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龍圖騰網(wǎng)恭喜東北大學(xué)申請的專利一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119541691B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510092103.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/30；該發(fā)明授權(quán)一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法是由唐玨;儲(chǔ)滿生;王茗玉;石泉;張振;張智峰;李澤政;封世龍;王川強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-21向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，屬于燒結(jié)工藝技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括收集與燒結(jié)過程的相關(guān)數(shù)據(jù)，從所述相關(guān)數(shù)據(jù)中識(shí)別影響燒結(jié)過程質(zhì)量與技術(shù)指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)；獲取關(guān)鍵參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)范圍，根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)范圍劃分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)間，并對所述數(shù)據(jù)區(qū)間進(jìn)行組合，得出燒結(jié)生產(chǎn)類別集合；基于所述燒結(jié)生產(chǎn)類別集合建立參數(shù)預(yù)測模型，根據(jù)參數(shù)預(yù)測模型輸出結(jié)果確定關(guān)鍵參數(shù)之間的量化映射；根據(jù)當(dāng)前實(shí)時(shí)采集的燒結(jié)過程參數(shù)確定當(dāng)前燒結(jié)生產(chǎn)類別，進(jìn)而根據(jù)量化映射確定當(dāng)前關(guān)鍵參數(shù)的量化調(diào)整效果，優(yōu)化燒結(jié)過程，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種燒結(jié)操作參數(shù)實(shí)時(shí)量化分析與優(yōu)化方法，其特征在于，包括：步驟1：收集與燒結(jié)過程的相關(guān)數(shù)據(jù)，從所述相關(guān)數(shù)據(jù)中識(shí)別影響燒結(jié)過程質(zhì)量與技術(shù)指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)；步驟2：獲取關(guān)鍵參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)范圍，根據(jù)所述歷史數(shù)據(jù)范圍劃分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)間，并對所述數(shù)據(jù)區(qū)間進(jìn)行組合，得出燒結(jié)生產(chǎn)類別集合；步驟3：基于所述燒結(jié)生產(chǎn)類別集合建立參數(shù)預(yù)測模型，根據(jù)參數(shù)預(yù)測模型輸出結(jié)果確定關(guān)鍵參數(shù)之間的量化映射；步驟4：根據(jù)當(dāng)前實(shí)時(shí)采集的燒結(jié)過程參數(shù)確定當(dāng)前燒結(jié)生產(chǎn)類別，進(jìn)而根據(jù)量化映射確定當(dāng)前關(guān)鍵參數(shù)的量化調(diào)整效果；其中，基于所述燒結(jié)生產(chǎn)類別集合建立參數(shù)預(yù)測模型，根據(jù)參數(shù)預(yù)測模型輸出結(jié)果確定關(guān)鍵參數(shù)之間的量化映射，包括：基于每個(gè)燒結(jié)生產(chǎn)類別數(shù)據(jù)，建立燒結(jié)原料參數(shù)、操作參數(shù)與狀態(tài)參數(shù)的第一量化關(guān)系；從燒結(jié)原料參數(shù)和操作參數(shù)中選擇與狀態(tài)參數(shù)相關(guān)的第一特征，基于所述第一特征創(chuàng)建交互項(xiàng)，根據(jù)所述交互項(xiàng)得出第二特征；基于所述第一量化關(guān)系、第一特征與第二特征建立第一參數(shù)預(yù)測模型；基于每個(gè)燒結(jié)生產(chǎn)類別數(shù)據(jù)，建立狀態(tài)參數(shù)與質(zhì)量參數(shù)之間的第二量化關(guān)系，結(jié)合第二量化關(guān)系與單個(gè)燒結(jié)生產(chǎn)類別數(shù)據(jù)，建立第二參數(shù)預(yù)測模型；使用第一參數(shù)預(yù)測模型將燒結(jié)原料參數(shù)、操作參數(shù)量化映射為狀態(tài)參數(shù)，使用第二參數(shù)預(yù)測模型將狀態(tài)參數(shù)量化映射為質(zhì)量參數(shù)。

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