认知智能连铸钢包质量预判模型的应用方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115049260A(43)申请公布日2022.09.13(21)申请号202210680441.5G06N3/08(2006.01)(22)申请日2022.06.15(71)申请人华院计算技术（上海）股份有限公司地址200436上海市静安区万荣路1256、1258号9楼(72)发明人余炯(74)专利代理机构上海弼兴律师事务所31283专利代理师罗朗林嵩(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06Q50/04(2012.01)G16C60/00(2019.01)G16C20/20(2019.01)G16C20/70(2019.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称认知智能连铸钢包质量预判模型的应用方法及系统(57)摘要本发明公开了一种认知智能连铸钢包质量预判模型的应用方法及系统，该应用方法包括：获取钢包的目标数据；其中，所述目标数据与钢包的质量参数相关；将所述目标数据输入所述认知智能连铸钢包质量预判模型；根据所述认知智能连铸钢包质量预判模型输出的结果确定所述钢包的质量是否异常，和/或所述钢包的质量发生异常的概率。本发明通过获取与钢包质量参数相关的目标数据，输入认知智能连铸钢包质量预判模型，并根据模型输出的结果分析钢包的质量是否异常、异常的原因以及异常的概率；可以充分利用认知智能在数据处理方面的技术，解决连铸过程中难以准确分析钢包质量的问题，提高连铸的效率，同时改善连铸钢坯的质量。CN115049260ACN115049260A权利要求书1/2页1.一种认知智能连铸钢包质量预判模型的应用方法，其特征在于，所述应用方法包括：获取钢包的目标数据；其中，所述目标数据与钢包的质量参数相关；将所述目标数据输入所述认知智能连铸钢包质量预判模型；根据所述认知智能连铸钢包质量预判模型输出的结果确定所述钢包的质量是否异常，和/或所述钢包的质量发生异常的概率；其中，所述认知智能连铸钢包质量预判模型基于连铸过程中产生的历史数据构建。2.如权利要求1所述的认知智能连铸钢包质量预判模型的应用方法，其特征在于，所述目标数据包括所述钢包内钢水的成分数据；所述认知智能连铸钢包质量预判模型的参数基于所述历史数据拟合得到；所述根据所述认知智能连铸钢包质量预判模型输出的结果确定所述钢包的质量是否异常的步骤包括：判断所述认知智能连铸钢包质量预判模型输出的结果是否在允许的误差范围内；若是，则确定所述钢包的质量正常；若否，则确定所述钢包的质量异常。3.如权利要求2所述的认知智能连铸钢包质量预判模型的应用方法，其特征在于，所述应用方法还包括：若所述钢包的质量异常，则检测当前所述钢包内所述钢水的各个成分、所述钢水的温度和/或所述钢包内侧材料的成分，以确定质量异常的原因。4.如权利要求1‑3中任一项所述的认知智能连铸钢包质量预判模型的应用方法，其特征在于，所述目标数据包括所述钢包内钢水的过热度，所述过热度表征所述钢水的实际温度与熔点之间的温度差；所述认知智能连铸钢包质量预判模型基于所述历史数据训练得到，所述历史数据包括所述钢水的过热度以及对应的连铸钢坯的纵裂数据；所述根据所述认知智能连铸钢包质量预判模型输出的结果确定所述钢包的质量发生异常的概率的步骤包括：根据所述认知智能连铸钢包质量预判模型输出的纵裂数据确定所述钢包的质量发生异常的概率。5.一种认知智能连铸钢包质量预判模型的应用系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取钢包的目标数据；其中，所述目标数据与钢包的质量参数相关；数据输入模块，用于将所述目标数据输入所述认知智能连铸钢包质量预判模型；质量分析模块，用于根据所述认知智能连铸钢包质量预判模型输出的结果确定所述钢包的质量是否异常，和/或所述钢包的质量发生异常的概率；其中，所述认知智能连铸钢包质量预判模型基于连铸过程中产生的历史数据构建。6.如权利要求5所述的认知智能连铸钢包质量预判模型的应用系统，其特征在于，所述目标数据包括所述钢包内钢水的成分数据；所述认知智能连铸钢包质量预判模型的参数基于所述历史数据拟合得到；所述质量分析模块还用于判断所述认知智能连铸钢包质量预判模型输出的结果是否在允许的误差范围内；2CN115049260A权利要求书2/2页若是，则确定所述钢包的质量正常；若否，则确定所述钢包的质量异常。7.如权利要求6所述的认知智能连铸钢包质量预判模型的应用系统，其特征在于，所述认知智能连铸钢包质量预判模型的应用系统还包括异常原因确定模块，若所述钢包的质量异常，则检测当前所述钢包内所述钢水的各个成分、所述钢水的温度和/或所述钢包内侧材料的成分，以确定质量异常的原因。8.如权利要求5‑7中任一项所述的认知智能连铸钢包质量预判模型的应用