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文獻上面的鐵水測溫儀是什么樣子的

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文獻上面的鐵水測溫儀是什么樣子的

發布日期:2017-04-14 00:00 來源:http://www.ssc535.cn 點擊:

文獻上面的鐵水測溫儀是什么樣子的




    大連鐵水測溫儀通常采用鋁碳質材料等靜壓加工成型,利用其抗熱震、耐高溫、抗沖刷、導熱率高的特點。內保護管一般采用剛玉質,利用其高溫氣密性好,高溫化學性能穩定,能夠避免有害氣體對熱偶絲的侵害,價格低廉的特性。填充層一般采用Al2O3 粉體材料,或采用中空結構,以保護剛玉內管遭遇急熱時不被震裂,同時也是為了吸收機械振動以保護內管中央腔體內的熱偶絲不被震斷。  連續測溫的熱電偶,國外采用雙鉑銠熱電偶(PtRh30-PtRh6) 或鉑銠熱電偶(PtRh13- Pt);國內多采用實體型抗氧化鎢錸熱電偶,替代價格昂貴的鉑銠熱電偶。  熱電偶測溫探頭安裝在高爐爐前出鐵口處,外套管插人鐵水深度可由人工調節,顯示儀表安裝在高爐操作室的儀表盤上。



    近幾年神經網絡技術被引入到爐溫辨識中。如英鋼聯開發的爐溫檢測模型、瑞典鋼鐵公司呂勒奧廠開發的爐溫檢測模型和比利時馬里蒂姆鋼鐵公司開發的爐溫檢測模型。國內也出現了大量利用神經網絡預報爐溫的報道。秦斌、王欣和吳敏利用RBF神經網絡對爐溫進行了預報[27];劉芳、曹秀英等人選擇的5項輔助變量:風量、風溫、 透氣性、料速和噴煤速率,運用RBF神經網絡對邯鋼7號高爐鐵水溫度進行了預測,現場采樣數據的計算結果表明本模型的平均誤差在0.5%,精度達到了預期的目標,在高爐實際生產中具有應用價值[28]。曾燕飛、李小偉利用BP網絡和湘鋼4#高爐的生產數據進行了仿真預測爐溫[29];肖伸平、吳敏、劉代飛采用結合小波包分析的特征提取及神經網絡的非線性映射等特性的小波神經網絡系統,實現高爐爐溫預報和控制,獲得較高的預報精度[30]。


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