本发明涉及高炉操作技术领域，具体地涉及一种基于定点雷达的高炉下部风口工作状况评估方法。
背景技术：
现代高炉作为一种巨大的炼铁生产反应器，具有体积巨大、反应过程复杂等特点。高炉生产过程从上部装入炉料，从下部鼓入热风，高炉下部鼓入热风后，热风中的O2会和焦炭中的C发生剧烈燃烧，生成CO气体，同时放出大量的热量，使得风口区域温度达到2150～2400℃，热量加热空气中带入的N2，CO和N2共同构成高温高炉煤气，这些煤气从高炉下部逐渐上升到高炉上部，高炉热煤气在上升过程中一方面加热炉料，另一方面还原矿石。高炉下部鼓风速度达到200m/s以上，如此高速的大量热空气鼓入高炉下部，热空气中的O2和焦炭发生化学反应的同时，产生的煤气会在风口附近发生旋转、在风口区域制造出一个焦炭相对活跃的空间，这个空间一般被称为高炉风口回旋区，回旋区具有一定橄榄形状。回旋区的深度是一个重要的控制性指标，该深度的大小、变化会直接影响高炉煤气的初始分布，从而影响上升煤气流的速度分布、热量分布，影响高炉内部的温度场分布，从而决定高炉的还原效率及高炉运行质量。所以高炉工作者密切关注高炉风口回旋区的控制。
《炼铁》1991.3(43).43～45.公开了题目为控制风口理论燃烧温度的生产实践的文章，该文章提出了一种利用风口前理论燃烧温度评价风口区工作状况的方法。该方法是利用热量平衡理论计算风口前燃烧的煤气的理论燃烧温度来评价风口前的热量输入状况，该指标目前只是一种离线计算模式，该方法不能计算风口区的长度，而风口区的长度和焦炭的热强度、炉渣特性、焦炭粒度、风口进风面积、风口安装角度等都有关系，理论燃烧温度并不能反应出这些因素对风口回旋区长度的影响。
上世纪七、八十年代武钢炼铁厂使用一种直接测量风口回旋区长度的方法。该方法是在高炉正常操作过程中，通过减风降压，人工打开风口小盖，利用钢钎直接测量风口区的长度，该测量方法测量的风口的回旋区长度并不能代表实际状况，因为此时为配合测量高炉已经减少鼓风、降低压力。这种方法对于小高炉、低顶压的情况可以一试，对于内容积2000m3以上，顶压0.2MPa以上的大型高炉，靠打开风口小盖进行回旋区测量危险性很大。
文献“HideYuki AOKI.Hiroshi NOGAMl.Hideo TSUGE.Takatoshi MIURAand Takeshi FURUKAWA,Simulation of Transport Phenomena around the RacewayZone in the Blast Furnace with and without Pulverized Coal Injection,ISIJ International,Vol.33(1993),No.6,pp.646～654”，提供了一种利用理论模型计算回旋区深度的方法。该方法在实验的基础上提出了一种利用下部鼓风参数估算回旋区深度、形状的方法，计算过程中用到了风量、风温、喷煤量等参数，但该公式毕竟只是近似计算，公式中很多参数都是一种近似，故计算的准确性难以验证，在原燃料剧烈波动及炉况发生大波动时，和实际状况差别很大。
文献“Yoshiyuki MATSUI.Yasuhiro YAMAGUCHI.Muneyoshi SAWAYAMA,Analyses on Blast Furnace Raceway Formation by Micro Wave Reflection Gunned through Tuyere,ISIJ International,Vol.45(2005),No.10,pp.1432-1438”，公开了一种利用定点雷达对回旋区深度进行测量的方法。该方法只是提供了一种测量原理，及一种测量试验，测到了回旋区深度，但这只是一种回旋区深度的测量方法，并没有提供一种使用回旋区深度来评估高炉风口区工作状况，并进而调剂高炉下部煤气分布的方案。
技术实现要素：
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于定点雷达的高炉下部风口工作状况评估方法，该方法利用定点雷达直接测量高炉下部风口的深度，同时利用模式识别技术评估一段时间内风口回旋区长度的变化特征，通过渣铁排放、相关鼓风参数的控制等措施实现高炉运行的稳定。
本发明采用的技术方案为：一种基于定点雷达的高炉下部风口工作状况评估方法，包括以下步骤：
一种基于定点雷达的高炉下部风口工作状况评估方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)、风口回旋区深度探测单元：通过高炉下部风口安装的定点雷达定期探测风口回旋区深度，并将探测的深度数据记录在数据库中；
2)、风口回旋区长度样本制作单元：将所述步骤1)数据库中探测的深度数据按照探测时间段进行分类，将分类后的深度数据构建成风口工作状况评估样本，风口工作状况评估样本即可作为风口回旋区长度样本；
3)、风口回旋区长度样本案例库构建单元：对所述步骤2)的风口回旋区长度样本采用模式识别识别出若干样本作为标准样本，将标准样本构建成风口回旋区长度样本案例库并保存到Oracle数据库中；
4)、评估风口回旋区长度样本案例库：实时检测高炉内炉缸中焦炭热强度、炉渣碱度和炉缸上层中心的电偶温度，将焦炭热强度数据、炉渣碱度数据和炉缸上层中心的电偶温度数据作为标准变量，分别对所述步骤3)的风口回旋区长度样本案例库进行评估，找出不同条件下最优的风口回旋区长度样本，将这些最优的风口回旋区长度样本作为风口回旋区长度的控制目标；
5)、评估高炉风口工作状况：利用实时采集的一个风口回旋区深度数据和所述步骤1)数据库中时间连续的若干个样本构成一个评估样本，将所述评估样本与所述步骤3)风口回旋区长度样本案例库中的标准样本进行匹配，评估当前高炉风口工作状况是否正常，即当前高炉风口回旋区长度是否为所述步骤4)中的最优的风口回旋区长度；若正常和/或高炉外围条件劣化不具备优化操作的条件，则维持正常高炉下部调剂参数；若不正常，则根据风口回旋区特点和炉缸状况，采取高炉下部调剂措施。
作为优选，所述步骤1)的具体过程为：在高炉下部风口安装定点雷达，每15min探测一个风口回旋区深度数据，连续监测180天，共可获得17280个风口回旋区深度数据，并将探测深度数据记录在数据库中。
作为优选，所述步骤2)的具体过程为：将所述步骤1)数据库中的探测数据进行分类，将每2h的8个风口回旋区深度数据，构建一个风口工作状况评估样本，180天共可获取2160个风口工作状况评估样本，所述的2160个风口工作状况评估样本构建成风口回旋区长度样本。
作为优选，所述步骤3)的具体过程为：对所述步骤2)的2160个风口工作状况评估样本进行模式识别，识别出10～20个标准样本并构建风口回旋区长度样本案例库，将所述风口回旋区长度样本案例库保存在Oracle数据库中。
作为优选，所述步骤5)中的高炉下部调剂措施为：所述步骤5)中的高炉下部调剂措施为：通过DCS系统，根据工艺操作规程调整鼓风参数；改善高炉下部煤气流的初始分布，风速控制在240～270m/s，理论燃烧温度控制在2150～2380℃之间变化；控制高炉下部气流分布，高炉下部气流分布不可直接测量，用鼓风参数的变化、风速、理论燃烧温度的变化来表征。
本发明的有益效果在于：
本发明的评估方法一方面能够在线直接测量风口回旋区深度，另一方面能够将测量结果和高炉运行状况联系起来，借助于高炉运行经验，确定出合适的风口回旋区长度，再进一步地通过控制渣铁排放、相关鼓风参数等措施实现高炉运行的稳定。弥补了现有技术不能同时实现测量风口回旋区长度和评估高炉运行状况目的的缺陷。
附图说明
图1为本发明评估方法的运行原理图。
具体实施方式
为了更好地解释本发明，以下结合具体实施例进一步阐明本发明的主要内容，但本发明的内容不仅仅局限于以下实施例。
如图1所示，本实施例公开了一种基于定点雷达的高炉下部风口工作状况评估方法，该评估方法实施于内容积为3200m3的高炉，包括以下步骤：
1)、风口回旋区深度探测单元：在高炉下部风口安装定点雷达，实时探测风口回旋区深度，并将探测数据记录在数据库中；
作为本发明的技术优选，在高炉下部风口安装定点雷达，该定点雷达用来测距，每15min探测一个风口回旋区深度数据，受高炉内部温度场分布的影响，风口回旋区深度在不断变化，因此连续监测180天，共可获得17280个风口回旋区深度的数据，并将探测数据记录在数据库中。
2)、风口回旋区长度样本制作单元：将所述步骤1)数据库中探测的深度数据按照探测时间段进行分类，将分类后的深度数据构建成风口工作状况评估样本，风口工作状况评估样本即可作为风口回旋区长度样本；
所述步骤2)的具体过程为：将所述步骤1)数据库中探测的深度数据按照探测时间段进行分类，将每2h的8个风口回旋区深度数据，构建一个风口工作状况评估样本，180天共可获取2160个风口工作状况评估样本，所述的2160个风口工作状况评估样本构建成风口回旋区长度样本。
3)、风口回旋区长度样本案例库构建单元：对所述步骤2)的风口工作状况评估样本进行模式识别，识别出标准样本并构建风口回旋区长度样本案例库，将所述风口回旋区长度样本案例库保存在Oracle数据库中；
其中模式识别技术是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，利用模式识别技术具有学习与维护能力强、操作方便、分布式与协同化程度高、评价标准客观、集成性能好、知识库丰富、并能及时更新的特点。
Oracle数据库是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统，该系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。
Oracle数据库与所述步骤1)的数据库属于不同种数据库。
因此，所述步骤3)的具体过程为：对所述步骤2)的2160个风口工作状况评估样本进行模式识别，识别出10～20个标准样本并构建风口回旋区长度样本案例库，将所述风口回旋区长度样本案例库保存在Oracle数据库中。
4)、评估风口回旋区长度样本案例库：实时检测高炉内炉缸中焦炭热强度、炉渣碱度和炉缸上层中心的电偶温度，将焦炭热强度数据、炉渣碱度数据和炉缸上层中心的电偶温度数据作为标准变量，分别对所述步骤3)的风口回旋区长度样本案例库进行评估，找出不同条件下最优的风口回旋区长度样本，将这些最优的风口回旋区长度样本作为风口回旋区长度的控制目标；
由于，炼铁过程中的高炉热煤气将上部炉料加热还原成液态铁渣，铁渣下降存储在高炉下部风口下端的炉缸中，炉缸中的焦炭热强度、炉渣碱度及炉缸上层中心的电偶温度(优选炉缸最上层中心的电偶温度，该处温度最能反映高炉内炉温)与风口回旋区长度相关，因此可以通过实时检测并备存在数据库中的焦炭热强度数据、炉渣碱度数据及炉缸上层中心的电偶温度数据，作为标准变量，来评价风口回旋区长度样本案例库中最优的风口回旋区长度样本，并将这些样本作为一定条件下的风口回旋区长度控制目标。
5)、评估高炉风口工作状况：利用实时采集的一个风口回旋区深度数据和所述步骤1)数据库中时间连续的若干个样本构成一个评估样本，将所述评估样本与所述步骤3)风口回旋区长度样本案例库中的标准样本进行匹配，评估当前高炉风口工作状况是否正常，即当前高炉风口回旋区长度是否为所述步骤4)中的最优的风口回旋区长度；若正常和/或高炉外围条件劣化不具备优化操作的条件，则维持正常高炉下部调剂参数；若不正常，则根据风口回旋区特点和炉缸状况，采取高炉下部调剂措施。
所述步骤5)的具体过程为：利用所述步骤2)实时更新的1个风口回旋区深度数据，和已经记录在所述步骤1)数据库中的时间连续7个风口回旋区深度数据构成一个评估样本，再将所述评估样本与所述步骤3)风口回旋区长度样本案例库中的标准样本进行匹配，评估当前高炉风口工作状况是否正常。
若炉况正常或外围条件劣化不具备优化操作的条件，则维持高炉下部调剂参数，继续保持高炉的运行；
若炉况不正常，根据风口回旋区特点和炉缸状况，采取高炉下部调剂措施，且通过DCS系统(又称为集散控制系统，它采用控制分散、操作和管理集中的基本设计思想，采用多层分级、合作自治的结构形式。其主要特征是它的集中管理和分散控制。)调整鼓风参数：鼓风参数：风量，风压，加湿量，富氧量，喷煤量，风温；参数调整视炉况进行，有工艺操作规程可供参考；改善高炉下部煤气流的初始分布：主要是改善风速和理论燃烧温度，一般风速在240-270m/s，理论燃烧温度在2150-2380℃之间变化，具体变化参考规程要求；控制高炉下部气流分布：下部气流分布不可直接测量，一般用鼓风参数的变化，及风速，理论燃烧温度的变化来表征。
结合图1和实施例可知，本发明的评估方法通过定点雷达实时监测风口回旋区深度，并将检测数据记录在数据库中，对数据库中的测量数据按照探测时间段进行分类，构建风口工作状况评估样本和样本案例库；同时利用实时采集的风口回旋区长度数据和数据库中的标准样本进行匹配，评估一段时间内风口回旋区长度的变化特征，再进一步地和高炉炉况比对，找出风口回旋区长度的合适控制范围，从而实现调节高炉下部风量、风温、风压、加湿、富氧量、喷煤量等参数，并最终实现控制高炉下部的气流初始分布的目的。
以上实施例仅为最佳举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。除上述实施例外，本发明还有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。