一、需求背景

鋼鐵廠球團礦灼熱的下料口、高校冶金實驗室內的精密儀器運轉……動輒1000℃以上的高溫環境時刻考驗著工業生產和科研安全。隨著我國工業制造技術的高速發展，此類高溫生產及科研環境日趨增長，而對環境數據進行全方位監測與智能化操作的需求也越來越高。

傳統視頻監控攝像頭無法應對高溫環境，而普通上位機控制系統無法自動識別設備風險從而進行聯動控制，只能依賴人工不定期巡檢與發生故障后的被動式操作，帶來安全隱患難發現、故障響應不及時、作業環境不友好等一系列問題。

圖1-高溫作業場景

隨著工業自動化控制、紅外測溫和數字孿生等技術的全面提升和不斷進步，通過高溫工業電視結合數字孿生系統對工業窯爐進行可視化監控已成為應用趨勢，能幫助工業企業及高校實驗室用戶直觀監測高溫作業全過程及相關數據，顯著提升生產效率和設備安全性。

二、解決方案

城圖針對工業企業及高校實驗室需求，推出高溫環境可視化數字孿生監測方案，通過內窺式窯爐高溫工業紅外視頻監控設備實現高達2000℃高溫環境下的視頻或熱成像實時監測，結合自研AI視覺識別算法，自動發現高溫場景下的故障及風險信息并告警；同時對環境設備進行全面數字孿生建模，動態還原生產試驗的主要環節，實時監測各處溫度、能耗、壓力及10余種煙氣成分等數據，協助用戶直觀而精細化地還原作業及科研過程細節，從而極大提升了生產效率。

系統方案主要適用于2000℃以內爐內圖像的實時監測，如鋼鐵行業加熱爐、退火爐、熱處理爐，垃圾處理廠焚燒爐，垃圾焚燒發電鍋爐，玻璃熔窯等工業高溫窯爐以及工科高等院校的冶金專業高溫實驗室等。

圖2-城圖高溫環境監測及AI數字孿生系統

三、系統功能

• 高溫視頻監控

采用適用于高溫、高亮度環境下的專業工業相機，結合風冷+水冷組合技術，有效保障設備及環境安全，可直接將鏡頭伸至窯爐內(2000℃以下)連續實時地監視爐內運行狀況，高清視頻結合AI視覺識別能夠及時發現運行中出現的異常情況，防止事故發生，減少經濟損失。

• 熱成像可視化測溫

通過熱紅外成像測溫裝置采集窯爐內溫度視頻圖像，基于紅外測溫分析算法計算窯爐內的溫度場分布，標識出各個關鍵點的溫度值，將結果提供給運維生產人員進行參考。系統可設定溫度閾值，當閾值超出時自動啟動告警和觸發聯動處理程序。

• AI視覺識別

可基于紅外和可見光兩種視頻圖像，采用專用深度學習算法，根據生產需求進行圖像的識別，可適應不同的場景，例如監控下料口堵塞狀況、球團破損、火焰狀態等等。

• 數字孿生

本系統支持采用三維數字孿生技術，對實際生產或實驗室環境進行高精度的3D建模，同步集成多維傳感器數據、歷史數據和其他信息，能夠直觀可視化地實時呈現主要設備結構及全視角細節數據；集成基于數字孿生下的可視化監控與控制功能，讓用戶能夠在虛擬環境中直觀地掌握設備監測狀態；支持通過仿真模擬，預測和分析不同生產或實驗過程產生的結果走向，為實現更科學的操作控制及管理決策提供有力支持。

四、技術架構

系統采用物聯網技術架構，支持視頻監控、壓力計、流量計、熱電偶等多種傳感器的統一接入，并可根據不同的數據處理需求配置多臺專用服務器，實現流暢安全的數據轉發、可視化展示與系統控制。

圖3-系統網絡部署架構

五、部分應用案例

案例1：云南某高校-精準均勻加熱智能檢測與控制系統

本系統實現對高校冶能實驗室最高溫達1600℃高溫金屬燃燒爐進行全流程狀態和參數的實時精準在線監測、分析和控制，具備物聯網統一接入、精細化智能監控及全景實時3D數字孿生等功能應用。

圖4-高校加熱智能檢測與控制系統部署圖

案例2：湖南某電廠-輸渣智慧化監測診斷評估及聯動控制系統

本系統通過自主研發計算機智能分析平臺及多路AI算法，利用內窺式耐高溫紅外熱成像裝置和雙目深度圖像采集裝置，實現自主識別輸渣系統格柵渣塊，智能監測單位時間內落渣“雨量”，聯動控制鋼帶機轉速；實時觀測識別碎渣機與斗提機堵塞情況，若超過閾值系統自動告警提示，同時識別確定渣塊相對位置，聯動控制擠壓頭進行渣塊擠壓破碎處理，實現渣塊識別與擠渣聯動控制。主站平臺系統采集并匯總各子系統所有信息進行數據統計分析，幫助客戶持續進行量化監控與管理優化。

圖5-電廠智慧化監測系統界面

案例3：江蘇某電廠-落渣雨量智能監測分析系統

系統設備由平臺軟件、雨量監測算法、風門智能控制算法、大渣識別算法、和數據處理等模塊組成，利用紅外熱成像結合激光雷達技術獲取前景圖像，通過數據加密通信技術將圖像發送至數據處理設備處，統計分析得出單位時間內該渣井內落渣的密度，將計算出的密度結果進行系數轉換，獲得對應的“雨量”級別結果，實現高效指導工業生產。

圖6-電廠智能監測系統界面

案例4：湖北某鐵礦-球鐵礦回轉窯高溫下料口智能視頻檢測系統

客戶在日常生產過程中，回轉窯產生的球團燒結大塊很容易在下料口聚集，導致下料口堵塞，影響生產，必須予以清除。傳統方式采用人工觀察+手動扒取球團燒結大塊來清理下料口，由于回轉窯高溫高熱的生產環境，采用人力手動扒取，效率低，工人勞動負荷大，人身安全難以得到保障。

本系統采用專用工業相機，鏡頭可直接伸入窯爐內部（2000℃以下）連續實時監視爐內火焰、物料運行的工作狀態以及回轉窯下料口堵塞情況，結合視覺識別算法精準檢測下料口有無球團大塊燒結物以及球團大塊燒結物的尺寸，幫助客戶顯著提升生產效率及作業安全。

圖7-鐵礦智能視頻檢測系統部署現場

案例5：國內某藥廠-流化床高溫監測系統

本系統針對藥廠的主要產線設備“流化床”內部環境進行150℃高溫監測。通過紅外熱成像以及可見光視頻監控，采集流化床內部的顆粒高速運動情況和溫度分布情況，協助分析和評估流化床中顆粒劑制造過程。

圖8-藥廠流化床高溫監測系統網絡結構