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公开(公告)号:CN119755542A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411939925.2
申请日:2024-12-26
Applicant: 北京金自天正智能控制股份有限公司 , 冶金自动化研究设计院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于煤气泄漏的安全检测及修复方法及系统,属于管道泄漏修复技术领域,解决了现有技术中人工封堵安全风险高、停机维修导致的经济损失大与修复效率低的问题。本发明包括如下步骤S1:声学检测确定泄漏区域;S2:遥控机器人对位;S3:机械臂相机定位泄漏点坐标;S4:抓取修复板;S5:压接修复板。本发明采用远程控制机器人精确识别、封堵管道泄漏点的方法,能对管道泄漏点精准封堵,避免人工操作带来的安全风险,同时封堵效率高、可不停机作业,避免停机造成经济损失。
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公开(公告)号:CN119464605A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411645424.3
申请日:2024-11-18
Applicant: 冶金自动化研究设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种纯氢还原回转窑炼铁方法,属于还原铁冶炼技术领域;解决了传统炼铁方法采用加热氢气和常温物料的方式进行冶炼,冶炼效率低、耗时长的技术问题。本发明的纯氢还原回转窑炼铁方法包括:步骤1、启动回转窑炉体和独立旋转螺旋结构对应的驱动装置,使两者开始独立反向旋转;步骤2、对回转窑炉体开始装料;装料时,通过回转窑炉体进料端设置的还原气入口输入常温还原气;并利用加热装置对进入回转窑炉体内的物料加热至还原温度;步骤3、对回转窑炉体内的物料进行还原反应;步骤4、还原后,对还原产品进行排料。本发明采用“加热物料不加热氢气”的思路且采用的物料为含铁粉矿,能够缩短反应时间,提高生产效率。
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公开(公告)号:CN119294715A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411268216.6
申请日:2024-09-11
Applicant: 冶金自动化研究设计院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明的实施例涉及一种铁钢轧生产的一体化动态调度系统和方法,属于钢铁生产调度技术领域。该系统包括:数据采集与传输模块,用于实时接收和转发生产计划,以及实时采集生产过程中的生产实绩和物流实绩;工艺规则库,用于储存铁钢轧生产过程中的工艺规则要求;动态调度模块,用于根据生产计划和工艺规则要求对铁区、钢区以及铸轧区段的生产过程进行协同调度,编制铁区、钢区以及铸轧区段的作业计划,以及根据生产实绩和物流实绩实时动态调整作业计划。本发明的系统在满足工艺规则库的要求基础之上,能够自动编制和调整作业计划,不仅对生产过程进行可靠的控制,还考虑到了上下游工艺流程的优化协调,实现生产调度的智能化和自动化。
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公开(公告)号:CN119259703A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411567435.4
申请日:2024-11-05
Applicant: 冶金自动化研究设计院有限公司
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明的实施例涉及一种具有智能动态反馈调整的热轧排程系统和方法,属于钢铁生产技术领域。具有智能动态反馈调整的热轧排程系统,包括:浇次模块,用于接收钢区的浇次释放信息和板坯库的板坯信息,并根据浇次释放信息和板坯信息生成板坯备料关系;规则库,用于存储热轧排程规则;轧程模块,用于接收板坯备料关系并调用热轧排程规则,以及基于热轧排程规则和板坯备料关系生成最终轧程计划。本发明的热轧排程系统和方法能够依据当前释放的浇次、板坯信息和热轧排程规则,快速自动生成符合工艺规则要求的轧程计划,智能化和自动化程度高,操作方便,减少人工手动操作可能产生的失误,有效节约生产成本,提高生产效率。
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公开(公告)号:CN118505542A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410570344.X
申请日:2024-05-09
Applicant: 冶金自动化研究设计院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种具有光干扰鲁棒性的目标图像增强方法及设备;该方法包括:获取待处理的图像;对所述图像分别进行对比度均衡化处理及光照自主补偿处理;并对经过对比度均衡化处理的图像数据和光照自主补偿处理后的图像数据进行加权融合,得到初步增强图像;对所述初步增强图像进行目标区域检测,得到目标区域图像;将所述目标区域图像输入预先训练的图像增强模型,生成光照均匀的目标区域图像。本发明解决了现有技术中的图像增强方法难以实现整张图片的光照均衡化效果,使得处理后的图像局部清晰,但整张图像失真严重,无法用于后续目标识别等任务的问题。
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公开(公告)号:CN119989986A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510146639.9
申请日:2025-02-10
Applicant: 浙江大学 , 冶金自动化研究设计院有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F30/25
Abstract: 本发明提出了一种基于物理信息神经网络增强的氢气竖炉气固耦合建模方法。针对气相运动建模所需的NS方程求解部分,使用Neural ODE在氢气竖炉大量历史数据基础的上增强SST k‑ω湍流模型的混合函数部分,提高SST k‑ω湍流模型在炉内不同区域的求解精度;针对固相运动建模部分,使用离散单元法(Discrete Element Method,DEM)计算固体颗粒间受力并使用牛顿定律建模固体颗粒的运动方程;针对耦合建模部分,基于曳力模型将固相运动方程和气相运动方程实现耦合。本发明利用PINN的复杂拟合能力,使得我们能够更为精准的在不同区域之间进行湍流模型的切换,进而针对氢气竖炉内部气固耦合运动建模能取得更为精准结果。
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