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公开(公告)号：CN119848800A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411986412.7
申请日：2024-12-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征融合的烧结终点预测模型及其系统。该模型包括：获取烧结过程数据，采用时间序列方法分别构建长期变量矩阵Ml和短期变量矩阵Ms；基于ResNet网络和Transformer架构建立烧结终点预测模型；将长期变量矩阵Ml和短期变量矩阵Ms经矩阵重构后输入预测模型中，依次经特征提取和特征重构，获取回归输入向量，再经迭代训练，输出预测值。该模型根据烧结流程的空间分布特点将输入参数划分为长期变量和短期变量，同时根据变量的时序特性构建变量矩阵，充分考虑了不同时间、空间特性的变量对烧结终点的影响，基于该模型所构建的预测系统无需采用人工经验进行数据特征提取，可以识别出更深层次的特征信息，从而大幅提高预测模型的准确性。
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公开(公告)号：CN119284845B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411826810.2
申请日：2024-12-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种一步法生产无Fe相α″‑Fe16N2粉末的方法，属于磁性材料技术领域。该方法是将铁精矿经过两段湿法研磨活化，得到纳米级铁精矿粉末浆料，将纳米级铁精矿粉末浆料进行干燥预氧化处理，得到表层为Fe2O3的纳米级铁精矿粉末，再将表层为Fe2O3的纳米级铁精矿粉末置于氨氢混合气体环境中进行还原‑氮化反应，得到无Fe相α″‑Fe16N2粉末，该方法更好地利用了氢还原铁的瞬时高活性，能够实现铁的高效、充分氮化，与现有常规的还原‑氮化两步法制备α″‑Fe16N2的技术相比，具有产品无软磁相、永磁性能好、工艺简便等技术优势。
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公开(公告)号：CN119120892B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411630144.5
申请日：2024-11-15
Applicant: 中南大学 , 湖南华菱湘潭钢铁有限公司
Inventor： 甘敏 , 黄康 , 赵改革 , 范晓慧 , 喻维纲 , 季志云 , 孙增青 , 姜涛 , 汤乐云 , 陈许玲 , 黄晓贤 , 冯振湘 , 刘燚 , 罗文平 , 苏建军 , 邹凡球 , 高有才 , 何二喜 , 邹鹏飞
Abstract: 本发明公开了一种超低FeO烧结矿的生产方法，属于钢铁冶金技术领域。该方法是将燃料分为燃料I和燃料II两部分，燃料I与烧结原料经过混合和制粒，得到烧结料；将烧结料布料至烧结机上，再将燃料II布于烧结料料面；进行点火、保温、烧结和冷却；所述烧结过程中，向烧结料料面喷吹富氧气体介质；所述冷却过程中，先在烧结机上抽风冷却，再卸料至环冷机中冷却。该方法通过降低烧结燃料配比，以提高烧结料层氧势，从而提高烧结矿FeO氧化效率，可生产出超低FeO（
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公开(公告)号：CN119598414A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411642577.2
申请日：2024-11-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/27 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Transformer网络的烧结矿转鼓强度预测模型及其系统。该模型首先获取烧结过程的连续状态数据，经预处理后构建烧结过程变量矩阵M1和变量变化趋势矩阵M2，采用Transformer的Encoder结构作为基本框架，构建由变量序列特征提取分支‑回归块和变量序列变化趋势特征提取分支‑回归块组成的改进Transformer网络模型，然后将矩阵M1和矩阵M2输入改进Transformer网络模型，对两分支所提取的特征变量进行加权融合，并将融合后变量Z作为回归块输入，输出预测值。该模型采用深度学习网络，通过自注意力机制、残差连接等操作提取数据特征，避免了过程数据变化趋势信息丢失，大幅提高预测结果准确率和预测速度，有效解决了现有检测方法中存在的时滞性和人工主观性等技术问题。
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公开(公告)号：CN119376245A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411378002.4
申请日：2024-09-30
Applicant: 宝山钢铁股份有限公司 , 中南大学
IPC: G05B13/04 , G06F18/2413 , G06F18/2337 , G06N5/048
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的烧结燃料配比优化方法及其系统和存储器。该方法采用模糊聚类算法对烧结过程的操作模式、透气性状态和热量水平进行分类，并通过模糊关联规则挖掘算法构建不同操作模式、透气性状态和热量水平与燃料配比的关联规则库，然后根据实际生产过程的关键操作参数或在线检测参数，识别当前的操作模式、透气性状态和热量水平，再通过模糊逻辑推理从规则库中匹配出燃料配比优化调控规则，实现烧结燃料配比的优化设定。基于上述方法所提供的含有计算机程序的优化设定系统，有效解决烧结燃料配比的优化设定技术难题，可实现烧结过程燃料配比的智能化调控，对提高烧结过程稳定性和降低生产能耗具有实际意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119194060A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411311844.8
申请日：2024-09-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种红土镍矿高压酸浸渣高效处理的方法，本发明基于带式焙烧工艺烧嘴及回热风流自上而下供热模式下上部料层温度高、下部料层温度低的特征，提出将渣单独造粒的生球布料在上部料层，渣与固体燃料混合造粒再经渣料单独长大具有核‑壳结构的生球布料在下部料层。该方法能够实现高料层厚度条件下渣球团中硫的高效稳定脱除，较单一渣造球布料技术，料层厚度最大可提高100mm，生产率最高可提高22％，有利于降低渣处理工艺成本。
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公开(公告)号：CN119186588A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411697183.7
申请日：2024-11-26
Applicant: 中南大学
IPC: B01J23/889 , B01J35/30 , B01J37/03 , B01D53/86 , B01D53/62
Abstract: 本发明公开了一种铈改性铜锰催化剂及其制备方法和在CO催化氧化中的应用。将铜盐和锰盐及掺杂助剂溶于水中，得到铜锰混合溶液；在所述铜锰混合溶液中加入沉淀剂进行沉淀反应I，反应完成后，进行老化和固液分离，得到复合沉淀物I；所述复合沉淀物I进行干燥和焙烧I，得到铜锰混合氧化物；将所述铜锰混合氧化物与铈盐溶液混合后，加入沉淀剂进行沉淀反应II，反应完成后，进行老化和固液分离，得到复合沉淀物II；所述复合沉淀物II进行干燥和焙烧II，得到铈改性铜锰催化剂，其具有较强的低温活性和潮湿稳定性，催化烟气CO转化率高，工业应用价值较优异，且其制备工艺简单，流程短，有利于工业化生产。
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公开(公告)号：CN118996129A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411095150.5
申请日：2024-08-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种冶炼渣全组分资源化利用的方法，该方法以NH4+浓度≤5mol/L的铵盐溶液对冶炼渣进行浸出，得到钙镁浸出液和浸出渣；浸出渣经浮选或磁选分离含铁组分和含硅组分。该方法基于冶炼渣中钙、镁、铁、硅等组分的赋存形态特征，耦合固碳组分高效浸出、CO2矿化及有价组分分离工艺，实现了冶炼渣低碳低耗全组分资源化利用，极大地推动了冶金工业碳减排和资源循环利用的步伐。
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公开(公告)号：CN118954444A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411452888.2
申请日：2024-10-17
Applicant: 中南大学
IPC: C01B21/06
Abstract: 本发明公开了一种大尺寸高纯α″‑Fe16N2氮化铁磁性粉末制备方法，其包括以下步骤：1）将铁精矿依次通过高压辊磨、纳米砂磨和干燥处理，得到微米级细颗粒铁氧化物粉体；2）将微米级细颗粒铁氧化物粉体进行氢气还原，得到多孔活性还原铁粉；所述氢还原的温度控制低于还原转化路径临界温度50℃范围内；3）将多孔活性还原铁粉在氨气气氛中进行氮化，得到α″‑Fe16N2氮化铁，该方法以廉价的铁精矿为原料，成本低廉，工艺简单，可大批量生产，且能够获得微米级的高纯α″‑Fe16N2氮化铁粉末，进而可采用常规增材制造方法对其进行成型生产高性能磁铁。
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