一种用于监测加热炉火焰燃烧状态的方法及系统与流程

本发明属于石油化工清洁高效生产及燃爆安全防控领域，尤其是涉及一种用于监测加热炉火焰燃烧状态的方法及系统。

背景技术：

1、目前，应急管理部《淘汰落后危险化学品安全生产工艺技术设备目录(第一批)》和炼油事业部《炼油装置管式加热炉联锁保护系统设置指导意见》文件，已经明确指出对加热炉火焰识别的安全要求。监测加热炉火焰的燃烧状态、评估其燃烧效能更是清洁安全高效生产的大势所趋。

2、在实现本发明的过程中，发明人发现，现有燃气轮机燃烧状态监测方法利用火焰探测器探测燃烧状态，若探测到火焰则判定燃气轮机正常燃烧，若未探测到火焰，则报警显示并进行下一步；而后，检测燃气轮机转速和涡轮排气温度，若燃气轮机转速大于第一阈值a且涡轮排气温度小于第二阈值b时，则判定火焰为熄灭状态，否则判定燃气轮机正常燃烧。该方法通过对不同状态下燃气轮机的转速与排气温度的变化和火焰探测器对火焰有无探测的结合，对燃气轮机的点火状态进行监测，解决了单纯火焰探测器监控燃气轮机燃烧状态时，因硬件损坏或探测光路被堵塞所引起的误判问题，并提供了简单、响应迅速的燃烧状态监测方法。但该方案仅能够监测点火状态，并将点火状态作为判定正常燃烧状态的依据，并未将点火状态下的异常燃烧状态与正常燃烧状态进行区分，即：在真正的燃烧状态监测的意义上并未实现对燃烧状态的监测。

3、其次，现有技术还公开了一种火力发电厂锅炉燃烧效率智能化分析系统及方法，该系统和方法采取开环控制和闭环控制相结合的方式，包括锅炉实时测量和计算模块、目标控制模块、策略控制模块和边界评判模块。分析方法基于o2/co的耦合关系，以锅炉热效率为主要控制目标，兼顾nox、co浓度；通过燃烧优化试验，确定了o2/co浓度与灰渣含碳量、nox浓度的关联性，确定了不同负荷下制粉系统运行参数和锅炉o2/co最佳协同运行参数；根据试验研究结果，制定出o2/co最佳协同运行方案，并在dcs上修改相关控制逻辑。最终，形成一套智能化燃烧效率分析系统，该系统能够智能化的指示当前适用的最佳运行方案，指导运行人员进行燃烧调整，使得锅炉效率提高了1％以上。但该方案并未对燃烧状态进行监测。

4、除此之外，现有技术还公开了锅炉燃烧状态监测系统，包括：视频信号采集模块，用于采集待监测燃烧区域内满负荷情况下预定时间内的炉膛火焰的视频信号；与视频信号采集模块连接的时间序列图像模块，用于根据视频信号获得火焰中心的时间序列图像；与时间序列图像模块连接的像素计算模块；与像素计算模块连接的比例尺参照模块，用于比较所有时间序列图像的像素数确定图像比例尺参照图像；膛燃烧图像获取模块，用于实时获取待识别的炉膛燃烧图像；与膛燃烧图像获取模块连接的炉膛燃烧图像分类模块。该监测系统能够避免锅炉运行状态监测受人为主观因素影响较大的弊端，提高了锅炉监测的准确性。

5、因此，现有技术存在以下不足：(1)加热炉燃烧状态的监测需要测量烟气温度并计算相应的表征火焰燃烧状态的特征参数，现有技术大多将烟气温度的测量与图像识别进行结合，或者仅通过图像识别来判断火焰的有无，无法监测和评估燃烧状态，进而更无法量化与评估加热炉这一复杂生产环节的火焰燃烧状态；(2)现有的图像识别方法不适用于加热炉实际应用场景中的复杂环境、也不能满足多喷嘴监控测量的要求，基于图像识别的火焰监测存在误报风险，更无法量化与评估加热炉火焰的燃烧状态；(3)现有技术对火焰识别的方法较为单一，目前并未耦合出一套优化、精准的监测评估方案。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种用于监测加热炉火焰燃烧状态的方法，包括：获取待监测加热炉上每个喷嘴在无火焰和火焰稳定燃烧状态下的图像，基于此，识别每幅稳定燃烧图像中的火焰区域和火焰轮廓；识别所述火焰区域和所述火焰轮廓中的边缘分布特征，基于此，分别获得用于表示根据火焰区域的火焰边缘来评价火焰处于稳定燃烧状态的第一阈值和用于表示根据火焰轮廓的火焰边缘来评价火焰处于稳定燃烧状态的第二阈值；获取每个喷嘴在实际燃烧过程中的实时火焰图像，并识别其中的火焰区域和火焰轮廓的边缘分布特征，分别计算用于描述当前火焰区域边缘特征的第一参数以及用于描述当前火焰轮廓边缘特征的第二参数；分别将所述第一参数与所述第一阈值、以及所述第二参数与所述第二阈值进行对比，得到每个喷嘴的实时火焰燃烧状态。

2、优选地，在识别每幅稳定燃烧图像中的火焰区域的步骤中，包括：识别每幅稳定燃烧图像上的每个像素点的灰度值，基于此，利用最大类间方差法，获得用于区分火焰区域与非火焰区域的临界灰度值，从而将每个喷嘴的稳定燃烧图像上灰度值大于所述临界灰度值的区域，确定为火焰区域。

3、优选地，在识别每幅稳定燃烧图像中的火焰轮廓的步骤中，包括：识别每幅稳定燃烧图像中的每个像素点的亮度信息，分析比较每个像素点与相邻像素点之间的亮度，得到表征每个像素点与相邻像素点之间亮度差异的亮度变量分布，进而根据各图像的所述亮度变量分布，确定火焰轮廓的形态；以及根据所述火焰轮廓的形态，结合每幅稳定燃烧图像的格式属性，获得各图像的火焰轮廓的平均色彩通道值，以构造所述第二阈值。

4、优选地，在获得所述第一阈值和所述第二阈值的步骤中，包括：从所述待监测加热炉上每个喷嘴的稳定燃烧图像中，筛选任一喷嘴在连续时间段内的稳定燃烧图像；将每个时间段内的稳定燃烧图像分别进行整合，针对每个时间段生成具有火焰区域特征的第一图像，以及针对每个时间段生成具有火焰轮廓特征的第二图像；利用连续时间段的第一图像对第一预设模型进行训练，得到用于识别所述第一阈值的第一模型，利用连续时间段的第二图像对第二预设模型进行训练，得到用于识别所述第二阈值的第二模型，从而利用所述第一模型和所述第二模型，识别每个喷嘴的第一阈值和第二阈值。

5、优选地，在分别对第一预设模型和第二预设模型进行训练的过程中，包括：基于所述第一预设模型，以连续时间段的第一图像的火焰区域作为所述第一预设模型的输入信息，并将第一阈值作为所述第一预设模型的输出信息，从而通过对所述第一预设模型的训练而得到所述第一模型，其中，所述第一阈值包括第一火焰高度阈值和第一火焰偏离距离阈值；基于所述第二预设模型，以连续时间段的第二图像的火焰轮廓作为所述第二预设模型的输入信息，并将第二阈值作为所述第二预设模型的输出信息，从而通过对所述第二预设模型的训练而得到所述第二模型，其中，所述第二阈值包括第二火焰高度阈值、第二火焰偏离距离阈值和火焰轮廓的平均色彩通道阈值。

6、优选地，所述第一参数包括表示火焰轮廓最低点与火焰轮廓最高点之间的竖直距离的第一火焰高度参数和火焰轮廓的最高点偏离火焰中心线的水平距离的第一火焰偏离距离参数，其中，在计算所述第一参数的步骤中，包括：分别针对每个喷嘴，将预设单位时间内产生的若干幅实时图像进行叠加，并根据叠加后构成所述火焰区域的若干个子区域的像素点出现的概率，确定每个喷嘴的火焰轮廓，从而计算所述第一火焰高度参数和所述第一火焰偏离距离参数。

7、优选地，所述第二参数包括表示火焰轮廓最低点与火焰轮廓最高点之间的竖直距离的第二火焰高度参数、火焰轮廓的最高点偏离火焰中心线的水平距离的第二火焰偏离距离参数和火焰轮廓的平均色彩通道参数，其中，在计算所述第二参数的步骤中，包括：分别针对每个喷嘴，识别预设单位时间内产生的每幅实时图像的火焰轮廓特征，并针对每幅实时图像计算第二火焰高度参数、第二火焰偏离距离参数和火焰轮廓的平均色彩通道参数；将每个喷嘴在单位时间内产生的全部实时图像的第二火焰高度参数的平均值、第二火焰偏离距离参数的平均值和火焰轮廓的平均色彩通道参数平均值，作为每个喷嘴的第二火焰高度参数、第二火焰偏离距离参数和火焰轮廓的平均色彩通道参数。

8、优选地，所述方法还包括：通过计算每个喷嘴的所述第一参数与所述第一阈值的比值，得到第一评价结果；通过计算每个喷嘴的所述第二参数与所述第二阈值的比值，得到第二评价结果；将所述第一评价结果和所述第二评价结果的整合结果作为相应喷嘴的实时火焰燃烧状态的评价结果。

9、优选地，在获得所述第一阈值的过程中，所述方法还包括：对所述第一阈值进行误差分析，并根据分析结果，对所述第一阈值进行校正，以消除火焰脉动对火焰燃烧状态的影响，从而利用校正后的第一阈值与所述第一参数进行对比。

10、优选地，在获得所述第二阈值的过程中，所述方法还包括：根据所述火焰轮廓中的边缘分布特征，建立所述第二阈值的正态分布函数，获得用于描述火焰轮廓边缘特征的标准阈值，以将所述标准阈值作为所述第二阈值，从而利用当前第二阈值与所述第二参数进行对比。

11、优选地，在获得所述标准阈值的步骤中，包括：根据所述火焰轮廓中的边缘分布特征，分别对所述第二阈值中的第二火焰高度阈值、第二火焰偏离距离阈值和火焰轮廓的平均色彩通道阈值开展基于正态分布函数的曲线拟合，从而获取所述第二阈值中每项阈值的平均值和标准差，以获得所述标准阈值。

12、优选地，所述方法还包括：采用1oo2方式针对第一评价结果中的异常火焰燃烧状态和/或第二评价结果中的异常火焰燃烧状态进行报警。

13、另一方面，本发明还提供了一种用于监测加热炉火焰燃烧状态的系统，所述系统包括如下模块：火焰特征获取模块，其用于获取待监测加热炉上每个喷嘴在无火焰和火焰稳定燃烧状态下的图像，基于此，识别每幅稳定燃烧图像中的火焰区域和火焰轮廓；阈值生成模块，其用于识别所述火焰区域和所述火焰轮廓中的边缘分布特征，基于此，分别获得用于表示根据火焰区域的火焰边缘来评价火焰处于稳定燃烧状态的第一阈值和用于表示根据火焰轮廓的火焰边缘来评价火焰处于稳定燃烧状态的第二阈值；参数计算模块，其用于获取每个喷嘴在实际燃烧过程中的实时火焰图像，并识别其中的火焰区域和火焰轮廓的边缘分布特征，分别计算用于描述当前火焰区域边缘特征的第一参数以及用于描述当前火焰轮廓边缘特征的第二参数；燃烧状态生成模块，其用于分别将所述第一参数与所述第一阈值、以及所述第二参数与所述第二阈值进行对比，得到每个喷嘴的实时火焰燃烧状态。

14、与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：

15、本发明提出了一种用于监测加热炉火焰燃烧状态的方法及系统，该方法通过预拍摄待监测加热炉上每个喷嘴在无火焰和火焰稳定燃烧状态下的图像，并基于图像识别技术识别每幅稳定燃烧图像中的火焰区域和火焰轮廓，进而识别火焰区域和火焰轮廓中的边缘分布特征；之后，基于机器学习方法，分别获得用于表示根据火焰区域的火焰边缘来评价火焰处于稳定燃烧状态的第一阈值和用于表示根据火焰轮廓的火焰边缘来评价火焰处于稳定燃烧状态的第二阈值；接着，获取每个喷嘴在实际燃烧过程中的实时火焰图像，同样基于图像识别技术识别其中的火焰区域和火焰轮廓的边缘分布特征，分别计算用于描述当前火焰区域边缘特征的第一参数以及用于描述当前火焰轮廓边缘特征的第二参数；最后，通过分别比较第一参数与第一阈值、以及第二参数与第二阈值，得到每个喷嘴的实时火焰燃烧状态。本发明实现了对加热炉火焰燃烧状态的有效监测，为清洁安全高效生产提供了技术支撑。

16、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。