陳鴻旭¹ ，陳智¹，葛晴晴¹

（1.寶武鋼鐵集團(tuán)----馬鞍山鋼鐵股份有限公司特鋼公司, 安徽，馬鞍山，243000）

摘要：應(yīng)用紅外熱成像原理及比色測(cè)溫技術(shù)，建立了爐內(nèi)鋼坯全視場(chǎng)溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)加熱爐內(nèi)鋼坯溫度進(jìn)行準(zhǔn)確、連續(xù)測(cè)量。建立了爐內(nèi)鋼坯加熱過(guò)程數(shù)據(jù)庫(kù)并實(shí)現(xiàn)了與L1的OPC通訊，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)顯溫實(shí)時(shí)控溫。編制了遠(yuǎn)程客戶端數(shù)據(jù)庫(kù)查詢分析軟件，實(shí)現(xiàn)工藝持續(xù)優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：加熱爐；爐內(nèi)鋼坯溫度；比色測(cè)溫； OPC通信

傳統(tǒng)加熱爐燃燒控制大多以熱電偶測(cè)量爐膛溫度為依據(jù)，通過(guò)建立加熱爐參數(shù)模型，再對(duì)加熱爐熱工參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)控制，但由于熱電偶所測(cè)量到的溫度只是貼近爐壁的爐膛溫度，并非被加熱鋼坯溫度，且熱電偶測(cè)溫的滯后性以及被測(cè)量區(qū)域和數(shù)量的有限性[1]，使得傳統(tǒng)加熱爐燃燒控制不能實(shí)現(xiàn)對(duì)爐內(nèi)鋼坯升溫過(guò)程的有效控制，不能滿足高端產(chǎn)品的生產(chǎn)的要求。

本項(xiàng)目應(yīng)用基于紅外熱成像原理及比色測(cè)溫技術(shù)，建立了爐內(nèi)鋼坯全視場(chǎng)溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，建立了爐內(nèi)鋼坯加熱過(guò)程數(shù)據(jù)庫(kù)，編制了遠(yuǎn)程客戶端數(shù)據(jù)查詢分析軟件。實(shí)時(shí)顯示畫(huà)面及鋼坯溫度，有利于對(duì)加熱過(guò)程做出合理的調(diào)控，指導(dǎo)操作工合理操作，保證鋼坯加熱符合工藝要求。

1 比色測(cè)溫原理及現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用：

通過(guò)建立兩個(gè)不同波段輻射強(qiáng)度比值與溫度之間函數(shù)關(guān)系的方法，衍生出比色測(cè)溫法，它降低了被測(cè)物輻射率對(duì)輻射測(cè)溫的影響，解除了發(fā)射率未知對(duì)測(cè)溫的限制[2]。通過(guò)在爐內(nèi)加熱段及均熱段位置開(kāi)孔安裝紅外面陣探測(cè)器，可以及時(shí)捕捉實(shí)時(shí)熱像，通過(guò)比色測(cè)溫原理計(jì)算出相應(yīng)位置的目標(biāo)溫度(見(jiàn)圖1)，圖像分辨率可以達(dá)到700線對(duì)，成像效果可達(dá)720P，色彩本征還原，能夠更加直觀便捷的觀察到加熱爐內(nèi)溫度場(chǎng)的均勻性。

圖1. 加熱爐內(nèi)全視場(chǎng)溫度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)圖像

Figure 1. Real-time monitoring image of full field temperature in heating furnace

2 修正測(cè)溫模型

但是，由于爐內(nèi)燒嘴火焰背景、爐內(nèi)煙氣以及鋼坯涂料等輻射、反射光的干擾，會(huì)影響到探測(cè)器捕捉到的紅外熱像，導(dǎo)致測(cè)量溫度絕對(duì)值上可能具有一定偏差。因此，我們運(yùn)用以下兩個(gè)方案對(duì)測(cè)溫模型和實(shí)際溫度進(jìn)行對(duì)比、修正。

1) 標(biāo)準(zhǔn)黑體輻射源監(jiān)測(cè)驗(yàn)證

圖2. 黑體輻射源監(jiān)測(cè)驗(yàn)證

Figure 2. Monitoring and verification of blackbody radiation source

圖3. 系統(tǒng)測(cè)溫與黑體輻射源溫度溫升對(duì)比精度

 Figure 3. Comparison accuracy between system temperature measurement and blackbody radiation source temperature rise

本系統(tǒng)經(jīng)黑體輻射標(biāo)定（見(jiàn)圖2）后，再進(jìn)行了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，

實(shí)驗(yàn)參數(shù)：基礎(chǔ)本底溫度750℃ ，保溫10min。

實(shí)驗(yàn)結(jié)論：在標(biāo)準(zhǔn)黑體輻射源上驗(yàn)證，本系統(tǒng)絕對(duì)誤差和相對(duì)精度優(yōu)于0.3%達(dá)到項(xiàng)目0.5%精度要求（見(jiàn)圖3）。

2) 現(xiàn)場(chǎng)黑匣子驗(yàn)證

在實(shí)際爐膛環(huán)境下，由于待測(cè)材料及環(huán)境變化，對(duì)材料紅外輻射率及反射率存在影響，因而會(huì)引起系統(tǒng)測(cè)量溫度的絕對(duì)值偏差。本系統(tǒng)并不追求絕對(duì)值的準(zhǔn)確性，但通過(guò)黑匣子矯正可以盡量減小與絕對(duì)值的偏差[3]。

從鋼坯溫度均勻性來(lái)分析，由表1，鋼坯軋側(cè)與非軋側(cè)溫度偏差可以看出，視頻測(cè)溫方式與黑匣子測(cè)溫方式相對(duì)一致，相對(duì)溫度偏差在0~2℃左右。從溫升變化來(lái)分析，每間隔相同時(shí)間，熱電偶溫升變化與視頻測(cè)溫溫升變化，兩者相對(duì)誤差基本在2℃，相對(duì)誤差精度達(dá)到0.3%。

表1 溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相對(duì)精度（按鋼坯溫度均勻性）   單位：℃

Table 1 Relative precision of temperature monitoring system

(according to billet temperature uniformity) Unit:℃

3 建立信息共享平臺(tái)：

3.1 客戶端及移動(dòng)APP的遠(yuǎn)程訪問(wèn)

遠(yuǎn)程訪問(wèn)程序界面如下圖4、5、6所示，分別為PC客戶端及APP歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢及數(shù)據(jù)分析。

圖4. PC客戶端遠(yuǎn)程訪問(wèn)及分析
Figure 4  Remote access and analysis of PC client

圖 5.  APP遠(yuǎn)程訪問(wèn)

Figure 5. APP remote access

圖 6. APP數(shù)據(jù)分析

Figure 6. APP data analysis

4 實(shí)施效果

圖7. 實(shí)施前后彈簧鋼脫碳指標(biāo)對(duì)比

Figure 7. Comparison of decarburization indexes of spring steel before and after implementation

     實(shí)施前：脫碳層≤0.5d占比68%、≤0.8d占比86%、≤0.1mm占比92%；

     實(shí)施后：脫碳層≤0.5d占比91%、≤0.8d占比96%、≤0.1mmd占比99% 。

     由圖7可知，鋼坯加熱脫碳得到有效的控制，高端線材產(chǎn)品表面脫碳減少，產(chǎn)品脫碳指標(biāo)達(dá)到國(guó)內(nèi)一線線材生產(chǎn)廠的水平。

5結(jié)論

    開(kāi)發(fā)的爐內(nèi)鋼坯全視場(chǎng)溫度監(jiān)測(cè)及信息共享平臺(tái)，是以普朗克黑體輻射定理為基本理論，利用紅外CCD攝像機(jī)、數(shù)字圖像處理技術(shù)、共享內(nèi)存通信、流媒體服務(wù)器、遠(yuǎn)程FTP服務(wù)器訪問(wèn)技術(shù)、手機(jī)APP訪問(wèn)技術(shù)來(lái)計(jì)算分析加熱爐內(nèi)鋼坯溫度實(shí)時(shí)變化趨勢(shì)的系統(tǒng)。視頻圖像成像效果可達(dá)720P，結(jié)合L1獲取過(guò)程參數(shù)數(shù)據(jù)，通過(guò)溫度模型進(jìn)行鋼坯溫度計(jì)算。

經(jīng)黑匣子溫度驗(yàn)證，視頻測(cè)溫方式與黑匣子測(cè)溫方式溫度變化趨勢(shì)保持一致，靈敏度相當(dāng)，相對(duì)溫度偏差在2℃左右，測(cè)溫相對(duì)精度達(dá)0.2%滿足技術(shù)目標(biāo)的要求。

參考文獻(xiàn)

[1] 梅熾.有色冶金爐[M].北京:冶金工業(yè)出版社, 1994.

[2] 候東旭 . 加熱爐內(nèi)鋼坯溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及信息共享平臺(tái)研發(fā)[D]安徽大學(xué) , 光學(xué)工程（專業(yè)學(xué)位）,2019, 碩士.

[3] 黃敏, 蔣小勤,翟 煒. 板坯加熱質(zhì)量在線評(píng)價(jià)量化, 工業(yè)爐[J], 2018年1月第1期第40卷:33-35.