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申请/专利权人：北京科技大学
申请日：2024-03-07
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155747A
主分类号：G16C20/30
分类号：G16C20/30;G16C20/10;G16C20/70;G06Q50/04;G06F18/2431;G06F18/214
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明属于钢铁冶金技术领域，具体为一种基于数据驱动的LF精炼合金收得率的预测方法和系统，利用历史冶炼数据，针对不同工况进行分类，构建合金元素收得率矩阵，能够有效预测LF精炼过程合金元素收得率，进一步降低不同冶炼工况对合金收得率的影响，提高了命中精度，能够更精确地计算合金的加入量，从而提升钢液的质量和稳定性，降低合金成本。同时本发明为LF智能精炼模型的合金成分预测和加料推荐提供了基础，进一步推动了LF精炼工艺的精准化和智能化发展。
主权项：1.一种基于数据驱动的LF精炼合金收得率的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集现场历史数据获得不同合金元素收得率，并进行数据清洗获取数据真集；S2、对数据真集按照翻渣量、精炼工位、钢包等级进行细化分类，获得数据子集；S3、对于不同样本数的数据子集，采用不同方法处理，获得不同数据子集的合金元素收得率数值或拟合公式，构建合金元素收得率矩阵；S4、获取待预测冶炼炉次信息，基于炉次信息寻找对应的矩阵单元预测该炉次的合金收得率，进行合金加料计算；S5、待预测冶炼炉次冶炼完成后，对冶炼数据进行异常数据判断，若数据正常，导入相应的数据子集，并更新对应矩阵单元的合金收得率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种基于数据驱动的LF精炼合金收得率的预测方法和系统
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