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專利類型：發(fā)明公開申請(專利)號：CN202411608479.7申請日：2024-11-12申請公布號：CN119761799A申請公布日：2025-04-04申請人：江蘇藍創(chuàng)智能科技股份有限公司地址：214000 江蘇省無錫市蠡湖大道2018號8號樓1-5層發(fā)明人：黃青藍; 黃紅娟; 劉榮麗專輯：信息科技專題：計算機軟件及計算機應(yīng)用主分類號：G06Q10/0635分類號：G06Q10/0635;G06Q10/0631;G06Q50/04國省代碼：32頁數(shù)：17代理機構(gòu)：哈爾濱市陽光惠遠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司代理人：侯敏主權(quán)項：1.一種鋼鐵企業(yè)的安全風險等級評估方法,其特征在于,所述方法包括：構(gòu)建固有風險評估模型和動態(tài)風險評估模型,由兩種模型分別得出固有風險等級和動態(tài)風險等級后,根據(jù)固有風險和動態(tài)風險二維評估矩陣得出鋼鐵企業(yè)基礎(chǔ)風險等級；所述固有風險評估模型中,固有風險等級由固有風險預(yù)警值確定,所述固有風險預(yù)警值計算公式為：R-固＝γ-固×T-固,其中,γ-固表示生產(chǎn)風險修正系數(shù),通過對鋼鐵企業(yè)的固有生產(chǎn)風險參數(shù)進行量化計算確定；T-固表示管控風險預(yù)警指數(shù),通過對鋼鐵企業(yè)固有風險管控能力進行量化計算確定；所述動態(tài)風險評估模型中,動態(tài)風險等級由動態(tài)風險預(yù)警指數(shù)確定,所述動態(tài)風險預(yù)警指數(shù)的計算方法為：R-動＝R-(alarm)+R-g,其中R-(alarm)表示主要監(jiān)測參數(shù)預(yù)警值,通過預(yù)設(shè)的關(guān)鍵參數(shù)和非關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)警值加權(quán)求和得到；R-g表示企業(yè)現(xiàn)場管理預(yù)警值,其中G-i表示企業(yè)現(xiàn)場管理各維度預(yù)警值,所述維度包括：平均消警時長和當前未處置的報警事件數(shù)量。摘要：本發(fā)明公開了一種鋼鐵企業(yè)的安全風險等級評估方法及系統(tǒng),屬于安全管理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：構(gòu)建固有風險評估模型和動態(tài)風險評估模型,由兩種模型分別得出固有風險等級和動態(tài)風險等級后,根據(jù)固有風險和動態(tài)風險二維評估矩陣得出鋼鐵企業(yè)基礎(chǔ)風險等級；本發(fā)明通過系統(tǒng)安全風險辨識與分析方法,解決了企業(yè)安全生產(chǎn)指標的定義和賦值問題,不僅能夠全面辨識企業(yè)的潛在危險,還能發(fā)掘企業(yè)安全風險分級所需的各種信息,是企業(yè)安全風險分級和控制的重要依據(jù),可以有效地提升鋼鐵企業(yè)安全生產(chǎn)管理的效率和準確度,提高生產(chǎn)的安全性。

專利類型：發(fā)明公開申請(專利)號：CN202411891624.7申請日：2024-12-20申請公布號：CN119761034A申請公布日：2025-04-04申請人：東北大學地址：110819 遼寧省沈陽市和平區(qū)文化路3號巷11號發(fā)明人：唐立新; 郎勁; 趙勝楠; 張顏顏; 夏瑞東; 許文濤專輯：信息科技專題：計算機軟件及計算機應(yīng)用主分類號：G06F30/20分類號：G06F30/20;G06Q10/0631;G06Q50/04;G06F111/04國省代碼：21頁數(shù)：26代理機構(gòu)：沈陽東大知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司代理人：李梁主權(quán)項：1.一種鋼鐵企業(yè)氧氣系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型構(gòu)建及求解方法,其特征在于,包括：步驟1：建立鋼鐵企業(yè)氧氣系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度模型,并考慮生產(chǎn)實際約束條件,所述優(yōu)化調(diào)度模型包括生產(chǎn)實際約束條件和優(yōu)化氧氣系統(tǒng)的目標函數(shù),所述生產(chǎn)實際約束條件包括空分機組和氣化器機組的氧氣產(chǎn)量上下限約束、空分機組和氣化器機組的爬坡約束、空分機組開關(guān)機約束、儲存系統(tǒng)相關(guān)約束和氧氣系統(tǒng)物料平衡約束；步驟2：通過拉格朗日乘子向量{λ-t},{μ-t},將氧氣系統(tǒng)物料平衡約束松弛到目標函數(shù)中,生成拉格朗日松弛問題,并記為(LR),構(gòu)建拉格朗日對偶問題,記為(LD),所述拉格朗日對偶問題為拉格朗日松弛問題的最大值；對于給定的乘子向量{λ-t},{μ-t},將拉格朗日松弛問題(LR)分解為空分機組子問題、氣化器機組子問題和存儲系統(tǒng)子問題；步驟3：計算空分機組子問題、氣化器機組子問題和存儲系統(tǒng)子問題的解,進而得到調(diào)度計劃表,所述調(diào)度計劃表包括空分機組和氣化器機組的開關(guān)機時間,以及空分機組的氣態(tài)氧氣的產(chǎn)量和液態(tài)氧氣的產(chǎn)量,以及氣化器機組的氣態(tài)氧氣的產(chǎn)量；步驟3.1：設(shè)置初始迭代次數(shù)、λ-t,μ-t的初始值和迭代次數(shù)最大值,對拉格朗日對偶問題的對偶函數(shù)值進行初始化,將初始迭代次數(shù)作為當前迭代次數(shù),將λ-t的初始值作為λ-t的當前值,將μ-t的初始值作為μ-t當前值,將初始的拉格朗日對偶問題的對偶函數(shù)值作為拉格朗日對偶問題的當前對偶函數(shù)值；步驟3.2：求解空分機組子問題、氣化器機組子問題和存儲系統(tǒng)子問題；步驟3.3：將空分機組子問題的解、氣化器機組子問題的解和存儲系統(tǒng)子問題的解作為拉格朗日松弛問題的解,進而計算拉格朗日松弛問題的數(shù)值,在當前迭代次數(shù)的松弛問題的數(shù)值和當前對偶函數(shù)值中,獲取數(shù)值最大的一個作為新的當前對偶函數(shù)值,并將新的當前對偶函數(shù)值作為目標函數(shù)的下界；步驟3.4：在設(shè)定好調(diào)度時間的情況下,將拉格朗日松弛問題的解作為初始解,采用啟發(fā)式算法將初始解轉(zhuǎn)化為優(yōu)化調(diào)度模型的可行解,以獲得空分機組和氣化器機組的啟停序列；步驟3.5：根據(jù)所述啟停序列,使用GUROBI建立模型并求解,得到當前迭代次數(shù)下的調(diào)度計劃表；步驟3.6：根據(jù)可行解和目標函數(shù),計算目標函數(shù)值,將目標函數(shù)值作為目標函數(shù)的上界；步驟3.7：計算當前迭代次數(shù)k的對偶間隙GAP,判斷對偶間隙GAP是否小于預(yù)設(shè)閾值,在對偶間隙GAP小于設(shè)定值的情況下,輸出當前迭代次數(shù)下的調(diào)度計劃表；在對偶間隙GAP不小于設(shè)定值的情況下,執(zhí)行步驟3.8；步驟3.8：判斷當前迭代次數(shù)是否小于或等于迭代次數(shù)最大值,在當前迭代次數(shù)大于迭代次數(shù)最大值的情況下,輸出當前迭代次數(shù)下的調(diào)度計劃表；在當前迭代次數(shù)小于或等于迭代次數(shù)最大值的情況下,當前迭代次數(shù)加一,并執(zhí)行步驟3.9；步驟3.9：采用次梯度算法,對拉格朗日乘子進行更新,返回執(zhí)行步驟3.2。摘要：本發(fā)明提供了一種鋼鐵企業(yè)氧氣系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型構(gòu)建及求解方法,涉及工業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域,建立了鋼鐵企業(yè)氧氣系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型,考慮了氧氣需求約束、機組生產(chǎn)工藝約束、最小開關(guān)機時間約束和爬坡約束。該模型決策每個時段內(nèi)各機組的生產(chǎn)運行狀態(tài)及氧氣產(chǎn)量,以降低氧氣系統(tǒng)總運行成本。根據(jù)模型特點,設(shè)計了拉格朗日松弛算法進行求解。該方法通過拉格朗日乘子將物料平衡約束松弛到目標函數(shù)中,將原問題分解為空分機組子問題、氣化器機組子問題和存儲系統(tǒng)子問題。為了加快子問題求解速度,提出了最優(yōu)性質(zhì)加速策略,設(shè)計了次梯度算法,并提出了乘子更新策略。本發(fā)明可以顯著降低氧氣的放散,降低氧氣系統(tǒng)生產(chǎn)運行費用,保證氧氣系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。

專利類型：發(fā)明公開申請(專利)號：CN202380061927.3申請日：2023-08-25申請公布號：CN119790172A申請公布日：2025-04-08申請人：日本制鐵株式會社地址：日本發(fā)明人：平田純一; 小泉匠平; 小林創(chuàng); 村尾玲子; 石川恭平; 相本道宏專輯：工程科技Ⅰ輯專題：冶金工業(yè)主分類號：C22B7/04分類號：C22B7/04;C22B9/10;C22B59/00國省代碼：JP000000頁數(shù)：15代理機構(gòu)：北京林達劉知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)代理人：劉新宇;李恩華優(yōu)先權(quán)：2022-08-26 JP 2022-135136國際申請：2023-08-25 PCT/JP2023/030721國際公布：2024-02-29 WO2024/043332 JA進入國家日期：2025-02-25主權(quán)項：1.一種鋼鐵礦渣改性方法,其包括：將包含稀土元素的鋼鐵礦渣熔融的工序；以及,向所述鋼鐵礦渣添加磷酸鹽的工序。摘要：(技術(shù)問題)提供能夠?qū)︿撹F礦渣進行改性,使得在回收鋼鐵礦渣中的稀土元素時,包含稀土元素富集在鋼鐵礦渣中的特定礦物相中的相、即稀土元素富集相的鋼鐵礦渣改性方法,以及具有稀土元素富集相的鋼鐵礦渣。(解決方案)一種鋼鐵礦渣改性方法以及具有稀土元素富集相的鋼鐵礦渣,所述鋼鐵礦渣改性方法包括：將包含稀土元素的鋼鐵礦渣熔融的工序；以及,向所述鋼鐵礦渣添加磷酸鹽的工序。

專利類型：發(fā)明公開申請(專利)號：CN202411801654.4申請日：2024-12-09申請公布號：CN119787311A申請公布日：2025-04-08申請人：國網(wǎng)河北省電力有限公司邯鄲供電分公司; 南京國電南自電網(wǎng)自動化有限公司地址：056002 河北省邯鄲市叢臺區(qū)中華北大街48號發(fā)明人：申皓; 王林峰; 李遵守; 王仕亮; 魏思雨; 紀陵; 鐘永潔; 湯成俊; 楊勇; 王常青專輯：工程科技Ⅱ輯專題：電力工業(yè)主分類號：H02J3/00分類號：H02J3/00;G06Q10/0631;G06Q50/04;G06Q50/06;G06N5/04國省代碼：13頁數(shù)：29代理機構(gòu)：北京壹川鳴知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙)代理人：朱澤義主權(quán)項：1.鋼鐵工業(yè)負荷的網(wǎng)荷博弈調(diào)峰優(yōu)化調(diào)度方法,其特征在于,包括：采集網(wǎng)荷博弈調(diào)峰優(yōu)化調(diào)度數(shù)據(jù)信息；基于網(wǎng)荷博弈調(diào)峰優(yōu)化調(diào)度數(shù)據(jù)信息構(gòu)建短流程鋼鐵工業(yè)負荷特性分析模型；基于短流程鋼鐵工業(yè)負荷特性分析模型,構(gòu)建生產(chǎn)線電弧爐需求響應(yīng)可調(diào)容量模型；基于短流程鋼鐵工業(yè)負荷特性分析模型,構(gòu)建生產(chǎn)線熱軋機需求響應(yīng)可調(diào)容量模型；將生產(chǎn)線電弧爐需求響應(yīng)可調(diào)容量模型和生產(chǎn)線熱軋機需求響應(yīng)可調(diào)容量模型疊加,形成工業(yè)負荷需求響應(yīng)可調(diào)容量計算模型,并根據(jù)調(diào)節(jié)模式的不同,形成多類型調(diào)節(jié)模式下工業(yè)負荷需求響應(yīng)可調(diào)容量計算模型；基于多類型調(diào)節(jié)模式下工業(yè)負荷需求響應(yīng)可調(diào)容量計算模型,針對荷側(cè),構(gòu)建下層鋼鐵工業(yè)負荷日生產(chǎn)收益最大優(yōu)化目標模型；對下層鋼鐵工業(yè)負荷日生產(chǎn)收益最大優(yōu)化目標模型設(shè)置下層鋼鐵工業(yè)負荷日生產(chǎn)運行約束條件；基于多類型調(diào)節(jié)模式下工業(yè)負荷需求響應(yīng)可調(diào)容量計算模型,針對網(wǎng)側(cè),構(gòu)建上層電網(wǎng)調(diào)度中心等效負荷方差最小優(yōu)化目標模型；對上層電網(wǎng)調(diào)度中心等效負荷方差最小優(yōu)化目標模型設(shè)置上層電網(wǎng)調(diào)度中心等效負荷方差最小運行約束條件；基于下層鋼鐵工業(yè)負荷日生產(chǎn)收益最大優(yōu)化目標模型和上層電網(wǎng)調(diào)度中心等效負荷方差最小優(yōu)化目標模型構(gòu)建網(wǎng)荷斯塔克爾伯格博弈模型,其中調(diào)度中心為領(lǐng)導(dǎo)者,鋼鐵工業(yè)負荷為參與者；對網(wǎng)荷斯塔克爾伯格博弈模型提出網(wǎng)荷博弈調(diào)峰優(yōu)化調(diào)度求解方法,對網(wǎng)荷博弈調(diào)峰優(yōu)化調(diào)度進行求解；輸出網(wǎng)荷博弈調(diào)峰優(yōu)化調(diào)度結(jié)果信息。摘要：本發(fā)明涉及鋼鐵工業(yè)負荷參與電網(wǎng)互動技術(shù)領(lǐng)域,提供一種鋼鐵工業(yè)負荷的網(wǎng)荷博弈調(diào)峰優(yōu)化調(diào)度方法和系統(tǒng),方法包括：基于鋼鐵工業(yè)負荷特有的負荷特性,分析并獲取關(guān)鍵生產(chǎn)設(shè)備可調(diào)潛力區(qū)間；然后對鋼鐵工業(yè)負荷可調(diào)潛力進行精細化建模,考慮生產(chǎn)因素約束條件,分析得到不同設(shè)備及多生產(chǎn)線組合的可調(diào)容量；最后分別對調(diào)峰策略參與者和制定者行為進行分析,并利用斯塔克爾伯格博弈構(gòu)建主從博弈優(yōu)化調(diào)度模型并求解。本發(fā)明可以合理調(diào)動短流程鋼鐵工業(yè)負荷參與電網(wǎng)調(diào)峰的積極性,所提調(diào)峰優(yōu)化調(diào)度方法在有效降低電網(wǎng)負荷峰谷差的同時增加鋼鐵工業(yè)負荷收益,并可為鋼鐵工業(yè)負荷參與需求響應(yīng)、與電網(wǎng)互動、優(yōu)化調(diào)度等提供理論指導(dǎo)與借鑒。

專利類型：發(fā)明公開申請(專利)號：CN202510037321.7申請日：2025-01-09申請公布號：CN119776655A申請公布日：2025-04-08申請人：甘肅酒鋼集團宏興鋼鐵股份有限公司地址：735100 甘肅省嘉峪關(guān)市雄關(guān)東路12號發(fā)明人：保善山; 王忠有; 申振國專輯：工程科技Ⅰ輯專題：冶金工業(yè)主分類號：C22B1/248分類號：C22B1/248;C22B1/18;C22B1/26國省代碼：62頁數(shù)：6代理機構(gòu)：甘肅省知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)中心代理有限公司代理人：尚鵬主權(quán)項：1.一種不銹鋼除塵灰燒結(jié)礦制備方法,其特征在于,包括以下步驟：S1、消化潤濕,在防滲漏池中加入不銹鋼除塵灰,接著加入水,不銹鋼除塵灰與水的比例為3:1,等不銹鋼除塵灰中的氧化鈣消化后,將不銹鋼除塵灰翻混均勻；S2、配料,配料結(jié)構(gòu)為不銹鋼除塵灰占比80%,鐵精礦占比5.0%,不銹鋼除塵灰燒結(jié)返礦占比3.0%,生石灰占比3.0%,石灰石占比4.0%,燃料占比5.0%；S3、混勻和制粒,將配好的料加入混合機中進行一次混勻與二次制粒；S4、燒結(jié),將制粒后的混合料運輸?shù)綗Y(jié)機進行燒結(jié),燒結(jié)機料層厚度為500-700mm,其中,鋪底料厚度為50-60mm,混合料溫度為40-50℃,燒結(jié)機的主管溫度為120-140℃；S5、冷卻,混合料經(jīng)燒結(jié)后形成不銹鋼除塵灰燒結(jié)礦,不銹鋼除塵灰燒結(jié)礦進入到環(huán)冷機內(nèi)進行冷卻到常溫,其中,環(huán)冷機內(nèi)的不銹鋼除塵灰燒結(jié)礦層厚度為1000-1050mm。摘要：本發(fā)明公開了一種不銹鋼除塵灰燒結(jié)礦制備方法,涉及鐵礦燒結(jié)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明的步驟包括消化潤濕、配料、混勻和制粒、燒結(jié)、冷卻,潤濕時按3:1加水至防滲漏池的不銹鋼除塵灰中,待氧化鈣消化后翻混至水分占比在15%以內(nèi)；配料以不銹鋼除塵灰80%為主,搭配鐵精礦、燒結(jié)返礦等將原本作為廢棄物處理的不銹鋼除塵灰變廢為寶,重新納入生產(chǎn)循環(huán)體系,極大提高了鋼鐵企業(yè)內(nèi)部資源的循環(huán)利用率,減少了對外部鐵精礦等原生資源的依賴,且不銹鋼除塵灰燒結(jié)礦優(yōu)勢顯著,鐵料取自鋼鐵企業(yè)自產(chǎn)除塵灰,相比常規(guī)鐵精礦燒結(jié)生產(chǎn)可降低約360元/t精礦消耗成本,燒結(jié)礦綜合成本能降低280元/t。

專利類型：發(fā)明授權(quán)申請(專利)號：CN202210459349.6申請日：2022-04-27授權(quán)公告號：CN114943689B授權(quán)公告日：2025-04-08申請人：河鋼數(shù)字技術(shù)股份有限公司; 山東大學; 青島海爾智能技術(shù)研發(fā)有限公司地址：050000 河北省石家莊市高新區(qū)黃河大道136號科技中心1號樓發(fā)明人：李毅仁; 聶禮強; 申培; 吳建龍; 郝亮; 丁沐河; 李玉濤; 李華剛專輯：信息科技專題：計算機軟件及計算機應(yīng)用主分類號：G06T7/00分類號：G06T7/00;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084國省代碼：13頁數(shù)：10代理機構(gòu)：石家莊知住優(yōu)創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)代理人：王麗巧主權(quán)項：1.一種基于半監(jiān)督學習的鋼鐵冷軋退火爐元器件檢測方法,其特征在于：所述檢測方法包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)預(yù)處理,使用標注工具對少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行人為標注,構(gòu)建退火爐元器件數(shù)據(jù)集,并對其進行數(shù)據(jù)擴充和增強；S2：提取包含圖片不同尺度的特征圖,使用ResNet50網(wǎng)絡(luò)的前五個卷積網(wǎng)絡(luò)進行特征提取,之后在若干卷積網(wǎng)絡(luò)之間構(gòu)建特征金字塔網(wǎng)絡(luò),捕捉不同尺度的特征：S3：將特征金字塔網(wǎng)絡(luò)中的特征圖輸入至區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò),生成基于不同尺度特征圖的候選區(qū)域框,再將不同尺度的特征圖對應(yīng)的候選區(qū)域進行拼接,傳入后續(xù)網(wǎng)絡(luò)；S4：構(gòu)建特征金字塔網(wǎng)絡(luò),將候選區(qū)域框進行不同尺度的Roi Pooling,之后再將特征圖進行拼接,輸入全連接層,預(yù)測得到目標類別,以及回歸目標邊界框的位置；S5：教師模型訓(xùn)練階段：采用半監(jiān)督學習方法,訓(xùn)練Faster R-CNN目標檢測模型,首先采用少量有標注的樣本訓(xùn)練模型,此模型稱為教師模型；S6：教師學生模型相互學習階段,固定教師模型參數(shù),訓(xùn)練學生模型；對于無標簽數(shù)據(jù),一方面通過弱增強之后輸入教師模型,產(chǎn)生偽標簽,另一方面通過強增強之后輸入學生模型,輸出標簽,再與教師模型的偽標簽進行損失函數(shù)計算,再反向傳播更新學生模型,將無標簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練的學生模型通過EMA算法對教師模型進行優(yōu)化,得到最終的網(wǎng)絡(luò)模型；S7：部署模型對鋼鐵冷軋退火爐元器件進行自動檢測,得到類別和位置坐標。摘要：本發(fā)明公開了一種基于半監(jiān)督學習的鋼鐵冷軋退火爐元器件檢測方法,涉及工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域。采用高精度的FasterR-CNN檢測模型,主干網(wǎng)絡(luò)采用ResNet50網(wǎng)絡(luò),并加入特征金字塔來捕捉不同尺度的特征信息,提高了檢測的準確率。本發(fā)明針對煉鋼設(shè)備標注人力物力成本過大的問題和半監(jiān)督學習時元器件的類別不平衡導(dǎo)致預(yù)測有偏差的問題,采用了半監(jiān)督學習目標檢測方法—無偏教師方法,先用有標注的數(shù)據(jù)單獨訓(xùn)練教師模型,之后教師生成偽標簽來訓(xùn)練學生模型,學生模型通過EMA算法來逐步更新教師模型。通過半監(jiān)督學習無偏教師目標檢測方法,實現(xiàn)了在僅有少量標注數(shù)據(jù)訓(xùn)練情況下,對鋼鐵冷軋退火爐元器件進行精準檢測。