基于熔解動力學的高爐熔渣在線調制過程中動態化補熱系統

石 義，郝星暉，范韶前，王 嬌，牛馨樂

1 作品簡介

礦渣棉是礦物棉的一種，它是由熔融礦渣（高爐渣銅礦渣、鋁礦渣等）為主要原料制成的棉絲狀無機纖維，顏色呈白色或灰白色。其成品分為兩個階段，分別是鐵尾礦調制高爐渣成纖形成粗加工的礦渣棉（未做成型材）以及粗加工的礦渣棉經過一定工藝處理形成精加工的礦渣棉。動態化補熱系統應用實例如圖1所示。

圖1 動態化補熱系統應用實例

礦渣棉具有質輕、導熱系數小、不燃燒、防蛀、耐腐蝕、化學穩定性好、吸聲性能好、價廉等特點，可做成板、氈、毯、墊、繩等用作吸聲、減震、絕熱、保溫的材料，廣泛應用于工業和民用建筑中，是國際公認“第五常規能源”中的主要節能材料。

熾綸科技創新團隊運用雙目識別和智能算法打造的基于熔解動力學的高爐熔渣在線調制過程動態化補熱系統生產粗加工的礦渣棉，再對其進行精加工形成具有高附加值的型材，向政府、電力、建材市場等領域推銷渣棉型材產品。礦渣棉成品可用于農業、造紙業和3D打印技術領域等。除此之外，熾綸科技采用在線調質云端識別處理，并將動態調節數據返回至終端，降低了終端設備的性能要求和成本，提高了高性能云端服務器的使用密度，發揮出移動互聯云端計算的優勢，可提供線上調質服務API接口，為企業和工廠的穩定運行保駕護航。云端服務器能夠通過大量數據反饋模型結果，提高識別準確率，使得識別更加精確高效。

2 技術原理

熾綸科技創新團隊設計的基于熔解動力學的高爐熔渣在線調質過程動態化補熱設備采用非接觸式研究方式，主要由拍攝系統、識別系統、三維重建系統、數據交互等部分組成。

2.1 拍攝系統部分

圖2為視頻圖像和溫度等數據采集模塊的實物，使用的硬件主要包括工業級雙目CCD攝像頭、PYNQ片上系統、上位機。

圖2 PYNQ片上系統和工業級雙目攝像頭實物

PYNQ是Xilinx的開源項目，旨在使基于Xilinx ZYNQ的嵌入式系統設計更加容易。

通過使用Python語言及其庫文件，設計者能夠充分發揮PYNQ PL部分和PS部分的各自優勢，設計功能更加強大的嵌入式系統。

系統的工業級雙目CCD攝像頭采用USB 3.0通信接口，輸出彩色、未壓縮的雙目720 P高清圖像，幀率高達60 FPS，傳輸速度大于200 MB/s。雙目相機圖像清晰，顏色純正，適合高精度識別、三維機器視覺等應用。

2.2 識別系統部分

使用TensorFlow框架構建具有全連接層的Fast-RCNN網絡。選取原始圖像和已經標注好的數據輸入到網絡層中，采用平滑檢測的方式對標記目標進行檢測。檢測過程中采用改進后的全連接神經網絡進行比較和學習，采用1×1的卷積層代替全連接神經網絡以有效減少圖像學習對比的計算量，采用IoU閾值判斷結果質量，作為檢測指標。Non-Maximum Suppression采用搜索局部最大值抑制極大值的方式，在相互重疊的候選框中取最優結果。雖然在目標檢測結果中仍然存在目標重疊的現象，但可以采用圖像融合的方式將多次識別的目標重合區域進行合并。使用Fast-RCNN網絡模型對識別后的結果進行模型訓練，并在網絡中加入SPPnet網絡優化，對模型原數據進行十萬次重復訓練，以得到訓練模型。IoU檢測標準如圖3所示，N-MS算法尋找邊框示意圖如圖4所示，采用SPPnet網絡處理高溫熔體原理示意圖如圖5所示，語義分割圖像實施過程如圖6所示。

圖3 IoU檢測標準圖

圖4 N-MS算法尋找邊框示意圖

圖5 采用SPPnet網絡處理高溫熔體原理示意圖

圖6 語義分割圖像實施過程

將拍攝到的圖片代入模型運行，并分割得到高溫熔體區域，獲得高溫熔體的平面圖像及像素點數據，之后采用灰度值還原的方法還原顆粒體積，識別結果通過標注目標框和掩膜的方式在原圖的基礎上呈現。模型運行示例如圖7所示。

圖7 模型運行示例

2.3 三維重建系統部分

基于2D圖形對灰度圖像進行高度處理，則圖像中的灰度圖像越高，Z軸越高。使用3D建模軟件3D Builder提取顆粒輪廓，由于高度特性不完整，因此經過半粒子模型的重塑后作為原始顆粒的背面，從而完成三維重建顆粒，并生成STL格式的3D文件。平面灰度圖像及其重建如圖8所示。

圖8 平面灰度圖像及其重建

STL用于轉換3D點云數據。3D文件是表面點數據，因此內部點可用種子填充算法填充，并且3D點云數據和內部點云數據在3D坐標中的分布可利用編程計算其中的3D圖像量，用于還原體積數據，對其乘以高爐渣的密度，可得質量變化的離散預測數據，再對其擬合后，轉化為質量，求得熔解速率，最終得到基于物化性質的熔解動態補熱方案。3D重建渲染結果如圖9所示。

圖9 3D重建渲染結果

2.4 數據交互部分

熾綸科技創新團隊為加強使用動態補熱系統的操作體驗，設計了個性化Qt軟件界面。除此之外，為了將煉鋼過程的高溫熔體熔融狀態存儲于平臺，實現產線信息的充分利用，用戶可以通過訪問網站選擇合適的模型進行補熱方案的在線下載。Qt界面構造如圖10所示，智能動態補熱系統云服務器搭建框架如圖11所示。

圖10 Qt界面構造

圖11 智能動態補熱系統云服務器搭建框架

3 應用前景

目前，我國能有效利用高爐熔渣顯熱的大型礦渣棉公司較少，大型骨干企業或外資企業在生產過程中受到技術的限制，而規模小、能耗高、勞動條件差、污染大的小型礦物棉生產廠生產的產品質量差，擾亂了礦物棉產品的市場和口碑。形成這種現象的根本原因是高爐渣成纖工藝的顯熱未得到充分利用。研究高爐渣的調質和熔渣均質化的過程中，需要首先得到熔解隨時間變化的高溫熔體顆粒運動行為規律。傳統方法是在坩堝中放入冶金渣，待渣熔化后放入高溫熔體，每間隔一定時間，將熔渣與高溫熔體一起快速冷卻，冷卻后的試樣經磨平、拋光后，在顯微鏡下分析顆粒尺寸變化。此外傳統方法存在間斷性，且高溫熔體與熔渣一起冷卻后很難區分，影響了實驗精度。除此之外，鋼鐵工廠的主營業務主要是冶煉精品鋼材，并未將重心放在高爐渣的固廢利用上。