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公开(公告)号:CN118863111A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410082643.9
申请日:2024-01-19
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F16/215 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种基于工业大数据的高炉压差预测方法及系统,涉及高炉炼铁中辅助控制技术领域,该方法包括:压差预测步骤:从工业大数据中学习规律,预测未来一段时间内的压差数值;压差预警步骤:根据预测的压差数值与设定阈值进行比较,如果触发规则即提前预警;操作指导步骤:在触发压差预警的情况下,根据炉况核心指标,为工厂的当前操作提供建议指导。本发明能够实现实时在线的高炉压差提前预测,实现炉况平稳。
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公开(公告)号:CN119623623A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411511860.1
申请日:2024-10-28
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F18/24 , G06F16/2455
Abstract: 本发明提供了一种基于多时间粒度动态推理机制的高炉炉况诊断方法,包括:步骤S1:设置多个时间粒度,根据预设规则建立炉况诊断规则库;步骤S2:实时采集数据并将数据存储于动态数据库中,每隔第一时间粒度,提取动态数据库的数据,根据炉况诊断规则库的规则,进行第一时间粒度的炉况诊断,并将诊断结果储存到过程数据库;步骤S3:每隔第N时间粒度,调用过程数据库和动态数据库的数据,根据炉况诊断规则库的规则,进行第N时间粒度的炉况诊断,并将诊断结果储存到过程数据库;步骤S4:调取不同时间粒度的诊断结果。本发明通过构建多种时间粒度的高炉炉况诊断方法,动态推理机制可以减少大量数据库读写负担,提升炉况诊断模型的计算性能。
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公开(公告)号:CN119849782A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202411645899.2
申请日:2024-11-18
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06Q10/04 , G06Q10/087
Abstract: 本发明提供了一种钢铁原燃料船运卸料计划排程方法及系统,包括:船期跟踪获取船期信息,设备跟踪获取设备信息,库存预测获取料场每个料堆的库存信息,并根据料场输入输出计划,给出卸船可用堆址及所述堆址的最大堆量和最早可用时间,工艺路径建模对卸船过程中泊位到料址的所有工艺路径进行建模,数学规划建模建立目标函数和约束。求解钢铁原燃料船运卸料数学规划模型。本发明可实现从泊位到料址的整体计划排程优化,计划可执行性高,有助于提升作业效率、降低滞期费。
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公开(公告)号:CN117631613A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202310011962.6
申请日:2023-01-05
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种工艺流程和工序预测模型可配置的炼铁一体化配料方法,包括:进行工序预测模型设定、工艺流程设定、原燃料设定、工艺要求设定;根据工序预测模型设定内容建立工序预测模型;根据工序预测模型、工艺流程设定内容、原燃料设定内容建立流程模型;根据流程模型、工艺要求设定内容得到的工艺约束建立一体化配料模型;求解一体化配料模型,该类模型属于约束非线性规划模型,得到一体化配料结果。本发明提出的是一种包括模型设定、流程建模、数学规划建模和数学规划求解四个环节的一体化配料方案,可实现灵活设定不同的工艺路径、调整工序预测模型。
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