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龙图腾网获悉东北大学申请的专利高炉炉衬剩余厚度及渣皮状态确定方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119167793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411615170.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权高炉炉衬剩余厚度及渣皮状态确定方法及装置是由储满生;张振;唐珏;石泉;王茗玉;张智峰;王川强设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本高炉炉衬剩余厚度及渣皮状态确定方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供高炉炉衬剩余厚度及渣皮状态确定方法及装置，其中方法包括：基于设计炉型数据和物理性能参数，确定数值模拟模型；基于数值模拟模型确定无渣皮离线数据库，并基于无渣皮离线数据库确定高炉炉衬剩余厚度智能实时计算模型；基于高炉炉衬剩余厚度智能实时计算模型和工况数据，构建渣皮状态判断模型；获取当前工况数据，基于当前工况数据、高炉炉衬剩余厚度智能实时计算模型和渣皮状态判断模型确定渣皮状态。以高炉实际数据为基础，融合多种理论技术，针对炉衬剩余厚度进行精确计算以及渣皮状态科学评价，响应速度快，实时性强，成本低，具有较强的推广和应用能力，有助于辅助现场操作人员管控高炉炉型，稳定高炉炉况降低炼铁成本。

本发明授权高炉炉衬剩余厚度及渣皮状态确定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种高炉炉衬剩余厚度及渣皮状态确定方法，其特征在于，包括： 获取设计炉型数据、物理性能参数和工况数据； 基于所述设计炉型数据和物理性能参数，确定数值模拟模型； 基于所述数值模拟模型确定无渣皮离线数据库，并基于所述无渣皮离线数据库和监督式机器学习确定高炉炉衬剩余厚度智能实时计算模型； 基于所述高炉炉衬剩余厚度智能实时计算模型和所述工况数据，构建渣皮状态判断模型； 获取当前工况数据，基于当前工况数据、所述高炉炉衬剩余厚度智能实时计算模型和所述渣皮状态判断模型确定渣皮状态； 基于所述设计炉型数据和物理性能参数，确定数值模拟模型，包括： 基于所述设计炉型数据和物理性能参数，通过三维传热理论构建数值模拟模型；所述数值模拟模型包括无渣皮状态的的冷却器三维物理模型； 基于所述高炉炉衬剩余厚度智能实时计算模型和所述工况数据，构建渣皮状态判断模型，包括： 基于所述高炉炉衬剩余厚度智能实时计算模型确定炉衬剩余厚度； 基于所述炉衬剩余厚度、所述工况数据和所述无渣皮离线数据库，构建渣皮状态判断模型；其中，所述渣皮状态判断模型包括渣皮脱落判断模型、渣皮过薄判断模型、渣皮无异常判断模型和渣皮结厚实判断模型； 从无渣皮离线数据库中提取实时计算炉衬剩余厚度HL对应的热电偶温度TR、冷却器最高工作温度TL、耐火材料最高工作温度TN，从实时采集的工况数据中提取此时刻的热电偶实际工作温度TR’，冷却器实际最高工作温度TL’、耐火材料实际最高工作温度TN’，根据专家经验提取冷却器材料安全工作温度TA1、耐火材料安全工作温度TA2； 所述渣皮脱落判断模型包括：当TR’大于TR或者TL’大于TL或者TN’大于TN，根据温度识别此位置渣皮已经完全脱落，判断此位置处于渣皮脱落状态； 所述渣皮过薄判断模型包括：当TL’小于TL且TL’大于TA、TL’小于TL且TN’大于TN，根据温度识别此位置渣皮凝结在炉墙内，但是渣皮无法保证冷却器和耐火材料处于安全工作状态，判断此位置处于渣皮过薄状态； 所述渣皮无异常判断模型包括：TR’小于TR且TL’小于TA1且TN’小于TA2，根据温度识别此位置渣皮凝结在炉墙内，并且渣皮可以保证冷却器和耐火材料处于安全工作状态，判断此位置处于渣皮无异常状态； 所述渣皮结厚实判断模型包括：提取风量数据F、水温差数据、冷却水进水温度TS，针对定风压操作高炉，识别F小于一个月内风量均值减去500m3h，判断此时炉内出现渣皮结厚状态，针对定风量操作高炉，识别小于0.2℃，此时渣皮过厚，水温差几乎不变，判断此位置处于渣皮结厚状态，针对全类型高炉，一段时间内识别TR’小于TS，此时冷却水无法起到带走热量的作用，动态判断此时炉内出现渣皮结厚状态。

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