CN117021417B - 橡胶破碎分解控制方法及其*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种橡胶破碎分解控制方法及其***，其将废旧轮胎切割成环形的橡胶圈；将所述橡胶圈用双辊机或球磨机粉碎成橡胶小块；将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物；以及，将所述热裂解产物进行分筛以得到橡胶粉。这样，可以使得热裂解能够更为充分，降低未分解橡胶的含量，降低回炉的次数，从而生产效率和经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及智能化控制技术领域，尤其涉及一种橡胶破碎分解控制方法及其***。
背景技术
在生产生活中，常出现许多废旧橡胶，如废旧轮胎，这些废旧橡胶无法再利用，又难以分解，放置堆积又很占地方。
通常对废旧橡胶的处理方式是将橡胶碾压碎。但是，将橡胶碾压碎，需要较大的碾压力，使得各种碾压设备十分耗费电能，荷载大，而普通小型设备无法完成。也就是，以碾压的方式处理废旧橡胶效果并不是太好，难以将废旧橡胶粉碎更加彻底。
因此，期待一种解决方案。
发明内容
本发明实施例提供一种橡胶破碎分解控制方法及其***，其将废旧轮胎切割成环形的橡胶圈；将所述橡胶圈用双辊机或球磨机粉碎成橡胶小块；将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物；以及，将所述热裂解产物进行分筛以得到橡胶粉。这样，可以使得热裂解能够更为充分，降低未分解橡胶的含量，降低回炉的次数，从而生产效率和经济效益。
本发明实施例还提供了一种橡胶破碎分解控制方法，其包括：
将废旧轮胎切割成环形的橡胶圈；
将所述橡胶圈用双辊机或球磨机粉碎成橡胶小块；
将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物；以及
将所述热裂解产物进行分筛以得到橡胶粉。
本发明实施例还提供了一种橡胶破碎分解控制***，其包括：
切割模块，用于将废旧轮胎切割成环形的橡胶圈；
粉碎模块，用于将所述橡胶圈用双辊机或球磨机粉碎成橡胶小块；
高温热裂解模块，用于将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物；以及
分筛模块，用于将所述热裂解产物进行分筛以得到橡胶粉。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法的流程图。
图2为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法的***架构的示意图。
图3为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法中步骤130的子步骤的流程图。
图4为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法中步骤132的子步骤的流程图。
图5为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制***的框图。
图6为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法的应用场景图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如本发明和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
本发明中使用了流程图用来说明根据本发明的实施例的***所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
橡胶是一种弹性材料，通常由高分子聚合物制成，主要成分是聚合物链上的弹性体分子。橡胶具有很高的弹性、耐磨性和耐寒性，因此广泛应用于各个领域，包括汽车工业、建筑工业、电子工业等。橡胶的主要来源是橡胶树的乳液，也可以通过合成橡胶来获得。天然橡胶是最常见的类型，来自于橡胶树的乳液，经过提取、干燥和加工而成。合成橡胶是通过化学反应合成的，可以根据需要调整橡胶的性能。
橡胶的主要特点是具有很高的延展性和弹性，可以在受力后迅速恢复原状。这使得橡胶在制造轮胎、密封件、橡胶管等产品时非常有用。此外，橡胶还具有优异的绝缘性能和抗化学腐蚀性能，因此也广泛应用于电气绝缘材料和化学工业。废旧橡胶制品可以通过破碎分解、再加工等方法进行回收利用，用于制造新的橡胶制品或其他应用。这有助于减少资源浪费，保护环境，并提高经济效益。
应可以理解，橡胶制品在使用寿命结束后，如果不进行破碎分解处理，就会成为废弃物。通过破碎分解，可以将废弃的橡胶制品转化为可再利用的材料，实现资源的回收利用，减少对自然资源的依赖。废弃的橡胶制品如果随意丢弃或填埋，会对环境造成污染，橡胶破碎分解可以将废弃橡胶制品进行有效处理，减少对环境的负面影响。
橡胶破碎分解过程中，通常会利用高温热裂解等技术将橡胶制品分解为能源产物，如燃料油、燃气等，这些能源产物可以用于发电、加热等用途，实现能源的再利用，节约能源资源。废弃橡胶制品如果大量填埋在垃圾填埋场，会占用大量土地资源，而且橡胶的降解速度较慢。通过橡胶破碎分解，可以将橡胶制品转化为更小的颗粒，减少填埋空间的占用，并降低填埋场的压力。
橡胶破碎分解的必要性在于资源回收利用、环境保护、能源节约和减少垃圾填埋，这些都是实现可持续发展的重要方面。通过有效的破碎分解技术，可以将废弃橡胶制品转化为有价值的资源，实现资源循环利用，同时减少对环境的负面影响。
在本发明的一个实施例中，图1为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法的流程图。如图1所示，根据本发明实施例的橡胶破碎分解控制方法100，包括：110，将废旧轮胎切割成环形的橡胶圈；120，将所述橡胶圈用双辊机或球磨机粉碎成橡胶小块；130，将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物；以及，140，将所述热裂解产物进行分筛以得到橡胶粉。
需要注意的是，在得到所述橡胶粉的过程中，更具体地，是在分筛过程中，是将所述热裂解产物中的橡胶粉与钢丝进行分离，并且，分筛后的橡胶粉会按照不同的目数进行分类和装袋。对于目数不够的橡胶粉将再次进行热裂解和分筛。
也就是说，若高温热裂解步骤不充分，可能导致热裂解产物中仍有较大比例的未分解橡胶。这就需要再次进行热裂解和分筛的回炉过程，增加了生产周期和能耗。因此，期待一种优化的方案，以使得热裂解能够更为充分，降低未分解橡胶的含量，降低回炉的次数，从而生产效率和经济效益。
对此，本申请的技术构思为利用摄像头采集热裂解橡胶粉产物的图像，并从中提取热裂解橡胶粉产物的状态特征信息，以此来实现对热裂解工艺的自动化控制。通过这种方式，可以减少回炉的次数，提高处理废旧橡胶的效率和成本效益。
所述破胶机主要的加工工序就是大胎割圈，割完圈以后打块儿，打完块以后上上破胶机，破胶机碾压完以后，然后分筛钢丝，是钢丝胶粉，然后就再装包，然后目数不够的，再回炉再破胶分筛。
通过所述橡胶破碎分解控制方法，可以实时监测破碎分解工艺状态，并自动调整参数以提高破碎分解效率，这将减少能源和时间的浪费，提高生产效率。所述橡胶破碎分解控制方法可以帮助减少未分解橡胶的含量，从而提高废旧橡胶的回收利用率，对于资源的有效利用和环境保护都具有积极的影响。通过所述橡胶破碎分解控制方法，可以减少回炉次数，从而节约能源和时间成本，对生产过程的经济效益产生积极影响。所述橡胶破碎分解控制方法可以确保橡胶破碎分解的均匀性和稳定性，从而提高最终产品的质量，对于满足市场需求和提升企业竞争力非常重要。
橡胶破碎分解控制方法可以提高生产效率和经济效益，同时降低能耗和环境影响。这对于橡胶行业的可持续发展具有重要意义。
图2为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法的***架构的示意图。图3为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法中步骤130的子步骤的流程图。如图2和图3所示，将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物，包括：131，获取由摄像头采集的所述热裂解橡胶粉产物的图像；132，对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像提取和局部均一性表达以得到热裂解产物间均一性表达特征向量；以及，133，基于所述热裂解产物间均一性表达特征向量，确定热裂解工艺的控制策略。
在所述步骤131中，通过摄像头采集热裂解橡胶粉产物的图像。其中，摄像头的位置应该能够全面覆盖热裂解橡胶粉产物的区域，以确保能够获取到全面的图像信息，确定采集图像的频率，以保证能够实时获取到热裂解橡胶粉产物的状态信息。
在所述步骤132中，对热裂解橡胶粉产物的图像进行图像提取和局部均一性表达，以得到热裂解产物间均一性表达特征向量。其中，选择适合的图像处理算法，如图像分割、特征提取等，以提取出热裂解产物的特征信息。而且，通过对图像进行局部均一性表达，可以提取出热裂解产物的特征向量，用于后续的控制策略确定。
在所述步骤133中，基于热裂解产物间均一性表达特征向量，确定热裂解工艺的控制策略。通过实时获取热裂解产物的特征向量，可以实时监测热裂解过程的状态，及时发现异常情况。
通过上述步骤，利用摄像头采集热裂解橡胶粉产物的图像，并提取状态特征信息来实现自动化控制，可以优化橡胶破碎分解过程，提高生产效率和经济效益，降低能耗。
具体地，在所述步骤131中，获取由摄像头采集的所述热裂解橡胶粉产物的图像。具体而言，如果热裂解充分，那么热裂解产物的均一性较高，即热裂解橡胶粉产物的图像中各个局部区域之间的相似度会比较高。相反，如果热裂解不充分，那么热裂解产物的均一性较低，则热裂解橡胶粉产物的图像中各个局部区域之间的相似度会比较低。基于此，在本申请的技术方案中，首先获取由摄像头采集的热裂解橡胶粉产物的图像。
通过对图像进行处理和分析，可以提取出关键的特征信息，如颗粒大小、形状、颜色等，这些特征可以用于评估橡胶粉的质量和性能，判断热裂解工艺的效果是否达到预期。通过图像监测，可以实时了解热裂解过程中的工艺状态，如温度分布、反应速率等，这有助于判断工艺是否正常进行，并及时调整参数以实现最佳的热裂解效果。通过对图像进行比较和分析，可以检测出任何异常情况或故障，如颗粒聚集、热点等，以及时发现问题，并采取相应的措施进行修复，以避免生产中断或质量问题。
通过所述步骤由摄像头采集的所述热裂解橡胶粉产物的图像，可以实时监测热裂解工艺状态，通过采集橡胶粉产物的图像，可以实时了解热裂解过程中的物料状态和反应情况，有助于及时发现任何异常或问题，并采取相应的措施进行调整和修正，以确保工艺的稳定性和高效性；可以自动调整参数以提高效率，通过对采集的图像进行图像处理和特征分析，可以提取出关键的工艺参数和指标，如颗粒大小、颜色变化等。基于这些参数和指标，可以利用自动控制算法来实时调整热裂解工艺的参数，以最大程度地提高热裂解效率和产物质量；也可以提高生产效率和经济效益，通过实时监测和自动调整，可以避免因工艺异常或不稳定性导致的生产停滞和质量问题。这将提高生产效率，减少生产成本，并最大限度地利用资源和能源，从而带来更好的经济效益。还可以降低能耗，通过优化热裂解工艺参数，可以减少能源的消耗。例如，根据实时监测的结果，可以调整加热温度、加热时间等参数，以最佳方式进行热裂解，从而降低能源消耗，减少对环境的影响。
具体地，在所述步骤132中，对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像提取和局部均一性表达以得到热裂解产物间均一性表达特征向量。图4为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法中步骤132的子步骤的流程图，如图4所示，对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像提取和局部均一性表达以得到热裂解产物间均一性表达特征向量，包括：1321对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行局部图像特征提取以得到多个热裂解产物局部特征向量；1322对所述多个热裂解产物局部特征向量进行细粒度密度预测搜索优化以得到多个优化后热裂解产物局部特征向量；以及，1323评估所述多个优化后热裂解产物局部特征向量之间的均一性以得到所述热裂解产物间均一性表达特征向量。
应可以理解，通过对热裂解橡胶粉产物的图像进行局部图像特征提取，可以捕捉到不同区域的特征信息，有助于更全面地描述热裂解产物的特性和质量，并提供更多的数据用于后续的分析和处理。通过对多个热裂解产物局部特征向量进行关联分布表达的优化，可以更好地描述热裂解产物之间的关联关系和分布特征，可以更准确地刻画热裂解过程中产物的均一性和一致性。通过评估多个优化后的热裂解产物局部特征向量之间的均一性，可以得到热裂解产物间的均一性表达特征向量，有助于客观地评估热裂解工艺的效果和产物的一致性，为工艺优化和质量控制提供重要依据。通过图像提取和局部均一性表达，可以得到热裂解产物间均一性表达特征向量，从而提供更准确、全面的描述和评估热裂解产物的特性和质量，为热裂解工艺的优化和控制提供有益效果。
在所述步骤1321中，对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行局部图像特征提取以得到多个热裂解产物局部特征向量，包括：对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像预处理以得到热裂解产物图像块的序列；以及，将所述热裂解产物图像块的序列中的各个热裂解产物图像块通过基于卷积神经网络模型的产物特征提取器以得到所述多个热裂解产物局部特征向量。
其中，对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像预处理以得到热裂解产物图像块的序列，包括：对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像分块处理以得到所述热裂解产物图像块的序列。
在本申请的一个具体示例中，对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像提取和局部均一性表达以得到热裂解产物间均一性表达特征向量的编码过程，包括：先对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像分块处理以得到热裂解产物图像块的序列；接着，将所述热裂解产物图像块的序列中的各个热裂解产物图像块通过基于卷积神经网络模型的产物特征提取器以得到多个热裂解产物局部特征向量。
也就是，先通过分块处理将所述热裂解橡胶粉产物的图像进行均匀分块以使得将模型的注意力聚焦于各个局部区域上，再利用卷积神经网络模型来构建所述产物特征提取器以提取各个局部区域内的关于热裂解产物的隐含状态特征信息。
其中，可以采用均匀分块的方式对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像分块处理以得到所述热裂解产物图像块的序列。这种方式将图像均匀地划分为固定大小的块。例如，可以将图像划分为NxN的网格，每个网格块的大小相同。这种方法简单直观，易于实现。可以保持图像的整体结构，并且在处理过程中保留了图像的全局信息。然而，当图像中存在较大的区域差异时，均匀分块可能无法捕捉到局部细节。
也可以采用自适应分块的方式对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行图像分块处理以得到所述热裂解产物图像块的序列。这种方式根据图像的内容和特征来自适应地划分图像块。自适应分块方法通常基于图像的纹理、对比度或边缘等特征进行分析。例如，可以使用基于像素灰度值的阈值分割方法，将图像划分为具有相似灰度值的区域。这种方法可以更好地捕捉到图像中的局部细节和变化，但实现起来可能较复杂，并且对图像的特征提取和分析要求较高。
图像分块处理是一种将图像划分为小块的技术，可以更好地处理和分析图像。对于热裂解橡胶粉产物的图像，可以将其分成多个图像块序列，以便进行后续的处理和分析。通过图像分块处理，可以获得热裂解产物图像的局部信息，可以更详细地观察和分析热裂解过程中的细节。例如，可以观察不同块之间的颜色、纹理和形状变化，以了解热裂解过程中的各个阶段。
此外，图像分块处理还可以提高处理效率。由于热裂解图像可能非常大，直接对整个图像进行处理可能会导致计算资源的浪费，通过将图像分成小块，可以并行处理每个块，从而提高处理速度。图像分块处理还可以对热裂解产物的均一性进行评估，通过比较不同块之间的特征和属性，可以判断热裂解过程中是否存在不均匀性，从而及时调整参数以提高产物的质量和一致性。进一步地，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型的产物特征提取器可以从热裂解产物图像块中提取局部特征。其中，卷积操作是CNN的核心操作之一，通过在图像块上滑动一个卷积核（filter），对图像进行局部的特征提取。卷积操作可以捕捉到图像中的边缘、纹理等局部特征，在每个卷积层中，通过对输入图像块进行多个不同的卷积操作，可以得到多个特征图（feature map）。池化操作用于减小特征图的尺寸并保留最显著的特征，池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），池化操作可以减少特征图的维度，提高计算效率，并且对图像的平移和缩放具有一定的不变性。非线性激活（Non-linear Activation）函数，例如ReLU（Rectified Linear Unit），可以增加网络的非线性能力，使得网络能够更好地拟合复杂的图像特征。通过这些卷积、池化、非线性激活等操作，可以从热裂解产物图像块中提取出多个热裂解产物的局部特征向量，用于后续的特征分析和处理。
利用基于卷积神经网络（CNN）的特征提取器对热裂解产物图像块进行处理可以获得有益的效果。通过将热裂解产物图像块输入到CNN模型中，每个图像块都会经过一系列的卷积和池化操作，从而提取出图像块中的局部特征，这些局部特征可以表示图像块的纹理、形状、边缘等信息。
对于热裂解产物的图像块序列，可以逐个输入到CNN模型中，得到相应的局部特征向量，这些局部特征向量可以用于描述每个图像块的特征，例如颜色分布、纹理特征等。通过提取热裂解产物图像块的局部特征向量，可以更全面地了解热裂解过程中各个局部区域的特征变化，这有助于评估热裂解产物的均一性，并检测是否存在不均匀性。
此外，利用CNN进行特征提取还可以建立更准确的模型来预测热裂解产物的质量和性能，通过学习局部特征之间的关系，CNN可以捕捉到热裂解产物的复杂特征，从而提高预测的准确性。利用基于卷积神经网络的特征提取器对热裂解产物图像块进行处理，可以获得有益的效果，可以提取局部特征向量，帮助评估热裂解产物的均一性，并为预测热裂解产物的质量和性能提供更准确的信息。
在所述步骤1322中，对所述多个热裂解产物局部特征向量进行细粒度密度预测搜索优化以得到多个优化后热裂解产物局部特征向量，包括：对所述多个热裂解产物局部特征向量进行级联以得到级联特征向量；对所述级联特征向量进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化以得到优化后级联特征向量；对所述优化后级联特征向量进行还原以得到多个优化后热裂解产物局部特征向量。
在本申请的技术方案中，对于将所述热裂解产物图像块的序列中的各个热裂解产物图像块通过基于卷积神经网络模型的产物特征提取器得到的所述多个热裂解产物局部特征向量来说，其中的每个热裂解产物局部特征向量表达单个热裂解产物图像块的图像语义特征，因此，其各个特征值之间符合所述卷积神经网络模型的通道分布，也就降低了语义关联性。这样，在计算所述多个热裂解产物局部特征向量中任意两个热裂解产物局部特征向量之间的布雷柯蒂斯距离时，就需要提升所述多个热裂解产物局部特征向量的向量内和向量间的特征值关联性，从而提升距离计算的准确性。
这里，考虑到，所述多个热裂解产物局部特征向量的每个特征值均是所述热裂解产物图像块的基于卷积神经网络的二维卷积核的卷积核尺度下的局部关联图像语义特征，因此，所述多个热裂解产物局部特征向量均具有对应于二维卷积核尺度下的局部关联图像语义特征的特征表达超分辨率，由此，对于所述多个热裂解产物局部特征向量来说，其也具有向量内和向量间的不同关联维度下的多维度关联上下文的超分辨率表达特性，由此，期望基于所述多个热裂解产物局部特征向量的表达特性提升向量内和向量间的特征值关联性。因此，本申请对于所述多个热裂解产物局部特征向量进行迭代优化，具体地，在每次迭代中，对所述多个热裂解产物局部特征向量级联后得到的级联特征向量，例如记为，进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化，表示为：其中，/>和/>分别是上次和本次迭代的优化矩阵，其为在迭代过程中采用不同的初始化策略设置的参数矩阵，（例如，/>设置为单位矩阵而/>设置为待分类特征向量的均值对角矩阵），/>是所述级联特征向量，/>是第一迭代特征向量，/>是第二迭代特征向量，/>和/>分别表示特征向量/>和/>的全局均值，且/>是偏置向量，例如初始设置为单位向量，并且，迭代结束可以设置为迭代前后的级联特征向量/>和/>之间余弦相似度小于预定阈值，/>表示最小值函数，/>表示矩阵相乘，/>表示向量的按位置点乘，/>表示向量加法，/>表示所述优化后级联特征向量。
这里，针对所述级联特征向量在多维度上下文下的超分辨率表达特性，所述权重空间的细粒度密度预测搜索优化可以通过所述级联特征向量/>的投影的向量空间的前馈序列化映射，在对于权重搜索空间内的密集预测任务提供相应的细粒度权重搜索策略的同时，降低权重搜索空间内的所述级联特征向量/>的表示的总序列离散性（overallsequential discreteness），从而提升所述多个热裂解产物局部特征向量的向量内和向量间的整体特征值关联分布表达效果。然后，再将优化后级联特征向量进行还原以得到多个优化后热裂解产物局部特征向量。也就提升了所述多个热裂解产物局部特征向量的向量内和向量间的整体特征值关联分布表达效果。
具体地，在本申请的实施例中，将优化后级联特征向量进行还原以得到多个优化后热裂解产物局部特征向量，包括：确定每个热裂解产物局部特征向量的长度或维度。这可以通过在级联之前对每个局部特征向量进行标准化，使它们具有相同的长度或维度。在级联特征向量中，根据每个局部特征向量的长度或维度，将级联特征向量分割成多个部分，每个部分对应一个热裂解产物局部特征向量。可以使用预先定义的分割点或者根据特征向量的长度进行等分。将分割后的部分按顺序还原为多个优化后的热裂解产物局部特征向量。这可以通过将级联特征向量的每个部分提取出来，作为独立的局部特征向量。
在所述步骤1323中，评估所述多个优化后热裂解产物局部特征向量之间的均一性以得到所述热裂解产物间均一性表达特征向量，包括：计算所述多个优化后热裂解产物局部特征向量中任意两个优化后热裂解产物局部特征向量之间的布雷柯蒂斯距离以得到由多个布雷柯蒂斯距离组成的所述热裂解产物间均一性表达特征向量。
随后，计算所述多个优化后热裂解产物局部特征向量中任意两个优化后热裂解产物局部特征向量之间的布雷柯蒂斯距离以得到由多个布雷柯蒂斯距离组成的热裂解产物间均一性表达特征向量。
也就是，利用布雷柯蒂斯距离来衡量各个局部区域之间的相似度，即计算所述多个优化后热裂解产物局部特征向量中任意两个优化后热裂解产物局部特征向量之间的布雷柯蒂斯距离来表征所述热裂解橡胶粉产物的图像中各个局部区域之间的相关性和相似度。
其中，布雷柯蒂斯距离（Bray Curtis Distance）可以用来计算样本之间的差异。n维空间中的布雷柯蒂斯距离为：其中，/>和/>分别表示计算两个优化后热裂解产物局部特征向量中第/>个位置的特征值。
布雷柯蒂斯距离的取值范围在0到1之间，数值越小表示两个向量越相似，数值越大表示两个向量越不相似。
通过计算多个优化后热裂解产物局部特征向量之间的布雷柯蒂斯距离，可以得到由多个布雷柯蒂斯距离组成的热裂解产物间均一性表达特征向量，热裂解产物间均一性表达特征向量可以用于描述热裂解产物的均一性特征，即不同产物之间的相似性或差异性。通过分析热裂解产物间均一性表达特征向量，可以评估热裂解过程中产物的一致性，并进行进一步的优化和控制。
具体地，在所述步骤133中，基于所述热裂解产物间均一性表达特征向量，确定热裂解工艺的控制策略。包括：将所述热裂解产物间均一性表达特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否持续热裂解工艺；以及，基于所述分类结果，确定所述热裂解工艺的控制策略。
继而，基于所述热裂解产物间均一性表达特征向量，确定热裂解工艺的控制策略。具体地，在本申请的实施例中，基于所述热裂解产物间均一性表达特征向量，确定热裂解工艺的控制策略，包括：先将所述热裂解产物间均一性表达特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否持续热裂解工艺；随后，基于所述分类结果，确定所述热裂解工艺的控制策略。通过这样的方式，智能化地捕捉所述热裂解产物的实时状态，以优化热裂解工艺，降低未分解橡胶的含量。
将热裂解产物间的均一性表达特征向量输入到分类器中可以得到分类结果，用于表示是否持续热裂解工艺，这可以帮助判断热裂解过程的稳定性和一致性。基于分类结果，可以确定适当的控制策略来调整热裂解工艺参数，以提高效率和产品质量。
通过使用分类器，可以根据特征向量的模式和趋势来判断热裂解过程是否正常，如果分类结果显示热裂解过程不稳定或产生异常产物，可以及时采取措施进行调整或停止热裂解工艺，以避免不良产品的产生。这种基于分类结果的控制策略可以提供实时的热裂解工艺监测和自动调整，从而提高生产效率和产品质量，并减少人工干预的需求。
综上，基于本发明实施例的橡胶破碎分解控制方法100被阐明，其可以使得热裂解能够更为充分，降低未分解橡胶的含量，降低回炉的次数，从而生产效率和经济效益。
在本发明的一个实施例中，图5为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制***的框图。如图5所示，根据本发明实施例的橡胶破碎分解控制***200，包括：切割模块210，用于将废旧轮胎切割成环形的橡胶圈；粉碎模块220，用于将所述橡胶圈用双辊机或球磨机粉碎成橡胶小块；高温热裂解模块230，用于将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物；以及，分筛模块240，用于将所述热裂解产物进行分筛以得到橡胶粉。
这里，本领域技术人员可以理解，上述橡胶破碎分解控制***中的各个单元和模块的具体功能和操作已经在上面参考图1到图4的橡胶破碎分解控制方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。
如上所述，根据本发明实施例的橡胶破碎分解控制***200可以实现在各种终端设备中，例如用于橡胶破碎分解控制的服务器等。在一个示例中，根据本发明实施例的橡胶破碎分解控制***200可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该橡胶破碎分解控制***200可以是该终端设备的操作***中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该橡胶破碎分解控制***200同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。
替换地，在另一示例中，该橡胶破碎分解控制***200与该终端设备也可以是分立的设备，并且橡胶破碎分解控制***200可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。
图6为本发明实施例中提供的一种橡胶破碎分解控制方法的应用场景图。如图6所示，在该应用场景中，首先，获取由摄像头采集的所述热裂解橡胶粉产物的图像（例如，如图6中所示意的C）；然后，将获取的热裂解橡胶粉产物的图像输入至部署有橡胶破碎分解控制算法的服务器（例如，如图6中所示意的S）中，其中所述服务器能够基于橡胶破碎分解控制算法对所述热裂解橡胶粉产物的图像进行处理，以确定热裂解工艺的控制策略。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种橡胶破碎分解控制方法，其特征在于，包括：将废旧轮胎切割成环形的橡胶圈；将所述橡胶圈用双辊机或球磨机粉碎成橡胶小块；将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物；以及将所述热裂解产物进行分筛以得到橡胶粉；
其中，将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物，包括：获取由摄像头采集的所述热裂解产物的图像；对所述热裂解产物的图像进行图像提取和局部均一性表达以得到热裂解产物间均一性表达特征向量；以及基于所述热裂解产物间均一性表达特征向量，确定热裂解工艺的控制策略；
其中，对所述热裂解产物的图像进行图像提取和局部均一性表达以得到热裂解产物间均一性表达特征向量，包括：对所述热裂解产物的图像进行局部图像特征提取以得到多个热裂解产物局部特征向量；对所述多个热裂解产物局部特征向量进行细粒度密度预测搜索优化以得到多个优化后热裂解产物局部特征向量；以及评估所述多个优化后热裂解产物局部特征向量之间的均一性以得到所述热裂解产物间均一性表达特征向量；
其中，对所述多个热裂解产物局部特征向量进行细粒度密度预测搜索优化以得到多个优化后热裂解产物局部特征向量，包括：对所述多个热裂解产物局部特征向量进行级联以得到级联特征向量；对所述级联特征向量进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化以得到优化后级联特征向量；以及对所述优化后级联特征向量进行还原以得到多个优化后热裂解产物局部特征向量；
其中，对所述级联特征向量进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化以得到优化后级联特征向量，包括：以如下优化公式对所述级联特征向量进行权重空间的细粒度密度预测搜索优化以得到所述优化后级联特征向量；其中，所述优化公式为：
,
其中，和/>分别是上次和本次迭代的优化矩阵，/>是所述级联特征向量，/>是第一迭代特征向量，/>是第二迭代特征向量，/>和/>分别表示特征向量/>和/>的全局均值，/>是偏置向量，/>表示最小值函数，/>表示矩阵相乘，/>表示向量的按位置点乘，/>表示向量加法，/>表示所述优化后级联特征向量。
2.根据权利要求1所述的橡胶破碎分解控制方法，其特征在于，对所述热裂解产物的图像进行局部图像特征提取以得到多个热裂解产物局部特征向量，包括：对所述热裂解产物的图像进行图像预处理以得到热裂解产物图像块的序列；以及将所述热裂解产物图像块的序列中的各个热裂解产物图像块通过基于卷积神经网络模型的产物特征提取器以得到所述多个热裂解产物局部特征向量。
3.根据权利要求2所述的橡胶破碎分解控制方法，其特征在于，对所述热裂解产物的图像进行图像预处理以得到热裂解产物图像块的序列，包括：对所述热裂解产物的图像进行图像分块处理以得到所述热裂解产物图像块的序列。
4.根据权利要求3所述的橡胶破碎分解控制方法，其特征在于，评估所述多个优化后热裂解产物局部特征向量之间的均一性以得到所述热裂解产物间均一性表达特征向量，包括：计算所述多个优化后热裂解产物局部特征向量中任意两个优化后热裂解产物局部特征向量之间的布雷柯蒂斯距离以得到由多个布雷柯蒂斯距离组成的所述热裂解产物间均一性表达特征向量。
5.根据权利要求4所述的橡胶破碎分解控制方法，其特征在于，基于所述热裂解产物间均一性表达特征向量，确定热裂解工艺的控制策略，包括：将所述热裂解产物间均一性表达特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否持续热裂解工艺；以及基于所述分类结果，确定所述热裂解工艺的控制策略。
6.一种橡胶破碎分解控制***，使用如权利要求1所述的橡胶破碎分解控制方法，其特征在于，包括：切割模块，用于将废旧轮胎切割成环形的橡胶圈；粉碎模块，用于将所述橡胶圈用双辊机或球磨机粉碎成橡胶小块；高温热裂解模块，用于将所述橡胶小块用破胶机进行高温热裂解以得到热裂解产物；以及分筛模块，用于将所述热裂解产物进行分筛以得到橡胶粉。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11104511A (ja) * | 1997-09-30 | 1999-04-20 | Kawasaki Heavy Ind Ltd | 破砕・粉砕処理システム |
| CN101015946A (zh) * | 2006-02-10 | 2007-08-15 | 马自达汽车株式会社 | 带涂膜树脂材料的涂膜剥离分选方法及其装置 |
| CN104723476A (zh) * | 2013-12-23 | 2015-06-24 | 宁夏恒源晟达橡胶制品有限公司 | 一种利用废旧轮胎生产胶粉的方法 |
| CN107597306A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-01-19 | 铜陵市明诚铸造有限责任公司 | 一种基于图像分析的磨球粉碎自动化控制*** |
| CN115761642A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-03-07 | 华能伊敏煤电有限责任公司 | 基于图像处理的破碎作业监控方法及其*** |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017100903A1 (en) * | 2015-12-14 | 2017-06-22 | Motion Metrics International Corp. | Method and apparatus for identifying fragmented material portions within an image |
-
2023
- 2023-08-22 CN CN202311059874.XA patent/CN117021417B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11104511A (ja) * | 1997-09-30 | 1999-04-20 | Kawasaki Heavy Ind Ltd | 破砕・粉砕処理システム |
| CN101015946A (zh) * | 2006-02-10 | 2007-08-15 | 马自达汽车株式会社 | 带涂膜树脂材料的涂膜剥离分选方法及其装置 |
| CN104723476A (zh) * | 2013-12-23 | 2015-06-24 | 宁夏恒源晟达橡胶制品有限公司 | 一种利用废旧轮胎生产胶粉的方法 |
| CN107597306A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-01-19 | 铜陵市明诚铸造有限责任公司 | 一种基于图像分析的磨球粉碎自动化控制*** |
| CN115761642A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-03-07 | 华能伊敏煤电有限责任公司 | 基于图像处理的破碎作业监控方法及其*** |
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