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公开(公告)号：CN114819587B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210412850.7
申请日：2022-04-19
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/23213 , G06N3/08 , G06N20/00 , C21B7/00
Abstract: 本申请涉及一种基于大数据的高炉炉缸活跃性评价与预测方法及系统，所述方法包括：基于高炉生产历史数据和数据预处理获取高炉炉缸活跃性应用数据；基于高炉炉缸活跃性应用数据和机器学习建立高炉炉缸活跃性评价模型，通过评价模型对高炉炉缸活跃性进行初步评价；基于高炉炉缸活跃性应用数据和机器学习对高炉炉缸活跃性评价模型进行修正，基于修正后的评价模型对高炉炉缸活跃性进行最终评价和等级划分；基于高炉炉缸活跃性应用数据和深度学习、自学习建立高炉炉缸活跃性预测模型，通过预测模型对高炉炉缸活跃性进行预测。本申请基于上述方法，实现了对高炉炉缸活跃性的准确评价、精准预测，为高炉优质、高产、低耗、顺行提供了保障。
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公开(公告)号：CN114411042B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202111571281.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 东北大学
IPC: C22C33/04
Abstract: 本发明提供了一种制备高镍高铬铁合金的方法，其步骤包括：以质量百分比计，将65％～70％的不锈钢粉尘、5％～10％的红土镍矿、5％～10％的铬渣、10％～20％烟煤及5％～10％的熔剂混匀后热压制成含碳压块；将所述含碳压块在高温条件下进行金属化还原；将含碳压块金属化还原产物进行控温控冷自粉化渣金分离；将自粉化渣金分离后的产物冷却至室温，筛分得到高镍高铬铁合金和炉渣。本发明提供的一种制备高镍高铬铁合金的方法，还原效率高、工艺流程简单、能源消耗较低、环境负荷较小。
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公开(公告)号：CN114411039A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111571293.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种利用不锈钢粉尘和铬渣制备高铬镍铁合金的方法，其步骤包括：以质量百分比计，将65％～75％的不锈钢粉尘、5％～15％的铬渣、10％～20％烟煤及5％～10％的熔剂混匀后热压制成含碳压块；将所述含碳压块在高温条件下进行金属化还原；将含碳压块金属化还原的产物进行控温控冷自粉化渣金分离；将自粉化渣金分离后的产物冷却至室温，筛分得到高铬镍铁合金和炉渣。本发明提供的一种利用不锈钢粉尘和铬渣制备高铬镍铁合金的方法，原料来源广泛、工艺流程简单、生产成本低、环境友好。
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公开(公告)号：CN114410873A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111627409.2
申请日：2021-12-28
Applicant: 东北大学
IPC: C21B13/02
Abstract: 本发明提供了一种基于微波预热含铁炉料的纯氢竖炉炼铁装置，包括：氢气竖炉，用于承载含铁炉料并对含铁炉料还原；多个炉顶料仓，每个炉顶料仓下部与氢气竖炉顶部连通，每个炉顶料仓外侧设置微波加热装置，用于将每个炉顶料仓内待排入氢气竖炉的含铁炉料预热；尾气净化与余热回收系统，与氢气竖炉的炉顶气出口连接，用于净化炉顶气和回收炉顶气余热。本发明还提供了一种基于微波预热含铁炉料的纯氢竖炉炼铁方法。本发明提供的基于微波预热含铁炉料的纯氢竖炉炼铁装置及其炼铁方法，能够降低单位产品氢气消耗量、提高还原生产效率，降低竖炉生产成本。
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公开(公告)号：CN116245226A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310046732.3
申请日：2023-01-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于工业大数据的高炉关键炉况参数优化方法，其方法包括：对获取的高炉冶炼过程中的全工序数据进行预处理操作；基于经预处理的数据，通过相关性分析对选取的高炉关键炉况参数进行特征筛选得到影响参数；基于高炉关键炉况参数和影响参数构造目标和约束函数的多元线性拟合函数，通过求解得到优化操作解集；利用预设案例库进行多级匹配并结合可行性分析对优化操作解集的解进行分类排序，得到最优操作解。本发明通过大数据技术采集、分析和处理高炉参数，基于机器学习与集成学习融合冶金理论与专家经验利用优化算法求得优化操作解，再经多级匹配分析与可行性分析，最终选择最小操作偏差和最低经济成本的解，以用于指导高炉生产。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113930568B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202111211983.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 东北大学
IPC: C21B13/02
Abstract: 本发明提供一种氢气进入还原竖炉制备直接还原铁的方法，围绕竖炉还原段的炉体均匀设置有燃烧喷吹装置，包括以下步骤：S1、将含铁炉料送入竖炉内，同时向竖炉的还原段持续通入热还原气对含铁炉料进行还原；热还原气中氢气占还原性气体的80％以上；S2、在含铁炉料的还原过程中，根据竖炉还原段内含铁炉料的温度，燃烧喷吹装置向竖炉还原段内喷吹氧气。解决了高纯氢竖炉直接还原工艺存在的氢气还原吸热使炉料温度迅速降低，导致生产效率降低的问题。
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公开(公告)号：CN115111928A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210571502.4
申请日：2022-05-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请公开了一种基于感应加热炉料的氢气竖炉炼铁装置及炼铁方法，该装置包括：氢气竖炉，用于承载含铁炉料并对含铁炉料进行还原；多个预热料仓，每个预热料仓下部均与氢气竖炉的顶部连通，用于对进入氢气竖炉内的含铁炉料预加热；中频感应加热装置，设置于每个预热料仓的外围，用于对预热料仓内的含铁炉料预加热。通过在预热料仓外围设置中频感应加热装置，将预热料仓内的含铁炉料加热至预定温度，预热后的含铁炉料由预热料仓直接进入氢气竖炉与还原气体发生还原反应，减少氢气竖炉中还原气使用量，提高炼铁的生产效率，同时中频感应加热装置采用电加热，加热速度快，不损耗氢气竖炉，不生成二氧化碳，保护环境。
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公开(公告)号：CN114819587A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210412850.7
申请日：2022-04-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请涉及一种基于大数据的高炉炉缸活跃性评价与预测方法及系统，所述方法包括：基于高炉生产历史数据和数据预处理获取高炉炉缸活跃性应用数据；基于高炉炉缸活跃性应用数据和机器学习建立高炉炉缸活跃性评价模型，通过评价模型对高炉炉缸活跃性进行初步评价；基于高炉炉缸活跃性应用数据和机器学习对高炉炉缸活跃性评价模型进行修正，基于修正后的评价模型对高炉炉缸活跃性进行最终评价和等级划分；基于高炉炉缸活跃性应用数据和深度学习、自学习建立高炉炉缸活跃性预测模型，通过预测模型对高炉炉缸活跃性进行预测。本申请基于上述方法，实现了对高炉炉缸活跃性的准确评价、精准预测，为高炉优质、高产、低耗、顺行提供了保障。
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公开(公告)号：CN114897315A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210412852.6
申请日：2022-04-19
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06K9/62 , G06N20/20 , G06F16/215 , G06F16/2458 , C21B5/00
Abstract: 本申请涉及一种基于大数据的高炉炉况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炉况表征参数；基于炉况表征参数获取高炉炉况等级；基于高炉应用数据和高炉炉况等级获取炉况评价参数，基于炉况评价参数获取底层参数；基于高炉炉况等级和炉况评价参数，获得第一炉况评价规则；基于炉况评价参数和底层参数，获得第二炉况评价规则；基于第一炉况评分规则和第二炉况评价规则，获得第三炉况评分规则，并获得炉况评价分数；基于炉况评价分数判断是否出现炉况波动信息，若出现炉况波动信息，则进一步确定炉况波动原因。通过本申请中的方法，实现了对高炉炉况的实时评价。
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公开(公告)号：CN113930568A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111211983.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 东北大学
IPC: C21B13/02
Abstract: 本发明提供一种氢气进入还原竖炉制备直接还原铁的方法，围绕竖炉还原段的炉体均匀设置有燃烧喷吹装置，包括以下步骤：S1、将含铁炉料送入竖炉内，同时向竖炉的还原段持续通入热还原气对含铁炉料进行还原；热还原气中氢气占还原性气体的80％以上；S2、在含铁炉料的还原过程中，根据竖炉还原段内含铁炉料的温度，燃烧喷吹装置向竖炉还原段内喷吹氧气。解决了高纯氢竖炉直接还原工艺存在的氢气还原吸热使炉料温度迅速降低，导致生产效率降低的问题。
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