WINATA et al. | Prediction of microalgae total solid concentration by using image pattern technique | |
| CN120138254A (zh) | 一种转炉炼钢熔池碳含量检测方法、系统、介质及终端 | |
| Chattopadhyay et al. | Application of thermodynamic analysis for developing strategies to improve BOF steelmaking process capability | |
| JP2021166014A (ja) | 焼結鉱の組織構成学習装置、組織構成学習方法及び組織構成学習プログラム | |
| Norrena et al. | AMET: platform economy in metals processing | |
| CN121320689A (zh) | 一种基于循环神经网络多渣系算法工艺及应用方法 | |
| JP2008267916A (ja) | 成分比率測定装置、成分比率測定方法 | |
| Matsko et al. | Data acquisition, preparation and processing methods by means of continuously-casted billets' quality analysis software | |
| WO2026062422A1 (en) | Method for determining a property of a metallurgical product and associated electronic device | |
| CN112785577A (zh) | 基于SOLOv2网络的钢液检测定位方法 |