具有覆盖层条件下中间包钢水液位测量方法的创新与突破

具有覆盖层条件下中间包钢水液位测量方法的创新与突破一、引言1.1研究背景与意义在现代钢铁生产流程中，连续铸造（简称连铸）是至关重要的环节，它直接关系到钢铁产品的质量和生产效率。连铸过程中，中间包作为连接钢包和结晶器的关键容器，起着稳定钢水流量、均匀钢水温度以及促进夹杂物上浮等重要作用。而中间包钢水液位的准确测量，对于保障连铸生产的稳定运行、提高铸坯质量以及降低生产成本具有不可或缺的意义。准确控制中间包钢水液位是确保连铸生产顺利进行的关键因素之一。液位过高，会导致流入结晶器的钢流压强过大，钢流难以整圆，进而使钢水在结晶器内形成四向喷流。这不仅会造成结晶器覆盖层失效，无法有效隔绝空气，防止钢水二次氧化，还会使铸坯夹渣，严重影响铸坯的内部质量和表面质量，增加后续加工过程中的废品率。相反，若液位过低，在塞棒处极易形成旋涡，卷入炉渣和空气，引发卷渣现象，这可能导致铸坯内部出现夹杂物，降低钢材的力学性能，甚至引发漏钢事故，中断生产，造成巨大的经济损失。因此，精确测量中间包钢水液位，对于维持连铸生产的稳定，提高铸坯质量，减少生产事故，具有重要的现实意义。然而，在实际生产中，中间包钢水液位的准确测量面临诸多挑战，其中覆盖层的存在是主要障碍之一。为了减少钢水的热损失、防止钢水与空气接触而被氧化，中间包钢水表面通常覆盖一层保护渣或覆盖剂。由于大包下渣量的不确定性，导致覆盖层厚度呈现出较大的波动，难以准确预估。同时，中间包内的高温环境（钢水温度通常在1500℃左右），会对测量设备和测量方法产生严重的干扰和损坏，增加了测量的难度和成本。高温会使传感器的性能下降，寿命缩短，信号传输受到干扰，从而影响测量的准确性和可靠性。此外，保护渣或覆盖剂的物理和化学性质复杂，其成分、粘度、熔点等会随着时间和温度的变化而改变，进一步增加了测量的复杂性。在这种情况下，传统的液位测量方法往往难以满足生产需求，如何在覆盖层条件下实现中间包钢水液位的准确测量，成为了钢铁行业亟待解决的关键问题。目前，虽然已经有多种中间包钢水液位测量方法被提出和应用，如称重法、涡流法、超声波法、激光测距法等，但这些方法都存在一定的局限性。称重法通过测量中间包整体重量的变化来推断钢水液位，但由于中间包结构复杂，重量分布不均匀，以及受到设备振动、钢水流动等因素的影响，测量准确性较差。涡流法利用电磁感应原理测量钢水液位，然而在高温环境下，传感器的性能会受到严重影响，导致成本高昂、寿命短暂，难以在实际生产中广泛应用。超声波法在遇到高温、多尘、蒸汽等恶劣环境时，声波的传播会受到干扰，测量精度难以保证。激光测距法虽然具有较高的测量精度，但在覆盖层高温强辐射背景下，激光目标的识别和信号处理面临诸多困难，容易受到热辐射干扰，导致测量误差增大。因此，开发一种能够有效克服覆盖层影响、适应高温恶劣环境、具有高精度和高可靠性的中间包钢水液位测量方法，对于推动钢铁行业的技术进步和可持续发展具有重要的理论意义和实际应用价值。对具有覆盖层条件下中间包钢水液位测量方法的研究，不仅能够解决连铸生产中的实际问题，提高钢铁产品质量和生产效率，降低生产成本，还能为相关领域的液位测量技术提供新的思路和方法，促进检测技术与自动化装置学科的发展，推动钢铁行业向智能化、高效化方向迈进。1.2国内外研究现状近年来，随着钢铁行业对连铸生产质量和效率要求的不断提高，具有覆盖层条件下中间包钢水液位测量方法的研究受到了广泛关注，国内外学者和企业投入了大量的精力进行探索，取得了一系列的研究成果。国外在该领域的研究起步较早，一些国际知名的钢铁公司和科研机构在早期就开展了相关研究。例如，浦项制铁等公司对涡流测量钢水液位的方法进行了深入研究。涡流法利用电磁感应原理，当传感器靠近钢水时，钢水产生的涡流会对传感器的磁场产生影响，通过检测这种影响来测量钢水液位。然而，在实际应用中，高温环境对传感器的性能影响极大。高温会使传感器的材料性能发生变化，导致其灵敏度下降、测量精度降低，而且传感器的寿命也会大幅缩短，需要频繁更换，这使得使用成本居高不下。因此，尽管该方法在理论上具有一定的可行性，但由于高温带来的诸多问题，未能在实际生产中得到广泛推广应用。在激光测距法方面，国外也有不少研究成果。激光测距具有精度高、响应速度快等优点，在一些相对理想的环境下能够实现高精度的液位测量。但在中间包钢水液位测量中，覆盖层的高温强辐射背景成为了激光测距的一大障碍。高温会使钢水和覆盖层表面产生强烈的热辐射，这些热辐射会干扰激光信号的接收和处理，使得激光目标的识别变得困难，容易导致测量误差增大。为了解决这一问题，国外一些研究尝试采用特殊的滤波技术和信号处理算法，来增强激光信号的抗干扰能力，提高测量的准确性，但目前仍未取得十分理想的效果。国内对于具有覆盖层条件下中间包钢水液位测量方法的研究也取得了显著进展。东北大学的谢植教授团队提出了一种基于激光三角测距和插拔测量棒的钢水液位测量方法。该方法首先采用激光三角测距实时测量覆盖层高度，通过分析激光与热辐射的颜色差异，从CCD成像理论出发，优化增强该颜色差异的光学系统参数，使少量非激光工作波长的干扰光进入测量系统，并结合颜色差异与形态学滤波，有效滤除热辐射干扰光，实现了覆盖层高度的准确测量，测量误差≤2mm。其次，采用插拔测量棒方法测量覆盖层厚度，针对测量过程中出现的不同情况，如测量棒拔出后黏附有覆盖剂导致温度梯度信息被掩盖，或者黏附覆盖剂在测量棒拔出后流动使温降特征被掩盖等问题，分别提出了基于温度梯度、温降特征和流动速度特征的测量方法。通过采用插拔测量棒提取钢水和覆盖层分界面处温度梯度来测量覆盖层厚度，当遇到测量棒部分区域黏着覆盖剂遮挡温度信息的情况时，提出基于温度三段线性分布的模型匹配方法，获得测量棒遮挡区域的温度特征，进而实现了覆盖层厚度的准确测量，具有较好的鲁棒性，且测量误差≤3mm。最后，通过所测得的覆盖层高度和厚度做差求得钢水液位，并研制出钢水液位测量装置，进行了现场应用实验，取得了良好的效果。张达等人提出了一种通过计算机视觉技术检测连铸中间包内钢水层液位高度的方法。从中间包内空气层中穿过保护渣层向钢水层中插入一个铝碳质的测量棒，通过安装于测量棒侧上方的摄像机采集测量棒图像，进而确定保护渣层的实时液位。当测量棒与周围介质达到热平衡后，升起测量棒，并通过摄像机采集测量棒外壁的温场分布，根据保护渣层和钢水层分界面处存在局部温度梯度峰值的特征识别分界面位置及保护渣层厚度，从而确定中间包内钢水层液位。该方法对于液位测量系统的构成以及降温、防尘等关键问题进行了研究，现场应用结果表明，本方法能够有效克服保护渣层影响，实现中间包内钢水层液位的可靠测量，测量偏差小于5mm。宝山钢铁股份有限公司在2023年6月申请了一项名为“一种中间包钢水液位的检测方法”的专利。该方法通过计算浇筑过程中结晶器的出口钢液流量、入口钢液流量，以及塞棒的开口度和通钢面积，基于前两者相等联立等式，推导出塞棒的开口度与中间包高度的关系，从而实现钢水液位的检测。该技术具有安装和维护成本低、可重复使用、环保经济等优点，甚至在中间包覆盖剂结壳的状态下也可以精准检测钢水液位，对于提高钢水液位检测的准确性具有重要意义。山东钢铁股份有限公司申请的“一种连铸中间包液面测量装置、方法和介质”专利，利用中间包高度方向钢水温度变化规律，在中间包永久层内沿高度方向布置多个测温元件，通过测量不同高度位置的温度，根据温度变化趋势和每个温度对应的高度确定中间包内钢水液面高度范围。相比人工肉眼观察、人工手动测量和中间包称重等传统方法，该方法能够提高中间包钢水液面高度测量的便捷性和精度，降低测量过程中的安全风险。综上所述，国内外针对具有覆盖层条件下中间包钢水液位测量方法进行了大量研究，提出了多种测量方法，这些方法在一定程度上能够实现钢水液位的测量，但也都存在各自的优缺点。称重法虽然简单易行，但由于中间包结构复杂、重量分布不均匀以及受到设备振动、钢水流动等因素的影响，测量准确性较差。涡流法受高温影响严重，成本高、寿命短，限制了其实际应用。超声波法在高温、多尘、蒸汽等恶劣环境下测量精度难以保证。激光测距法在覆盖层高温强辐射背景下，激光目标识别和信号处理困难，测量误差较大。基于测量棒的方法，如东北大学提出的方法以及张达等人的方法，虽然在克服覆盖层影响方面取得了一定的成果，但测量棒的插拔操作可能会对生产过程产生一定的干扰，且测量过程相对复杂。而宝山钢铁和山东钢铁的专利方法，从不同的角度提供了新的测量思路，但也需要在实际应用中进一步验证其稳定性和可靠性。因此，开发一种更加准确、可靠、适应恶劣环境的中间包钢水液位测量方法，仍然是当前研究的重点和难点。1.3研究内容与目标1.3.1研究内容多种测量方法的原理分析：对现有的中间包钢水液位测量方法，如称重法、涡流法、超声波法、激光测距法、基于测量棒的方法（包括利用温度梯度、温降特征、流动速度特征测量覆盖层厚度的方法）以及基于工艺参数计算的方法（如宝山钢铁通过结晶器钢液流量和塞棒开口度计算液位的方法）等，进行深入的原理剖析。明确每种方法的工作原理、信号传输机制以及在测量过程中涉及的物理和数学模型。例如，对于激光测距法，详细研究激光在高温、强辐射环境下的传播特性，以及如何从激光反射信号中准确提取液位信息；对于基于测量棒的方法，深入分析测量棒与钢水和覆盖层之间的热传递过程，以及如何根据温度变化准确判断分界面位置。同时，分析各方法在测量过程中可能受到的干扰因素，以及这些因素对测量准确性的影响机制。实验研究：搭建模拟中间包实验平台，该平台应能够模拟实际生产中的高温环境、钢水流动状态以及覆盖层条件。通过实验，对各种测量方法进行实际测试，采集不同工况下的测量数据。在实验过程中，改变钢水液位、覆盖层厚度、温度等参数，模拟实际生产中的各种变化情况，全面考察各测量方法的性能表现。对于激光测距法，在不同的热辐射强度、覆盖层厚度和钢水液位条件下，测试激光信号的接收和处理效果，分析测量误差的产生原因；对于基于测量棒的方法，研究测量棒在不同插入速度、停留时间下，温度变化的规律以及对测量结果的影响。此外，还将对测量装置的稳定性、可靠性进行测试，记录测量装置在长时间运行过程中的性能变化情况。性能对比：根据实验采集的数据，对不同测量方法的性能进行全面对比分析。对比的指标包括测量精度、测量范围、响应时间、抗干扰能力、设备成本、维护难度等。以测量精度为例，通过与实际液位值进行对比，计算各测量方法的测量误差，并分析误差的分布规律和影响因素；对于抗干扰能力，评估各方法在高温、强辐射、钢水流动等复杂环境下，抵抗干扰的能力，分析干扰因素对测量结果的影响程度。通过性能对比，明确各种测量方法的优缺点，为后续的方法改进和新方法研究提供依据。方法改进与创新：针对现有测量方法存在的不足，结合实际生产需求，提出改进措施和创新方案。例如，针对激光测距法在高温强辐射背景下激光目标识别困难的问题，研究采用新型的光学滤波技术和信号处理算法，增强激光信号的抗干扰能力，提高测量精度；对于基于测量棒的方法，优化测量棒的材质和结构设计，减少测量棒插拔对生产过程的影响，同时改进测量算法，提高测量的准确性和稳定性。此外，还将探索新的测量原理和方法，结合多传感器融合技术、人工智能算法等，开发一种能够有效克服覆盖层影响、适应高温恶劣环境的中间包钢水液位测量新方法。现场应用验证：将改进和创新后的测量方法应用于实际生产现场，与钢铁企业合作，在中间包上安装测量装置，进行长时间的现场测试。收集现场数据，评估测量方法在实际生产中的可行性、可靠性和实用性。通过现场应用验证，进一步优化测量方法和装置，解决实际应用中出现的问题，确保测量方法能够满足钢铁生产的实际需求，为连铸生产的稳定运行和铸坯质量的提高提供可靠的技术支持。1.3.2研究目标开发高精度测量方法：通过对各种测量方法的研究和改进，开发出一种在覆盖层条件下，测量精度达到±5mm以内的中间包钢水液位测量方法，满足钢铁生产对液位测量精度的严格要求。这种高精度的测量方法能够准确实时地反映钢水液位的变化，为连铸生产过程的精准控制提供可靠的数据支持，有效避免因液位控制不当而导致的铸坯质量问题和生产事故。提高测量可靠性与稳定性：增强测量方法在高温、强辐射、钢水流动等恶劣环境下的抗干扰能力，使测量装置能够稳定可靠地运行，减少测量误差和故障发生的概率。通过采用先进的传感器技术、信号处理技术和设备防护措施，确保测量系统在复杂的工业环境中能够持续稳定地工作，为连铸生产提供连续、可靠的液位监测服务。降低测量成本：在保证测量精度和可靠性的前提下，优化测量装置的结构和设计，降低设备成本和维护成本。选择性价比高的传感器和材料，简化测量装置的安装和维护流程，提高测量系统的经济性，使其更易于在钢铁行业中推广应用。降低测量成本有助于钢铁企业在不增加过多投资的情况下，实现中间包钢水液位的准确测量，提高生产效率和经济效益。推动钢铁行业技术进步：本研究的成果不仅能够解决中间包钢水液位测量这一实际问题，还将为钢铁行业的其他检测技术提供新的思路和方法，促进钢铁生产过程的智能化和自动化发展，推动钢铁行业的技术进步和可持续发展。通过将先进的检测技术和智能算法应用于钢铁生产领域，提高钢铁生产的效率和质量，降低能源消耗和环境污染，实现钢铁行业的绿色、高效发展。二、具有覆盖层条件下中间包钢水液位测量的难点分析2.1覆盖层特性及对测量的影响2.1.1覆盖层成分与结构在连铸过程中，中间包钢水表面覆盖层主要由保护渣或覆盖剂构成，其成分和结构复杂多样，且因钢种、生产工艺的不同而存在差异。保护渣的主要成分包括CaO、SiO₂、Al₂O₃、MgO、Na₂O、K₂O等氧化物，以及C、F等元素。这些成分相互作用，形成了具有特定物理和化学性质的覆盖层。从化学成分角度来看，CaO和SiO₂是保护渣的主要基础成分，它们的比例对保护渣的熔点、粘度等性能有重要影响。当CaO/SiO₂比值较高时，保护渣的碱性增强，熔点升高，对钢水中夹杂物的吸附能力也会发生变化。Al₂O₃的含量会影响保护渣的高温性能，适量的Al₂O₃可以提高保护渣的耐火度和抗侵蚀性，但含量过高可能导致保护渣粘度增大，影响其流动性。MgO的存在有助于改善保护渣的高温稳定性和抗侵蚀能力，尤其在与镁质耐火材料接触时，能减少化学反应对耐火材料的侵蚀。Na₂O和K₂O等碱性氧化物则可以降低保护渣的熔点，提高其流动性，增强保护渣的铺展性能，更好地覆盖在钢水表面。而C元素在保护渣中主要起调节熔化速度和控制液渣层厚度的作用，通过其氧化消耗来控制保护渣的熔化进程，使保护渣在合适的时间形成稳定的液渣层。F元素的加入可以降低保护渣的熔点和粘度，改善其结晶性能，有利于保护渣在钢水表面的均匀分布和良好的润滑效果。在物理结构方面，覆盖层通常呈现出多层结构。在钢水表面，首先是与钢水直接接触的液渣层，这一层具有良好的流动性，能够迅速填充钢水与结晶器壁之间的间隙，起到润滑和传热的作用。在液渣层之上，是过渡层，其结构较为疏松，由部分熔化的保护渣和未熔化的颗粒组成，这一层既具有一定的保温性能，又能在一定程度上吸附钢水中上浮的夹杂物。最上层是粉状层，主要由未熔化的保护渣颗粒组成，其容重小，导热系数低，能够有效地阻挡钢水的热量散失，起到良好的保温作用。在实际生产过程中，随着连铸时间的延长，保护渣会不断吸收钢水中的夹杂物，其成分和结构会发生动态变化。钢水中的Al₂O₃等夹杂物上浮进入保护渣，会改变保护渣的化学成分，导致其熔点、粘度等性能发生改变，进而影响覆盖层的结构和性能。此外，保护渣在使用过程中还可能受到钢水温度波动、钢水流动等因素的影响，导致其熔化不均匀，使覆盖层的结构变得更加复杂。覆盖层在连铸过程中起着至关重要的作用。其保温性能能够减少钢水的热损失，保持钢水温度的稳定，有利于提高铸坯的质量。隔绝空气的作用可以有效防止钢水与空气中的氧气接触，避免钢水的二次氧化，减少钢中氧化物夹杂的生成。吸附钢水中上浮夹杂物的功能则有助于提高钢水的纯净度，降低铸坯中的夹杂物含量，改善铸坯的内部质量。然而，覆盖层成分和结构的复杂性以及其在连铸过程中的动态变化，也给中间包钢水液位测量带来了极大的困难。不同的成分和结构会对测量信号产生不同的影响，使得测量信号变得复杂多变，难以准确分析和处理。2.1.2覆盖层厚度与高度的不确定性在连铸过程中，覆盖层的厚度和高度呈现出显著的不确定性，这主要是由大包下渣量等多种因素共同作用导致的，而这种不确定性对中间包钢水液位测量精度产生了严重的负面影响。大包下渣量的波动是导致覆盖层厚度和高度不稳定的关键因素之一。在钢包向中间包浇注钢水的过程中，由于钢包内钢渣界面的不稳定性以及浇注操作的复杂性，很难精确控制大包下渣量。当钢包下渣量较多时，大量的钢渣进入中间包，会使覆盖层厚度迅速增加，高度也相应上升。相反，若大包下渣量较少，覆盖层的厚度和高度则会相对较薄和较低。钢包下渣量还会受到钢包内钢水和钢渣的流动状态、钢包水口的形状和尺寸、浇注速度等因素的影响。在实际生产中，不同炉次的钢水成分、温度以及浇注工艺参数的差异，都会导致大包下渣量的不确定性，从而使得覆盖层的厚度和高度在不同炉次之间以及同一炉次的不同浇注阶段都可能发生较大变化。除了大包下渣量，中间包内钢水的流动状态也会对覆盖层的厚度和高度产生影响。钢水在中间包内的流动较为复杂，存在着各种形式的对流和湍流。强烈的钢水流动会使覆盖层受到冲击和扰动，导致其厚度分布不均匀，部分区域的覆盖层可能会被冲薄，而在其他区域则可能会堆积增厚。钢水的流动还可能会使覆盖层的高度发生变化，例如在钢水流动速度较快的区域，覆盖层可能会被压低，而在钢水流动缓慢或形成漩涡的区域，覆盖层则可能会升高。这种因钢水流动引起的覆盖层厚度和高度的变化，进一步增加了其不确定性。覆盖层厚度和高度的不确定性对液位测量精度有着直接且显著的影响。对于常见的液位测量方法，如激光测距法，当覆盖层厚度和高度不稳定时，激光束在覆盖层表面的反射情况会变得复杂多变。由于覆盖层厚度的不均匀，激光束可能会在不同位置反射回不同的信号，导致测量得到的覆盖层高度数据存在较大误差。若以不准确的覆盖层高度数据来计算钢水液位，必然会导致钢水液位测量结果的偏差增大。对于基于测量棒的方法，覆盖层厚度的不确定性会使测量棒在插入过程中所受到的阻力和热传递情况发生变化。如果覆盖层过厚，测量棒可能难以准确插入到钢水与覆盖层的分界面，从而无法准确获取分界面处的温度梯度等信息，影响覆盖层厚度的测量精度，进而影响钢水液位的计算精度。覆盖层厚度和高度的不确定性还会对整个连铸生产过程产生不利影响。若液位测量不准确，可能会导致操作人员对钢水液位的判断失误，从而无法及时调整浇注工艺参数。液位过高或过低都可能引发一系列问题，如液位过高可能导致钢水溢出，造成生产事故；液位过低则可能引发卷渣现象，影响铸坯质量。因此，准确掌握覆盖层的厚度和高度，减少其不确定性，对于提高中间包钢水液位测量精度，保障连铸生产的稳定运行和铸坯质量的提高具有重要意义。2.2高温强辐射测量环境的挑战中间包内的钢水处于极高的温度状态，一般温度在1500℃左右，如此高温会对测量设备和测量信号产生多方面的严重干扰，给中间包钢水液位测量带来极大的挑战。高温对测量设备的传感器有着直接的损害作用。传感器是测量设备的核心部件，其性能的稳定直接关系到测量的准确性和可靠性。在中间包的高温环境下，传感器的电子元件容易发生热漂移现象。热漂移会导致传感器的零点和灵敏度发生变化，使得传感器输出的信号与实际测量值之间出现偏差。随着温度的升高，传感器内部的材料性能也会发生改变。例如，一些金属材料在高温下会发生软化、变形，甚至熔化，这将直接影响传感器的结构完整性和性能稳定性。对于一些基于半导体材料的传感器，高温还可能导致其载流子浓度发生变化，从而改变传感器的电学特性，使其测量精度大幅下降。传感器的寿命也会因高温而显著缩短。在高温环境中长期工作，传感器的老化速度加快，故障发生的概率增加，这不仅增加了设备维护的成本和难度，还可能导致测量系统的中断，影响生产的正常进行。高温环境下的强热辐射会对测量信号的传输产生干扰，严重影响测量的准确性。以激光测距法为例，激光在传输过程中，需要通过中间包内的高温气体和覆盖层。高温气体和覆盖层会对激光产生吸收、散射等作用，使得激光的能量衰减。当激光信号到达接收端时，由于能量的减弱，可能会导致信号的信噪比降低，从而使测量系统难以准确识别激光信号的反射时间，进而产生测量误差。强热辐射还会产生大量的背景噪声，这些噪声会叠加在测量信号上，使信号变得模糊不清。在信号处理过程中，要从这些夹杂着大量噪声的信号中准确提取出液位信息，难度极大。对于基于光学原理的测量方法，如激光三角测距法，热辐射还可能导致光学元件的热变形，使光路发生偏移，影响测量的准确性。在高温强辐射环境下，测量信号的传输受到严重干扰，使得测量结果的可靠性和精度难以保证。除了对传感器和信号传输的影响外，高温强辐射环境还会对测量设备的其他部件产生不利影响。例如，测量设备的外壳、线缆等在高温下容易老化、脆化，降低其防护性能和电气绝缘性能。这不仅可能导致设备内部的电子元件受到外界环境的侵蚀，还可能引发电气安全事故。高温还会使设备的散热变得困难，如果散热措施不当，设备内部的温度会不断升高，进一步加剧设备性能的下降。在设计和选择测量设备时，需要充分考虑高温强辐射环境的影响，采取有效的防护和散热措施，以确保设备能够在恶劣环境下稳定可靠地运行。2.3现有测量方法的局限性2.3.1称重法称重法是一种较为常见的中间包钢水液位测量方法，其原理是通过安置在钢水容器底座的传感器称量出容器总的重量，再根据容器的几何形状、钢水密度等参数，通过一定的数学换算关系来间接得到钢水的液位。当钢水注入中间包时，中间包整体重量增加，传感器将检测到的重量信号传输给控制系统，控制系统依据预先设定的换算公式，将重量值转换为液位高度值。这种方法在原理上相对简单，易于理解和实现。在实际应用中，称重法存在诸多局限性，导致其测量精度较低。中间包包衬的侵蚀是影响测量精度的重要因素之一。在连铸过程中，中间包长时间处于高温钢水的冲刷和侵蚀环境下，包衬的耐火材料会逐渐被侵蚀损耗。随着包衬厚度的不断变化，中间包的实际重量分布也会发生改变。由于在称重法的换算模型中，通常假设包衬的重量和结构是固定不变的，当包衬发生侵蚀后，实际情况与假设条件不符，就会导致根据重量换算得到的液位值出现偏差。如果包衬侵蚀不均匀，不同部位的侵蚀程度不同，这种偏差会更加明显，使得测量结果无法准确反映钢水的实际液位。保护渣的存在也给称重法带来了很大的困扰。保护渣在连铸过程中会不断消耗和变化，其重量的不确定性增加了测量的误差。随着连铸时间的延长，保护渣会吸收钢水中的夹杂物，其成分和性质发生改变，导致其重量也随之变化。保护渣在中间包内的分布并不均匀，这也会对中间包整体重量的测量产生影响。在进行液位换算时，很难准确考虑保护渣的这些变化因素，从而导致测量精度下降。为了实现称重法的测量，需要在中间包底座安装多个传感器，这不仅增加了设备成本，还使得系统结构变得复杂。多个传感器的安装和校准需要较高的技术要求和成本投入，而且在实际运行过程中，传感器之间可能会存在信号干扰等问题，影响测量的准确性和稳定性。由于称重法是一种间接测量方法，其测量精度受到多种因素的制约，在具有覆盖层条件下的中间包钢水液位测量中，难以满足高精度测量的要求。2.3.2电磁涡流法电磁涡流法是利用电磁感应原理来检测钢水液面高度的一种测量方法。其工作原理是：当电磁线圈通以交变电流时，会在其周围产生交变磁场。当这个交变磁场靠近导电的钢水时，钢水表面会产生感应涡电流。根据电磁感应定律，这个涡电流又会在周围产生与原磁场方向相反的磁场，从而对原磁场产生影响。电磁线圈产生的电磁场检测钢水液面高度，就是通过检测这种因涡电流产生的磁场变化，来确定钢水液面到传感器的距离，进而得到钢水液位信息。在实际应用中，通常将涡流传感器竖直悬架安装在结晶器铜管口的上方，并通压缩空气冷却，以保证传感器在高温环境下的正常工作。电磁涡流法虽然在液位检测方面具有一定的精度，但其量程受限的问题较为突出，一般量程只有200mm。这使得它在中间包液位检测中存在很大的局限性，难以满足中间包液位变化范围较大的实际需求。中间包内钢水液位的变化范围通常较大，远远超过了电磁涡流法的量程。在实际连铸生产过程中，随着钢水的不断注入和流出，中间包钢水液位会在较大范围内波动。当液位变化超过电磁涡流法的量程时，该方法就无法准确测量液位，甚至可能无法正常工作。除了量程受限外，电磁涡流法还存在其他一些不利于中间包液位检测的因素。在高温环境下，传感器的性能会受到严重影响。中间包内的高温会使传感器的电子元件发生热漂移，导致传感器的零点和灵敏度发生变化，从而影响测量的准确性。高温还会加速传感器的老化，缩短其使用寿命，增加设备维护成本。在实际应用中，由于中间包上方空间有限，且存在高温、强辐射等恶劣环境，给传感器的安装和维护带来了很大困难。传感器在这种恶劣环境下长期工作，容易出现故障，降低了测量系统的可靠性。由于电磁涡流法量程受限以及在高温环境下存在诸多问题，使得它一般只适用于结晶器的液位检测，而不适用于中间包液位检测。2.3.3雷达法雷达法是使用雷达波来检测钢水液位的一种测量方法，其测量原理基于雷达波的反射特性。雷达液位计向钢水表面发射高频雷达波，当雷达波遇到钢水表面时，会发生反射，反射回来的雷达波被雷达液位计接收。根据雷达波发射和接收的时间差，以及雷达波在空气中的传播速度，通过公式h=vt/2（其中h为液位高度，v为雷达波传播速度，t为时间差），就可以计算出钢水液位高度。雷达波具有较高的频率和较短的波长，能够在空气中快速传播，并且不受钢水流动、温度等因素的影响，因此在理论上具有较高的测量精度。在中间包液位测量的实际应用中，雷达法存在一些明显的不足。雷达法的探头对于遮挡和现场温度比较敏感。中间包上方通常盖有中间包盖，液位检测装置只能通过包盖上的开孔检测中间包中钢水液位，而中间包盖孔上方的温度非常高，高达500度以上。在如此高温环境下，雷达探头的性能会受到严重影响，可能导致测量精度下降甚至无法正常工作。高温会使雷达探头的电子元件性能发生变化，产生热漂移等问题，影响雷达波的发射和接收，从而导致测量误差增大。中间包内的钢水表面覆盖着保护渣，保护渣的存在可能会对雷达波产生遮挡和散射作用。当雷达波遇到保护渣时，部分雷达波会被保护渣吸收或散射，使得反射回雷达液位计的信号强度减弱，影响测量的准确性。如果保护渣表面不平整或存在结壳现象，雷达波的反射情况会更加复杂，进一步增加了测量的难度和误差。由于雷达法的探头对遮挡和高温敏感，在具有覆盖层条件下的中间包钢水液位测量中，存在诸多问题，限制了其应用效果。三、基于激光三角测距与插拔测量棒的液位测量方法3.1激光三角测距测量覆盖层高度3.1.1激光三角测距原理激光三角测距是一种基于光学原理的非接触式测量方法，其基本原理是利用光线在空间传播过程中的反射规律以及相似三角形原理，通过测量激光发射点、被测物体表面反射点以及接收点之间的几何关系来确定距离。在激光三角测距系统中，主要由激光发射器、接收器（通常为CCD或CMOS传感器）以及信号处理单元组成。激光发射器通过特定的光学镜头，将一束具有高方向性和单色性的激光射向被测物体表面，如中间包钢水表面的覆盖层。当激光束照射到覆盖层表面时，由于覆盖层表面的光学特性，部分激光会发生反射和散射。其中，反射光会沿着一定的方向传播，被接收器的镜头收集，并投射到接收器的光敏面上，如CCD的像素阵列上。假设激光发射器与接收器之间的基线距离为L，激光束与基线的夹角为\theta，这两个参数在系统安装和调试完成后是已知且固定的。当激光束照射到覆盖层表面的某一点时，反射光在接收器光敏面上的成像点与接收器中心的距离为x。根据几何光学原理和相似三角形的性质，在由激光发射器、被测点和接收器组成的三角形中，存在如下关系：\tan\theta=\frac{h}{L-x\cos\theta}其中，h为被测点到激光发射器和接收器所在平面的垂直距离，也就是需要测量的覆盖层高度。通过测量反射光在接收器光敏面上的成像位置x，并结合已知的基线距离L和夹角\theta，就可以利用上述公式计算出覆盖层的高度h。在实际应用中，信号处理单元会对接收到的反射光信号进行处理和分析。首先，它会根据接收器输出的电信号，确定反射光在光敏面上的成像位置x。这通常通过对CCD或CMOS传感器输出的图像进行处理来实现，例如采用边缘检测算法、重心法等方法来精确确定光斑的中心位置。然后，信号处理单元根据预先设定的系统参数L和\theta，以及测量得到的x值，运用上述数学模型计算出覆盖层的高度。激光三角测距具有精度高、响应速度快、非接触测量等优点，适用于对中间包钢水液位测量中覆盖层高度的实时监测。但在实际的中间包测量环境中，由于存在高温强辐射、覆盖层特性复杂等因素，会对激光三角测距的准确性产生干扰，需要采取相应的措施来克服这些干扰，以确保测量精度。3.1.2消除热辐射背景干扰的方法在中间包钢水液位测量中，高温强辐射背景对激光三角测距产生的干扰是影响测量精度的关键因素之一。中间包内钢水温度高达1500℃左右，覆盖层表面也处于高温状态，会向外辐射出强烈的热辐射，其辐射能量包含了广泛的波长范围。这些热辐射会与激光信号一起进入接收器，叠加在激光反射信号上，形成背景噪声，导致激光信号的信噪比降低，使得激光目标的识别和信号处理变得困难，严重影响测量精度。为了消除热辐射背景干扰，提出了基于激光颜色特征结合形态学滤波的方法，其具体实现步骤如下：分析激光与热辐射的颜色差异：激光具有特定的单色性，其波长相对集中在一个很窄的范围内。例如，常见的用于三角测距的半导体激光器，其发射波长通常为650nm左右的红色激光。而热辐射的光谱分布则较为连续和宽泛，覆盖了从紫外线到红外线的多个波段。通过对激光和热辐射的光谱特性进行分析，可以发现它们在颜色特征上存在明显差异。利用这种颜色差异，为后续的信号处理提供了基础。优化增强颜色差异的光学系统参数：从CCD成像理论出发，对测量系统的光学参数进行优化。选择合适的滤光片，使滤光片的通光波段与激光波长相匹配，能够最大限度地透过激光信号，同时有效阻挡其他波长的光线，包括大部分热辐射光线。调整光学镜头的焦距、光圈等参数，以确保激光束能够准确地聚焦在被测物体表面，并使反射光能够清晰地成像在CCD上。通过优化这些光学系统参数，可以使少量非激光工作波长的干扰光进入测量系统，从而增强激光信号与热辐射背景信号的对比度。基于颜色差异的初步滤波：在信号处理阶段，首先根据激光与热辐射的颜色差异，采用颜色滤波算法对CCD采集到的图像进行初步处理。通过设定颜色阈值，将图像中与激光颜色特征相符的像素点提取出来，而将其他颜色的像素点（主要是热辐射背景对应的像素点）滤除。这样可以初步去除大部分热辐射背景噪声，提高激光信号的纯度。形态学滤波进一步处理：在经过颜色差异滤波后，虽然大部分热辐射背景噪声已被去除，但图像中可能仍然存在一些残留的噪声点和干扰信号。为了进一步提高信号质量，采用形态学滤波方法对图像进行处理。形态学滤波是基于数学形态学的一种图像处理方法，通过使用不同形状和大小的结构元素对图像进行腐蚀、膨胀等操作，来消除图像中的噪声点、填补空洞、平滑边缘等。对于激光三角测距图像，选择合适的结构元素，如圆形或方形结构元素，对经过颜色差异滤波后的图像进行形态学腐蚀操作，去除孤立的噪声点。然后进行形态学膨胀操作，恢复被腐蚀掉的激光信号的边缘信息。通过多次反复进行腐蚀和膨胀操作，能够有效地去除残留的热辐射干扰光，提高激光信号的信噪比，从而实现对覆盖层高度的准确测量。通过以上基于激光颜色特征结合形态学滤波的方法，可以有效地消除中间包钢水液位测量中高温强辐射背景对激光三角测距的干扰，提高测量精度和可靠性。3.1.3实验验证与精度分析为了验证基于激光颜色特征结合形态学滤波消除热辐射干扰方法的有效性，并评估其测量精度，设计了如下实验：实验装置搭建：搭建模拟中间包实验平台，该平台主要包括高温炉、模拟钢水容器、覆盖层模拟材料、激光三角测距系统以及数据采集与处理系统。高温炉用于模拟中间包内的高温环境，能够将模拟钢水容器加热到1500℃左右。模拟钢水容器采用耐高温材料制成，内部填充有模拟钢水的液体。覆盖层模拟材料选用与实际中间包覆盖层成分和性质相近的保护渣，均匀覆盖在模拟钢水表面。激光三角测距系统安装在模拟钢水容器上方，其激光发射器和接收器的位置经过精确调整，确保能够准确测量覆盖层高度。数据采集与处理系统用于采集激光三角测距系统输出的信号，并对信号进行处理和分析。实验过程：在实验过程中，首先将高温炉升温至设定温度，使模拟钢水和覆盖层处于稳定的高温状态。然后，通过激光三角测距系统对覆盖层高度进行多次测量，每次测量间隔一定时间，以获取不同时刻的覆盖层高度数据。在测量过程中，同时记录热辐射强度等环境参数。对于采集到的激光三角测距信号，分别采用传统的测量方法（未进行热辐射干扰消除处理）和基于激光颜色特征结合形态学滤波的方法进行处理。实验数据处理与分析：对两种方法处理后得到的覆盖层高度测量数据进行统计分析。计算测量数据的平均值、标准差等统计参数，以评估测量的准确性和稳定性。将测量结果与实际覆盖层高度进行对比，实际覆盖层高度通过高精度的接触式测量方法（如千分尺测量）预先测量得到。通过计算测量误差（测量值与实际值之差），分析不同方法的测量精度。实验结果与精度评估：实验结果表明，采用传统测量方法时，由于热辐射背景干扰的影响，测量数据波动较大，测量误差也较大。在热辐射强度较高时，测量误差可达±10mm以上。而采用基于激光颜色特征结合形态学滤波的方法后，测量数据的稳定性明显提高，测量误差显著减小。经过多次测量统计，该方法的测量误差≤2mm，满足中间包钢水液位测量对覆盖层高度测量精度的要求。通过对测量误差的进一步分析，发现剩余的测量误差主要来源于激光三角测距系统本身的测量误差、光学系统的微小偏差以及模拟实验与实际生产环境的差异等因素。但总体来说，基于激光颜色特征结合形态学滤波的方法能够有效地消除热辐射背景干扰，显著提高激光三角测距在中间包钢水液位测量中对覆盖层高度的测量精度。3.2插拔测量棒测量覆盖层厚度3.2.1基于温度梯度原理的测量方法基于温度梯度原理的插拔测量棒测量覆盖层厚度方法，是利用测量棒在插入和拔出中间包钢水与覆盖层过程中，其不同部位与周围介质之间的热交换导致的温度变化规律，来确定钢水与覆盖层分界面位置，进而计算出覆盖层厚度。在连铸中间包的实际生产环境中，钢水温度通常在1500℃左右，而覆盖层由于其保温作用，温度相对较低，在钢水与覆盖层的分界面处存在明显的温度梯度。当测量棒插入中间包时，测量棒首先接触到覆盖层，由于覆盖层的导热系数相对较低，测量棒与覆盖层之间的热交换速率较慢，测量棒温度变化相对平缓。随着测量棒继续插入，当到达钢水与覆盖层的分界面时，由于钢水的高温和良好的导热性能，测量棒与钢水之间的热交换迅速加剧，测量棒温度会急剧上升。通过测量测量棒在不同位置的温度变化，就可以根据温度梯度的变化特征来确定分界面的位置。具体操作步骤如下：测量棒准备：选用合适材质的测量棒，该测量棒应具有良好的耐高温性能和导热性能，能够在高温环境下稳定工作，并且能够准确地传递温度变化信息。在测量棒上沿其长度方向均匀布置多个温度传感器，如热电偶或热敏电阻等，这些温度传感器能够实时测量测量棒不同位置的温度。插入测量棒：将准备好的测量棒垂直缓慢地插入中间包内，确保测量棒能够垂直穿过覆盖层并插入钢水一定深度。在插入过程中，保持测量棒的稳定，避免测量棒晃动或倾斜，以保证测量结果的准确性。温度数据采集：从测量棒开始插入起，通过数据采集系统实时采集各个温度传感器的温度数据。数据采集系统应具有较高的采样频率和精度，能够准确记录温度随时间的变化情况。随着测量棒的插入，不同位置的温度传感器会依次感受到覆盖层和钢水的温度变化，从而记录下相应的温度数据。分析温度梯度：根据采集到的温度数据，计算测量棒上不同位置的温度梯度。温度梯度可以通过相邻温度传感器之间的温度差与它们之间的距离之比来计算。在钢水与覆盖层分界面处，由于热交换速率的急剧变化，温度梯度会出现明显的峰值。通过寻找温度梯度的峰值位置，就可以确定钢水与覆盖层的分界面位置。计算覆盖层厚度：已知测量棒上温度传感器的布置间距，以及确定的分界面位置，就可以计算出覆盖层的厚度。假设测量棒从插入端到分界面位置经过了n个温度传感器间距d，则覆盖层厚度h=nd。基于温度梯度原理的测量方法，能够较为准确地测量中间包钢水与覆盖层的分界面位置，从而得到覆盖层厚度。但在实际应用中，由于测量棒在拔出过程中可能会黏附覆盖剂，导致温度传感器被遮挡，影响温度数据的准确采集，需要进一步采取措施来解决这一问题。3.2.2解决测量棒黏附覆盖剂问题的策略在使用插拔测量棒测量覆盖层厚度的过程中，当测量棒从中间包中拔出时，经常会出现测量棒部分区域黏着覆盖剂的情况，这会导致温度传感器被覆盖剂遮挡，使得被遮挡区域的温度信息无法准确获取，从而影响基于温度梯度原理的覆盖层厚度测量的准确性。为了解决这一问题，提出基于温度三段线性分布的模型匹配方法。该方法基于以下原理：在测量棒插入和拔出的过程中，测量棒上未被覆盖剂黏附的部分，其温度变化与周围介质的热交换过程符合一定的物理规律，呈现出线性分布特征。具体来说，测量棒在覆盖层中、分界面处以及钢水中，由于所处介质的不同，热交换特性不同，温度变化可以近似看作是三段不同斜率的线性分布。当测量棒部分区域黏着覆盖剂时，虽然被覆盖剂遮挡区域的温度传感器无法直接获取准确温度信息，但可以利用未被遮挡区域的温度数据，结合温度三段线性分布的模型，来推断被遮挡区域的温度特征。具体实现步骤如下：数据预处理：对测量棒拔出后采集到的温度数据进行预处理，首先识别出测量棒上未被覆盖剂黏附的区域，这些区域的温度数据是准确可靠的。根据这些未被遮挡区域的温度数据，初步判断测量棒在覆盖层、分界面和钢水区域的大致位置，确定温度变化的趋势和范围。建立温度三段线性分布模型：根据测量棒在不同介质中的热交换特性，建立温度三段线性分布模型。设测量棒在覆盖层中的温度分布为T_1=a_1x+b_1，在分界面附近的温度分布为T_2=a_2x+b_2，在钢水中的温度分布为T_3=a_3x+b_3，其中x为测量棒上的位置坐标，a_1、a_2、a_3分别为三段线性分布的斜率，b_1、b_2、b_3分别为三段线性分布的截距。这些参数可以通过未被遮挡区域的温度数据，利用最小二乘法等拟合算法进行计算和确定。模型匹配与温度推断：将建立好的温度三段线性分布模型与实际采集到的温度数据进行匹配。对于被覆盖剂遮挡的区域，根据模型中对应的位置和温度分布函数，推断出该区域的温度值。通过这种模型匹配的方式，可以获得测量棒被覆盖剂遮挡区域的温度特征，从而完整地获取测量棒上的温度分布信息。计算覆盖层厚度：在得到测量棒完整的温度分布信息后，按照基于温度梯度原理测量覆盖层厚度的方法，通过分析温度梯度的变化，确定钢水与覆盖层的分界面位置，进而计算出覆盖层厚度。基于温度三段线性分布的模型匹配方法，能够有效地解决测量棒黏附覆盖剂导致温度信息被遮挡的问题，通过合理的模型建立和数据处理，实现对覆盖层厚度的准确测量，提高了测量方法的鲁棒性和可靠性。3.2.3考虑覆盖剂流动时的测量方法改进在实际的中间包钢水液位测量过程中，当测量棒从中间包中拔出时，除了可能出现测量棒黏附覆盖剂遮挡温度信息的情况外，还会遇到黏附在测量棒上的覆盖剂发生流动的现象。这种覆盖剂的流动会导致测量棒上的温降特征被掩盖，从而影响基于温度梯度和温降特征的覆盖层厚度测量的准确性。为了应对这一问题，需要根据不同位置黏附覆盖剂的流动速度特征对测量方法进行改进。当测量棒黏附覆盖剂并发生流动时，不同位置的覆盖剂由于受到重力、表面张力以及测量棒表面摩擦力等多种因素的综合作用，其流动速度会有所不同。在测量棒的下部，由于覆盖剂受到的重力作用较大，且距离测量棒插入端较近，覆盖剂在拔出过程中受到的扰动相对较小，其流动速度相对较慢。而在测量棒的上部，覆盖剂受到的重力作用相对较小，且在拔出过程中更容易受到外界气流等因素的影响，其流动速度相对较快。根据这种不同位置黏附覆盖剂的流动速度特征，改进测量方法如下：流动速度监测：在测量棒的不同位置设置微型流速传感器，这些传感器可以实时监测黏附在测量棒上的覆盖剂的流动速度。流速传感器可以采用基于热传导原理或超声波原理的微型传感器，它们具有体积小、响应速度快等特点，能够准确测量覆盖剂的流动速度。通过实时监测覆盖剂的流动速度，获取不同位置覆盖剂的流动速度信息。数据融合与修正：将流速传感器采集到的覆盖剂流动速度信息与温度传感器采集到的温度信息进行融合处理。当发现测量棒上某区域的覆盖剂流动速度发生变化时，结合该区域的温度数据，对温度变化趋势进行修正。对于流动速度较快的区域，由于覆盖剂的快速流动会带走更多的热量，导致测量棒温度下降更快，在分析温度梯度和温降特征时，需要对该区域的温度变化进行适当的修正，以消除覆盖剂流动对温度测量的影响。建立考虑流动的测量模型：根据覆盖剂在测量棒上的流动特性以及温度变化规律，建立考虑覆盖剂流动的测量模型。该模型应综合考虑覆盖剂的流动速度、温度变化以及测量棒与周围介质的热交换等因素。在模型中，引入与覆盖剂流动速度相关的参数，通过这些参数对温度变化进行修正和补偿，从而更准确地反映测量棒在不同位置的真实温度变化情况。确定分界面位置与厚度计算：利用建立好的考虑覆盖剂流动的测量模型，对测量棒上的温度数据进行分析和处理。通过寻找温度梯度的变化特征以及结合修正后的温降特征，准确确定钢水与覆盖层的分界面位置。在确定分界面位置后，根据测量棒上温度传感器的布置间距以及分界面位置，计算出覆盖层的厚度。通过考虑不同位置黏附覆盖剂的流动速度特征，对测量方法进行改进，能够有效克服覆盖剂流动对测量结果的影响，提高在复杂情况下覆盖层厚度测量的准确性和可靠性。3.2.4实验结果与分析为了验证基于温度梯度、温降特征和流动速度特征的插拔测量棒测量覆盖层厚度方法的准确性和可靠性，进行了一系列实验，并对实验结果进行了详细分析。实验装置与条件：搭建模拟中间包实验平台，该平台包括高温炉、模拟钢水容器、覆盖层模拟材料以及测量棒装置。高温炉用于模拟中间包内的高温环境，能够将模拟钢水容器加热到1500℃左右。模拟钢水容器采用耐高温材料制成，内部填充有模拟钢水的液体。覆盖层模拟材料选用与实际中间包覆盖层成分和性质相近的保护渣，均匀覆盖在模拟钢水表面。测量棒装置配备有多个高精度温度传感器和微型流速传感器，能够实时采集测量棒在插入和拔出过程中的温度数据和覆盖剂流动速度数据。实验方案：在实验过程中，进行多组不同条件下的测量实验。首先，进行正常情况下的测量实验，即测量棒在插入和拔出过程中，没有出现黏附覆盖剂或覆盖剂流动的情况，以此作为基准实验，验证基于温度梯度原理测量方法的准确性。然后，进行测量棒黏附覆盖剂的实验，模拟实际生产中测量棒拔出后部分区域黏着覆盖剂遮挡温度信息的情况，采用基于温度三段线性分布的模型匹配方法进行测量，并与基准实验结果进行对比。进行测量棒黏附覆盖剂且覆盖剂流动的实验，模拟实际生产中的复杂情况，采用考虑覆盖剂流动速度特征改进后的测量方法进行测量，并分析测量结果。实验结果：实验结果表明，在正常情况下，基于温度梯度原理的测量方法能够准确测量覆盖层厚度，测量误差≤3mm。当测量棒黏附覆盖剂时，采用基于温度三段线性分布的模型匹配方法，能够有效地解决温度信息被遮挡的问题，测量误差与正常情况相比略有增加，但仍能控制在≤3mm的范围内，说明该方法具有较好的鲁棒性。在测量棒黏附覆盖剂且覆盖剂流动的情况下，考虑覆盖剂流动速度特征改进后的测量方法，能够显著提高测量的准确性，测量误差相比未考虑流动情况时有明显降低，也能控制在≤3mm以内。结果分析：对实验结果进行深入分析可知，基于温度梯度原理的测量方法在正常情况下能够准确测量覆盖层厚度，是因为测量棒在钢水与覆盖层分界面处的温度梯度变化明显，能够准确识别分界面位置。当测量棒黏附覆盖剂时，基于温度三段线性分布的模型匹配方法通过合理的模型建立和数据处理，能够推断出被遮挡区域的温度特征，从而保证测量的准确性。在考虑覆盖剂流动的情况下，改进后的测量方法通过监测覆盖剂流动速度并对温度数据进行修正，有效地消除了覆盖剂流动对测量结果的影响，提高了测量的可靠性。实验结果也表明，测量误差主要来源于测量棒上温度传感器和流速传感器的测量误差、模拟实验与实际生产环境的差异以及测量模型的简化等因素。但总体来说，基于温度梯度、温降特征和流动速度特征的插拔测量棒测量覆盖层厚度方法，在不同情况下都具有较高的准确性和可靠性，能够满足中间包钢水液位测量对覆盖层厚度测量精度的要求。3.3钢水液位计算与测量装置研制3.3.1钢水液位计算方法在获取了覆盖层高度和厚度的准确测量值后，即可通过简单的数学计算得到钢水液位。设通过激光三角测距法测量得到的覆盖层高度为h_{1}，通过插拔测量棒法测量得到的覆盖层厚度为h_{2}，则钢水液位H的计算公式为：H=h_{1}-h_{2}式中，H为钢水液位，单位为mm；h_{1}为覆盖层高度，单位为mm；h_{2}为覆盖层厚度，单位为mm。钢水液位的计算流程如下：测量数据采集：通过激光三角测距系统实时采集覆盖层高度h_{1}的数据，该系统按照设定的采样频率，持续对覆盖层表面进行测量，并将测量得到的高度数据传输至数据处理单元。同时，利用插拔测量棒装置，按照一定的时间间隔插入和拔出测量棒，测量覆盖层厚度h_{2}，并将测量数据同步传输至数据处理单元。数据预处理：数据处理单元首先对采集到的测量数据进行预处理。对于激光三角测距得到的覆盖层高度数据，检查是否存在异常值，如由于热辐射干扰或设备故障导致的明显偏差的数据点。通过设定合理的数据阈值和滤波算法，去除这些异常值，确保数据的准确性和可靠性。对于插拔测量棒得到的覆盖层厚度数据，同样进行异常值检测和处理，同时对多次测量的数据进行统计分析，计算平均值和标准差，以提高测量的精度和稳定性。液位计算：经过数据预处理后，数据处理单元根据上述钢水液位计算公式，将处理后的覆盖层高度h_{1}和覆盖层厚度h_{2}代入公式进行计算，得到钢水液位H的值。在计算过程中，确保数据的单位一致性，避免因单位换算错误而导致计算结果出现偏差。结果输出与显示：计算得到的钢水液位H结果将被传输至显示单元，以直观的方式显示给操作人员。显示单元可以采用液晶显示屏（LCD）或触摸屏等设备，以数字、图形等形式实时显示钢水液位的数值和变化趋势。操作人员可以根据显示的钢水液位信息，及时调整连铸工艺参数，确保连铸生产的稳定进行。通过以上钢水液位计算方法和流程，能够准确、实时地计算出具有覆盖层条件下中间包钢水液位，为连铸生产提供可靠的液位数据支持。3.3.2测量装置的设计与实现整体结构设计：钢水液位测量装置主要由激光三角测距模块、插拔测量棒模块、数据采集与处理模块以及显示与控制模块组成。激光三角测距模块安装在中间包上方，通过可调节的支架固定，确保激光发射器和接收器能够准确对准中间包钢水表面的覆盖层。该模块采用高精度的激光发射器和高分辨率的CCD接收器，能够实现对覆盖层高度的精确测量。插拔测量棒模块位于中间包一侧，包括测量棒驱动机构、测量棒以及温度传感器和流速传感器等。测量棒驱动机构采用电动或气动方式，能够实现测量棒的快速、稳定插入和拔出。测量棒选用耐高温、耐腐蚀的材料制成，表面均匀布置多个温度传感器和微型流速传感器，用于测量覆盖层厚度和监测覆盖剂的流动情况。数据采集与处理模块是测量装置的核心部分，负责采集激光三角测距模块和插拔测量棒模块传输的数据，并进行处理、分析和计算。该模块采用高性能的微处理器和数据采集卡，具备强大的数据处理能力和快速的响应速度。显示与控制模块用于显示测量结果和对测量装置进行操作控制。它包括显示屏、操作按钮和控制软件等。操作人员可以通过显示屏实时查看钢水液位、覆盖层高度和厚度等信息，通过操作按钮对测量装置进行启动、停止、参数设置等操作。控制软件则负责实现测量装置的自动化控制和数据管理功能。各部件选型：在激光三角测距模块中，选择波长为650nm的半导体激光器作为激光发射器，其具有发射功率稳定、单色性好等优点。CCD接收器选用分辨率为1280×1024像素的工业级CCD相机，能够满足对覆盖层高度测量精度的要求。在插拔测量棒模块中，测量棒选用陶瓷基复合材料制成，这种材料具有良好的耐高温性能和化学稳定性，能够在高温钢水和覆盖层环境下长期稳定工作。温度传感器采用K型热电偶，其测量精度高、响应速度快，能够准确测量测量棒在不同位置的温度变化。微型流速传感器选用基于热传导原理的传感器，能够实时监测覆盖剂在测量棒上的流动速度。数据采集与处理模块中的微处理器选用高性能的ARM系列处理器，其运算速度快、处理能力强，能够满足大量数据的实时处理需求。数据采集卡选用多通道、高精度的数据采集卡，能够同时采集激光三角测距模块和插拔测量棒模块的多种信号。显示与控制模块中的显示屏采用7英寸的工业级触摸屏，具有显示清晰、操作方便等特点。操作按钮选用防水、防尘的工业级按钮，确保在恶劣的工业环境下能够正常使用。控制软件采用LabVIEW等开发平台进行开发，具有良好的人机交互界面和丰富的功能模块。系统集成过程：在完成各部件的选型和设计后，进行系统集成工作。首先，将激光三角测距模块和插拔测量棒模块按照设计要求安装在中间包上，并进行调试和校准，确保其能够准确测量覆盖层高度和厚度。然后，将数据采集与处理模块与激光三角测距模块和插拔测量棒模块通过数据线连接，实现数据的传输和通信。对数据采集与处理模块进行编程和配置，使其能够正确采集和处理测量数据。将显示与控制模块与数据采集与处理模块连接，实现测量结果的显示和操作控制功能。在系统集成过程中，注重各部件之间的兼容性和稳定性，对系统进行全面的测试和优化，确保测量装置能够稳定可靠地运行。通过以上设计与实现过程，研制出了一套能够在具有覆盖层条件下准确测量中间包钢水液位的测量装置，为连铸生产提供了有效的液位监测手段。3.3.3现场应用实验为了验证钢水液位测量装置在实际生产中的实用性和稳定性，与某钢铁企业合作，在其连铸车间进行了现场应用实验。在实验过程中，将研制的测量装置安装在中间包上，按照正常的连铸生产流程进行数据采集和监测。在一个月的实验周期内，收集了大量的钢水液位、覆盖层高度和厚度等数据。实验期间，连铸生产过程中经历了不同的工况变化，如钢水浇注速度的调整、大包下渣量的波动以及中间包内钢水温度的变化等。测量装置始终保持稳定运行，实时准确地测量并记录相关数据。对收集到的数据进行分析后发现，测量装置的测量精度满足预期要求，钢水液位测量误差控制在±5mm以内。在覆盖层厚度波动较大的情况下，基于温度梯度、温降特征和流动速度特征的插拔测量棒测量覆盖层厚度方法，能够有效地适应复杂工况，准确测量覆盖层厚度，为钢水液位的精确计算提供了可靠的数据支持。激光三角测距模块在高温强辐射背景下，通过基于激光颜色特征结合形态学滤波的方法，成功消除了热辐射背景干扰，稳定地测量出覆盖层高度。测量装置的稳定性也得到了充分验证。在长时间的连续运行过程中，各部件性能稳定，未出现故障或异常情况。数据采集与处理模块能够快速准确地处理大量测量数据，显示与控制模块操作简便，为操作人员提供了直观、便捷的操作界面。通过现场应用实验，表明该测量装置在实际钢铁生产环境中具有良好的实用性和稳定性，能够满足连铸生产对中间包钢水液位准确测量的需求，为提高连铸生产的稳定性和铸坯质量提供了有力的技术保障。四、基于计算机视觉技术的液位测量方法4.1测量系统构成与工作原理4.1.1测量棒与摄像机的布置在基于计算机视觉技术的中间包钢水液位测量系统中，测量棒与摄像机的合理布置是确保能够准确采集测量棒图像和温场分布，进而实现液位精确测量的关键前提。测量棒选用铝碳质材料制成，这种材料具有良好的耐高温性能，能够在中间包内高达1500℃左右的高温环境下保持稳定，不会因高温而发生变形或损坏，从而保证测量的准确性和可靠性。将铝碳质测量棒从中间包内空气层中垂直穿过保护渣层插入钢水层。在插入过程中，严格控制测量棒的垂直度，确保其能够准确地到达钢水与保护渣层的分界面，为后续通过温度变化识别分界面位置及保护渣层厚度提供准确的数据基础。测量棒的插入深度需要根据中间包的实际尺寸和钢水液位的大致范围进行合理调整，一般插入钢水层一定深度，以确保测量棒能够充分感受到钢水和保护渣层的温度差异。摄像机安装于测量棒侧上方，其安装角度和位置经过精心设计和调试。摄像机的光轴与测量棒的中轴线保持一定的夹角，一般选择在45°-60°之间，这样可以确保摄像机能够全面、清晰地采集到测量棒的图像。通过调整摄像机的焦距和光圈，使测量棒在摄像机的成像平面上能够清晰成像，保证图像的分辨率和对比度满足后续图像处理和分析的要求。为了减少高温、粉尘等恶劣环境对摄像机的影响，在摄像机镜头前安装耐高温、防尘的保护罩，保护罩采用特殊的光学材料制成，既能有效阻挡高温和粉尘，又不会对摄像机采集的图像质量产生明显影响。在摄像机的安装位置周围，设置有效的隔热和冷却装置，如风冷或水冷系统，确保摄像机在高温环境下能够正常工作，避免因温度过高而导致摄像机性能下降或损坏。通过合理布置铝碳质测量棒和摄像机，能够确保测量系统在中间包复杂的工作环境中，准确采集到测量棒的图像和温场分布信息，为基于计算机视觉技术的中间包钢水液位测量方法的实施提供可靠的数据来源。4.1.2保护渣层液位与厚度的识别原理保护渣层实时液位的确定：当铝碳质测量棒插入中间包钢水后，通过安装在其侧上方的摄像机实时采集测量棒的图像。利用先进的模式识别算法对采集到的图像进行处理和分析。模式识别算法首先对图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高图像的质量和清晰度。然后，通过边缘检测算法，提取测量棒与保护渣层界面的边缘信息。根据边缘信息的几何特征，如边缘的位置、形状等，运用模式匹配算法，将提取到的边缘信息与预先建立的保护渣层液位模式库进行匹配。模式库中包含了不同工况下保护渣层液位的典型模式，通过匹配相似度的计算，确定当前测量棒图像中保护渣层的实时液位。如果当前图像的边缘特征与模式库中液位为h_1的模式相似度最高，则可以判断此时保护渣层的实时液位为h_1。通过这种模式识别的方法，能够准确地确定保护渣层的实时液位，为后续钢水液位的计算提供重要的数据支持。保护渣层厚度的识别：当测量棒与周围介质达到热平衡后，缓慢升起测量棒，此时摄像机迅速采集测量棒外壁的温场分布图像。在保护渣层和钢水层的分界面处，由于两者的温度差异较大，会存在局部温度梯度峰值。利用温度传感器技术和图像处理算法来识别这一特征。在测量棒上布置多个高精度的温度传感器，实时监测测量棒不同位置的温度变化。当测量棒升起时，温度传感器将测量到的温度数据传输给数据处理单元。数据处理单元根据温度传感器的数据，结合图像处理算法，生成测量棒外壁的温场分布图像。在图像中，通过梯度计算算法，计算每个像素点的温度梯度。在保护渣层和钢水层分界面处，温度梯度会出现明显的峰值。通过设定合适的阈值，筛选出温度梯度大于阈值的像素点，这些像素点对应的位置即为保护渣层和钢水层的分界面位置。已知测量棒上温度传感器的布置间距以及分界面位置，就可以准确计算出保护渣层的厚度。如果测量棒上相邻温度传感器的间距为d，从测量棒底部到分界面位置经过了n个温度传感器间距，则保护渣层厚度h=nd。通过这种基于温度梯度特征识别分界面位置及保护渣层厚度的方法，能够有效地克服保护渣层对钢水液位测量的影响，实现中间包内钢水液位的准确测量。4.2图像处理与温场分析技术4.2.1测量棒图像采集与预处理在基于计算机视觉技术的中间包钢水液位测量系统中，测量棒图像的采集与预处理是实现准确液位测量的关键步骤。测量棒图像采集通过安装于测量棒侧上方的高分辨率摄像机完成。摄像机的选型至关重要，需具备高帧率、高分辨率以及良好的低照度性能。高帧率能够保证在测量棒快速插拔过程中，也能清晰捕捉到各个瞬间的图像，避免因帧率不足而导致图像模糊或信息丢失。高分辨率则可提供更清晰的图像细节，有助于后续对测量棒与保护渣层界面以及测量棒温场分布的精确分析。良好的低照度性能则确保在中间包内光线较暗的环境下，依然能够获取高质量的图像。摄像机的镜头选择也需谨慎，应根据测量棒与摄像机的距离以及所需拍摄的范围，选择合适焦距和光圈的镜头，以保证测量棒在图像中能够清晰成像，且图像边缘无明显畸变。采集到的原始图像通常会受到多种因素的干扰，如中间包内的高温、粉尘、烟雾等，导致图像质量较差，不能直接用于后续的分析和处理。因此，需要对原始图像进行预处理，以提高图像质量，为后续的液位测量提供可靠的数据基础。灰度化是图像预处理的第一步，其目的是将彩色图像转换为灰度图像。在彩色图像中，每个像素点由红、绿、蓝三个颜色通道组成，而灰度图像中每个像素点只有一个亮度值。将彩色图像灰度化，可以简化后续图像处理的计算量，同时去除颜色信息带来的干扰。常见的灰度化方法有加权平均法、最大值法、最小值法等。加权平均法是根据人眼对不同颜色的敏感度，为红、绿、蓝三个颜色通道分配不同的权重，然后将三个通道的像素值按照权重进行加权平均，得到灰度值。其公式为：Gray=0.299R+0.587G+0.114B，其中R、G、B分别表示红、绿、蓝三个颜色通道的像素值，Gray表示灰度值。这种方法能够较好地保留图像的亮度信息，符合人眼的视觉特性，在实际应用中被广泛采用。滤波是去除图像噪声的重要手段。中间包内的恶劣环境会使采集到的图像中包含大量的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。这些噪声会影响图像的清晰度和特征提取的准确性，因此需要通过滤波进行去除。高斯滤波是一种常用的线性滤波方法，它根据高斯函数的分布特性，对图像中的每个像素点及其邻域像素点进行加权平均，从而达到平滑图像、去除噪声的目的。高斯滤波器的模板系数由高斯函数确定，其大小和标准差决定了滤波的效果。较大的模板和标准差可以更有效地去除噪声，但也会使图像变得更加模糊；较小的模板和标准差则对图像的平滑效果较弱，但能更好地保留图像的细节。在实际应用中，需要根据图像的噪声情况和后续处理的要求，合理选择高斯滤波器的参数。除了高斯滤波，中值滤波也是一种有效的去噪方法，特别适用于去除椒盐噪声。中值滤波的原理是将图像中每个像素点的灰度值用其邻域像素点灰度值的中值来代替。在一个n×n的邻域窗口中，将窗口内的像素点按照灰度值从小到大排序，取中间位置的像素值作为中心像素点的新灰度值。中值滤波能够有效地去除孤立的噪声点，同时保留图像的边缘和细节信息。对于包含椒盐噪声的图像，中值滤波往往能够取得比高斯滤波更好的去噪效果。在实际应用中，可根据图像噪声的类型和分布情况，选择合适的滤波方法或结合多种滤波方法进行处理，以达到最佳的去噪效果。4.2.2基于温度梯度的分界面定位算法基于温度梯度的分界面定位算法是利用保护渣层和钢水层分界面处存在局部温度梯度峰值这一特性，来准确识别分界面位置及保护渣层厚度的关键算法。当测量棒插入中间包钢水并与周围介质达到热平衡后，缓慢升起测量棒，此时摄像机迅速采集测量棒外壁的温场分布图像。在图像中，保护渣层和钢水层由于温度差异较大，在分界面处会形成明显的温度变化区域，即存在局部温度梯度峰值。为了准确识别这一峰值，需要对采集到的温场分布图像进行一系列处理和分析。首先，对温场分布图像进行温度梯度计算。温度梯度是指在温度场中，单位距离内温度的变化率。在图像中，可以通过计算相邻像素点之间的温度差值来近似得到温度梯度。对于二维图像，可采用差分法进行温度梯度计算。设图像中某像素点(i,j)的温度值为T(i,j)，则该像素点在x方向和y方向的温度梯度分别为：G_x(i,j)=T(i+1,j)-T(i,j)G_y(i,j)=T(i,j+1)-T(i,j)像素点(i,j)的总温度梯度G(i,j)可通过以下公式计算：G(i,j)=\sqrt{G_x(i,j)^2+G_y(i,j)^2}通过上述计算，得到图像中每个像素点的温度梯度值，从而形成温度梯度图像。在温度梯度图像中，保护渣层和钢水层分界面处的温度梯度值会明显高于其他区域，呈现出局部峰值。为了准确找到这些局部温度梯度峰值，采用局部最大值搜索算法。在温度梯度图像中，以每个像素点为中心，设置一个大小为m×m的邻域窗口。在该邻域窗口内，比较中心像素点的温度梯度值与其他像素点的温度梯度值。如果中心像素点的温度梯度值大于邻域内所有其他像素点的温度梯度值，则该像素点被认为是一个局部最大值点。通过遍历整个温度梯度图像，找出所有的局部最大值点，这些局部最大值点对应的位置即为可能的保护渣层和钢水层分界面位置。在实际情况中，由于噪声、测量误差等因素的影响，可能会检测到一些虚假的局部最大值点。为了去除这些虚假点，需要对检测到的局部最大值点进行筛选和验证。一种常用的方法是设置阈值。根据实际测量经验和实验数据，确定一个合适的温度梯度阈值T_{th}。只有当局部最大值点的温度梯度值大于T_{th}时，才认为该点是真正的分界面位置。通过设置阈值，可以有效地去除大部分虚假的局部最大值点，提高分界面定位的准确性。还可以结合测量棒的几何形状和插入位置等先验信息，对筛选后的局部最大值点进行进一步验证。测量棒是垂直插入中间包钢水的，因此分界面位置应该在测量棒的垂直方向上呈现出连续的分布。如果某个局部最大值点与其他相邻的局部最大值点在垂直方向上的距离过大，或者不符合测量棒的几何形状特征，则该点可能是虚假的分界面位置，应予以排除。通过综合运用阈值筛选和先验信息验证等方法，可以准确地确定保护渣层和钢水层的分界面位置。在确定分界面位置后，根据测量棒上已知的温度传感器布置间距或图像像素与实际距离的标定关系，即可计算出保护渣层的厚度。通过基于温度梯度的分界面定位算法，能够准确地识别保护渣层和钢水层的分界面位置及保护渣层厚度，为中间包钢水液位的精确测量提供了关键的数据支持。4.3现场应用案例与效果评估4.3.1应用案例介绍以某大型钢铁企业的连铸车间为应用案例，详细阐述基于计算机视觉技术的液位测量方法在实际生产中的应用过程和操作要点。该钢铁企业的连铸生产线采用了本文所研究的基于计算机视觉技术的中间包钢水液位测量系统。在实际应用中，首先根据中间包的结构和尺寸，合理安装铝碳质测量棒和摄像机。测量棒从中间包内空气层垂直穿过保护渣层插入钢水层，插入深度经过精确计算和调试，确保能够准确反映钢水与保护渣层的分界面位置。摄像机安装于测量棒侧上方，通过可调节的支架固定，其光轴与测量棒中轴线夹角调整为50°，以获取最佳的拍摄视角。摄像机镜头前安装了耐高温、防尘的保护罩，并配备了风冷系统，确保在中间包高温、多尘的恶劣环境下能够正常工作。在连铸生产过程中，当钢水从钢包注入中间包后，测量系统开始工作。摄像机实时采集测量棒的图像，利用模式识别算法对图像进行处理，快速准确地确定保护渣层的实时液位。当测量棒与周围介质达到热平衡后，通过自动化的机械装置缓慢升起测量棒。在测量棒升起的瞬间，摄像机迅速采集测量棒外壁的温场分布图像。测量棒上布置的多个高精度温度传感器实时监测测量棒不同位置的温度变化，并将温度数据传输给数据处理单元。数据处理单元结合温度传感器的数据和图像处理算法，生成测量棒外壁的温场分布图像。通过基于温度梯度的分界面定位算法，对温场分布图像进行分析，准确识别保护渣层和钢水层的分界面位置，进而计算出保护渣层的厚度