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公开(公告)号：CN119989752A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510467385.0
申请日：2025-04-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , G16C20/10 , G16C20/20 , G01N25/04 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种烧结矿软熔滴落性能自适应管理方法、装置及设备，涉及软熔滴落性能管理技术领域，采集当前时刻烧结原料成分、当前时刻烧结原料配比和当前时刻烧结工艺参数，并计算当前时刻烧结矿理论成分；计算当前时刻烧结矿理论成分对应的当前时刻烧结矿软熔滴落温度理论值，并输入至准确预测模型，输出当前时刻烧结矿软熔滴落温度实际值；确定当前时刻烧结矿软熔滴落温度理论值和当前时刻烧结工艺参数对当前时刻烧结矿软熔滴落温度实际值的量化影响，调整当前时刻烧结工艺参数，实现对烧结矿软熔滴落温度的优化，与单纯的理论实验方式相比，通过与烧结工艺参数的结合，得到的当前时刻烧结矿软熔滴落温度实际值更加准确。
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公开(公告)号：CN119517222B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510092099.0
申请日：2025-01-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种烧结原料化验数据与原料配比实时修正方法，属于电子数据处理技术领域，包括：获取多个历史指定时间周期内的历史原料化验数据、历史烧结过程数据以及历史成品数据，确定多个烧结矿成分目标；确定每个烧结矿成分目标的重要参数向量以及贡献算法；构建每个烧结矿成分目标的预测模型；确定每个烧结矿成分目标的影响参数向量；确定当前化验修正数据；获取多个历史化验修正数据，基于当前化验修正数据以及多个历史化验修正数据确定反馈值，并生成修正报告。可以提升数据质量和分析优化的科学性，确保了预测结果的科学性和可靠性，实现理论与实际闭环反馈的动态调整以及自动化修正、优化，实现质量控制管理的前置化和智能化。
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公开(公告)号：CN119167040B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411666652.9
申请日：2024-11-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/241 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本说明书实施例涉及冶金技术领域，公开了一种烧结操作参数分析方法及装置，包括：基于初始烧结数据确定初始烧结参数；获取初始烧结参数的设定值，以及获取初始烧结参数的当前值，将当前值与设定值进行对比确定数值关系；基于数值关系进行分类确定至少两种操作参数数据；基于操作参数数据进行规律分析，确定操作参数分析结果。基于数值关系进行分类确定至少两种操作参数数据；基于操作参数数据进行规律分析，确定操作参数分析结果，可以实现以烧结过程实时动态参数为核心，采用大数据技术对烧结数据进行实时处理与快速分析，处理速度快，分析结果即时性强。
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公开(公告)号：CN119514898A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510092107.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种基于大数据的高炉炉渣碱度智能调整方法，属于智能制造技术领域，其方法包括收集高炉历史生产数据，根据所述历史生产数据确定生产关键参数，生成高炉炉渣碱度的理论计算模型；结合工艺原则确定炉渣碱度相关目标参数，并对相关目标参数进行筛选，得出强关联参数，构建预测模型；基于预测结果对高炉渣铁进行状态评估，得出状态评估结果，根据状态评估结果确定炉渣碱度的调整方向和调整步长；基于理论计算模型和当前入炉炉料数据，结合炉渣碱度的调整方向和调整步长确定物料调整量，提前一个冶炼周期对炉渣碱度进行智能调整，实现高效、精准的炉渣碱度控制，减少人工干预，优化操作流程，保持碱度在最佳范围，减少不合格率。
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公开(公告)号：CN119494395A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510083692.9
申请日：2025-01-20
Applicant: 东北大学
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F16/334 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供一种烧结动态知识图谱构建方法，涉及知识图谱技术领域，包括：采集实时烧结过程中的全链条数据，并进行参数分类，得到烧结目标参数及烧结过程参数；基于预设数据分析方法进行趋势性关系分析，从而建立烧结趋势影响知识图谱；基于目标配矿周期对烧结过程参数进行参数分类，并匹配对应机器学习算法，构建烧结目标参数预测模型；获取与实时配矿结构吻合度最高的第一历史数据点对应的烧结趋势影响知识图谱，同时基于烧结目标参数预测模型获取与当前生产状态吻合度最高的第二历史数据点，得到烧结量化影响知识图谱，确定实时配矿结构对应的烧结趋势及量化影响知识图谱结果。能够实现机理数据的融合，提高系统处理效率及精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119391919A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411979339.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 东北大学
IPC: C21B5/00
Abstract: 本发明提供一种低铁损的高炉冶炼方法，涉及钒钛磁铁矿冶炼技术领域，包括：步骤S1：将规定炉料结构的原料加入至高炉进行布料，开启冶炼；步骤S2：在高炉炉况稳定后，调节入炉风量至预设风量范围内，同时调整富氧率至预设富氧率范围内；步骤S3：调整冶炼风温至预设温度范围，控制焦比为预设焦比，控制煤比至预设煤比范围，控制硅钛含量在预设第一取值范围内；步骤S4：持续冶炼预设时间长度后终止冶炼。本发明通过优化冶炼方法，增大了入炉风量，优化装料制度及送风制度，稳定气流，改善煤气分布；对炉温进行合理控制，降低焦比，使得铁损降低，解决了现有高炉冶炼钒钛磁铁矿的方法中铁损较高的问题。
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公开(公告)号：CN118246818B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410669527.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2113
Abstract: 本申请公开了一种铁矿粉动态综合评价方法、装置、介质以及电子设备，涉及铁矿粉评价技术领域。其中方法包括：对实时获取的当前铁矿粉数据进行数据处理，得到初始铁矿粉评价数据；对所述初始铁矿粉评价数据进行筛选，获得生产经验评价数据以及数据分析评价数据；基于所述生产经验评价数据以及所述数据分析评价数据进行并集计算，得到目标铁矿粉评价数据；基于所述目标铁矿粉评价数据进行计算处理，得到初始数据矩阵、相关系数矩阵以及关系矩阵，并基于所述初始数据矩阵、所述相关系数矩阵以及所述关系矩阵进行综合评价，得到与当前铁矿粉初始数据对应的综合评分值。本申请可以提高铁矿粉评价的准确性。
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公开(公告)号：CN117925934B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410324423.2
申请日：2024-03-21
Applicant: 东北大学
IPC: C21B13/02
Abstract: 本发明涉及冶金技术领域，公开了一种还原气体提温装置、氢基冶炼系统和还原气体提温方法，还原气体提温装置，包括了炉体、氧气供给组件。通过本发明提供的还原气体提温装置在使用过程中，开启进气口和出气口，向加热空间内供给待加热还原气；通过氧气供给组件向加热空间内供给氧气，以通过部分还原气的燃烧，加热待加热还原气。通过本发明实施例提供的还原气体提温装置可以与加热炉组合使用，可以对还原气进行二段加热，能够获得温度更高的还原气。
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公开(公告)号：CN117431397B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311756699.X
申请日：2023-12-20
Abstract: 本发明公开了一种钒钛矿的还原方法，包括：原料预处理：将钒钛矿与粘结剂细磨，并充分烘干；生球制备：将预处理后的钒钛矿与粘结剂充分混合焖料，然后造球，得到生球；氧化焙烧：将所述生球氧化焙烧，得到强度为2000~2150 N/个钒钛矿氧化球团；直接还原：将所述钒钛矿氧化球团放入氢基竖炉中，富氢还原气体条件下进行直接还原，得到还原产物。本发明通过原料预处理、生球制备、氧化焙烧以及直接还原的协同控制，得到的钒钛矿金属化球团产品的金属化率≥94%，还原行为指标满足氢基竖炉生产要求，实现了钒钛矿资源的清洁利用。
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公开(公告)号：CN117344076A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311415213.6
申请日：2023-10-27
Applicant: 攀钢集团西昌钢钒有限公司 , 东北大学 , 攀钢集团攀枝花钢钒有限公司
Abstract: 本发明公开了一种铁矿石逐级直接还原方法及装置，涉及低碳冶金技术领域，包括：气基竖炉装料作业、气基竖炉一级还原作业、气基竖炉二级还原作业、气基竖炉三级还原作业、气基竖炉冷却作业和气基竖炉出料作业。本发明通过球团矿热装，利用球团生产过程产生的矿石显热，为炉内提供热量；一级还原作业竖炉产生的炉顶煤气做为二级还原作业竖炉的还原气循环利用；将冷却气做为还原气回收利用。可以实现还原气不加热或少加热、降低总气体流量，从而降低了生产过程能耗和成本、减少了高温气体输送带来的安全风险、提高了高温区料层厚度、增加了反应速度和时间，对于难还原铁矿也能实现金属化率＞92％。
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