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公开(公告)号：CN114841460B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210557536.8
申请日：2022-05-19
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供了基于机器学习的焦炭质量预测方法及系统，通过结合焦炉焦炭质量预测模型对基础炼焦样本数据集合中的基础炼焦样本数据进行焦炭质量指标特征解析，输出焦炭质量指标特征簇，结合焦炭质量指标特征簇，将基础炼焦样本数据作为模型更新成员生成对应的模型更新知识导图，结合模型更新知识导图对基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据进行更新，输出进阶炼焦样本数据集合，结合进阶炼焦样本数据集合对焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取，从而应用于目标炼焦数据的焦炉焦炭质量预测，从而在训练过程中结合焦炭质量指标特征簇进行基础焦炉焦炭质量数据的更新后再进行模型训练，可以提高焦炉焦炭质量预测的可靠性。
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公开(公告)号：CN114971258B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210553947.X
申请日：2022-05-20
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06Q10/0633 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N5/02
Abstract: 本发明提供了一种基于焦炭质量预测的工业流程优化方法及系统，通过提取对工艺控制节点端传送的目标炼焦数据进行焦炉焦炭质量预测获得的目标焦炉焦炭质量数据中不满足预设质量要求的标的焦炉焦炭质量数据，对标的焦炉焦炭质量数据所对应的炼焦流程节点进行追溯，获取待优化的目标炼焦流程节点序列以及目标炼焦流程节点序列中每个目标炼焦流程节点所对应的炼焦运转数据，基于每个目标炼焦流程节点所对应的炼焦运转数据生成每个目标炼焦流程节点的运转缺陷预测信息，并基于运转缺陷预测信息对目标炼焦流程节点序列中每个目标炼焦流程节点进行工业流程优化，从而通过运转缺陷的追溯进行闭环反馈优化，提高后续炼焦流程的可靠性。
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公开(公告)号：CN114971258A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210553947.X
申请日：2022-05-20
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于焦炭质量预测的工业流程优化方法及系统，通过提取对工艺控制节点端传送的目标炼焦数据进行焦炉焦炭质量预测获得的目标焦炉焦炭质量数据中不满足预设质量要求的标的焦炉焦炭质量数据，对标的焦炉焦炭质量数据所对应的炼焦流程节点进行追溯，获取待优化的目标炼焦流程节点序列以及目标炼焦流程节点序列中每个目标炼焦流程节点所对应的炼焦运转数据，基于每个目标炼焦流程节点所对应的炼焦运转数据生成每个目标炼焦流程节点的运转缺陷预测信息，并基于运转缺陷预测信息对目标炼焦流程节点序列中每个目标炼焦流程节点进行工业流程优化，从而通过运转缺陷的追溯进行闭环反馈优化，提高后续炼焦流程的可靠性。
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公开(公告)号：CN114841460A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210557536.8
申请日：2022-05-19
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供了基于机器学习的焦炭质量预测方法及系统，通过结合焦炉焦炭质量预测模型对基础炼焦样本数据集合中的基础炼焦样本数据进行焦炭质量指标特征解析，输出焦炭质量指标特征簇，结合焦炭质量指标特征簇，将基础炼焦样本数据作为模型更新成员生成对应的模型更新知识导图，结合模型更新知识导图对基础炼焦样本数据的基础焦炉焦炭质量数据进行更新，输出进阶炼焦样本数据集合，结合进阶炼焦样本数据集合对焦炉焦炭质量预测模型进行参数层信息的调优和选取，从而应用于目标炼焦数据的焦炉焦炭质量预测，从而在训练过程中结合焦炭质量指标特征簇进行基础焦炉焦炭质量数据的更新后再进行模型训练，可以提高焦炉焦炭质量预测的可靠性。
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