Accurate temperature measurements are essential for the proper monitoring and control of industrial furnaces. However, measurement uncertainty is a risk for such a critical parameter. Certain instrumental and environmental errors must be considered when using spectral-band radiation thermometry techniques, such as the uncertainty in the emissivity of the target surface, reflected radiation from surrounding objects, or atmospheric absorption and emission, to name a few. Undesired contributions to measured radiation can be isolated using measurement models, also known as error-correction models. This paper presents a methodology for budgeting significant sources of error and uncertainty during temperature measurements in a petrochemical furnace scenario. A continuous monitoring system is also presented, aided by a deep-learning-based measurement correction model, to allow domain experts to analyze the furnace's operation in real-time. To validate the proposed system's functionality, a real-world application case in a petrochemical plant is presented. The proposed solution demonstrates the viability of precise industrial furnace monitoring, thereby increasing operational security and improving the efficiency of such energy-intensive systems.


翻译:准确的温度测量对于适当监测和控制工业炉灶至关重要,然而,测量不确定性是这种关键参数的一种风险。在使用光谱波段辐射温度测量技术时,必须考虑到某些工具和环境错误,例如目标表面的传播的不确定性、周围物体反映的辐射的不确定性、大气吸收和排放等等。测量模型(也称为错误纠正模型)可对测量辐射做出不理想的贡献,可以将测量辐射的不理想贡献孤立起来。本文件为在石化炉情景下对温度测量过程中的重大误差和不确定性源编制预算提供了一种方法。在基于深层学习的测量校正模型的帮助下,还提出了一个连续的监测系统,使域专家能够实时分析炉的运行情况。为了验证拟议的系统功能,提出了在石油化工厂实际应用一个案例。拟议的解决办法表明精确的工业炉监测的可行性,从而提高了操作安全性并提高了这种能源密集型系统的效率。

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