高炉渣作为钢铁生产中的重要副产物,排放温度极高,蕴含大量的余热资源,尚未得到妥善利用。目前水淬急冷是高炉渣处理的主要方式,但该技术浪费了大量的余热和水资源,对环境造成了污染。因此,高炉渣干式余热回收成为了当前的研究重点,离心粒化法因其余热回收品质高、粒化效果佳、装置可靠性强等优势,成为了目前最可行的高炉渣干式余热回收技术。然而,目前该技术尚不成熟,高炉熔渣流量测量及调节是尚未解决的问题之一,而粒化效果和余热回收率均与流量直接相关。因此,本文针对高温熔融高炉渣的流量测量及调节问题展开了研究,以期为离心粒化余热回收系统的应用提供理论指导。本文基于图像识别技术,利用Python语言,在Anaconda环境下进行了高炉渣流量测量程序的开发,并分别利用低温模拟工质和高温熔渣进行了相关研究。首先探讨了利用图像识别进行高温熔融高炉渣流量测量的可行性,对熔渣液柱图像的特征进行了分析,以此为基础设计了针对熔渣液柱流量的算法,研究了冷却条件、拍摄光圈、熔渣初温等参数对熔渣流量测量精度的影响。随后,利用与熔融高炉渣物性相似的甘油溶液为工质,系统地研究了拍摄参数及数据处理手法对测量精度的影响。最后,基于塞棒控制法,利用甘油溶液进行了流量调控研究,明晰了液位高度、通流面积、塞棒型线、黏度等参数对流量的影响规律,采用神经网络方法对流量进行了模拟,对熔渣流量调节系统进行了设计研究。获得的主要结论如下:(1)高温熔融高炉渣液柱边缘清晰,颜色特征明显且稳定,适合使用图像识别的方法进行流量测量;对于高温熔渣液柱图像,需先进行图像预处理,Canny算子是较适合应用于高温熔渣液柱边缘识别的算子;高熔渣初温、强冷却、合适的拍摄参数,有利于高炉渣流量测量精度的提高;流量测量程序对高炉渣流量测量的误差在15%以内。(2)对于甘油溶液,拍摄曝光时间应合理选取,时间过短会造成画面较暗,细节丢失,过长会出现过曝现象;拍摄帧率以400fps为佳,此时测量误差仅有0.74%,低于400fps易丢失信息,高于400fps会产生取整误差;拍摄物距在不影响摄影机正常使用及工作寿命的情况下应可能小,以获取更多的图像细节,在物距为0.4m时,测量误差仅为1.2%;感兴趣区域(ROI)同样对测量精度有重要影响,为避开直径和流速急剧变化的区域,获得足够的信息,应使ROI长度为1/3~2/3倍管径、ROI中心位置为距离管口4倍管径处。(3)甘油溶液随液位高度的增加而增加,在液位高度小于10倍管径时,流量系数将发生变化;塞棒是强有力的流量调节手段,在控制通流面积的同时影响流量系数;头部角度较小的塞棒适合于流量的精确调节,低于40%通流率时对通流面积的控制难度较大;流量受黏度影响较大,因此高炉渣离心粒化过程应做好保温,防止熔渣因黏度变化引起的流量大幅度波动;单隐层11个节点的BP神经网络对流量的模拟能力强,适合应用于熔渣流量调节研究当中。(4)对日处理量100吨的熔渣流量调节系统进行了研究,得到了中间包的结构参数及系统调节参数,并设计了针对熔渣流量调节系统的用户图像界面(GUI),为后续系统的开发奠定了基础。