公开(公告)号：CN119398964A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411542119.1

申请日：2024-10-31

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 胡杰 ,  刘俊勇 ,  吴敏 ,  陈略峰 ,  曹卫华 ,  李鸿翔

IPC: G06Q50/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种烧结过程碳耗自适应加权宽度回声状态学习系统建模方法，涉及钢铁烧结过程生产节能降耗领域，该方法包括：基于烧结过程机理分析和数据相关性分析，确定直接影响烧结碳耗的过程参数：BRP、BRP温度、BTP、BTP温度、风箱负压、垂直燃烧速度、台车速度、料层厚度、返矿、焦粉配比、FeT含量、SiO2含量、CaO含量和MgO含量；然后以一种自适应加权宽度回声状态学习系统建立烧结碳耗智能预测模型；最后，根据实际生产数据，以影响烧结碳耗直接相关的过程参数为输入，烧结碳耗为输出，进行烧结碳耗的动态预测。本发明的有益效果是：该烧结碳耗智能预测方法能够实现碳耗的准确动态预测，提高碳的利用率，进而为实现钢铁工业绿色制造和智能制造奠定基础。

公开(公告)号：CN119379469A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411542132.7

申请日：2024-10-31

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 胡杰 ,  刘俊勇 ,  吴敏 ,  陈略峰 ,  曹卫华

IPC: G06Q50/04 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提出了一种基于时间级联宽度回声状态学习系统的烧结终点动态预测方法，涉及钢铁烧结过程生产节能降耗领域，该方法基于烧结过程机理分析和斯皮尔曼等级相关系数，确定直接影响烧结终点的过程参数：17#风箱温度、18#风箱温度、19#风箱温度、20#风箱温度、21#风箱温度、22#风箱温度、BTP温度、料层厚度、台车速度和垂直燃烧速度；然后，提出一种基于时间级联宽度回声状态学习系统作为BTP动态预测方法；最后，根据实际生产数据，以影响BTP直接相关的过程参数为输入，BTP为输出，进行BTP动态预测。本发明所提出的动态预测方法能够实现BTP的准确动态预测，进而为实现钢铁工业绿色制造和智能制造奠定基础。