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公开(公告)号：CN111489067B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010228879.0
申请日：2020-03-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态区域分配的炼钢车间天车调度方法，能够有效提高天车调度的效率。所述方法包括：S1，获取炼钢车间生产跨的历史天车任务表；S2，根据获取的历史天车任务表，确定用于任务产生概率计算的参数；S3，判断当前时刻是否达到重新分区的时刻，若达到，则依次执行S4、S5，以实现动态区域分配的天车调度；S4，根据确定的用于任务产生概率计算的参数，计算生产跨在当前的下一时刻空间总的任务产生概率分布；S5，根据得到的任务产生概率分布，将生产跨空间划分为任务密度均匀的等天车数量的区域，每台天车执行一个区域内的任务。本发明涉及天车调度领域。
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公开(公告)号：CN114418464B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210315396.3
申请日：2022-03-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于案例推理的二步法冶金流程能源评价方法及系统，涉及自动控制技术领域。包括：运用最小流程单元能耗情况解析的方法，对二步法冶炼不锈钢流程能耗进行解析，提出流程能源优化由工序能耗、传搁能耗和差异能耗三部分组成，其中差异能耗是流程能源优化的关键。通过对差异能耗影响因素的分析，提出了基于案例推理的冶金流程能源诊断系统的设计方法，采用灰色关联度的方法进行相似度计算，经过选择得到诊断结果。对不同操作条件和操作制度下炉次信息进行案例诊断，案例推理结果对比分析表明，案例推理的方法可以得到与待诊断炉次工艺操作水平相同、原料配置相近、能耗情况相似的案例推理炉次，适用于复杂的冶金流程能源的诊断。
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公开(公告)号：CN107273619A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710474894.1
申请日：2017-06-21
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: Y02P90/30 , G06F17/509 , G06F17/504 , G06F2217/06 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种钢铁企业静态能量流网络优化设计方法，能够提高能源转换效率。所述方法包括：获取钢铁流程各工序/设备的多种能源介质参数；根据获取的多种能源介质参数，以企业最大经济效益为目标，建立静态能量流网络数学模型；对建立的静态能量流网络数学模型进行求解，得到符合预设条件且具有最大经济效益的各能源介质的分配方案，所述预设条件包括：在满足生产用能平衡的前提下；根据得到的得到符合预设条件且具有最大经济效益的各能源介质的分配方案进行能源结构的优化调整，根据优化调整后的能源结构，确定静态能量流网络。本发明涉及大型钢铁企业能量利用优化与节能领域。
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公开(公告)号：CN106517798A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610920833.9
申请日：2016-10-21
Applicant: 北京科技大学
IPC: C03C10/04
CPC classification number: C03C10/0063 , C03C10/0009
Abstract: 本发明属于微晶玻璃的制备领域，具体涉及一种利用中、低钛型高炉渣制备微晶玻璃的方法，以中、低钛型高炉渣为基本原料，加入铬铁钛三相复合晶核剂，Cr2O3、TiO2和Fe2O3，采用特定的熔融过程和热处理方式制备出具有高强度、高硬度、耐酸碱和耐腐蚀等良好性能的微晶玻璃，并且提出了具体的熔融和热处理工艺参数，解决了现有技术中以高钛型高炉渣制备的微晶玻璃晶相不稳定、出现多种晶相，导致微晶玻璃物理性能较差等问题，并填补了现有技术中的中、低钛型高炉渣综合利用研究方面的空白。
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公开(公告)号：CN116434856A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310272827.7
申请日：2023-03-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G16C20/10 , C21C5/32 , C21C7/068 , G16C20/90 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于分段式氧气脱碳效率的转炉供氧量预测方法，包括：利用案例推理算法根据待求解炉次的入炉铁水条件及终点控制目标，在以往案例库内寻找出与待求解炉次相似度最高的以往案例，作为参考案例；利用转炉吹炼过程中不同阶段氧气脱碳效率的影响因素不同，对参考案例的吹炼过程进行阶段划分，将吹炼过程划分为吹炼前期、吹炼中期和吹炼后期；基于预设的假设条件，根据参考案例的吹炼阶段划分时间和不同阶段的氧气脱碳效率对待求解炉次的供氧量进行预测，得到待求解炉次的供氧量预测结果。与传统的模型相比，本发明的技术方案可以有效地提高转炉炼钢过程中供氧量的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115261551B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210747033.7
申请日：2022-06-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: C21C5/34
Abstract: 本发明提供了一种转炉底吹工艺优化方法，属于炼钢工艺控制领域。所述方法绘制转炉几何模型，并给定喷嘴位置及角度布置方式，确定底吹工艺计算区域并进行网格划分；在所划分的网格内，基于VOF、DPM和组分输运模型及三种模型的耦合，构建底吹工艺仿真模型；再对所设置的每种底吹喷嘴位置及角度布置方式下，分别给定不同的待选底吹气体流量，确定底吹参数，根据底吹参数求解底吹工艺仿真模型中的控制方程，对所有喷嘴位置、角度布置方式及底吹气体流速条件下所获得的钢、气多相流场参数、熔池死区分布和混匀时间进行比较，获得当前转炉的优化底吹工艺参数。本发明实现了对不同的实验条件或生产条件下底吹工艺优化，提高了转炉生产质量及效率。
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公开(公告)号：CN114418464A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210315396.3
申请日：2022-03-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于案例推理的二步法冶金流程能源评价方法及系统，涉及自动控制技术领域。包括：运用最小流程单元能耗情况解析的方法，对二步法冶炼不锈钢流程能耗进行解析，提出流程能源优化由工序能耗、传搁能耗和差异能耗三部分组成，其中差异能耗是流程能源优化的关键。通过对差异能耗影响因素的分析，提出了基于案例推理的冶金流程能源诊断系统的设计方法，采用灰色关联度的方法进行相似度计算，经过选择得到诊断结果。对不同操作条件和操作制度下炉次信息进行案例诊断，案例推理结果对比分析表明，案例推理的方法可以得到与待诊断炉次工艺操作水平相同、原料配置相近、能耗情况相似的案例推理炉次，适用于复杂的冶金流程能源的诊断。
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公开(公告)号：CN113239482B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110444392.0
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种转炉后吹碳含量动态预测方法及装置，该方法包括：以当前转炉生产过程为新案例，历史转炉生产过程为历史案例，根据新案例的主吹阶段工艺参数，基于案例推理算法检索出历史案例中的相似案例及其后吹阶段工艺参数；利用相似案例的后吹阶段工艺参数对碳含量预测模型进行训练；将新案例的后吹阶段工艺参数输入训练好的碳含量预测模型，实现吹炼后期碳含量的实时动态预测。本发明针对目前转炉终点静态控制模型和动态控制模型存在的问题，基于案例推理和长短期记忆网络建立了转炉预测模型，实现了对转炉吹炼后期碳含量的实时动态预测，可为操作人员提高终点命中率提供参考。
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公开(公告)号：CN101957942A
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN201010249756.1
申请日：2010-08-10
Applicant: 秦皇岛首秦金属材料有限公司 , 北京科技大学 , 首钢总公司
Abstract: 一种应用于钢厂的事故预案专家系统，属于钢铁企业管理领域。系统由客户端界面、知识获取界面、推理机制、解释程序、数据库和知识库组成，客户端界面面向预案专家系统的使用者；知识获取界面面向知识工程师，用于知识库的增添、修改和维护；推理机则是根据知识库中的知识推理出预案的过程；解释程序是预案推理过程的说明和描述；数据库用于存储相应生产数据或历史数据；知识库是存储预案规则知识的集合；系统的实现过程包括知识获取、语义网表示、框架扩展、规则库建立和推理机制五个步骤。本发明能为钢厂生产过程发生的故障提供及时准确的专家处理措施和方法，使钢铁企业由人工经验处理事故模式转向计算机专家系统处理模式，提高生产过程事故处理效率。
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公开(公告)号：CN117093868A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311077621.5
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F30/27 , G06N3/048 , G06F119/08
Abstract: 本公开提供一种基于多任务学习的转炉终点预测方法，包括：获取转炉的参数信息；对转炉的参数信息进行预处理，得到输入向量；将输入向量输入预训练的预测模型，同时得到预测的转炉钢水温度和转炉碳含量；基于预测的转炉钢水温度和转炉碳含量，得到预测的转炉终点范围；对铁水开始冶炼，当确定所述转炉的钢水温度和所述转炉碳含量达到预测的转炉终点范围时，生成终止提醒。本公开能够考虑工艺条件的多样性和钢材冶炼过程的复杂性，还可以避免传统的数据驱动模型容易陷入局部最小值的问题，实现了转炉终点温度和碳含量的精准同时预测。
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