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人工智能技术在KR脱硫扒渣改造上的应用
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作者:
作者单位:

(1. 华菱涟源钢铁集团有限公司,湖南 娄底 417009;2. 武汉科技大学省部共建耐火材料与冶金国家重点实验室,湖北 武汉 430081)

作者简介:

龙雄峰,男,1983年生,工程师,研究方向为铁水预处理及转炉炼钢工艺。

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Application of Artificial Intelligence Technology in the Transformation of KR Desulfurization Slag Skimming
Author:
Affiliation:

(1. Valin Lianyuan Iron and Steel Group Co., Ltd., Loudi, Hunan 417009, China;2. The State Key Laboratory of Refractories and Metallurgy, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430081, China)

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    摘要:

    某钢厂从2019年起,在KR脱硫自动扒渣系统改进过程中,引进了基于深度学习的图像识别技术,代替人眼观察识别铁罐中渣量并手动扒渣的操作方式,实现了全自动扒渣控制模式,降低了操作工的劳动强度。

    Abstract:

    Since 2019, the image recognition technology based on deep learning has been introduced in the improvement process of KR desulphurization slag skimming system in a steel mill. The human eyes, which observed and recognized the amount of slag in the iron tank, and the manual slag skimming operation were replaced. Therefore, the automatic slag skimming control mode has been realized, and the labor intensity of operation has been reduced.

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  • 在线发布日期: 2023-06-05
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