【摘 要】
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本文以煤气利用率为能耗评价指标,利用在线煤气流分布的红外监控图像预测高炉煤气利用率.首先,运用红外图像处理的高炉煤气流中心分布特征识别方法对红外监控图像进行识别以
【机 构】
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内蒙古科技大学数理与生物工程学院,内蒙古科技大学材料与冶金学院
【基金项目】
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国家自然基金资助项目（61263015）
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本文以煤气利用率为能耗评价指标,利用在线煤气流分布的红外监控图像预测高炉煤气利用率.首先,运用红外图像处理的高炉煤气流中心分布特征识别方法对红外监控图像进行识别以及量化统计.其次,根据煤气流中心分布特征及对应的煤气利用率,建立了Elman神经网络预测模型,与BP神经网络模型和径向基神经网络进行比较,预测结果显示Elman神经网络模型命中率为90.2%,BP神经网络命中率80.5%,径向基神经网络命中率只有46.3%.因此,运用实时煤气流分布特征数据,采用Elman神经网络模型预测煤气利用率,为高炉的在线控制和节能减排提供了有效的方法 .
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