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公开(公告)号：CN119989913A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510143786.0
申请日：2025-02-10
Applicant: 鞍钢股份有限公司
Abstract: 本发明涉及转炉炼钢技术领域，具体为一种转炉终点温度预测方法。本发明基于机器学习与深度学习，利用历史数据，实时在数据反馈中创建相关性，实现流程的预测与优化。在钢铁行业中的钢包处理工作流程中，操作工结合专业技能，利用机器学习与深度学习设计的模型决策，动态调整连铸工艺参数，可以显著提高炼钢生产的稳定性与产品质量。转炉吹炼终点温度和成分控制是转炉吹炼后期的重要操作，精确的温度预报十分重要，为了提高转炉吹炼终点碳、温命中率，利用特征相关性分析法确定模型的主要输入变量。省时省力，能够精准快速的预测转炉终点温度，有利于提高钢水质量，延长炉衬寿命。
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公开(公告)号：CN118134279B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410250330.X
申请日：2024-03-05
Applicant: 鞍钢股份有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G01N27/00 , G01N33/00
Abstract: 本发明提供一种锌液面渣聚合效果评价方法，包括：确定影响因素，影响因素包括频率、电流和锌磁液面距；选取任一影响因素作为待评价因素，待评价因素具有初始值，以初始值进行试验，得到第一相对聚集度；仅将初始值调整为修改值，以修改值进行试验，得到第二相对聚集度；根据初始值、修改值、第一相对聚集度和第二相对聚集度得到待评价因素的评价结果。根据评价结果能够反映各影响因素对电磁聚渣效果的影响，有助于分析出电磁聚渣的最优参数，对指导现场镀锌线的锌锅聚渣具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111859788A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010643777.5
申请日：2020-07-07
Applicant: 鞍钢股份有限公司
IPC: G06F30/27 , B22D11/22 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于方坯连铸二冷区温度均匀预测及评价方法，数据预处理：进行生产现场数据采集，收集到的原始数据采用均值化空缺值填充方法；稳定度因子：构造输入矩阵[H，L，D，T浇，V，Q，T目]，输出矩阵[T]，得到H的稳定度因子，按照稳定度的大小，排序BP神经网络的输入层，构建并训练STBP神经网络，对连铸二冷分区进行横向和纵向对比分析，横向采集是指同时刻对多个分区出口中心点采集温度，纵向采集是指同分区不同时刻出口中心点采集温度。优点是：利用稳定性神经网络对各个分区进行横向和纵向的温度预测，结果显示应用稳定性神经网络进行方坯连铸二冷区温度预测，提高了方坯连铸二冷区温度控制精度。
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公开(公告)号：CN107798014A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201610802933.1
申请日：2016-09-06
Applicant: 鞍钢股份有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30539
Abstract: 本发明提供一种兼顾局部样本的频繁项集数据挖掘方法，按照支持度从高到低依次排列，依据截取的数量进行取舍的竞争原则，以及按照百分比的形式对各样本项集进行取舍的总数原则。依次进行总体数据样本频繁一项集生成、局部数据样本一项集平均域值计算、总体数据样本频繁K项集生成及局部数据样本K项集平均域值计算。本发明基于Apriori性质的频繁项集数据挖掘算法LS-Apriori算法，应用Apriori算法的基本思想，根据局部样本的平均支持度与总体样本的平均支持度大小，分别采用竞争原则和总数原则寻找频繁项集，从而在Apriori算法中兼顾了局部样本数据，有效解决了经典Apriori算法不能很好的兼顾局部最优的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107796309A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201610802916.8
申请日：2016-09-06
Applicant: 鞍钢股份有限公司
IPC: G01B11/02
CPC classification number: G01B11/02
Abstract: 本发明提供一种嵌入式系统与千兆以太网的带钢宽度信息检测方法，包括嵌入式图像处理和数据通讯两部分，设计以数字信号处理器DSP为核心器件的嵌入式带钢宽度检测控制系统，通过DSP控制高速线阵CCD相机采集钢板的图像信息，经DSP进行带钢图像边缘搜索算法分析与处理后，得到带钢宽度信息，最后通过千兆以太网将处理好的带钢宽度信息传输给上位机，为生产提供支持。本发明集成度高，板卡尺寸小，抗干扰能力强，系统数据传输能力大、速度快，可实现钢板宽度在线检测，检测精度达到0.5mm，并可节省大量的系统资源，具有结构简单、维护方便的优点。
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公开(公告)号：CN105414206A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201410483796.0
申请日：2014-09-19
Applicant: 鞍钢股份有限公司
Abstract: 一种冷轧带钢边部在线快速定位方法，将相机采集的带钢实时图像处理后获得带钢同步灰度图像；对灰度图像进行纵向中值滤波，图像上每个像素点的灰度值等于其纵向临近点的灰度中间值；对图像分层,从左右两方向分别确定每层的左右波动最大块；进行图像纵向压缩，分别形成左右压缩图像序列；再分别生成左右边部波动序列；然后,确定每一波动序列的边缘波动阈值，从左右两方向分别搜索波动序列中第一个大于对应边缘波动阈值的波动序列值，确定本层左右边缘位置及跃阶值；最后确定左右边部统计边界。本发明工作可靠，算法简单，运行速度快，处理效果好，不受带钢纹理、色差、缺陷及光照影响，适用于工业生产和各种计算设备应用。
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公开(公告)号：CN103884719A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201210560583.4
申请日：2012-12-21
Applicant: 鞍钢股份有限公司
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供了一种基于嵌入式钢板表面质量检测系统图像预处理方法，检测系统将相机采集到的钢板表面图像数据经由同步器、交换机传输至嵌入式预处理平台，嵌入式预处理平台采用DM648系列DSP处理器，利用嵌入式预处理平台实现图像数据多个接收线程接收与一个发送线程控制，利用DM648处理器通过分别写入各个CCD相机的控制寄存器设置IP地址，在嵌入式预处理平台中对采集接收到的图像数据通过时间标记、去噪、拼接进行预处理，将处理后的图像数据传输至系统服务器。利用DSP嵌入式处理器实现钢板表面图像的高速实时同步采集及拼接等预处理，大大减小了服务器的运算负荷，减小了系统的投资成本及繁杂程度。
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公开(公告)号：CN103472787A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310403285.9
申请日：2013-09-07
Applicant: 鞍钢股份有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种烧结燃料配比在线判定方法，建立烧结燃料配比判定知识库，采用产生式规则表达方式和关联式多表联合存储，进行烧结机尾断面图像及参数采集与存储，对采集到的烧结机尾断面图像进行捕捉和提取；采用中值滤波和临界均值滤波方法对图像进行降噪处理，通过灰度图像利用阈值进行分割，采用上下边界点横向像素位置的平均值做差的绝对值来获得红火层厚度；采用基于产生式规则的专家系统，对参数进行命题激活、知识推理，判定出烧结燃料配比的大小。从而消除人工观察的弊端，解决配比模型不能实时判定烧结燃料配比大小的问题，实现烧结燃料配比的在线定量判定，其方法准确可靠，简单易行，可为燃料配比异常提供操作指导。
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公开(公告)号：CN103361552A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201210091094.9
申请日：2012-03-30
Applicant: 鞍钢股份有限公司
Abstract: 本发明公开V-N微合金化460MPa级厚板，重量百比分C：0.05-0.1；Si：0.1-0.3；Mn：1.61-2.1；P：≤0.015；S：≤0.007；V：0.01-0.05；Ti：0.01-0.03；N：0.008-0.015，Als：0.01-0.05；余量为Fe和不可避免杂质。转炉全程底吹氮气，流量5-40Nm3/min，5-30min，抬枪后用氧枪吹氮气5-30min；LF精炼开始后加入钒铁；RH提升气体为氮气，流量100-300Nm3/h，10-60min；坯料加热温度为1150-1250℃，保温100-300min；开轧温度为1050-1150℃，道次变形率为15-35％，终轧温度为800-970℃；以10-30℃/s的速度快速冷却到500-700℃。提高了生产效率，降低了原材料成本及生产成本，可制备总压缩比最低为4的10-100mm厚度各规格中厚钢板。
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