(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110444392.0 (22)申请日 2021.04.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113239482 A (43)申请公布日 2021.08.10 (73)专利权人 北京科技大 学 地址 100083 北京市海淀区学院路3 0号 (72)发明人 袁飞　谷茂强　徐安军　汪红兵　 (74)专利代理 机构 北京市广友专利事务所有限 责任公司 1 1237 代理人 张仲波　付忠林 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) C21C 5/30(2006.01) G06F 113/08(2020.01) (56)对比文件 CN 108251591 A,2018.07.0 6 KR 20060072404 A,20 06.06.28 审查员 王茜 (54)发明名称 一种转炉后吹碳含量动态预测方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种转炉后吹碳含量动态预 测方法及装置， 该方法包括： 以当前转炉生产过 程为新案例， 历史转炉生产过程为历史案例， 根 据新案例的主吹阶段工艺参数， 基于案例推理算 法检索出历史案例中的相似案例及其后吹阶段 工艺参数； 利用相似案例的后吹阶段工艺参数对 碳含量预测模 型进行训练； 将新案例的后吹 阶段 工艺参数输入训练好的碳含量预测模 型， 实现吹 炼后期碳含量的实时动态预测。 本发 明针对目前 转炉终点静态控制模型和动态控制模型存在的 问题， 基于案例推理和长短期记忆网络建立了转 炉预测模型， 实现了对转炉吹炼后期碳含量的实 时动态预测， 可为操作人员提高终点命中率提供 参考。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 113239482 B 2022.02.08 CN 113239482 B 1.一种转炉后吹碳含量动态预测方法， 其特 征在于， 包括： 以当前转炉生产过程为新案例， 历史转炉生产过程为历史案例， 根据新案例的主吹阶 段工艺参数， 基于案例 推理算法， 检索出历史案例中与所述新案例之间的相似度符合预设 要求的相似案例及所述相似案例的后吹阶段工艺 参数； 利用所述相似案例的后吹阶段工艺参数， 对预设的碳含量预测模型进行训练； 其中， 所 述碳含量预测模型为长 短期记忆网络模型， 所述碳含量预测模型的输入为上一时刻的后吹 阶段工艺 参数， 输出为下一时刻的碳含量； 将新案例的后吹阶段工艺参数输入训练好的碳含量预测模型， 通过训练好的碳含量预 测模型实现新案例吹炼后期碳含量的实时动态预测； 所述根据新案例的主吹阶段工艺参数， 基于案例推理算法， 检索出历史案例中与所述 新案例之间的相似度符合预设要求的相似案例， 包括： 根据新案例的主吹阶段工艺参数， 基于案例推理算法， 采用欧式距离相似度计算历史 案例与所述新案例之间的相似度； 将历史案例按照计算出的各自对应的相似度进 行降序排 列， 选择排名靠前的预设数量的历史案例作为相似案例； 所述相似案例的数量为多个， 所述碳含量预测模型的数量与相似案例的数量相匹配； 所述对预设的碳含量预测模型进行训练， 包括： 将相似案例与碳含量预测模型一一对应， 分别利用每一相似案例的后吹阶段工艺参数 训练相应的碳含量预测模型， 得到多个训练好的碳含量预测模型； 所述将新案例的后吹阶段工艺参数逐步输入训练好的碳含量预测模型， 通过训练好的 碳含量预测模型实现新案例吹炼后期碳含量的实时动态预测， 包括： 将新案例的后吹阶段工艺 参数分别输入每一训练好的碳含量预测模型； 将各碳含量预测模型输出的碳含量进行加权融合， 得到吹炼后期的碳含量。 2.如权利要求1所述的转炉后吹碳含量动态预测方法， 其特征在于， 所述主吹阶段工艺 参数包括： 入炉铁水成分、 入炉铁水温度、 入炉铁水重量、 废钢种类、 废钢重量、 转炉副枪探 头检测的碳含量和转炉副枪探 头检测的温度结果。 3.如权利要求1所述的转炉后吹碳含量动态预测方法， 其特征在于， 所述后吹阶段工艺 参数包括： 枪 位变化、 供 氧流量、 底吹气体流 量和碳含量变化。 4.如权利要求1所述的转炉后吹碳含量动态预测方法， 其特征在于， 所述将各碳含量预 测模型输出的碳含量进行加权融合， 包括： 将各碳含量预测模型输出的碳含量按照下式进行加权融合： 其中， C(k)为新案例的第k个时刻的碳含量变化预测值， Ci(k)为第i个碳含量预测模型 的第k个时刻的输出， yi为第i个碳含量预测模型对应的权重， si为第i个相似案例与新案例 之间的相似度， n 为碳含量预测模型的数量。 5.一种转炉后吹碳含量动态预测装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113239482 B 2相似案例检索模块， 用于以当前转炉生产过程为新案例， 历史转炉生产过程为历史案 例， 根据新案例的主吹阶段工艺参数， 基于案例推理算法， 检索出历史案例中与所述新案例 之间的相似度符合预设要求的相似案例及所述相似案例的后吹阶段工艺 参数； 模型训练模块， 用于利用所述相似案例检索模块检索到的相似案例的后吹阶段工艺参 数， 对预设的碳含量预测模型进行训练； 其中， 所述碳含量预测模型为长短期记忆网络模 型， 所述碳含量预测模型 的输入为上一时刻的后吹阶段工艺参数， 输出为下一时刻的碳含 量； 吹炼后期碳含量实时动态预测模块， 用于将新案例的后吹阶段工艺参数输入经所述模 型训练模块训练好的碳含量预测模型， 通过训练好的碳含量预测模型实现新案例吹炼后 期 碳含量的实时动态预测； 所述相似案例检索模块具体用于： 根据新案例的主吹阶段工艺参数， 基于案例推理算法， 采用欧式距离相似度计算历史 案例与所述新案例之间的相似度； 将历史案例按照计算出的各自对应的相似度进 行降序排 列， 选择排名靠前的预设数量的历史案例作为相似案例； 所述相似案例的数量为多个， 所述碳含量预测模型的数量与相似案例的数量相匹配； 所述模型训练模块具体用于： 将相似案例与碳含量预测模型一一对应， 分别利用每一相似案例的后吹阶段工艺参数 训练相应的碳含量预测模型， 得到多个训练好的碳含量预测模型； 所述吹炼后期碳含量实时动态预测模块具体用于： 将新案例的后吹阶段工艺 参数分别输入每一训练好的碳含量预测模型； 将各碳含量预测模型输出的碳含量进行加权融合， 得到吹炼后期的碳含量。 6.如权利要求5所述的转炉后吹碳含量动态预测装置， 其特征在于， 所述主吹阶段工艺 参数包括： 入炉铁水成分、 入炉铁水温度、 入炉铁水重量、 废钢种类、 废钢重量、 转炉副枪探 头检测的碳含量和转炉副枪探头检测的温度结果； 所述后吹阶段工艺参数包括枪位变化、 供氧流量、 底吹气体流 量和碳含量变化。 7.如权利要求5所述的转炉后吹碳含量动态预测装置， 其特 征在于， 所述将各碳含量预测模型输出的碳含量进行加权融合， 包括： 将各碳含量预测模型输出的碳含量按照下式进行加权融合： 其中， C(k)为新案例的第k个时刻的碳含量变化预测值， Ci(k)为第i个碳含量预测模型 的第k个时刻的输出， yi为第i个碳含量预测模型对应的权重， si为第i个相似案例与新案例 之间的相似度， n 为碳含量预测模型的数量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113239482 B 3