CN111511880A - 焦炭仓的附着矿物测量装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及通过焦炭仓的水平变化可推定仓内部的附着矿物状态的焦炭仓的附着矿物测量装置，根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置可包括：焦炭体积计量部，计量进入到多个焦炭仓的焦煤和被排出的焦煤的体积；焦炭仓水平分析部，根据进入到所述多个焦炭仓的焦煤和从所述多个焦炭仓排出的焦煤的计量结果，导出按各焦炭仓的焦煤水平变化特性模型并计算各焦炭仓的附着矿物状态。

Description

焦炭仓的附着矿物测量装置
技术领域
本发明涉及测量焦炭仓内的附着矿物的焦炭仓的附着矿物测量装置。
背景技术
通常在高炉将用于原料的铁矿石(烧结矿+整粒矿(Sized-lump)和焦煤装料到高炉内，并将煤炭进行破碎以煤粉放入至高炉内部，并且通过高温的热风焦煤和煤粉被燃烧，从而生成还原气体并还原、熔化铁矿石。
在上述过程中，为了将铁矿石及焦煤装料到高炉内部，必须经过将在前工程搬运过来的铅原料临时存储在高炉的原料存储槽的仓(BIN)之后，在高炉根据所需的量进行称量的过程，此时在所述过程中，随着从原料处理设备已一定的大小破碎的与整粒矿石筛选处理移动过来的矿石存储在高炉的仓，由整粒矿石中的微粉颗粒与自身含有的水分及相互间的附着性，累计在仓的内部一体地固定设置的固定衬垫的表面，从而发生粘着(将此称为附着矿物)的现象，并且由此具有发生仓内部的矿石存储面积的减少和矿石排出口的堵塞的不可称量的现象的问题，因此，有必要掌握焦炭仓内部的附着矿物状态。
对于这些现有技术，可参考韩国公开专利公报第10-2001-0064149号、韩国公开专利公报第10-2003-0044377号及韩国公开专利公报第10-2005-0064732号等便于理解。
发明内容
技术课题
根据本发明的一个实施例提供一种焦炭仓的附着矿物测量装置，其通过焦炭仓的水平变化可预测仓内部的附着矿物的状态。
技术手段
为了解决上述的本发明的技术课题，根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置，可包括：焦炭体积计量部，计量进入到多个焦炭仓的焦煤和被排出的焦煤的体积；焦炭仓水平分析部，根据进入到所述多个焦炭仓的焦煤和从所述多个焦炭仓排出的焦煤的计量结果，导出按各焦炭仓的焦煤水平变化特性模型并计算各焦炭仓的附着矿物状态。
有益效果
根据本发明的一个实施例，其效果在于预先知道焦炭仓的提供焦炭仓的附着矿物状态信息，可有助于准确计算焦炭仓的稳定库存，也可预先知道焦炭仓的水口开道变窄或堵塞现象，可事先预测焦煤装料始点，因此，可确保高炉操作的稳定性，以便可进行防止焦炭仓的水口开道变窄或堵塞的焦煤供需操作。
附图说明
图1是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的大致构成图。
图2是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭体积计量部的测量数据的图。
图3a及图3b是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的进入量及相应焦炭仓的水平上升量数据的图。
图4a及图4b是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的排出发生及相应焦炭仓的水平下降量数据的图。
图5a至图5c是示出各焦炭仓水平上升量数据的图。
图6a至图6c是示出各焦炭仓水平下降量数据的图。
图7a至图7c是示出根据本发明的一个实施例的计算焦炭仓的附着矿物测量装置的附着矿物状态的图。
图8及图9是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部工作的工作流程图。
图10至图18是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的各构成要素工作的工作流程图。
具体实施方式
以下，为了本领域的技术人员便于实施本发明，参照附图详细地说明优选实施例。
图1是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的大致构成图。
参照图1，根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置100可包括焦炭体积计量部110及焦炭仓水平分析部120。
焦炭体积计量部110可计量进入到多个焦炭仓的焦煤和被排出的焦煤的体积。
焦炭体积计量部110可包括焦煤体积传感器部111、运输位置传感器部112、焦炭仓水平传感器部113、焦炭仓振动传感器部114以及传感器信号收集/分析部115。
焦煤体积传感器部111可利用体积传感器或者重量传感器等，测量经过连接在焦炭仓的带式输送机的焦炭的量，由时间序列数据进行管理，可使用于焦煤体积的各部分移送至哪个焦炭仓的确认用途。作为体积传感器可使用水平器、2D断面积器等。
运输位置传感器部112可测量翻斗车(Tripper Car)停在哪个焦炭仓。通过带式输送机移送的焦煤可存储在翻斗车所在的焦炭仓。
焦炭仓水平传感器部113可测量存储在焦炭仓的焦煤的库存，通常由比率(％)或者长度被测量。
焦炭仓振动传感器部114通过各焦炭仓的振动器(vibrator)的振动，可测量焦煤排出与否。
传感器信号收集/分析部115在事先设置期间可收集从焦煤体积传感器部111、运输位置传感器部112、焦炭仓水平传感器部113、焦炭仓振动传感器部114测量的数据并进行分析，可由大数据(Big Data)技术分析收集到各传感器部的数据。例如，传感器信号收集/分析部115收集一年以上的从各传感器部测量的数据并可存储在数据库，数据同步时间可存储在数据库，以便链接并分析从各传感器测量的数据。
图2是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭体积计量部的测量数据的图。
与图1一起参照图2a，可观察到通过焦炭体积传感器部111的体积传感器或者重量传感器，测量由带式输送机移送中的焦煤数量。
与图1一起参照图2b，可观察到测量由运输位置传感器部112移送中的焦煤体积进入到哪个焦炭仓的位置。
与图1一起参照图2c，可观察到焦炭仓振动传感器部114测量对于各焦炭仓在哪个始点发生了用于排出的振动。例如，如图所示，可观察到具有6个焦炭仓的情况下，测量各焦炭仓的振动发生地点。
与图1一起参照图2d，可观察到焦炭仓水平传感器部113测量移动的焦煤进入到各焦炭仓时，或者在各焦炭仓排出焦煤时显示的焦煤的水平变化。
再次，参照图1，焦炭仓水平分析部120可根据进入到多个焦炭仓的焦煤和从所述多个焦炭仓排出的焦煤的计量结果，导出按各焦炭仓的焦煤水平变化特性模型并计算各焦炭仓的附着矿物状态。
焦炭仓水平分析部120可包括界面部121、事件生成部122、进入事件生成部123、排出事件生成部124、计算部125、分析部126。
界面部121可提供传感器数据库和数据收发，所述传感器数据库存储从焦炭体积计量部110的传感器信号收集/分析部115的传感器数据。
界面部121可包括传感器通信界面121a、传感器数据高速接收部121b、传感器数据后处理部121c。
传感器通信界面121a为了收集从焦炭体积计量部110的传感器信号收集/分析部115的各传感器数据，可提供必要的通信协议。通常可使用使用较多的TCP(TransmissionControl Protocol，传输控制协议)、UDP(User Datagram Protocol用户数据报协议)、OPC(OLE(Objecting and Embedding)for Process Control，对象和嵌入过程控制)等通信方法。
传感器数据高速接收部121b可通过传感器通信界面121a以高速收集所述传感器数据，为了保障快速收集周期，将收集的传感器数据存储在不是文件或者数据库，而是可进行高速存储的基于内存的文件，从而能在一定时间期间防止因***错误的数据损失。存储数据之后，可向传感器数据后处理部121c请求进行需要时间较长的其他作业。
图10是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部的传感器数据高速接收部的操作的图。
与图1一起参照图10，传感器数据高速接收部121b根据收集周期(S31)，通过传感器通信界面121a收集从焦炭体积传感器部111、运输位置传感器部112、焦炭仓水平传感器部113、焦炭仓振动传感器部114测量的数据(S32)，可将收集始点和测量值以队列形式存储在基于内存的文件(S33)。之后，可向传感器数据后处理部121c请求进行其他作业，并且可检查收集周期(S34)。
传感器数据后处理部121c可将临时存储在基于内存的文件的传感器数据，变更为查询(Query)并存储在传感器数据库。为了从存储在数据库的时间序列数据生成事件可进行各种分析及预测，可向体积事件生成器122a、位置事件生成器122b、振动事件生成器122c、水平变化事件生成器122d请求进行作业。
图11是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部的传感器数据后处理部的工作的图。
与图1一起参照图11，存在要后处理的数据(S41)，则从基于内存的文件读取各传感器数据(S42)，由查询(Query)变更临时存储在基于内存的文件的传感器数据(S43)，可由时间序列数据存储在传感器数据库(S44)。之后，向相应事件生成器请求处理后，可检查后处理数据的存在(S45)。
事件生成部122可包括体积事件生成器122a、位置事件生成器122b、振动事件生成器122c、水平变化事件生成器122d。
体积事件生成器122a从数据库读取事先设置的指定期间的焦煤体积传感器数据，计算将要进入到焦炭仓的全部体积并生成有关于此的事件，并且可请求进入事件生成部123进行其他作业。
位置事件生成器122b从数据库读取所述指定期间的翻斗车的位置传感器数据，计算翻斗车在哪个焦炭仓所在几分钟的履历并生成有关于此的事件，并且可请求进入事件生成部123进行其他作业。
振动事件生成器122c从数据库读取所述指定期间的对各焦炭仓的滑动水口(slide gate)的振动传感器数据，计算在哪个焦炭仓操作几分钟的振动器(vibrator)履历并生成有关于此的事件，并且可请求排出事件生成部124进行其他作业。
水平变化事件生成器122d从数据库读取所述指定期间的水平传感器数据，计算按各焦炭仓的焦炭的水平如何变化的履历并生成有关于此的事件，并且可请求进入事件生成器123和排出事件生成部124进行其他作业。
图12是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部的各事件生成器的工作的图。
与图1一起参照图12，各个体积事件生成器122a、位置事件生成器122b、振动事件生成器122c水平变化事件生成器122d存在事件处理请求(S51)，则从事件队列取出一个事件并在数据库查询相应传感器数据(S52)，生成按相应传感器部的时间序列履历数据(S53)，向进入事件生成部123或者排出事件生成部124请求处理之后，可检查是否存在其他事件处理请求(S54)。
进入事件生成部123在所述指定期间组合体积、运输位置、水平变化事件，计算按各焦炭仓的在时间序列上的哪个始点、进入了哪种程度的体积从而焦煤水平上升多少，并且可生成有关于此的事件。例如，可计算相比一次进入量的水平上升量。生成的事件信息可被时间序列数据化存储在数据库。
图13是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部的进入事件生成部的工作的图。
与图1一起参照图13，进入事件生成部123存在事件处理请求(S61)，则从事件队列分别取出一个体积、运输位置、水平变化事件(S62)，组合体积、运输位置、水平变化事件计算相比一次进入量的水平上升量(S63)，之后，可将相比进入量的水平上升量事件存储在数据库(S64)。
排出事件生成部124组合所述指定期间的振动、水平变化事件，计算按各焦炭仓的在时间序列上的哪个时间区间发生了多少回振动，且此时相应焦炭仓的焦煤水平下降了哪种程度，可生成有关于此的事件。例如，可计算相比一次振动量的水平下降量。生成的事件信息可被时间序列数据化存储在数据库。
图14是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部的排出事件生成部的工作的图。
与图1一起参照图14，排出事件生成部124存在事件处理请求(S71)，则从事件队列分别取出一个振动、水平变化事件(S72)，组合振动、水平变化事件计算相比一次排出次数的水平下降量(S73)，之后，可将相比排出次数的水平下降量事件存储在数据库(S74)。
计算部125可计算各焦炭仓的进入量预测值及排出量预测值。
计算部125可包括水平变化特性模型导出部125a、进入模式计算部125b、排出模式计算部125c。
水平变化特性模型导出部125a在存储于数据库的进入事件及排出事件中，可将属于事先设置的特定期间的事件进行收拢并回归(regression)，计算进入量-水平上升量模型公式(f_inc(x))与排出次数-水平下降量模型公式(f_dec(x))。计算的公式可用于焦煤装料始点预测及附着矿物状态趋势分析。上述的模型公式以周期性的被计算，计算结果可存储在数据库并由时间序列数据管理。所述周期可从设置文件指定。
图15是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部的水平变化特性模型导出部的操作的图。
与图1一起参照图15，水平变化特性模型导出部125a开始更新周期(S81)，则从数据库查询进入量-水平上升量、排出次数-视屏下降量时间序列数据(S82)，对查询的数据适用回归(S83)，可导出进入量-水平上升量模型公式(f_inc(x))与排出次数-水平下降量模型公式(f_dec(x))的结果(S84)。将导出的模型公式值由时间序列数据存储在数据库(S85)，可将结果转达到焦煤装料始点预测部126b及附着矿物状态趋势分析部126a(S86)。
进入模式计算部125b收集存储在数据库的过去的进入事件，可计算往后按各焦炭仓的进入量为哪种程度的进入量预测值。进入量预测值可由每平均时间的进入量显示，对象事件的分析期间可从设置文件指定。上述的进入模式可周期性地被计算，计算结果可存储在数据库并由时间序列数据管理。
排出模式计算部125c收集存储在数据库的过去的排出事件，可计算往后按各焦炭仓的排出量为哪种程度的排出量预测值。排出量预测值可由每平均时间的排出量显示，对象事件的分析期间可从设置文件指定。上述的排出模式可周期性地被计算，计算结果可存储在数据库并由时间序列数据管理。
图16是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部的进入模式计算部及排出模式计算部的工作的图。
与图1一起参照图16，上述的各个进入模式计算部125b及排出模式计算部125c开始更新周期(S91)，则在数据库查询进入量-水平上升量或者排出次数-水平下降量事件(S92)，由查询的事件为基础计算每平均时间的进入量或者排出量(S93)，可将结果转达给焦煤装料始点预测部126b(S94)。
图3a及图3b是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的进入量及相应焦炭仓的水平上升量数据的图。
参照图3a，追踪由带式输送机移送中的焦煤体积寻找相应体积进入的焦炭仓，或者利用时差反向计算移送至进入试点的焦煤体积，也可寻找相应体积进入的焦炭仓。移送中的焦煤体积追踪以特定时间区间为单位计算移送体积，计算的移送体积由带式输送机的速度移送至翻斗车所在的焦炭仓进行计算，验证因移送的体积实际上焦炭仓的焦煤水平的是否增加并判断进入与否可进行追踪。
参照图3b，可观察到相比焦煤进入量计算相应焦炭仓的水平上升量数据点的图。
图4a及图4b是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的排出发生及相应焦炭仓的水平下降量数据的图。
参照图4a，发生排出时追踪相应焦炭仓的焦煤水平的减少量，如图4b所示可计算相比排出次数的水平减少量数据。
图5a至图5c是示出各焦炭仓水平上升量数据的图。
参照图5a至图5c，例如，具备第一至第六焦炭仓(#1、#2、#3、#4、#5、#6)的情况下，可观察到即使各焦炭仓为相同的进入量，也呈不同水平上升量。由此，有必要通过大数据分析技术中的一个回归法(regression)，导出各焦炭仓的公式模型。只是，本特性受到设备、附着矿物状态的影响，因此需要周期性地再计算。
图6a至图6c是示出各焦炭仓水平下降量数据的图。
参照图6a至图6c，例如，具备第一至第六焦炭仓(#1、#2、#3、#4、#5、#6)的情况下，可观察到即使各焦炭仓为相同的排出次数，也呈不同水平下降量。由此，有必要通过大数据分析技术中的一个回归法(regression)，导出按各焦炭仓的公式模型。只是，本特性受到设备、附着矿物状态的影响，因此需要周期性地再计算。
分析部126根据按各焦炭仓的水平变化，可分析相应焦炭仓内部的附着矿物状态变化，根据计算部125的进入量预测值及排出量预测值与按各焦炭仓的水平变化，还可计算相应焦炭仓内部的焦煤的高炉装料始点。
分析部126可包括附着矿物状态趋势分析部126a、焦煤装料始点预测部126b。
焦煤装料始点预测部126b可根据所述进入量预测值及排出量预测值和进入量-水平上升量模型公式与排出次数-水平下降量模型公式，计算相应焦炭仓内部的焦煤的高炉装料始点。更详细地，利用进入量预测值、排出量预测值、按焦炭仓的水平变化特性模型公式，可计算在哪个始点焦炭仓的水平下降至基准以下，从而焦炭仓壁部的焦煤将要装料至高炉的始点。可从设置文件指定预测到哪个期间的预测期间。
可将在各个构成要素计算的值实时地显示在画面，例如，可由HMI(Human-machineinterface，人机界面)方式显示秒单位、水平上升特性模型、水平下降特性模型、焦煤装料始点、附着矿物状态等。
图8是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部工作的工作流程图。
与图1一起参照图8，在数据库查询相应焦炭仓的特性模型公式值(f_inc(x)，f_dec(x))，可接收每平均时间的进入量(I)与每平均时间的排出量(O)(S11)。
之后，如下公式1可预测焦炭仓的水平(S12)。
(公式1)
未来焦炭仓水平＝当前焦炭仓水平+(f_inc(I)-f_dec(O))
图17是更详细地示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部工作的工作流程图。
与图1一起参照图17，焦煤装料始点预测部126b开始更新周期(S101)，则在数据库查询属于各焦炭仓的特性模型公式值(f_inc(x)，f_dec(x))，可接收每平均时间的进入量(I)与每平均时间的排出量(O)(S102)。
根据上述公式1，计算未来的焦炭仓的焦煤水平，计算的未来焦炭仓的焦煤水平为危险基准以下，则反复焦煤装料始点预测，为危险基准以上(S103)则可发生预测到焦炭仓的焦煤水平的低下的警报(S104、S105)。
附着矿物状态趋势分析部126a可根据从水平变化特性模型导出部的进入量-水平上升量模型公式与排出次数-水平下降量模型公式，分析焦炭仓内部的附着矿物的脱离、增加及减少。更详细地，分析以时间序列存储在数据库的按焦炭仓的水平变化特性模型公式值，分析公式值的变化程度，从而分析并计算由公式的倾斜值或与此等效的值变化时，以此为基准附着矿物脱离、增加或者减少。还有，也可再计算因附着矿物发生的焦煤高炉装料发生可能的水平。可从设置文件指定分析到哪个期间的附着矿物趋势。
图7a至图7c是示出根据本发明的一个实施例的计算焦炭仓的附着矿物测量装置的附着矿物状态的图。
参照图7a，可确认因附着矿物的水平下降变化，但是，这意味着即使试图多次的排出，相应焦炭仓的水平相比排出次数非常低或者几乎没有，且这可意味着因附着矿物的开道变窄或者被堵塞(参照图里表示的圆)。这可由大数据的聚类(clustering)、库克距离(cook’s distance)计算等技术，提取框架(outliner)对象。
参照图7b，由附着矿物发生相同量的焦煤进入到焦炭仓时，焦煤水平可相对高的上升，这可推定附着矿物的量。
参照图7c，利用各变化量信息分析根据时间的附着矿物状态趋势可掌握问题始点，也可进行因附着矿物的焦煤装料可能水平的可具有意义的水准变更。
图9是示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的焦炭仓水平分析部工作的工作流程图。
与图1一起参照图9，附着矿物状态趋势分析部126a比较进入量-水平上升量模型公式值(f_inc(x))与最近收集的进入量-水平上升量K，以相同进入量值I可测量附着矿物量(S21)。
即，如以下公式2可测量附着矿物量。
(公式2)
非正常水平上升量(A)＝K-f_inc(I)
附着矿物量＝A*焦炭仓整个容量
然后，如下公式3可再计算因附着矿物增加的焦煤装料水平水准(S22)。
(公式3)
*危险基准水平＝现有危险基准水平+α·(100*附着矿物量/焦炭仓整个容量)
其中，α可以是使用者指定的反映率。
之后，由大数据的聚类(clustering)、库克距离(cook’s distance)计算等技术调查相比排出次数的水平下降量数据，确认属于框架(outliner)的数据存在，并根据此可发生因附着矿物的焦炭仓的开道变窄或者被堵塞的警报(S23)。
图18是更详细地示出根据本发明的一个实施例的焦炭仓的附着矿物测量装置的附着矿物状态趋势分析部工作的工作流程图。
与图1一起参照图18，附着矿物状态趋势分析部126a开始更新周期(S111)，则在数据库查询属于各焦炭仓的特性模型公式值(f_inc(x)，f_dec(x))(S112)，调查按各焦炭仓的公式值(S113)，比较如上公式2的进入量-水平上升量模型公式值(f_inc(x))与最近收集的进入量-水平上升量K，可测量以相同进入量值I为基准的附着矿物量(S114)。然后，如公式3所示，可再计算因附着矿物增加的焦煤装料水平水准(S115)。之后，由大数据的聚类(clustering)、库克距离(cook’s distance)计算等技术调查相比排出次数的水平下降量数据，确认属于框架(outliner)的数据存在，并根据此可发生因附着矿物的焦炭仓的开道变窄或者被堵塞的警报(S116)。
如上所述，根据本发明具有提供焦炭仓的附着矿物状态信息，可帮助准确地计算焦炭仓的稳定库存的效果，并且可事先预测焦煤装料始点，因此具有可进行防止此的焦煤供需操作，可预先知道焦炭仓的水口开道变窄或者堵塞现象，从而可确保高炉操作安全性的效果。
以上说明的本发明不限定于上述的实施例及附图，而由权利要求书被限定，并且本领域的技术人员可观察到本发明的构成在不脱离本发明的技术思想的范围内，可多样地变更及修改其构成。

Claims (9)

1.一种焦炭仓的附着矿物测量装置，所述焦炭仓的附着矿物测量装置包括：
焦炭体积计量部，计量进入到多个焦炭仓的焦煤和被排出的焦煤的体积；以及
焦炭仓水平分析部，根据进入到所述多个焦炭仓的焦煤和从所述多个焦炭仓排出的焦煤的计量结果，导出各焦炭仓的焦煤水平变化特性模型并计算各焦炭仓的附着矿物状态。
2.根据权利要求1所述焦炭仓的附着矿物测量装置，其中，所述焦炭体积计量部包括：
焦煤体积传感器部，测量经过连接在焦炭仓的带式输送机的焦炭的量；
运输位置传感器部，检测翻斗车所在的焦炭仓；
焦炭仓水平传感器部，测量存储在焦炭仓的焦煤的库存；
焦炭仓振动传感器部，检测焦炭仓的焦煤排出与否；
传感器信号收集/分析部，收集从所述焦煤体积传感器部、所述运输位置传感器部、所述焦炭仓水平传感器部及所述焦炭仓振动传感器部各个的检测信号并进行分析。
3.根据权利要求2所述焦炭仓的附着矿物测量装置，其中，所述焦炭仓水平分析部包括：
界面部，提供传感器数据库和数据收发，所述传感器数据库存储从所述焦炭体积计量部的传感器数据；
事件生成部，在所述传感器数据库基于事先设置的指定期间的传感器数据，生成焦煤的体积、移送位置、排出及水平变化事件；
进入事件生成部，组合从所述事件生成部的所述指定期间的焦煤的体积、移送位置及水平变化事件，计算相比各焦炭仓的焦煤进入量的水平上升量；
排出事件生成部，组合从所述事件生成部的所述指定期间的焦煤的振动及水平变化事件，计算相比各焦炭仓的焦煤排出量的水平下降量；
计算部，计算按各焦炭仓的进入量预测值及排出量预测值；以及
分析部，根据按各焦炭仓的水平变化分析相应焦炭仓内部的附着矿物状态变化。
4.根据权利要求3所述焦炭仓的附着矿物测量装置，其中，所述分析部根据所述计算部的进入量预测值及排出量预测值与按各焦炭仓的水平变化，计算相应焦炭仓内部的焦煤的高炉装料始点。
5.根据权利要求3所述焦炭仓的附着矿物测量装置，其中，所述界面部包括：
传感器通信界面，为了收集从所述焦炭体积计量部的各传感器数据，提供通信协议；
传感器数据高速接收部，通过所述传感器通信界面以高速收集所述传感器数据；以及
传感器数据后处理部，将临时存储在基于内存的文件的传感器数据，变更为查询并存储在传感器数据库。
6.根据权利要求3所述焦炭仓的附着矿物测量装置，其中，所述事件生成部包括：
体积事件生成器，从传感器数据库读取所述指定期间的焦煤体积传感器数据，计算将要进入到焦炭仓的焦煤的全部体积并生成有关于此的事件；
位置事件生成器，从所述传感器数据库读取所述指定期间的运输位置传感器数据，计算翻斗车位于焦炭仓的时间履历并生成有关于此的事件；
振动事件生成器，从所述传感器数据库读取所述指定期间的焦炭仓的滑动水口的振动传感器数据，计算各焦炭仓的振动器工作时间履历并生成有关于此的事件；以及
水平变化事件生成器，从所述传感器数据库读取所述指定期间的水平传感器数据，计算各焦炭仓的水平变化履历并生成有关于此的事件。
7.根据权利要求6所述焦炭仓的附着矿物测量装置，其中，所述计算部包括：
水平变化特性模型导出部，在所述进入事件及排出事件中，将属于事先设置的特定期间的事件进行收拢并回归，计算进入量-水平上升量模型公式与排出次数-水平下降量模型公式；
进入模式计算部，基于之前存储的进入事件计算按各焦炭仓的所述进入量预测值；以及
排出模式计算部，基于之前存储的排出事件计算按各焦炭仓的所述排出量预测值。
8.根据权利要求7所述焦炭仓的附着矿物测量装置，其中，所述分析部包括根据从所述水平变化特性模型导出部的进入量-水平上升量模型公式与排出次数-水平下降量模型公式，分析焦炭仓内部的附着矿物的脱离、增加及减少的附着矿物状态趋势分析部。
9.根据权利要求8所述焦炭仓的附着矿物测量装置，其中，所述分析部还包括根据所述进入量预测值及排出量预测值、进入量-水平上升量模型公式与排出次数-水平下降量模型公式，计算相应焦炭仓内部的焦煤的高炉装料始点的焦煤装料始点预测部。
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