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公开(公告)号：CN119761888A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411780049.3
申请日：2024-12-05
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06Q50/26 , G16Y40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的水泥生产环保排放动态监管方法及系统，属于生产环保领域。所述方法包括：根据水泥窑生产工艺流程，构建统一的数据指标体系；进行物联网架构搭建，并基于所述物联网架构采集各个水泥窑产线的数据；基于物联网架构的物联网平台，动态配置需要观测的指标及其计算公式，并根据采集到的数据进行指标计算；根据所述指标计算的结果，物联网平台进行环保排放综合评价。本发明对不同的水泥产线排放情况建立了统一的数据指标体系，并基于物联网实现了数据采集、指标计算、环保排放综合评价从而实现了水泥窑产线的动态监管，脱离了人工限制，进而了实现科学治污、精准治污。
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公开(公告)号：CN119556902A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410847016.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Abstract: 本发明揭示了一种实时数据流处理系统和方法，系统由组件工厂、画布编排、调度执行器构成单机版部署结构或集群版部署结构；所述组件工厂，用于生产、构建、发布组件；本发明的优点在于支持复杂大规模并行任务，有效地管理资源，适用于嵌入式边缘计算设备，支持硬件水平横向扩展，集群化部署，多语言插件化扩展，支持任意语言编写自定义节点组件，内存DAG模型，打通C++/Python算法生态，面向实时流处理，低代码可视化编程拖拽。
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公开(公告)号：CN112729997B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202110163802.4
申请日：2021-02-05
Applicant: 上海智质科技有限公司 , 安徽海螺集团有限责任公司 , 丹东东方测控技术股份有限公司 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Inventor： 何承发 , 吴斌 , 李乐意 , 吴铁军 , 詹家干 , 许越 , 谢发权 , 修蕾 , 王恒兵 , 翟润昌 , 宋登科 , 赵波 , 王刚 , 彭湃 , 胡义宏 , 邵明军 , 刘凯
IPC: G01N1/28
Abstract: 本发明提供一种应用于物料检测分析技术领域的物料检测分析用样片制作装置，所述的物料检测分析用样片制作装置包括定量机构(1)、研磨机构(2)、压片机构(3)、冲片机构(4)、钢环自动存取机构(5)、转运机构(6)、加药机构(7)，所述的定量机构(1)、研磨机构(2)、压片机构(3)、冲片机构(4)、钢环自动存取机构(5)、转运机构(6)、加药机构(7)均安装在框架(8)上，本发明所述的物料检测分析用样片制作装置，结构简单、紧凑，效率高效，能够高效、高质完成样品制作，自动化程度高，平均6‑7分钟完成一份样片，并且实现同时多份样片进行不同环节处理，全面提高制片效率。
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公开(公告)号：CN118990984A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411333588.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
IPC: B29C48/285 , B29C48/92
Abstract: 本发明公开了一种型材挤出机自动上料系统，包括多个钢平台并分别采用PLC进行控制；多个钢平台互相之间采用MPI通讯方式实现数据通讯；每套钢平台都可以调用其他钢平台的设备。本发明还公开了该自动上料系统的控制方法。采用上述技术方案，控制系统选用成熟可靠的软硬件设备，实现了安全、稳定、高效的系统要求；实现多生产线之间的协同控制，多套系统之间采用MPI通讯方式实现数据通讯，充分实现了有限资源的最大化利用，极大地提高了工厂资源利用率；便于工厂统一调度和管理；自动上料系统集多种操作模式于一体，大大丰富了系统操作的方式，为系统的稳定运行提供有力保障。
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公开(公告)号：CN117828982A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311749934.0
申请日：2023-12-18
Applicant: 合肥工业大学 , 安徽海螺集团有限责任公司 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM算法提高碳核算数据预测精准度的方法，包括下列步骤：S1、采集财务系统的能源外购数据和生产系统的能源消耗数据，构建相应的数据集；S2、分别基于对应的数据集分别构建对应的线性回归模型，用于确定生产系统的实时数据与财务口径的能源实际购买量之间的关系；S3、计算碳排放数据，将实时数据转化为能源实际购买量的实时数据，再时序化，与碳排放数据配对形成训练集；S4、利用训练集训练长短期记忆网络模型LSTM，再进行碳排放数据的预测。本发明先对生产系统采集的实时数据进行转化，使其与碳排放统计核查过程中使用的基于财务口径的实际购买量数据更加接近，预测结果更加统计核查的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117826725A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311871476.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 安徽海螺集团有限责任公司 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于控制工程技术领域，具体涉及一种基于等价输入干扰‑线性矩阵不等式的水泥生产控制方法，该方法建立了基于EID‑LMI的线性离散时滞模型预测控制系统，建立过程中，首先利用扰动补偿思想构建由被控对象，观测器以及低通滤波器构成的控制系统结构，然后基于等价输入干扰EID方法获得EID估计值，并设计扰动抑制律；然后，利用李雅普诺夫稳定性理论和结合性能指标，将指标函数转化为一个最小化李雅普诺夫函数函数，通过线性矩阵不等式LMI方法获得预测控制器的设计算法。本发明具有较好的抗干扰能力，具有较高的扰动抑制性能，产生的控制系统是鲁棒稳定的。
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公开(公告)号：CN117315778A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311219009.7
申请日：2023-09-20
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的危险动作识别方法，包括：步骤一、采用目标检测算法检测以分别识别人员和香烟；识别出人员后进入步骤二和步骤四，同时识别出人员和香烟后进入步骤五；步骤二、采用UNet图像分割算法检测是否包含危险区域；步骤三、根据检测结果，判断人员标签对应的边界框坐标是否被包含在危险区域内；步骤四、采用人体骨骼点检测算法进行检测，判断是否人员发生摔倒；步骤五、进一步进行人体部位的检测，识别该人员的脸部和手部；步骤六、判断香烟对应的边界框位置是否被包含在脸部或手部对应的边界框内部。本发明采用不同的模型进行检测，大大提高了相应标签检测的可靠性和准确性，同时对多种危险进行识别预警。
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公开(公告)号：CN117315582A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311264305.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Abstract: 本发明公开了基于云边端三位一体的视觉识别分析方法，包括下列步骤：步骤一、将终端采集的图像信息发送到边缘端；步骤二、边缘端基于训练后的目标检测算法对图像进行识别，如果识别出人员则转到步骤三，否则停止本次处理；步骤三、基于目标检测算法识别图像，如果未识别出救生腰带或救生衣，则转到步骤四，否则停止本次处理；步骤四、判断检测结果是否有工作人员，如果有转到步骤五，否则停止本次处理；步骤五、基于步骤三和四的检测结果判断工作人员是否穿戴救生腰带或救生衣，若没有则将检测结果及相应图片数据回传至云端，否则停止本次处理。本发明的识别效果在实时性和准确率上表现较好，能够及时智能识别违规行为并自动语音告警。
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公开(公告)号：CN116882669A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310784146.9
申请日：2023-06-29
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 , 海螺(安徽)节能环保新材料股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络和强化学习的型材生产排程调度系统，属于型材生产排程调度管理领域，利用图神经网络(GNN)和强化学习(RL)来解决型材生产排程调度(JSSP)的框架；所述框架中将JSSP的调度过程定义为一个具有状态图表示的序列决策问题；针对所述序列决策问题，所述框架使用GNN来学习嵌入JSSP空间结构的节点特征(表示学习)，并推导出将嵌入节点特征映射到最佳调度的策略行动(策略学习)；我们采用基于近端策略优化(PPO)的RL策略对节点特征、策略行动进行端到端的训练。
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公开(公告)号：CN116294660A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310198126.3
申请日：2023-02-28
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
IPC: F27D19/00
Abstract: 本发明公开了一种水泥窑头煤压力优化控制方法，包括：1)限制条件判断，包括窑况指标限制、窑电流限制、二次风温限制和氨水流量趋势限制；2)推荐值计算，通过上一步初步确定的各参数的限制条件计算出相关参数对窑产量影响的推荐值；3)推荐值选择，按照窑况综合指标推荐、窑电流大小推荐、二次风温推荐、头尾煤比例、环境温度推荐、窑尾烟室NOx推荐的优先顺序，从前至后进行推荐值选择，得到推荐值选择结果；4)计算头煤推荐值并调整水泥窑头煤压力，该步骤根据头煤推荐值调整头煤喂煤量，头煤推荐值的算式为：头煤推荐值＝当前设定值+推荐值选择结果。本发明能及时调整窑头送煤压力，使窑内个点温度处于相对稳定的状态。
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