CN119516201A 水泥熟料的游离钙含量软测量方法、设备及存储介质 （阿里云计算有限公司）

本申请实施例提供一种水泥熟料的游离钙等多模态数据对当前时间篦冷机输出的水泥熟于多模态数据的水泥熟料的游离钙含量的软测2第一时间起第一时长内与所述篦冷机相关的多个生产过程变量的变量数据和自第二时间获取自所述第二时间起第一时长内的所述回转窑的窑温信息将所述变量数据序列、所述回转窑的窑温信息和所述窑头看火图将所述变量数据序列、所述回转窑的窑温信息和所述窑头看火图将所述窑头看火图像序列输入所述图像特征提取网络中，得到所述窑头看火图对应的图像特征序列；将多个生产过程变量的变量数据的平均值、所述动态特征和所述回根据在所述当前时间之前第二时长内所述篦冷机的篦速的平均值，根据在所述第一时间之前第四时长内所述回转窑的转速的平均值，所述水泥生料制备成所述水泥熟料所耗费的根据所述回转窑的结构参数、在所述第一时间之前第四时长内所述回6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征将自所述第二时间起第一时长内与所述指定设备相关的多个生产过程变量的变量数3个传感器在各个采样时间采集到的生产过程变量的从保存的多个传感器在各个采样时间采集到的生产过程变量的一时间起第一时长内与所述篦冷机相关的多个生产过程变量的变量数据和自第二时间起第一时长内与所述指定设备相关的多个生产过程8.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在从保存的在各个采样时间采集到的窑头看火图像中，获取自所述第二时针对所述训练数据集中的训练数据，将所述训练数据中的历史将所述训练数据对应的变量数据序列和图像特征序列进行拼接，得将所述训练数据对应的多个生产过程变量的变量数据的平均值、根据所述训练数据的预测游离钙含量软测量结果和游离钙含量化验结果确定所述训根据所述训练数据的回归损失调整所述图像特征提取网络、所述动4将所述训练数据对应的动态特征输入所述动态特征提取网根据所述训练数据的拼接特征和重构特征确定所述训练数根据所述训练数据的回归损失和重构损失调整所述图像特征提5[0001]本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种水泥熟料的游离钙含量软测量方法、[0002]在水泥工业中，水泥熟料中的游离钙是评判水泥熟料质量优劣的一大重要指[0003]本申请的多个方面提供一种水泥熟料的游离钙含量软测量方法、设备及存储介与篦冷机相关的多个生产过程变量的变量数据和自第二时间起第一时长内与指定设备相钙含量软测量模型用于对当前时间篦冷机输出的水泥熟料进行游离6多个生产过程变量的变量数据和自水泥生料进入回转窑的时间起与指定设备相关的多个窑温信息和窑头看火图像序列等多模态数据对当前时间篦冷机输出的水泥熟料进行游离水泥熟料烧成系统的设备运行参数的优化提[0016]图7为本申请实施例提供的一种水泥熟料的游离钙含量软测量装置的结构示意7[0028]特征工程(FeatureEngineering)是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特关的多个生产过程变量的变量数据和自水泥生料进入回转窑的时间起与指定设备相关的窑的窑温信息和窑头看火图像序列等多模态数据对当前时间篦冷机输出的水泥熟料进行8[0033]而本申请实施例提供的基于游离钙含量软测量模型进行游离钙含量的软测量方[0035]图2为本申请实施例提供的一种水泥熟料的游离钙含量软测量方法的流程图。参一时间起第一时长内与篦冷机相关的多个生产过程变量的变量数据和自第二时间起第一[0039]在本实施例中，与篦冷机相关的多煅烧工序均是篦冷机所执行的冷却工序的前道风量和回转窑的窑头罩压力等等。与预热器相关的多个生产过程变量例如包括但不限于：9之间的对应关系，基于该对应关系确定第一时和水泥生料制备成水泥熟料所耗费的时长推实现方式为:根据回转窑的结构参数、在第一时间之前第四时长内回转窑的转速休止角(angleofrepose)记为γ,物料的自然休止角是指物料堆积层的自由斜面与水平为:冷机的时间为起始时间，收集第一时长内的与篦冷机相关的多个生产过程变量的变量数个生产过程变量的变量数据和自第二时间起第一时长内与指定设备相关的多个生产过程时间起第一时长内的回转窑的窑温信息可以是指第一时长内的回转窑的窑温信息的平均二时间起第一时长内与指定设备相关的该生产过程变量的变转窑的窑温信息)也可以作为异常值检测和处理的软测量模型。游离钙含量软测量是端到端(end_to_end)的水泥熟料的游离钙软测量框架，据序列包括1个小时内60分钟中每分钟下的各个生产过程变量的变量数据，回转窑的窑温时内60分钟中每分钟下的20*20*3的网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)、循环神经网络(RecurrentNeural[0081]本申请实施例提供的技术方案，利用游离钙含量软测量模型基于变量数据序列、回转窑的窑温信息和窑头看火图像序列等多模态数据对当前时间篦冷机输出的水泥熟料地为后续水泥熟料烧成系统的设备运行参数的优化提游离钙含量软测量的一种可选实现方式为：将窑头看火图像序列输入图像特征提取网络[0084]参见图5，图像特征提取网络对窑头看火图像序列中的窑头看火图像进行图像特图像对应的图像特征得到图像特征序列。量模型的网络结构例如包括但不限于：卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，制备该水泥熟料的水泥生料进入回转窑的时间起第一时长内回转窑的窑温信息作为历史生料进入回转窑的时间起第一时长内窑头看火图像序列作为历史时间篦冷机输出的水泥将最后一次训练得到的游离钙含量软测量模型作为最终的游离钙含量软测量模型。其中，[0096]在本实施例中，可以使用任意的损失函数(lossfunction)确定训练数据的损失要是为了解决难易样本不均衡的问题的Focallo的水泥熟料进行游离钙含量软测量。多模态数据丰富了游离钙含量软测量模型的信息来训练数据对应的变量数据序列和图像特征序列进行拼接，得到训练数据对应的拼接特征，训练数据对应的动态特征输入动态特征提取网络中解码器，得到训练数据对应的重构特[0106]图7为本申请实施例提供的一种水泥熟料的游离钙含量软测量装置的结构示意量数据序列包括自第一时间起第一时长内与篦冷机相关的多个生产过程变量的变量数据值和水泥生料喂料量的平均值，确定回转窑将水泥生料制备成水泥熟料所耗费的第五时[0115]进一步可选的，获取模块71获取自第二时间起第一时长内的回转窑的窑温信息自第一时间起第一时长内与篦冷机相关的多个生产过程变量的变量数据和自第二时间起练数据中的历史时间篦冷机输出的水泥熟料所对应的窑头看火图像序列输入图像特征提[0127]进一步可选的，模型训练模块82根据训练数据的回归损失调整图像特征提取网[0129]需要说明的是，上述实施例所提供方法的各步骤的执行平台上的操作。这些数据的示例包括用于在计算平台上操作的任何应用程序或方法的指存储器(ErasableProgrammableReadOnlyMemory，EPROM)，可编程只读存储器料的游离钙含量软测量方法或模型训练方法而定。本实施例的电子设备可以实现为台式电脑、笔记本电脑、智能手机或IOT(物联网，[0137]关于处理器执行各动作的详细实施过程可参见前述方法实施例或设备实施例中算机程序被执行时能够实现上述方法实施例中可由电子算机程序/指令被处理器执行时，致使处理器能够实现上述方法实施例中可由电子设备执[0140]上述通信组件被配置为便于通信组件所在设备和其他设备之间有线或无线方式的通信。通信组件所在设备可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi(WirelessCommunication，NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RadioFrequencyIdentification，RFID)技术，红外数据协会(TheInfraredData[0141]上述显示器包括屏幕，其屏幕可以包括液晶显示器(LiquidCrystalDisplay，现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0146]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一[0148]在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CentralProcessing[0149]内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(Random存取存储器(Sta