本书立足氢冶金产业安全高效发展的核心需求，以多学科交叉融合为特色，系统整合冶金工程、智能感知、数字孪生、人工智能、安全工程等领域的理论与实践成果。全书以氢冶金装备多模态智能感知与安全管控为主线，从行业发展现状与安全需求出发，详细阐述多模态智能感知系统设计、数字孪生平台构建、人工智能驱动的泄漏监测、系统集成与工程验证等关键技术。
本书可为冶金工程、安全工程、智能制造等领域的技术人员、科研工作者及高校师生提供系统参考，助力钢铁行业实现氢冶金技术的安全规模化应用与绿色低碳转型。
第1章 绪论 / 001
1.1 全球低碳转型与氢冶金技术崛起 / 001
1.1.1 钢铁行业“双碳”目标与脱碳路径选择 / 001
1.1.2 氢冶金技术核心原理与分类 / 005
1.1.3 氢冶金技术的产业价值与战略意义 / 006
1.2 氢冶金国内外发展现状 / 008
1.2.1 国外技术实践与工程示范 / 008
1.2.2 国内产业进展与示范项目 / 012
1.2.3 冶金装备安全管控核心挑战与技术缺口 / 017
1.3 本书研究框架与核心内容 / 020
1.3.1 章节结构 / 020
1.3.2 关键技术体系与创新方向 / 022
第2章 氢安全基础 024
2.1 氢气特性 / 024
2.1.1 氢气的性质与颜色 / 024
2.1.2 氢气泄漏扩散规律与燃爆条件 / 027
2.1.3 炉管氢脆形成机制与影响因素 / 029
2.2 氢安全通则与事故类型 / 033
2.2.1 氢安全通则 / 033
2.2.2 氢事故类型 / 034
2.3 氢安全管理与氢安全伦理 / 039
2.3.1 氢安全管理标准 / 039
2.3.2 氢安全管理机构 / 040
2.3.3 氢安全伦理 / 042
第3章 氢冶金核心工艺与装备原理 046
3.1 典型氢冶金工艺 / 046
3.1.1 高炉富氢冶炼 / 046
3.1.2 氢基直接还原 / 048
3.1.3 熔融还原 / 055
3.2 核心装备结构与功能 / 056
3.2.1 氢基竖炉 / 056
3.2.2 氢压缩机 / 061
3.2.3 加热器 / 063
3.2.4 管道系统 / 065
3.3 氢冶金主要装置实验设备 / 066
3.3.1 实验设备流程三维建模 / 066
3.3.2 实验设备实物 / 071
第4章 氢冶金装备多模态智能感知系统设计 074
4.1 感知系统总体设计原则与目标 / 074
4.1.1 系统核心功能与性能要求 / 074
4.1.2 感知覆盖范围与监测重点 / 076
4.2 传感器选型与原理 / 077
4.2.1 氢气传感器概述 / 077
4.2.2 氢气浓度传感器 / 077
4.2.3 氢气温度传感器 / 079
4.2.4 氢气压力传感器 / 079
4.2.5 氢气浓度检测与报警装置 / 080
4.2.6 报警阈值设定与分级策略 / 081
4.3 多模态感知网络部署策略 / 082
4.3.1 基于泄漏扩散模拟的传感器点位优化 / 082
4.3.2 关键监测区域布局 / 083
4.3.3 接触式与非接触式感知技术融合 / 084
4.4 感知系统硬件集成与构建 / 086
4.4.1 PLC系统总体设计 / 086
4.4.2 硬件选型清单与参数配置 / 087
4.4.3 监控界面设计 / 088
4.4.4 数据传输与调试 / 090
第5章 氢冶金装备数字孪生安全监控平台设计 093
5.1 氢冶金装备检测系统数字孪生平台总体架构 / 093
5.1.1 建设目标 / 093
5.1.2 总体架构 / 094
5.2 氢冶金装备检测系统数字孪生平台构建实例 / 096
5.2.1 孪生平台组成 / 096
5.2.2 数据传输 / 098
5.3 实验室模拟调试与应用 / 100
5.3.1 实验室模拟调试 / 100
5.3.2 工业现场部署方案 / 105
第6章 基于人工智能的氢泄漏监测 107
6.1 人工智能技术在氢气泄漏监测领域的应用现状 / 107
6.2 模型架构设计 / 110
6.2.1 氢敏变色传感原理 / 111
6.2.2 基于YOLOv8的目标检测模型 / 113
6.2.3 系统软件架构与编程实现 / 113
6.3 模型训练与验证 / 114
6.3.1 自建数据集与数据增强 / 114
6.3.2 模型训练超参数配置 / 117
6.3.3 主程序设计 / 118
6.3.4 训练结果与性能分析 / 122
6.3.5 系统界面与报警逻辑实现 / 123
6.4 实验验证与工业应用 / 127
6.4.1 实验室模拟测试 / 127
6.4.2 现场部署方案 / 127
6.4.3 经济性与社会效益分析 / 128
第7章 结论与展望 129
7.1 主要研究成果总结 / 129
7.2 关键创新点提炼 / 131
7.3 技术局限性说明 / 132
7.4 未来发展方向与应用前景 / 133
7.5 结语 / 135
参考文献 136
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