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公开(公告)号：CN119296669A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411310564.5
申请日：2024-09-19
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司 , 北京科技大学
Abstract: 本申请提供一种VD精炼过程钢液氮含量预测方法及系统，方法包括：获取VD真空脱气过程的工艺参数，构建氮含量预测模型以根据工艺参数输出目标氮含量预测值。预测模型中第一计算模块用于计算氮元素在钢液中的活度系数，第二计算模块用于计算溶解平衡常数，第三计算模块用于计算氮元素在钢液中达到溶解平衡时的质量百分数，第四计算模块用于计算界面反应面积与熔池体积的比值，修正模块用于获取修正传质系数，第五计算模块用于计算目标氮含量预测值。通过构建的预测模型采用热力学原理进行计算，可预测真空脱气过程钢液中氮含量，解决脱气过程中无法获取氮含量的问题，且通过修正后的传质系数来计算氮含量预测值，可提高计算结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117572914B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311541320.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京科技大学 , 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G05D23/30
Abstract: 本发明公开了一种基于可解释性机器学习的LF精炼钢水温度控制方法及装置，涉及钢铁冶金技术领域。包括：获取待控制的钢包炉LF精炼过程数据以及LF精炼目标钢水温度；根据LF精炼过程数据以及LF精炼目标钢水温度，得到LF精炼钢水温度预测模型；根据LF精炼钢水温度预测模型，计算得到钢水温度预测基础值、关键因素参数的SHAP值以及关键因素参数与SHAP值之间的关系趋势；根据钢水温度预测基础值以及关键因素参数的SHAP值，计算得到LF精炼钢水温度预测值，根据关系趋势以及LF精炼钢水温度预测值，得到LF精炼钢水温度控制结果。本发明能够有效协助现场操作人员及时精准的调整工艺参数，从而实现钢水温度的精确控制。
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公开(公告)号：CN117572914A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311541320.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京科技大学 , 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G05D23/30
Abstract: 本发明公开了一种基于可解释性机器学习的LF精炼钢水温度控制方法及装置，涉及钢铁冶金技术领域。包括：获取待控制的钢包炉LF精炼过程数据以及LF精炼目标钢水温度；根据LF精炼过程数据以及LF精炼目标钢水温度，得到LF精炼钢水温度预测模型；根据LF精炼钢水温度预测模型，计算得到钢水温度预测基础值、关键因素参数的SHAP值以及关键因素参数与SHAP值之间的关系趋势；根据钢水温度预测基础值以及关键因素参数的SHAP值，计算得到LF精炼钢水温度预测值，根据关系趋势以及LF精炼钢水温度预测值，得到LF精炼钢水温度控制结果。本发明能够有效协助现场操作人员及时精准的调整工艺参数，从而实现钢水温度的精确控制。
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公开(公告)号：CN117688819B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410139965.2
申请日：2024-02-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种碳‑氧反应作用下炼钢转炉熔池流场仿真方法及仿真系统，涉及钢铁冶金领域。包括：获取转炉结构参数，构建转炉三维几何模型；对几何模型进行网格划分；设定模型基本假设，选择计算模型，设定物性参数、边界条件以及求解算法，进行初始化操作和迭代计算，得到复吹条件下熔池流场；获取转炉烟气信息，求解熔池碳‑氧反应比例，计算得到熔池液相部分碳‑氧反应气泡量；构建碳‑氧反应气泡生成点，注入碳‑氧反应气泡，对碳‑氧反应气泡在渣‑金界面行为进行编译；耦合计算得到碳‑氧反应作用下炼钢转炉熔池模拟结果，后处理得到不同吹炼时刻碳‑氧反应作用下熔池流场图。本发明方法能够分析不同冶炼时刻碳‑氧反应作用下的熔池流场。
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公开(公告)号：CN118351993A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410456972.5
申请日：2024-04-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种低碳低硅铝镇静钢LF精炼铝线加入量的计算方法，涉及钢铁冶金的技术领域。所述低碳低硅铝镇静钢LF精炼铝线加入量的计算方法如下步骤：先获取转炉包样钢水成分的酸溶铝含量，根据酸溶铝含量确定铝线的初始加入量M；后获取LF精炼进站钢水中硫含量、酸溶铝含量以及钢水重量，以此建立第一次铝线加入量计算模型，确定铝线的第一次加入量M1；之后待LF完成初期的升温和造渣操作后，获取LF精炼过程中酸溶铝含量，并结合目标酸溶铝含量和铝线收得率建立第二次铝线加入量模型，确定铝线的第二次加入量M2。本发明方法有利于准确控制LF精炼过程钢水酸溶铝含量，降低生产成本，提高钢水质量，适用范围较广，利于工业大规模生产和推广使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112560218A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011257172.9
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , C21C7/00 , G06F111/10
Abstract: 一种LF精炼造渣石灰加入量预测方法、系统及LF精炼方法，涉及冶金技术领域，所述方法包括：S1：将KTH模型与最小二乘法结合，利用LF精炼参数，计算得到实际硫分配比；S2：依据硫质量守恒原理，利用LF精炼参数与所述S1中得到的实际硫分配比，计算得到终渣质量；S3：依据LF精炼过程中物料守恒原理，利用LF精炼参数与所述S2中得到的终渣质量，计算得到LF精炼造渣石灰加入量，实现对所需造渣石灰加入量的预测。本发明提出的方法预测的一次加入石灰并成功命中终点S的质量百分比要求的偏差在20％以内，并且能很好地适用目标硫的质量百分比为0.004％‑0.005％的石灰加入量预测。
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公开(公告)号：CN110119550B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910351105.4
申请日：2019-04-28
Applicant: 北京科技大学 , 河钢股份有限公司唐山分公司
Abstract: 本发明提供了一种钢包倾倒过程中钢液与渣层分离的模拟装置，包括：钢包模型，所述钢包模型包括本体和耳轴，所述耳轴按照实际钢包与钢包模型比例关系设置于钢包模型两侧；控制器，用于控制钢包倾倒钢液的翻转速度和翻转角度。基于实际生产中钢包倾倒工况的统计结果建立相应的物理模型，通过测量和计算倾倒结束后钢包模型中剩余各介质的体积，进而进行建模拟合最终得到钢包翻转速度、翻转角度和倾倒时间对钢包回浇余中钢液、液态渣和固态渣相对含量的影响规律。本发明的技术方案能够精确有效地模拟出不同倾倒工况条件(如钢包翻转角度、翻转速度和倾倒时间)对钢包回浇余中钢液、液态渣和固态渣的影响规律，进而能准确预测实际生产中不同钢包翻转角度、翻转速度和倾倒时间下钢包回浇余中的钢水和渣的比例。
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公开(公告)号：CN117688819A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410139965.2
申请日：2024-02-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种碳‑氧反应作用下炼钢转炉熔池流场仿真方法及仿真系统，涉及钢铁冶金领域。包括：获取转炉结构参数，构建转炉三维几何模型；对几何模型进行网格划分；设定模型基本假设，选择计算模型，设定物性参数、边界条件以及求解算法，进行初始化操作和迭代计算，得到复吹条件下熔池流场；获取转炉烟气信息，求解熔池碳‑氧反应比例，计算得到熔池液相部分碳‑氧反应气泡量；构建碳‑氧反应气泡生成点，注入碳‑氧反应气泡，对碳‑氧反应气泡在渣‑金界面行为进行编译；耦合计算得到碳‑氧反应作用下炼钢转炉熔池模拟结果，后处理得到不同吹炼时刻碳‑氧反应作用下熔池流场图。本发明方法能够分析不同冶炼时刻碳‑氧反应作用下的熔池流场。
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公开(公告)号：CN112560218B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202011257172.9
申请日：2020-11-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , C21C7/00 , G06F111/10
Abstract: 一种LF精炼造渣石灰加入量预测方法、系统及LF精炼方法，涉及冶金技术领域，所述方法包括：S1：将KTH模型与最小二乘法结合，利用LF精炼参数，计算得到实际硫分配比；S2：依据硫质量守恒原理，利用LF精炼参数与所述S1中得到的实际硫分配比，计算得到终渣质量；S3：依据LF精炼过程中物料守恒原理，利用LF精炼参数与所述S2中得到的终渣质量，计算得到LF精炼造渣石灰加入量，实现对所需造渣石灰加入量的预测。本发明提出的方法预测的一次加入石灰并成功命中终点S的质量百分比要求的偏差在20％以内，并且能很好地适用目标硫的质量百分比为0.004％‑0.005％的石灰加入量预测。
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公开(公告)号：CN119669992B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510198064.5
申请日：2025-02-21
Applicant: 北京科技大学
Inventor： 信自成
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06Q50/04
Abstract: 本申请提供一种基于LF精炼工艺的AI模型训练方法及系统，AI模型含LF精炼工艺异常诊断网络，该LF精炼工艺异常诊断网络由顺序链接的x个图卷积构建单元（x≥2）和y个图卷积还原单元（y≥3）组成，各单元包含顺序链接的启发式搜索功能层和图卷积功能层。方法先获取含过程参数、原材料特性及设备状态数据的模板精炼工艺监控数据，经图卷积构建单元进行特征处理、图卷积还原单元进行图卷积还原，基于图卷积还原结果估计模板异常诊断结果，再根据标注异常诊断结果与模板异常诊断结果的损失函数值，训练网络神经元权重信息。本方法能有效处理复杂数据，提升LF精炼工艺异常诊断的准确性。
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