高炉是现代钢铁冶炼的核心设备，其内部操作炉型与渣皮形貌的动态演变的稳定性，直接决定了高炉顺行效率、一 代炉役寿命及吨铁能耗水平，对钢铁企业的安全生产与经济效益具有决定性影响。由于高炉内部处于高温、高压、多相流耦 合的极端封闭环境，传统监测手段普遍存在测点稀疏、测量精度低、响应滞后、难以直观呈现全炉三维形貌等突出问题，无 法满足现代高炉智能化、精益化操作的需求。针对上述痛点，本文提出并设计了一套基于多源信息融合的高炉三维操作炉型 及渣皮形貌动态监测系统，构建了“数据采集-预处理-模型计算-三维可视化”的全流程技术体系。系统以高炉各段冷却壁 内嵌的温度及热流传感器阵列为核心，结合进出水管道的铂电阻温度传感器与超声波流量计，实现炉墙边界热负荷数据的秒 级实时采集；引入离散卡尔曼滤波算法，有效剔除工业现场电磁干扰导致的异常信号，完成数据清洗与平滑处理，保障输入 数据的可靠性。在此基础上，建立考虑变物性参数的二维瞬态导热逆问题（Inverse Heat Conduction Problem, IHCP）数学模 型，引入 Levenberg-Marquardt (LM) 优化算法并结合 Tikhonov 正则化项，解决逆问题固有的不适定性，实现炉墙各部位隐 藏渣皮厚度的动态、稳定、高精度求解。为实现全炉形貌的直观呈现，采用改进的薄板样条径向基插值算法（RBF），以高 炉设计标准内部轮廓为基准，完成离散渣皮厚度数据的平滑插值与高炉内部三维全景的高精度重建，并通过伪彩色映射机制 实现渣皮厚度的可视化区分。某 2500m³级高炉的工业应用验证表明，该系统计算误差可稳定控制在±10mm 以内，与人工 实测数据高度吻合；系统不仅能够为高炉操作人员提供“透明高炉”的直观视角，打破传统“盲人摸象”式的炉况判断局限， 还具备局部渣皮异常脱落的早期预警能力，可精准定位异常区域并指导操作人员实施预防性调剂。该系统的成功应用，为高 炉的安全长寿运行、能耗优化及智能化、精益化操作提供了可靠的诊断依据与技术支撑，对推动冶金行业自动化水平提升具 有重要的工程应用价值。