Уголь и другие материалыСистема определения размеров частиц

Размер частиц угля означает размер и распределение частиц материала. В промышленном производстве тонкость угольной пыли является важным параметром для оценки качества обработки топлива, и ее значения напрямую влияют на характеристики горения, эффективность транспортировки и эффективность контроля загрязнения. Как правило, чем выше степень измельчения материала, тем ниже его точка воспламенения и тем выше коэффициент выгорания, что может эффективно снизить потерю остаточного углерода. Сверхтонкие частицы не только повышают однородность смешивания твердого газа, но и стабилизируют распределение теплового поля в печи и уменьшают потерю тепловой эффективности, вызванную локальной высокой или низкой температурой. Тем не менее, чрезмерное измельчение приведет к увеличению затрат на энергопотребление шлифовального оборудования, ускорению механических потерь основных компонентов, таких как шлифовальные валки и стальные шарики, что значительно увеличит частоту обслуживания оборудования и в то же время вызовет превышение количества пыли, что приведет к отходам ресурсов и экологическим рискам. Учитывая дифференцированный спрос на спецификации топлива в различных промышленных сценариях, создание точной системы мониторинга диаметра частиц имеет двойное значение для достижения экономии энергии и снижения потребления и оптимизации процесса.

Интеллектуальная система анализа зернистости материала, запущенная Yuxin, использует схему слияния оптических изображений и интеллектуальных алгоритмов и заменяет традиционный режим ручной выборки высокочастотным субдинамическим мониторингом. Система развернута рядом с линией передачи металлургического спекания, транспортировки сырья и других процессов, опираясь на высокоточный датчик изображения для захвата состояния движения материала в реальном времени, в сочетании с рамкой глубокого обучения для многомерного анализа морфологических характеристик руды, может в миллисекундное время завершить расчет распределения размеров частиц и классификацию минеральных компонентов, синхронно генерировать визуальный отчет о качестве. Его основная архитектура состоит из трех частей: фронтальная камера высокой четкости обеспечивает стабильный сбор изображений в сложных условиях, китайская платформа для анализа больших данных для достижения интеллектуального извлечения и распознавания образов массивных характеристик изображения, интерфейс взаимодействия терминала поддерживает настройку порога зернистости и настройку связи с технологическими параметрами, обеспечивает точную поддержку данных для оптимизации эффективности дробления и соотношения сырья.

Общие методы определения размера частиц материала включают:

Метод ситового анализа:

Ассортиментальный скрининг сыпучих материалов осуществляется с помощью многослойного стандартного сита, и доля интервала диаметра частиц рассчитывается на основе качества остатков сита. Традиционный метод имеет низкую точность данных, не может представить непрерывный спектр зернистости и другие недостатки, постепенно вышел из области точного обнаружения.

Оптические дифракционные технологии:

Основываясь на теории рассеяния по Митчеллу, параметры диаметра частиц инвертируются путем анализа спектра дифракционных изображений, генерируемых лазером через группу частиц. Несмотря на преимущества удобства в эксплуатации, из - за отсутствия фиксированной компоновки оптических датчиков и функции калибровки системы, обнаружение отклонений трудно исправить с помощью программного обеспечения, необходимо полагаться на ручную вторичную коррекцию.

Интеллектуальные технологии визуализации:

Получение изображений материалов высокой четкости путем оптимизации макета источника света и параметров съемки промышленных камер и морфологический анализ разбросанных или аккумулированных частиц с использованием алгоритмов цифровой обработки изображений. Например, интеллектуальное устройство обнаружения бренда использует всепогодный автоматизированный режим работы, который не только реализует сбор данных о диаметре частиц в режиме реального времени и облачное хранение, но и автоматически генерирует динамические кривые тренда и визуальные отчеты. Благодаря точному регулированию параметров переработки топлива такие системы могут значительно улучшить классификацию качества и способность к преобразованию стоимости угольных ресурсов.

Функции и характеристики системы контроля зернистости угля и других материалов:

1) Онлайн - тестирование в реальном времени

В режиме реального времени в режиме онлайн проверяется рабочее состояние материала и отображается в системном интерфейсе в режиме реального времени.

2) Обнаружение частиц материала

Модуль обнаружения частиц материала вычисляет размер частиц путем обнаружения и измерения частиц материала, а интервалы, идентифицированные анализом частиц, могут быть классифицированы на нескольких этапах в соответствии с требованиями к зернистости. Данные о динамике экспорта в разбивке по этапам.

3) Расчет распределения частиц и компенсация затенения

Автоматическое определение распределения частиц материала в реальном времени, в соответствии с диапазоном обнаружения должно быть установлено соотношение частиц. Для состояния толстого материала функция может быть отрегулирована с помощью коэффициента затенения, чтобы исправить фактическую долю гранул.

4) Система автоматической идентификации сортов кокса и руды позволяет автоматически идентифицировать тип руды по характеристикам изображения на основе собранных изображений в реальном времени.

5) Карта исторических тенденций показывает

Диаграмма трендов средней крупности материала показывает, что изменения тренда материала можно наблюдать интуитивно.

6) Функция исторического запроса

Может запрашивать соотношение частиц и гранул кокса и руды в любой период времени, выводить все данные или выводить отдельные данные и другие функции.

7) Обнаружение напоминаний @ info: whatsthis

Можно настроить порог тревоги для измерения доли гранул и типов минералов, когда данные обнаружения достигают порога, автоматическая сигнализация системы указывает на то, что персонал должен быть обработан своевременно, интеллектуальная система обнаружения гранул материала может работать 24 часа без перерыва после ввода в эксплуатацию, удобно и эффективно. Может быть достигнуто автоматическое обнаружение уровня частиц материала в реальном времени, и данные измерений будут храниться, результаты каждой контрольной точки будут формировать кривую для отображения и хранения, чтобы облегчить последующий повторный осмотр персонала на месте, качество материала для тестирования. Точное и своевременное обнаружение может значительно сократить время реакции контроля зернистости и улучшить стабильность контроля зернистости материала, что имеет большое значение для анализа материалов, поступающих в печь для руководства производством.