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高品质钢冶炼过程渣- 钢- 夹杂物成分智能控制模型
高品质钢的冶炼典型流程为“转炉→精炼→中间包→结晶器”,冶金反应器内存在着合金-钢、钢-渣、钢-夹杂物、钢-耐材、渣-耐材、钢-空气、钢液凝固和元素偏析等反应和过程,各个化学反应“耦合”发生、互相影响。因此,有必要建立智能模型有效地预测不同反应器内夹杂物成分的变化,准确地在线了解精炼和连铸过程的工作状况,使生产全流程始终处于最佳工作状态,从而确保夹杂物的精准控制,最终提高钢产品质量的稳定性和可靠性。同时,通过模型的优化计算,可以根据不同钢种的性能需求,对钢种的生产工艺进行定制化设计。 (1)高品质钢炉精炼过程夹杂物预测研究: − 精炼过程宏观流动数学模拟:计算精炼过程钢液和精炼渣的流场和温度场、夹杂物的运动,同时计算吹氩强度、钢包尺寸等因素对钢包流场、夹杂物运动和去除的影响。− 精炼过程夹杂物成分动力学:研究吹氩强度、钢包尺寸等因素对多元反应速率的影响;耦合计算 LF 炉内“渣-钢-夹杂物-合金-耐材-空气”多元反应过程夹杂物成分变化。 − LF 炉内夹杂物尺寸动力学:建立夹杂物生成、长大和去除的尺寸变化多尺度模型,确定不同条件下夹杂物的尺寸变化行为,预测钢中夹杂物的数量变化和尺寸分布规律。 − LF 炉内夹杂物预测模型:将夹杂物成分和尺寸动力学计算和宏观流动模拟相耦合,建立 LF 炉精炼过程夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 (2)高品质钢中间包连铸过程夹杂物预测研究 − 中间包内宏观流动数学模拟研究:计算中间包内钢液和覆盖剂渣相的流场和温度场、夹杂物运动和去除。计算开浇和换包的非稳态浇注、中间包结构对中间包浇铸过程的影响。 − 中间包内夹杂物动力学研究:耦合计算中间包中“渣-钢-夹杂物-耐材-空气”多元反应中夹杂物成分变化,确定中间包内各位置的反应速率。 − 中间包内夹杂物预测模型的建立将渣-钢-夹杂物-耐材-空气反应和宏观流动模拟相耦合,建立中间包过程多元反应夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 (2)高品质钢结晶器凝固过程夹杂物预测研究 − 结晶器内钢液凝固冷却过程中夹杂物行为研究:通过实验室实验研究钢液凝固和冷却过程中温度变化对原有夹杂物与钢基体的反应的影响,以及不同成分的钢液在冷却和凝固过程中夹杂物新相析出,确定温度变化对夹杂物影响机理。 − 结晶器内宏观凝固和流动数学模拟研究:研究结晶器过程钢液、渣相的运动,使用融化模型研究结晶器过程凝固坯壳的凝固和形成,计算夹杂物在钢-渣界面的去除行为。 − 结晶器内钢液凝固过程夹杂物动力学研究:计算铸坯凝固过程钢液成分偏析,与保护渣-钢-夹杂物反应进行耦合计算,预测铸坯中夹杂物的成分。计算夹杂物被凝固前沿捕捉行为,预测铸坯中夹杂物的数量和尺寸分布。 − 结晶器内钢液凝固夹杂物预测模型的建立:通过将元素偏析、保护渣-钢-夹杂物反应和宏观流动数学模拟相耦合,建立结晶器凝固过程多元反应预测模型,实现铸坯中夹杂物成分、数量和尺寸空间分布的精准预测。 (4)高品质钢制造过程夹杂物智能预测模型在工业生产中的应用 − 模型的验证和优化:高品质钢制造进行全流程取样调研,对建立 LF 炉、中间包和结晶器内夹杂物反应模型进行验证和优化。 − 模型应用:将建立的高品质 LF 炉、中间包
北京科技大学 2021-04-13
煤矿主井装卸载安全提升智能监测与控制装置
煤矿提升机箕斗卸煤不净的原因有:水煤、黏矸造成箕斗内滞卸载不完全;冬季严寒天气,箕斗内的水媒冻结造成滞煤,当箕斗定量装载在箕斗滞煤情况下再次装载后,其实际载荷超过额定负荷,远超过电机额定能力,会造成无法正常提升,若不及时排除,则易造成提升安全事故的发生。本成果设计了测量余煤卸载情况的监测系统,该系统将利用无线张力检测装置,实时检测提升机钢丝绳的张力,并通过无线发送装置发送到地面,之后,通过标度变换并计算出钢丝绳张力和载重量最终显示在液晶显示器上,当过有余煤未卸尽时,则报警,提醒及时清理箕斗余煤。该成果的发明,极大提高了矿井提升机的安全提升水平,促进了煤矿的安全高效生产。 该成果针对提升机提升过程中的过载情况进行研究,设计了基于无线通信的装卸载安全 提升智能监测与控制装置。主要技术性能指标如下: 1、能够实时测量钢丝绳张力,钢丝绳直径 22~36mm; 2、该系统能够测量装载重量为 0~20 吨。 3、系统采用无线数据传系统,工作频率为 2.4G,传输距离 200~2000m; 4、系统采用蓄电池供电,供电电压 12V,功率 0.7W。 5、能实时监测钢丝绳张力,并实时显示装载重量。
安徽理工大学 2021-04-13
LED控制器40W智能单色支持光照度
了解更多产品详情,请与我们联系 180 6798 3675 公司官网:https://www.lierda.com
浙江利尔达客思智能科技有限公司 2021-08-23
汽车教具电动低压电器智能网联控制系统
北京智扬北方国际教育科技有限公司 2021-08-23
医影智能XR眼镜
医影智能XR眼镜,这款集长续航、轻量化、易携带、AI识别等特性于一体的专业级教学设备,正以三大核心功能重塑医学影像教育生态。 1.医学影像设备可视化 无需实体拆解,医影智能XR眼镜即可实现医学影像设备从整机到内部结构动态呈现,DR平板探测器、CT扫描、MRI成像技术等内容,通过虚拟现实呈现成像流程,设备原理要点一目了然,重建教学内容可视化,实现“所见即所学”。 2.医学影像中心场景漫游  突破空间与场景壁垒,可沉浸式体验影像中心各科室的环境布局,深度感知科室文化;支持全流程模拟操作,可完整演练患者接待、体位摆放、设备参数调试、检查执行等核心环节,为影像中心科室规划优化、新人岗前标准化培训提供专业高效的实操支撑。 3.AI 智能识别 教材识别:精准识别医学影像教材中的图文内容,即时生成3D模型、流程动画及专业讲解。将静态文字转化为立体教学资源,大幅提升课程学习与知识传播效率。 部件识别:快速识别医学影像实体部件,同步生成部件参数、成像原理、维护注意事项等内容并实时讲解,解决现场学习时资料查询繁琐的痛点。
医影智能 2026-04-16
人工智能实验箱
1、产品介绍 本平台融合了先进的多模态大模型智能体,并配备了一系列场景化实体组件,包括人工智能边缘计算平台(RK3588)、深度相机、二自由度云台、多轴机械臂、微型输送机、工业相机以及麦克风阵列等。这些设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。 平台内置了丰富的案例资源,包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov等热门模型,为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用,也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台,学生能够在实践中深化理论知识,提升解决实际问题的能力。 1.一体式设计,要配套提供键盘、鼠标、电源适配器和实验教具,支持上电即用; 2.提供17寸以上屏幕,分辨率≥1920×1080; 3.安装面板需同时集成机械手臂、2D视觉系统、深度视觉系统、二自由度电动云台、语音模块、嵌入式传感器等组件.  
江苏学蠡信息科技有限公司 2025-07-15
高振强振动机械的智能变频超前控制系统
本实用新型涉及的是一种高振强振动机械的智能变频超前控制系统,特别是一种高振强振动机械的基 于智能变频的超前控制系统,属于振动利用工程技术领域。由上位机、PLC、变频器、振动机、传感器构成 闭环控制系统,上位机主要作编程设计及与PLC的通讯,实现程序下载和上存,同时可对PLC程序运行实时 监控;PLC作为核心控制器,一方面与上位机交互,可实现编程调整;另一方面通过智能变频超前控制软件, 实施对变频器的变频输出控制;变频器一端与PLC相连接,另一端与振动机的驱动电机相连接;通过智能变 频控制使振动机的频率按照控制值变化,达到对振动机高振强、瞬态超高振强及其作用时间的有效控制,以确保振动机的正常运行。 
南京工程学院 2021-04-11
火电机组深度调峰多模型智能预测控制系统
成果介绍火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径,深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50[[[[%]]]]Pe下调至30[[[[%]]]]Pe,甚至更低。控制难点在于:当机组处在低负荷工况时,机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征,常规控制策略难于有效控制。本项成果采用多模型智能预测控制技术,分别提出了适合于亚临界和超(超)临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统,实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。市场前景本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超(超)临界机组的深度调峰中。特别是,已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15[[[[%]]]]Pe,并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制,达到了国内外最先进的深调水平。目前,在国内已完成的机组深度调峰改造中,大部分均采用了本深调优化控制技术,得到了广大用户的一致好评。
东南大学 2021-04-11
SCR系统“流场-NOx”分布式在线监测及其智能控制技术
该项目在燃煤电站SCR脱硝过程中通过“流场-NOx浓度”分布式监测系统进行实时监测,通过数据获得“动态配氨”策略,有效节氨,并耦合“入口NOx浓度预测”MPC模块的主控制器,实现喷氨总阀超前动作、消除系统迟滞。
东南大学 2021-04-11
火电机组深度调峰多模型智能预测控制系统
火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径,深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50%Pe下调至30%Pe,甚至更低。控制难点在于:当机组处在低负荷工况时,机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征,常规控制策略难于有效控制。 本项成果采用多模型智能预测控制技术,分别提出了适合于亚临界和超(超)临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统,实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。 本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超(超)临界机组的深度调峰中。特别是,已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15%Pe,并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制,达到了国内外最先进的深调水平。目前,在国内已完成的机组深度调峰改造中,大部分均采用了本深调优化控制技术,得到了广大用户的一致好评。
东南大学 2021-04-13
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