专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于大数据的高炉智能评价方法及系统-CN202210412852.6在审
  • 唐珏;储满生;齐月松;石泉;王茗玉;刘志强;柳政根;吕炜;何家雷 - 东北大学
  • 2022-04-19 - 2022-08-12 - G06Q10/06
  • 本申请涉及一种基于大数据的高炉智能评价方法及系统,所述方法包括:基于高炉基础数据获取高炉应用数据,基于高炉应用数据提取表征参数;基于表征参数获取高炉等级;基于高炉应用数据和高炉等级获取评价参数,基于评价参数获取底层参数;基于高炉等级和评价参数,获得第一评价规则;基于评价参数和底层参数,获得第二评价规则;基于第一评分规则和第二评价规则,获得第三评分规则,并获得评价分数;基于评价分数判断是否出现波动信息,若出现波动信息,则进一步确定波动原因。通过本申请中的方法,实现了对高炉的实时评价。
  • 一种基于数据高炉智能评价方法系统
  • [发明专利]一种用于调节高炉运行状态的方法及装置-CN202111024826.8在审
  • 肖志新;康健;张正东;林巍;郭大磊 - 武汉钢铁有限公司
  • 2021-09-02 - 2022-02-11 - G06F30/20
  • 本发明提供一种调节高炉运行状态的方法及装置,包括:确定第一评估因子及第二评估因子;第一评估因子为布料重量变化率与第二当前炉顶煤气最大温差均值变化率之间的比值;第二评估因子为每个评估周期内单位布料时间对应的顶温变化速率;基于第一评估因子及第二评估因子确定对应的调节策略,基于调节策略调节高炉运行状态;如此,通过利用高炉炉顶煤气温度变化的幅度和频率等特征,形成表征高炉冶炼型变化趋势的第一评估因子和第二评估因子,在短时间内可依据第一评估因子和第二评估因子对发展的方向和速度进行预判,确定调节策略,及时对运行状态进行调节,确保高炉稳定。
  • 一种用于调节高炉运行状态方法装置
  • [发明专利]高炉顺行的评价方法-CN202210313700.0在审
  • 徐辉;朱勇军;朱锦明;陈永明;王士彬 - 宝山钢铁股份有限公司
  • 2022-03-28 - 2023-10-10 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种高炉顺行的评价方法,包括步骤:1、筛选高炉顺行的相关表征参数;2、确定每个相关表征参数的基准参数,并根据基准参数进行分区和分级;3、设定每个相关表征参数各区域的稳定性指数;4、根据稳定性指数设定每个相关表征参数的权重;5、计算顺行指数X;6、设定顺行表征规则,并根据顺行表征规则判断高炉。本发明根据可便捷测得的6个相关表征参数进行分区和分级,并赋予权重,利用6个相关表征参数的数值计算得到顺行指数,根据顺行指数快速、准确的对高炉顺行情况进行评价,对高炉的现状和趋势性预测具有重要的参考意义
  • 高炉炉况顺行评价方法
  • [发明专利]一种转炉异常控制方法及系统-CN202210300084.5有效
  • 张学民;周平;李长新;王成镇;杨恒;黄少文;霍宪刚;宁伟 - 山东钢铁股份有限公司
  • 2022-03-25 - 2022-11-18 - C21C5/30
  • 本发明提出了一种转炉异常控制方法及系统,该方法包括:获取转炉特征信息;根据获取的转炉特征信息判断转炉是否发生异常,如果发生异常,根据预先建立的转炉异常参数分析数据库对发生异常的转炉进行智能控制;如果未发生异常,根据转炉优化参数判断当前转炉是否达到最优,如果达到最优,则存储并更新转炉优化参数;其中,转炉异常参数分析数据库存储有不同转炉全过程未发生异常对应的不同输入参数、不同操作参数的历史记录,基于该方法,还提出了一种转炉异常控制系统,有效解决由于现有技术造成转炉异常控制效率低且可靠性不高的问题,有效地提高了转炉异常控制的效率以及可靠性。
  • 一种转炉异常控制方法系统
  • [发明专利]一种高炉异常智能监测方法及系统-CN202010940303.7有效
  • 蒋朝辉;蒋珂;谢永芳;潘冬;桂卫华 - 中南大学
  • 2020-09-09 - 2022-08-16 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种高炉异常智能监测方法及系统,通过获取高炉现场的样本数据,基于样本数据,获取用于表征样本数据与高炉目标的动态因子,基于动态因子,建立基于目标驱动的去噪自编码机,堆叠多个基于目标驱动的去噪自编码机,获得堆叠目标驱动的去噪自编码机,基于堆叠目标驱动的去噪自编码机,提取高炉目标特征变量,以及基于高炉目标特征变量,对堆叠目标驱动的去噪自编码机进行训练,从而实现对高炉的在线监测,解决了现有高炉异常监测精度低的技术问题,且通过堆叠多个基于动态因子建立的基于目标驱动的去噪自编码机能逐层提取与高炉目标相关的目标特征变量,进而提高监测模型的准确性和鲁棒性。
  • 一种高炉异常智能监测方法系统
  • [发明专利]一种高炉异常成因的获取方法和装置-CN202010582290.0有效
  • 李昕;陈胜香;林巍;黄平;张正东;宋晶晶 - 武汉钢铁有限公司
  • 2020-06-23 - 2023-04-07 - G06Q10/0639
  • 本发明涉及高炉冶炼技术领域,具体涉及一种高炉异常成因的获取方法和装置。该方法包括:构建异常的成因参数集;其中,成因参数集包括一阶参数集、高阶参数集和交叉参数集;根据成因参数集和异常,获取成因参数集中各参数的权重系数;根据成因参数集中各参数的权重系数,从成因参数集中选出若干个参数作为异常的成因本发明结合高炉冶炼中的物理变化和化学变化,将异常的成因与一阶参数、一阶参数对应的高阶参数以及各交叉参数之间建立关联,构建出成因参数集,能够利用该成因参数集更加准确地对异常进行分析,从而准确地获取异常的具体成因
  • 一种高炉异常成因获取方法装置
  • [发明专利]高炉的评分方法及系统-CN202010467559.0有效
  • 杜屏;卢瑜;赵华涛;朱德贵 - 江苏省沙钢钢铁研究院有限公司;张家港宏昌钢板有限公司;江苏沙钢集团有限公司
  • 2020-05-28 - 2023-07-07 - G06Q10/04
  • 本发明揭示了一种高炉的评分方法及系统,所述方法包括:使用归一化区间分析法,对高炉的关键参数和重要技经参数的数据进行分析,得到归一化线性方程;根据所述归一化线性方程中的因变量系数绝对值的大小,确定对应关键参数对高炉的评分权重;进而对高炉进行量化评价。与现有技术相比,本发明的高炉的评分方法,使用归一化区间分析法,科学的计算高炉的关键参数对高炉的重要技经参数的影响权重,确定关键参数对高炉评价的贡献度,从而科学的对高炉进行量化评价。同时,本发明的方法还可以对不同时段的高炉进行评分,从而确定不同时段的高炉,有效指导高炉生产,利于高炉的稳定,提高高炉的经济效益。
  • 高炉评分方法系统
  • [发明专利]一种建立高炉操作模型的方法-CN201510916529.2在审
  • 刘栋梁;陈令坤;胡正刚;李红;王素平;余姗姗;卢正东;文志军 - 武汉钢铁(集团)公司
  • 2015-12-10 - 2016-03-30 - C21B5/00
  • 尤其涉及一种建立高炉操作模型的方法,方法包括:采集高炉生产过程中的原始数据;基于原始数据,获得高炉的过程参数;基于原始数据和过程参数,通过聚类分析方式获得高炉的各个控制环节的状态的模式识别结果;基于模式识别结果,获得至少一个;确定至少一个中每个所对应的调剂方案;基于至少一个和调剂方案,建立高炉的操作模型。本申请通过建立高炉操作模型,根据操作模型能够准确快速的对不同进行处理,无需有经验的操作人员对进行现场判断,也避免了因操作人员一时的判断失误而造成失常,以及没有及时采用有效的处理措施对高炉所造成的损害
  • 一种建立高炉操作模型方法
  • [发明专利]一种面向波动的高炉铁水硅含量预测与补偿方法-CN201910333879.4有效
  • 尹林子;李乐;蒋朝辉;许雪梅 - 中南大学
  • 2019-04-24 - 2021-03-23 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种面向波动的高炉铁水硅含量预测与补偿方法,属于工业过程监控领域,包括以下步骤:(1)获取历史高炉冶炼数据,并将获取的历史高炉冶炼数据作为样本集;(2)选取输入集,基于BP神经网络在线预测模型预测高炉铁水硅含量Sipre;(3)构建波动知识库;(4)波动识别:对于待测样本,遍历知识库寻找匹配样本,对高炉波动类型进行识别;(5)波动下铁水硅含量预测补偿:根据步骤(4)中判断出的类型,对预测结果进行补偿。本发明利用粗糙集计算了与波动相匹配的特征集,构建波动知识库与BP神经网络进行波动,并对BP神经网络的预测结果作出补偿,有效优化了铁水硅含量的预测效果。
  • 一种面向波动高炉铁水含量预测补偿方法

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