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公开(公告)号：CN114298550A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111630275.X
申请日：2021-12-28
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种水泥生产经营数据的治理方法，包括：一、数据集成，在整体的业务系统和应用的基础之上建立建立一个数据模型，按照数据模型将业务系统的数据或文件数据通过全量、增量的方式加载到中台数据库；二、数据标准化，实现数据的要素维度的梳理、关联关系的构筑及关系与维度的汇总形成全面的资源库数据集；三、数据开发，制定数据开发规范，对存在的数据相关问题针对性地提供相应解决方案，实现全流程数据处理；四、数据质量管理，根据质量问题对数据质量进行预测评分，设置预警阈值预警，并通过治理评估报告和健康分指标体现治理成效。本发明解决了数据集成程度差、数据的统一管理困难以及无法监控数据质量的问题。
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公开(公告)号：CN113041900A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110312915.6
申请日：2021-03-24
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
Abstract: 本发明提供一种应用于物料自动发送设备技术领域的物料自动发送用物料均化装置，所述的物料自动发送用物料均化装置的均化罐体(1)上部设置电机(2)和多个物料下料口(3)，物料排出口(4)位置设置气动阀门，均化罐体(1)内的均化铰刀(5)包括铰刀轴部(6)和铰刀刀片(7)，铰刀轴部(6)上端与电机(2)连接，均化罐体(1)侧面安装振打锤(8)，均化罐体(1)上部设置气动夹管阀(9)，本发明所述的物料自动发送用物料均化装置，能够高效、高质实现不同物料的自动化均化，实现不同物料的自动进料、配比、均化、排料，降低人工劳动强度，配合物料自动发送站使用，提高物料发送整体效率和质量。
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公开(公告)号：CN112875631A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110180997.3
申请日：2021-02-08
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
Abstract: 本发明公开了一种样品罐倒料系统，所述样品罐具有罐体以及可拆卸连接在该罐体上端口处的盖体，包括：开扣盖装置，具有夹爪和驱动该夹爪动作的传动件，所述夹爪通过传动件驱使其对样品罐进行盖体的拔出或扣合动作；回转倒料装置，具有壳体和旋转夹合组件，所述壳体内形成有容置样品罐的容置腔，所述旋转夹合组件具有施力端，该施力端直接或间接的将力作用于样品罐上以驱使所述的样品罐转动至任意预设位置处。本发明通过采用开扣盖装置结合回转倒料装置的协同使用，实现了对样品罐的拔盖和旋转倾倒效果。
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公开(公告)号：CN112083176A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010917124.1
申请日：2020-09-03
Applicant: 安徽海螺集团有限责任公司 , 安徽海螺水泥股份有限公司 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Abstract: 本发明揭示了一种应用于智能水泥工厂检测系统中的炮弹结构，炮弹整体为圆柱体结构，由弹头和弹身构成，所述弹身由弹身前段和弹身后段构成且相互之间通过弹性连接件连接，所述弹性连接件为橡胶材质的波纹管，所述弹头与弹身前段连接，所述弹身内设有固定在弹身前段内壁的样品收集仓。本发明的优点在于结构简单，利用分体的炮弹结构，使炮弹能够弯曲，减小转弯半径，内部采用能够自动伸出的抽屉结构，方便自取取样，能够实现取样、运输、采集样品完全自动化的流程。
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公开(公告)号：CN111160652A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911405494.0
申请日：2019-12-31
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知识感知的设备异常状态综合判断及运维方法，包括S1、采集动态设备的负荷和能耗数据训练后得到第一模型，所述第一模型根据负荷和能耗数据判断设备的运行状态；S2、在生产过程中采集动态设备的各种参数数据并输入相应的运行状态，所述参数数据包括负荷、能耗、检测参数和噪声的数据；S3、对参数数据进行分析后将分析结果与故障类别和运行状态相互关联建立设备的运维知识库；S4、采集参数数据通过第一模型分析设备运行状态后，对参数数据处理为时序特征数据后与运维知识库中的数据进行匹配分析实现故障预测和诊断。本发明能提高非稳态运行状态下动态设备的故障预测和诊断的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110705834A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910853234.3
申请日：2019-09-10
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种工矿企业危险状态识别方法，S1、各个硬件监控系统对现场的检测源进行监控获取相应的状态数据；S2、软件服务器接收状态数据，进行危险状态综合判断，实现对检测源的识别和评估，并根据评估得到的危险等级发出对应预警信号和处置建议；S3、报警设备和音响设备接收到预警信号发出报警，显示模块和移动端接收预警信号和处置建议并显示。本发明以相对简单的计算方法得到更加准确可靠的判定结果，并且受到人为因素影响较小，可靠性和准确性得到提高。
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公开(公告)号：CN109761517A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910193931.0
申请日：2019-03-13
Applicant: 安徽海螺集团有限责任公司 , 全椒海螺水泥有限责任公司 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
IPC: C04B7/44
Abstract: 本发明公开了一种基于游离钙预测数据控制熟料生产的方法，包括如下步骤：采集熟料生产过程中的信号，包括二次风温、篦冷机一段前进压力、化验室熟料游离钙值、化验室熟料KH值以及质量数据校正确认按钮信号；根据采集信号计算出预测的游离钙含量数值；操作员设定游离钙的控制目标，结合预测校正计算得到fCaO(校正值)以及fCaO与二次风温间的模型关系，计算出二次风温目标值，将该目标值自动写入二次风温与窑头喂煤及窑喂料之间的模型的目标参数内，自动的调节窑头煤及窑喂料量。本发明的优点在于：通过游离钙的预测值来调节二次风温、进而控制窑头喂煤量及窑系统喂料量，达到降低煤耗、节能减排的目的。
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公开(公告)号：CN114865942B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210365989.0
申请日：2022-04-08
Applicant: 安徽工程大学 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司
Abstract: 本发明涉及柔性智能可穿戴发电、传感领域，具体是一种多模共存同轴管状摩擦纳米发电机的制备方法，包括以下步骤：步骤一：制备压缩回弹骨架；步骤二：制备静电感应电极；步骤三：制备介电电极；步骤四：制备同轴起电电极；步骤五：将上述步骤四与步骤三得到的电极组装，使其同轴并两端固定，得到同轴管状摩擦纳米发电机；通过本方法制备的多模共存同轴摩擦纳米发电机的工作机理包括单电极模式和接触分离模式，单电极模式的电极采用热定型长丝编织成管并利用热定型工艺定型使其具有高弹及弹性恢复性；本发明所采用的热定型长丝具有骨架作用，改善了一维线状摩擦纳米发电机的输出电信号较小、使用寿命短、与纺织品结合程度低等问题。
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公开(公告)号：CN118690583B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411162937.9
申请日：2024-08-23
Applicant: 北京理工大学 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 , 安徽海螺集团有限责任公司 , 羚羊工业互联网股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N5/04 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F17/18 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本申请提出了一种面向工业节能降碳的案例推理多属性优化方法及系统，该方法包括：收集工业节能降碳数据，根据构建工业节能降碳数据构建案例模型与案例数据库；确定工业节能降碳的优化目标与约束条件；对工业节能降碳数据进行预处理和模糊化，利用隶属度函数、期望值和概率分布函数构建云模型；计算当前问题与案例数据库中案例的相似度，根据相似度排序选择最相似的案例，并对其进行分析得到案例推理结果；在满足优化目标与约束条件下，基于案例推理结果与云模型制定工业节能降碳的混合多属性优化方案。基于本申请提出的方案，不仅可以提高工业生产的节能减排效率，还能实现经济效益与环境效益的双重提升。
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公开(公告)号：CN118690921A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411162934.5
申请日：2024-08-23
Applicant: 北京理工大学 , 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 , 安徽海螺集团有限责任公司 , 羚羊工业互联网股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N3/094 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本申请提出了一种基于多源多尺度信息融合的工业园区能耗集成预测方法，该方法包括：收集工业能耗多源数据，并对所述工业能耗多源数据进行基于周期配准的数据预处理；构建多源多尺度综合集成模型，其中，所述多源多尺度综合集成模型通过混合深度神经网络模型和物理经验模型融合得到；对于所述工业能耗多源数据内的大量无标签数据和少量有标签数据，采用对抗训练策略进行所述多源多尺度综合集成模型的训练；将预处理后的所述工业能耗多源数据输入训练好的多源多尺度综合集成模型中，得到预测能耗结果，并根据复合评价因子对所述预测能耗结果进行评估。本申请通过利用多源多尺度信息，能够更全面地考虑各种因素对工业能耗的影响。
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