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公开(公告)号：CN116522772A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310441115.3
申请日：2023-04-23
Applicant: 河北大河材料科技有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种连铸机混浇坯成分预测的方法，属于冶金行业连铸方法技术领域。本发明的技术方案是：对每次连铸混浇坯进行成分取样，针对发生频次较多的典型工艺过程进行中包流场的数值模拟，得到成分混合变化的数值模拟结果；根据实际铸坯取样结果对数值模拟结果进行校正；以成分的混合比率为因变量，拉速、中包重量、铸坯宽度和铸坯厚度为自变量，建立五层LSTM神经元网络；将实际数据与不同方式截取的数值模拟数据共同作为训练集，对LSTM神经元网络模型进行训练，得到的模型采集实时生产数据进行混浇生产过程成分变化曲线的预测。本发明的有益效果是：能完整反映出钢水混合过程中成分实时变化情况，精度更高，外推性更好，可显著降低成本损失，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN117725503A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311470770.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 河北大河材料科技有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
Inventor： 高宇 , 陈军利 , 田志强 , 曹金帅 , 李献峰 , 马其云 , 李杰 , 王学魁 , 范宏图 , 张瑞忠 , 刘宏春 , 毛文文 , 王声齐 , 郭翔宇 , 王荣荣 , 张庆宇
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种基于概率的结晶器漏钢预报系统的构建及应用方法，属于冶金行业连铸方法技术领域。本发明的技术方案是：收集铸坯发生粘结与未发生粘结时的热电偶数据，以粘结发生概率为指标对各数据组的不同时间节点进行标记，对标记后的数据集采用支持向量机进行训练，训练后的模型在线布置并实时判定粘结发生概率，根据不同概率值系统输出不同控制方案。本发明的有益效果是：通过动态的数据标记方法，扩充了样本数据库，所得样本真实有效且反映铸坯粘结在不同阶段的特征，以此为基础进行模型训练，减轻了样本不均衡现象，获得准确的预测模型。模型以此为基础进行概率输出，可有效及时对早期粘结进行预警，并后续针对性的输出更加合理的控制方案。
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公开(公告)号：CN117587193A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311449074.9
申请日：2023-11-02
Applicant: 河北大河材料科技有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种采用含钒直接还原铁进行钢水钒合金化的方法，其方法步骤为：1）转炉吹炼达到目标终点碳含量和目标终点温度后提起氧枪，开始出钢到钢包；2）当钢包中钢水达到1/5之后，依次加入硅铁→一次铝块→含钒直接还原铁→二次铝块→锰铁或硅锰合金进行脱氧合金化；加入量分别为硅铁1～3kg/t钢、一次铝块0.5～1kg/t钢、含钒直接还原铁20～40kg/t钢、二次铝块0.2～0.5kg/t钢、锰铁或硅锰合金5～10kg/t钢；钢包中钢水达到4/5之前所有物料全部加完；3）出钢完毕后，将钢水运送至LF精炼炉进行升温和调整成分。本方法有效提高钒元素的收得率，显著降低钒合金化成本，减少了制备钒氮合金过程的能耗物耗；钒元素回收率稳定、工艺简单、节约成本。
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公开(公告)号：CN117577209A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311391633.5
申请日：2023-10-25
Applicant: 河北大河材料科技有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种IF钢RH精炼碳氧含量动态预测方法，属于RH精炼过程模拟仿真技术领域。技术方案是：根据实际钢水的物性参数、RH真空槽体的几何参数、连浇炉次信息、精炼过程工艺参数和钢水成分等信息，确定真空槽向钢水中的传氧量、钢水向渣层的传氧速率及吹氧量，计算各反应场所脱碳速率，建立脱碳模型的四元常微分方程组，获取钢水精炼过程中钢水的碳氧含量。本发明的有益效果是：可检测钢水中碳氧含量的变化，精确判定精炼终点，可通过改变循环气体流量、真空室压降曲线及浸渍管插入深度检测其对脱碳过程的影响，实时准确调整各工艺参数，持续优化精炼过程。
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公开(公告)号：CN116727626A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310522949.7
申请日：2023-05-10
Applicant: 河北大河材料科技有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种板坯结晶器铸坯粘结的检测方法，属于冶金连铸方法技术领域。本发明的技术方案是：安装激光测距仪并获得结晶器保护渣渣面的高度变化情况，经过快速离散傅里叶变换得到渣面高度随时间变化情况的特征频谱，将其与结晶器振动的频率进行比对，直接判断结晶器内铸坯粘结是否发生。本发明的有益效果是：无需结晶器改造，其安装、维护方便，采用直接检测的手段判断铸坯粘结的发生，其预测结果准确可靠，铸坯粘结现象发生后立刻就能进行检测，减少了报警晚导致漏钢的风险,可以可靠、准确、快捷的进行结晶器粘结漏钢预报。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116702616A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310723442.8
申请日：2023-06-19
Applicant: 河北大河材料科技有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
IPC: G06F30/27 , B22D11/16 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/043 , G06F111/10
Abstract: 一种基于相关性分析的连铸混浇坯成分预测的方法，属于冶金行业连铸方法技术领域。其技术方案是：进行中包流场数值模拟，并利用生产现场的铸坯取样检测结果对该数值模拟进行指导修正；将拉速、中包重量、铸坯宽度、铸坯厚度和成分混合比率五个参数变量作为CEEMD的输入参数，并根据相关系数筛选出与原始数据相关性最高的两组IMF分量进行求和得到新的数据，将求和后的每个变量数据作为SVM的输入数据集对生产数据中浇生产过程成分变化曲线进行预测。本发明能够提供基于大数据和机器学习技术的人工智能模型，对整个异钢种混浇过程成分实时变化情况，进行混浇坯定尺切割，为异钢种混浇工艺过程有效地为炼钢厂提供高准确性和效率的决策支持。
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公开(公告)号：CN118070645A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410135197.3
申请日：2024-01-31
Applicant: 河北河钢材料技术研究院有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于BiLSTM‑CNN的电炉终点温度预测方法，针对电炉短流程生产并结合电炉炼钢工艺原理，收集24种电炉炼钢工业生产中的参数历史数据，建立电炉炼钢时空序列数据库；利用CNN‑BiLSTM建立时空训练模型，其中通过CNN卷积操作和池化操作提取数据序列种的空间特征，通过BiLSTM捕捉数据中的时间特征信息，将空间与时间特征结合得到训练模型，生产状态中24种电炉炼钢参数作为训练模型的输入，预测出电炉炼钢终点温度。本发明在面对较为复杂的电炉炼钢生产，对电炉炼钢终点温度的进行实时预测，可有效地为炼钢厂提供高准确性和效率的决策支持和技术指导。
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公开(公告)号：CN118115511A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410106923.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 河北河钢材料技术研究院有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/62 , G06T7/136 , G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOv5与阈值分割的钢板胶接面积识别方法，通过建立图像数据库，利用YOLOv5将图像预处理成统一规格，通过主干网络提取图像的特征并进行多层级的特征融合，最终通过最后一层的检测网络识别胶接在钢板的位置。将识别出的结果进行解析，使用与胶接颜色相近的R通道图像进行阈值分割，得到胶接目标区域；最后利用实物与像素值的数值比例关系，计算得到胶接区域的面积总占比。本发明提供基于大数据和计算机视觉技术的人工智能模型，在面对不同场景下的多尺度图像，可快速且准确计算出胶接区域的总占比，为检测人员提供高准确性和效率的技术支持，节约胶接的企业标准认证时间。
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公开(公告)号：CN118571370A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410576806.9
申请日：2024-05-10
Applicant: 河北河钢材料技术研究院有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种低成本汽车用高强钢成分设计优化方法，属于金属材料成分优化方法技术领域。本发明的技术方案是：采集热轧生产工厂中的高强钢不同成分和温度下热轧卷的屈服强度力学性能和抗拉强度力学性能数据，整合成经验力学性能数据集；历史数据训练模型和成分预测模型通过随机森林算法将数据集进行训练，对新的高强钢成分设计方案进行预测屈服强度力学性能和抗拉强度力学性能；统计力学性能数据，根据成分设计需求定位最优高强钢成分方案。本发明的有益效果是：可显著降低研发成本，大大提高了材料设计的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118312869A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410164683.8
申请日：2024-02-05
Applicant: 河北河钢材料技术研究院有限公司 , 河钢集团有限公司 , 河钢股份有限公司
IPC: G06F18/2415 , G01K7/02 , G06N3/047 , G06N3/06
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯神经元网络的铸坯纵裂纹离线判别方法，通过收集铸坯发生纵裂纹与未发生纵裂纹时的热电偶温度数据，采用贝叶斯神经元网络对数据进行训练，应用训练好的模型对温度变化率数据进行判别，根据模型判别结果的置信度决定是否补充进行铸坯实物、热像图、热电偶曲线的观察确认。本发明由于采用贝叶斯神经元网络对纵裂纹进行判别，提高了铸坯纵裂纹判断确认的准确性与便捷性，减少了该过程对岗位操作人员的劳动强度和经验依赖。
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