Вступление
На сегодняшний день доменное производство является основой чёрной металлургии. Несмотря на ряд существенных недостатков, таких как необходимость коксохимического производства и обогащения железной руды, множество проблем экологического характера, высокая стоимость обслуживания и ремонта производственного оборудования, реальной альтернативы для быстрого отказа от существующих технологий пока не существует. Поэтому остро стоят вопросы оптимизации доменного производства, поиска путей повышения его эффективности, экономичности и безопасности.
Использование современных технологических достижений уже позволило успешно решить некоторые проблемы, но многое ещё необходимо рассмотреть и найти пути для совершенствования.
Цели и задачи
Предметом данной выпускной работы является разработка и реализации алгоритмов для системы автоматического наблюдения и автоматического обнаружения повреждений и нарушений функционирования лоткового механизма системы загрузки доменных печей.
В качестве источника информации о состоянии объекта диагностики используются данные, поступающие от системы инфракрасной термографии, устанавливаемой на доменных печах.
Актуальность темы
Опыт отечественных и зарубежных предприятий металлургического комплекса показывает, что в условиях жёсткой конкуренции на мировом рынке металлопродукции, необходимо постоянное развитие и усовершенствование процесса производства, внедрения новых технологий, систем автоматизации и диагностики, что позволит повысить качество продукции, снизить финансовые затраты и тем самым повысить эффективность металлургического производства.
В современных условиях развитие металлургии характеризуется созданием, внедрением и широким использованием информационных систем и технологий. Основой для таких информационных технологий являются компьютеры и компьютерные коммуникации, программное обеспечение которых позволяет решать большое количество разнообразных проблем. Комплекс обеспечивающий функционирование производства состоит из множества систем: сбора и хранения информации в базах данных, автоматического анализа и принятия решений и множества других [1].
Технология доменного производства характеризуется огромным числом (десятки тысяч) разнообразных параметров, которые необходимо учитывать на разных этапах работы. К сожалению, до сих пор не существует полностью автоматизированных систем управления доменным производством. Развитие информационных технологий даёт возможность для создания систем контроля протекания технологических процессов, анализа получаемой информации, но полностью исключить человеческий контроль пока не удаётся. Это объясняется тем, что в процессе работы доменной печи возникает множество ситуаций, в которых невозможно шаблонное принятие решений. Персонал предприятия, отвечающий за обеспечение непрерывной работы, вынужден зачастую принимать решение в условиях недостаточности информации, опираясь на предположения и собственный опыт. Нехватка данных о процессах, протекающих в доменной печи, вызвана используемыми системами наблюдения, ни одна из которых не позволяет с полной уверенностью говорить о том, что происходит внутри домны в каждый момент времени [2].
Таким образом, создание системы, которая бы позволила достоверно фиксировать состояния технологического процесса уже большой шаг к полной автоматизации производства.
Важную роль играет проверка состояния различных элементов производственной структуры, обнаружение неполадок, а также диагностика возможного их появления.
Распространённой проблемой доменных печей, оборудованных системой загрузки лоткового типа, является возможное повреждение самого механизма загрузки. Среди таких проблем возможны: обрыв лотка, прогар поверхности лотка, заклинивание механизма и другие. Всё это приводит к нарушению процесса плавки, получению бракованной продукции и, с большой вероятностью, к повреждению самой печи, что влечёт за собой остановку производства и ремонт. При этом предприятие несёт огромные финансовые затраты.
Сегодня существует большое количество различных систем для сбора информации о процессе протекания доменной плавки, например для определения температуры поверхности засыпи в домне широко распространено использование термозондов, которые устанавливаются непосредственно в колошнике на небольшом расстоянии над самой засыпью. В последнее время также получили популярность бесконтактные уровнемеры, использующие радиометрический и радарный микроволновый принцип контроля уровня профиля засыпи. На ряде доменных печей внедрена система контроля диагностики разгара горна, которая включает в себя специальные термодатчики, устанавливаемые по длине блоков при замене кладки печи.
К сожалению, большинство используемых сегодня методов имеют существенные недостатки. Вот некоторые присущие разным методам:
- высокая погрешность измерений (например, фиксирование более высокой температуры газов и пыли, а не поверхности засыпи);
- неполнота предоставляемой информации;
- высокая стоимость оборудования, его монтажа;
- невозможность обслуживания без остановки доменной печи;
- опасность для персонала (например, использование рентген-излучения).
Применение комплекса инфракрасной термографии позволяет проводить наблюдения за процессами, которые происходят на поверхности засыпи доменной печи и над ней [3] [4]. Такая система позволяет контролировать множество параметров технологического процесса: температуры поверхности засыпи, её высоту, определять скорость схода шихтовых материалов, получать представление о распределении потоков газа и некоторые другие особенности [5]. К недостаткам метода можно отнести сложные алгоритмы программной обработки изображений (проблемы запылённости, борьбы с засветкой изображения горячими газами), а также некоторых ключевых узлов аппаратного обеспечения.
Среди прочих полезных возможностей такой системы важной является возможность визуального наблюдения за внутренним состоянием доменной печи. Получаемое изображение также содержит информацию о текущем состоянии лотка механизма загрузки печи. Это даёт оператору возможность заметить неполадки, связанные с системой загрузки, контролировать целостность и исправность лотка. Разработка системы, которая на основе использования теории распознавания образов позволит выполнять такой контроль автоматически без участия человека, дополнит крайне важной составной частью АСУ доменного производства. Исследование и создание таких алгоритмов и является целью данной работы.
Таким образом, создание систем автоматизации и контроля работы доменной печи, позволяющих повысить эффективность и безопасность производства, является актуальной задачей.
Научная новизна
Научная новизна данной работы заключается в проведённых исследованиях и сформулированной методике контроля целостности лоткового механизма системы загрузки доменной печи, а также в разработанных алгоритмах, необходимых для реализации поставленной задачи.
Практическая ценность
Практическая ценность работы состоит в том, что её результаты позволяют создать реальную систему контроля, которая повысит надёжность и экономическую эффективность доменного производства, предоставляя средства диагностирования определённого числа неисправностей, с целью своевременного их устранения без аварийных повреждений домен и длительного их простоя.
Обзор технологий и содержания работы
В работе используется метод инфракрасной термографии. Инфракрасная термография (тепловое изображение или тепловое видео) — это способ получения изображения в инфракрасных лучах (термограммы), отображающего распределение температурных полей [6]. Термографические камеры позволяют обнаружить излучение в инфракрасном диапазоне электромагнитного спектра (около 900-14 000 нм) и на основе этого построить изображение. Инфракрасное излучение испускается всеми объектами, у которых есть температура, термография позволяет "видеть" окружающую среду. С повышением температуры, увеличивается величина излучения, поэтому термография позволяет фиксировать различия в температуре объектов [7] [8].
Уже сегодня термография имеет очень широкое применение. Некоторые применения:
- мониторинг условий;
- медицинская визуализация;
- обнаружение загрязнений;
- поисковые и спасательные операции;
- ночное видение;
- управление процессами;
- химическая визуализация.
Применительно к теме данной работы, важным является использование термографии для неразрушающего контроля (non-destructive testing). Под этим понимается контроль свойств и параметров исследуемого объекта, при котором не должна быть нарушена пригодность объекта к использованию и эксплуатации [9]. Примером такой системы, в которой также используется инфракрасная термография, может служить оборудование для мониторинга исправности механических систем [10].
На рисунках 1 и 2 приведён снимок, полученный от системы инфракрасной термографии, установленной на доменной печи. Вверху можно наблюдать лоток системы загрузки домны.
Рисунок 1 — Снимок засыпи домны, полученный инфракрасной камерой
(ОАО «Алчевский металлургический комбинат»)
Рисунок 2 — Снимок засыпи домны, полученный инфракрасной камерой
(цветовая модель HSV) (ОАО «Алчевский металлургический комбинат»)
Из изображений видно, что лоток механизма загрузки отчётливо виден, благодаря тому, что его температура существенно ниже температуры поверхности засыпи и стен домны, на фоне которых он снят.
Задача, которую необходимо решить в данной работе, заключается в обнаружении на изображении лотка, определении его положения и диагностировании целостности. Для этого применяется теория распознавания образов.
Теория распознавания образов — это раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов и других объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков [11]. Исходным материалом для таких операций служит изображение или видео сигнал.
Существует большое количество различных способов распознавания образов [12]:
- методы, основанные на принципе разделения;
- статистические методы;
- методы, построенные на основе “потенциальных функций”;
- методы вычисления оценок (голосования);
- методы, основанные на исчислении высказываний, в частности на аппарате алгебры логики.
Выбор конкретного способа зависит от многих факторов и определяется спецификой задачи. У каждого из них есть свои преимущества и недостатки. Выбор конкретного основывается на теоретических и модельных исследованиях.
Методика контроля системы загрузки должна обеспечивать следующие возможности:
- проверка наличия лотка на изображении;
- фиксирование его положения;
- определения формы лотка для диагностики целостности;
- проверка наличия отверстий в поверхности лотка.
При этом возникают определённые сложности. Одной из таких проблем присутствует необходимость обнаружения начала самого процесса загрузки, когда лоток начинает движение. Через коротки промежуток времени начинается ссыпание шихтовых материалов, во время которого наблюдение необходимо прекратить из-за большой запылённости. Когда уровень видимости, после окончания загрузки, будет достаточным, работу системы необходимо возобновить.
Следующим моментом, требующим анализа, является то, что лоток в некоторых положениях может находится вне поля зрения камеры. Это необходимо учитывать при разработке программного обеспечения. Для этого система должна всегда иметь информацию о текущем положении лотка, на основе которой рассчитывать его будущее положение, чтобы была возможность определения, лоток невидим для камеры или отсутствует в следствие обрыва.
Также система должна быть разработана с учётом вероятности засветки камеры потоками горячих газов, температура которых значительно выше, чем температура засыпи и других объектов. Такая возможность существует и её необходимо фиксировать и обрабатывать соответствующим образом.
На рисунке 3 приведена схематичная анимация работы системы распознавания образов при движении лотка механизма загрузки доменной печи.
Рисунок 3 — Пример работы системы распознавания образов
(GIF-анимация, 6 кадров, 5 циклов повторения, 76 Кбайт)
Выводы
При написании этого автореферата работа находится на этапе разработки. На текущий момент проведён анализ проблемы, сформулированы задачи и требования, а также определены пути достижения поставленных целей.
Срок завершения работы — декабрь 2009 года.
Список использованной литературы
- Информационные системы в металлургии: Конспект лекций (отдельные главы из учебника для вузов) / Н.А.Спирин, В.В.Лавров. Екатеринбург: Уральский государственный технический университет – УПИ, 2004. – 495 с.
- Познание процессов доменной плавки, под ред. И. В. Большакова и И. Г. Товаровского, Днепропетровск: ПОРОГИ, 2006, – 439 с.
- Sabih D Khan Process and Control of BF Process (Computer Integrated Extraction) [Электронный ресурс] / Khwarzimic Science Society, - http://www.khwarzimic.org/takveen/blast_furnace.pdf
- Mobley R. K. An introduction to predictive maintenance. Butterworth-Heinemann: Elsevier Science, 2002, - 459 p.
- Стевич З., Райчич-Вуясинович М., Антич Д.В., Дамнянович З. Современная инфракрасная термография в контроле и диагностике оборудования [Электронный ресурс] / Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського, – http://www.nbuv.gov.ua/portal/natural/tkea/texts/2006_3/p56-58.pdf
- Википедия. Термография [Электронный ресурс] / http://ru.wikipedia.org/wiki/Термография
- IRIS Associates. How Does Infrared Thermography Work? [Электронный ресурс] / Сайт IRIS Associates, - http://www.irisinfrared.com/How Does It Work.htm
- Wikipedia. Thermographic camera [Электронный ресурс] / http://en.wikipedia.org/wiki/Thermographic_camera
- Википедия. Неразрущающий контроль [Электронный ресурс] / http://ru.wikipedia.org/wiki/Неразрушающий_контроль
- InfraTec. How to Maximize the Return on Investment. Monitoring and Inspection of Mechanical Systems by Using Infrared Thermography, 2008 [Электронный ресурс] / Сайт InfraTec, – http://www.infratec.de/fileadmin/downloads/pdf/predictive_maintenance.pdf
- Википедия. Теория распознавания образов [Электронный ресурс] / http://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_распознавания_образов
- Искусственный интеллект: Кн.3. Программные и аппаратные средства: Справочник / Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990. – 368 с.