公开(公告)号：CN119089376A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202410984437.7

申请日：2024-07-22

Applicant: 中南大学 ,  中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司

Inventor： 潘冬 ,  徐思远 ,  蒋朝辉 ,  余浩洋 ,  陈志文 ,  孙小东 ,  李志 ,  周科 ,  桂卫华

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2113 ,  G06N5/025 ,  G06N5/048 ,  G06Q50/04 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及工业炉窑工况识别技术领域，公开了一种融合过程变量和专家知识的工业炉窑工况识别方法及系统，该方法分别建立了基于过程变量的客观证据理论模型和基于专家知识的主观证据理论模型，采用冲突再分配和证据二次融合算法，以数据‑知识联合驱动的方式进行工业炉窑工况识别，为工业炉窑的稳定运行和安全长寿提供了可靠的保障。

公开(公告)号：CN119600497A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411521440.1

申请日：2024-10-29

Applicant: 中南大学 ,  中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司

Inventor： 潘冬 ,  徐思远 ,  蒋朝辉 ,  陈志文 ,  余浩洋 ,  孙小东 ,  李志 ,  桂卫华

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80

Abstract: 本申请涉及工业工况识别技术领域，公开了一种融合过程变量和视频图像的高炉工况识别方法及系统，该方法对过程变量进行插值处理，并对视频图像帧进行平均化，将多源异构信息对齐到相同的时间步上；这样，对齐了采样频率不一致的多源异构信息，构建了过程变量和视频图像联合驱动的深度神经网络模型，提取了多源异构信息中具有代表性的工况特征，克服了仅使用单一信息源时工况信息利用不完全的问题，设计了双层残差连接模块和模型稳定性评价指标，实现了对高炉工况的准确识别。

公开(公告)号：CN120067699A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202411952003.5

申请日：2024-12-27

Applicant: 中南大学

Inventor： 潘冬 ,  徐思远 ,  蒋朝辉 ,  陈志文 ,  余浩洋 ,  孙小东 ,  桂卫华

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/27 ,  G06N5/022 ,  G06N5/02 ,  G06N3/042 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请涉及工业数据时序配准技术领域，公开了一种基于迭代更新图神经网络的多传感数据时序配准方法及系统，该方法基于工业过程的机理知识和专家经验，创建了领域知识图谱，并基于知识图谱的网络拓扑结构，引导构建了图神经网络模型，初始化了多传感数据间的耦合关系，强化了模型对多传感数据间关系的分析，进而引导多传感数据的时序配准过程，有利于提高时序配准结果的准确性。

公开(公告)号：CN119220749A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411343219.1

申请日：2024-09-25

Applicant: 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司 ,  中南大学

Inventor： 祝捷 ,  石莹 ,  颜秋余 ,  汤槟 ,  谢皓 ,  孙小东 ,  彭燕华 ,  蒋朝辉 ,  潘冬

IPC: C21B5/00 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请提出的一种高炉压差控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：本通过预先或实时训练的高炉压差预测模型，能够更准确地预测当前高炉的压差值，相比传统依赖人工经验的方式，神经网络模型经过大量数据训练，能够综合考虑更多影响因素，提高预测的精度和可靠性，当预测压差值超过预设的安全阈值时，系统能够自动发出报警提示，及时提醒操作人员采取措施，如逐步减少风量，以预防可能的炉况异常或安全事故，从而增强了高炉操作的安全性，对于预测压差值在安全范围内的情况，能够依据风量调整数据表自动给出最优的风量调整幅度建议，保障高炉稳定运行，实现风量的精细化调整，维持高炉压差的稳定，提高生产效率。