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龙图腾网获悉中冶华天工程技术有限公司;中冶华天南京工程技术有限公司;中冶华天南京电气工程技术有限公司申请的专利用于三步法不锈钢冶炼的基于深度学习的配料模型协同方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119669752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411642777.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权用于三步法不锈钢冶炼的基于深度学习的配料模型协同方法、设备及介质是由高遒;蒲春雷;洪宇杰;王礼平;耿剑;吴昊设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于三步法不锈钢冶炼的基于深度学习的配料模型协同方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于三步法不锈钢冶炼的基于深度学习的配料模型协同方法、设备及介质。包括下述步骤：S1：获取历史原辅料使用量数据、历史能源介质使用量、出钢钢水成分、出钢钢水温度、原辅料成本、能源介质成本数据，构建数据集，并将所述数据集划分为训练集、测试集和验证集；S2：获取配料模型的原辅料、能源介质的计算数据；S3：构建基于成本优化的配料模型协同；S4：将校准后的配料模型计算数据输入基于成本优化的配料模型协同，并输出预测出钢钢水成分、出钢钢水温度、配料预测成本；S5：实时采集当前的原辅料、能源介质使用量数据和成本；S6：基于深度学习的的实现成本最优的配料模型协同以修正后的原辅料、能源介质的计算数据运行。

本发明授权用于三步法不锈钢冶炼的基于深度学习的配料模型协同方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于三步法不锈钢冶炼的基于深度学习的配料模型协同方法，其特征在于：所述的方法包括如下步骤： S1：获取电炉、中频炉、AOD炉、LF炉、VOD炉的历史原辅料使用量数据、与历史原辅料使用量数据对应的历史能源介质使用量、出钢钢水成分、出钢钢水温度、原辅料成本、能源介质成本数据，构建数据集，并将所述数据集划分为训练集、测试集和验证集； S2：获取电炉、中频炉、AOD炉、LF炉、VOD炉各自配料模型的原辅料、能源介质的计算数据，通过所述的历史原辅料、能源介质使用量数据对原辅料、能源介质的配料模型计算数据进行校准； S3：构建电炉、中频炉、AOD炉、LF炉、VOD炉的基于成本优化的配料模型协同，依次将所述数据集划分为训练集、测试集和验证集输入该模型协同，对模型进行训练、测试和验证，并判断验证结果是否满足要求，若是，执行步骤S4，若否，重新执行步骤S1； S4：将校准后的原辅料、能源介质的配料模型计算数据输入所述电炉、中频炉、AOD炉、LF炉、VOD炉的基于成本优化的配料模型协同，并输出预测电炉、中频炉、AOD炉、LF炉、VOD炉的出钢钢水成分、出钢钢水温度、配料预测成本； S5：实时采集电炉、中频炉、AOD炉、LF炉、VOD炉当前的原辅料、能源介质使用量数据和当前的原辅料、能源介质成本，并通过当前原辅料、能源介质使用量数据和当前原辅料、能源介质成本对原辅料、能源介质的预测成本进行修正； S6：基于深度学习的电炉、中频炉、AOD炉、LF炉、VOD炉的实现成本最优的配料模型协同以修正后的原辅料、能源介质的计算数据运行； 其中，所述的步骤S2包括以下具体过程： S21：获取指定期间内的电炉、中频炉、AOD炉、LF炉、VOD炉各自配料模型的原辅料、能源介质的计算数据； S22：历史原辅料、能源介质使用量数据中提取同时期的原辅料、能源介质使用量数据； S23：根据提取的同时期的原辅料、能源介质使用量数据，并按指定比例对相应期间的原辅料、能源介质的计算数据进行补偿校准。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中冶华天工程技术有限公司;中冶华天南京工程技术有限公司;中冶华天南京电气工程技术有限公司，其通讯地址为：243000 安徽省马鞍山市经济技术开发区湖西南路259号福昌工业园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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