基本信息:
- 专利标题： 用于三步法不锈钢冶炼的基于深度学习的配料模型协同方法、设备及介质
- 申请号：CN202411642777.8 申请日：2024-11-18
- 公开(公告)号：CN119669752A 公开(公告)日：2025-03-21
- 发明人： 高遒 , 蒲春雷 , 洪宇杰 , 王礼平 , 耿剑 , 吴昊
- 申请人： 中冶华天工程技术有限公司 , 中冶华天南京工程技术有限公司 , 中冶华天南京电气工程技术有限公司
- 申请人地址： 安徽省马鞍山市经济技术开发区湖西南路259号福昌工业园
- 专利权人： 中冶华天工程技术有限公司,中冶华天南京工程技术有限公司,中冶华天南京电气工程技术有限公司
- 当前专利权人： 中冶华天工程技术有限公司,中冶华天南京工程技术有限公司,中冶华天南京电气工程技术有限公司
- 当前专利权人地址： 安徽省马鞍山市经济技术开发区湖西南路259号福昌工业园
- 代理机构： 北京中伟智信专利商标代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 张岱
- 主分类号： G06F18/214
- IPC分类号： G06F18/214 ; G06F18/21 ; G06F18/2431 ; G06N20/00 ; G06Q10/0631 ; G06Q50/02
摘要：
本发明公开一种用于三步法不锈钢冶炼的基于深度学习的配料模型协同方法、设备及介质。包括下述步骤：S1：获取历史原辅料使用量数据、历史能源介质使用量、出钢钢水成分、出钢钢水温度、原辅料成本、能源介质成本数据，构建数据集，并将所述数据集划分为训练集、测试集和验证集；S2：获取配料模型的原辅料、能源介质的计算数据；S3：构建基于成本优化的配料模型协同；S4：将校准后的配料模型计算数据输入基于成本优化的配料模型协同，并输出预测出钢钢水成分、出钢钢水温度、配料预测成本；S5：实时采集当前的原辅料、能源介质使用量数据和成本；S6：基于深度学习的的实现成本最优的配料模型协同以修正后的原辅料、能源介质的计算数据运行。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06F | 电数字数据处理 |
| ------G06F18/00 | 模式识别 |
| --------G06F18/10 | .预处理；数据清理 |
| ----------G06F18/21 | ..识别系统或技术的设计或设置；特征空间中的特征提取；盲源分离 |
| ------------G06F18/214 | ...生成训练模式；自引导方法，如捕获，促进 |