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公开(公告)号：CN109710976A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811430627.5
申请日：2018-11-28
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种轧钢加热炉煤气消耗量预测方法，以轧钢系统生产计划、设备检修计划、加热炉近年的生产数据、煤气消耗指标及热平衡测试数据为基本参数，以当日加热钢种计划、加热炉小时产量计划、钢坯入炉及出炉平均温度、空气与煤气平均预热温度为动态预测修正参数，通过热平衡测试，建立统计分析与机理相结合的数学模型，进行轧钢加热炉煤气消耗量的中、长期及短期预测。通过动态、高精度预测轧钢加热炉煤气消耗量，有效解决了大型钢铁联合企业煤气系统平衡、优化调度过程中所存在的轧钢加热炉煤气消耗量不能精准预测的问题；对提高企业副产煤气利用效率、降低煤气放散率具有重要作用。
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公开(公告)号：CN118861014A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410835566.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于数据验证工具的多源异构数据探查架构，包括质量稽核系统、异构数据系统、业务系统和容器化部署系统，所述异构数据系统包括关系型异构数据系统和非关系型异构数据系统，所述业务系统的数据进入异构数据系统中，当业务系统的数据为关系型数据时业务数据通过关系型异构数据系统进入到质量稽核系统，当业务系统的数据为其他数据类型，则业务数据通过非关系型异构数据系统进入质量稽核系统，进行数据质量规则的探查，所述容器化部署系统将质量稽核系统、异构数据系统和业务系统均做容器化部署，适配不同操作系统；本发明降低了人员的使用难度，节省了采样对方数据库中的数据内容到系统中进行数据储存的过程。
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公开(公告)号：CN114219175A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111628309.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
Abstract: 一种集装箱卷板的力学性能预测方法，通过改进型BP神经网络模型建立力学性能预测模型，对集装箱卷板的七个钢种力学性能进行预测，输出预测值。预测模型模型可自监测、自更新，当预测精度不满足要求时，预测模型进行自动更新。一种集装箱卷板的力学性能预测方法，使得集装箱卷板的抗拉强度、屈服强度、延伸率的预测精度达到97.84％、96.79％、92.06％，从而代替了传统的人工检查方式，更加便捷、准确的预测集装箱卷板的力学性能，同时通过预测值对工艺参数、成分参数进行优化，降低了设计过程中的盲目性，节省了时间、成本。
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公开(公告)号：CN110699502B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910942011.4
申请日：2019-09-30
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
Abstract: 一种高精度预测高炉热风炉煤气消耗量的方法，目的在于提前预测炼铁生产过程中高炉热风炉的煤气消耗量，为实现钢铁企业动态煤气优化调度提供技术支撑。以高炉及热风炉生产计划、设备检修计划为依托，根据热风炉烧炉与送风制度，参照热风炉热平衡测试分析报告数据，建立高炉各种工况条件下单座热风炉煤气消耗量预测模型，其中高炉工况包括：正常生产、减风、休风、复风工况；通过该方法可高精度(≥95％)预测高炉热风炉煤气消耗量，为实现企业煤气动态优化调度奠定了技术基础；对实现企业煤气零放散具有重要作用。
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公开(公告)号：CN114219175B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111628309.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F16/28 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 一种集装箱卷板的力学性能预测方法，通过改进型BP神经网络模型建立力学性能预测模型，对集装箱卷板的七个钢种力学性能进行预测，输出预测值。预测模型模型可自监测、自更新，当预测精度不满足要求时，预测模型进行自动更新。一种集装箱卷板的力学性能预测方法，使得集装箱卷板的抗拉强度、屈服强度、延伸率的预测精度达到97.84％、96.79％、92.06％，从而代替了传统的人工检查方式，更加便捷、准确的预测集装箱卷板的力学性能，同时通过预测值对工艺参数、成分参数进行优化，降低了设计过程中的盲目性，节省了时间、成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117332599A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311333104.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 辽宁科技大学 , 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N5/025 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种热轧产线能量流与碳素流、物质流协同仿真模型构建方法，包括对能量流、碳素流、物质流协同运行，建立统一时空、统一粒度的数据基础；创建关联规则层：对能量流、碳素流、物质流协同关系、耦合分析建立统一的关联规则；分别针对物质流与能量流、能量流与碳素流、物质流与碳素流、物质流与碳素流和能量流建立网络模型，对三者相互间和总体关系进行模型建立；对能量流、碳素流、物质流网络建模进行仿真和表征模拟，可以更为直观的展现能量流、碳素流、物质流网络及协同运行规律；实现了直观展示热轧产线物质流、能量流、碳素流协同运行规律，为热轧产线智能排产、节能降耗、减少碳排放等方面提供更为详实和科学的决策依据。
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公开(公告)号：CN114581276A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111624943.8
申请日：2021-12-28
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
Abstract: 一种钢铁企业碳排放数据计算系统的构建方法，通过构建碳排放数据字典、采集碳排放数据、计算碳排放量及碳排放强度，将企业生产中的常规数据转化为碳排放数据，建立生产中的常规数据与碳排放数据的关联性，并通过碳排放数据趋势的统计分析提供更高效的区域排放情况分析与趋势分析，达到对企业碳排放趋势的预测和预警的效果，做到对企业本年度碳排放数据的智能化、深入分析提高决策科学性，提升碳排放监管精准度，实现对碳排放水平的综合全面性评价，与此同时，降低了人工成本。
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公开(公告)号：CN112813254B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202011577155.3
申请日：2020-12-28
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: C22B1/16
Abstract: 本发明提供一种基于热平衡的烧结固体燃料调控方法，每年进行一次烧结机物料平衡及热平衡测试，并形成测试、计算与分析报告；获得该台烧结机在正常生产工况条件下的工艺操作参数和热平衡参数。以上述热平衡测试、计算结果为基础，依据当前时刻采集到的烧结混合料配料参数及烧结工艺操作参数，建立烧结机在线热平衡计算模型，给出烧结固体燃料配比的基准值。当烧结配料中含铁原料、熔剂、燃料或烧结工艺操作参数发生变化时，依据在线热平衡计算模型，实时给出烧结固体燃料配比优化调整方案。通过在线烧结热平衡计算与分析，在满足高炉炼铁所需烧结矿质量的前提下，实现降低烧结固体燃料消耗的目的。
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公开(公告)号：CN112795716B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011577136.0
申请日：2020-12-28
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
IPC: C21B9/00
Abstract: 一种高效实用型热风炉烧炉操控方法，以热风炉热平衡测试、分析、计算为基础，以热风炉前一送风期的总风量、平均风温为初始条件，建立热风炉燃烧期与送风期热平衡数学模型，合理确定下一燃烧期煤气消耗量。在高炉正常工况条件下，采用固定周期换炉制度，在高炉异常工况条件下，采用非固定周期换炉制度。以送风总热量为基准，依据当前实时热风风量、平均风温，预测当前送风热风炉的送风时间和准备送风热风炉的烧炉时间。在热风炉不同加热期采取不同的烧炉策略进行烧炉，以适应高炉生产工况变化。在满足为高炉提供所需热风风量、风温及温差的前提下，动态优化热风炉操作，提高煤气利用效率，降低热风炉煤气消耗。
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公开(公告)号：CN110699502A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910942011.4
申请日：2019-09-30
Applicant: 鞍钢集团自动化有限公司
Abstract: 一种高精度预测高炉热风炉煤气消耗量的方法，目的在于提前预测炼铁生产过程中高炉热风炉的煤气消耗量，为实现钢铁企业动态煤气优化调度提供技术支撑。以高炉及热风炉生产计划、设备检修计划为依托，根据热风炉烧炉与送风制度，参照热风炉热平衡测试分析报告数据，建立高炉各种工况条件下单座热风炉煤气消耗量预测模型，其中高炉工况包括：正常生产、减风、休风、复风工况；通过该方法可高精度(≥95％)预测高炉热风炉煤气消耗量，为实现企业煤气动态优化调度奠定了技术基础；对实现企业煤气零放散具有重要作用。
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