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龙图腾网获悉苏州弘皓光电科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的转炉炼钢终点智能控制方法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：CN120719081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511178838.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于人工智能的转炉炼钢终点智能控制方法是由徐立君;王昕怡;肖崇溧;莫鑫凯;陈森达;林高根;徐一洋;陈国志;刘冰;韩文智;于天淼;叶美池;王宁设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的转炉炼钢终点智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于人工智能的转炉炼钢终点智能控制方法；针对现有技术中极端工况样本稀缺、模型泛化性差、缺乏实时数据增强机制等问题，该方法通过采集常规工况数据构建特征库用于异常识别，构建基础模型并嵌入冶金规律，利用ADDA算法解决样本不足问题，通过WGAN‑GP生成虚拟数据并结合特征空间插值和EWC算法完善数据，基于预测结果进行调控并更新模型参数；该方法可提高模型在极端工况下的预测准确率，适应炉况动态变化，提升钢水质量和冶炼效率。

本发明授权一种基于人工智能的转炉炼钢终点智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的转炉炼钢终点智能控制方法，其特征在于：包括： S1：采集常规工况基础数据构建工况特征和异常事件，基于异常事件构建多模态特征库，用于异常事件的识别和预警； 所述基于异常事件构建多模态特征库的具体过程为： 针对炼钢过程中出现的异常事件，喷溅、返干，采集多模态数据并建立特征库，用于异常事件的识别和预警，采集包含火焰图像、声信号在内的多模态数据，喷溅发生时，炉口火焰的亮度会发生突变，同时声信号中的高频分量会激增；返干时，炉内的声音和火焰形态也会有特定的变化； 对采集到的多模态数据进行分析，提取能够表征异常事件的关键特征，即火焰图像的亮度突变特征、声信号的高频分量激增特征，建立异常事件的多模态特征库； S2：利用常规工况基础数据构建基础模型，通过跨域特征对齐和目标域自适应处理，训练基础模型从常规工况向极端工况迁移适配能力，并将冶金规律嵌入基础模型训练，对基础模型进行约束，并利用ADDA算法解决极端工况样本不足的问题； 所述利用常规工况基础数据构建基础模型的具体过程为： 采用三层LSTM堆叠，每层256个神经元，捕捉脱碳过程的长短期依赖； 在输出层前添加自注意力层，计算各时间步特征的权重，其中，权重的计算公式为：，其中，为当前隐藏状态与所有时间步隐藏状态的相似度，通过点积计算得到，为第t个时间步的隐藏状态，为所有时间步的隐藏状态集合，为归一化分母，确保所有时间步的注意力权重之和为1； 所述对基础模型进行约束的具体过程为： 基于双膜理论，脱碳速率满足：,其中，为传质系数，为气-液界面面积，为平衡碳浓度，为当前钢水碳含量；训练时将模型预测的脱碳速率与该公式计算值的均方误差作为辅助损失：，为动力学辅助损失，为时间步数，为模型预测的t时刻脱碳速率，为机理公式计算的t时刻脱碳速率； 基于热平衡方程进行约束，约束条件为：，其中，为吹氧放热，为脱碳放热，为炉渣蒸发吸热，为热辐射，为钢水升温需热，基础模型预测温度需与该热平衡方程计算值偏差小于10℃； S3：将少量极端工况样本结合物理约束生成对抗网络，把少量极端工况样本拓展为大量的虚拟数据，利用WGAN-GP改进损失函数结合嵌入冶金约束，让基础模型学习极端工况数据，并利用特征空间插值技术完善极端工况数据； 所述嵌入冶金约束的具体过程为： 在生成器输出层后添加约束层，确保生成数据满足以下条件： 脱碳速率单调递减，即符合吹炼后期碳浓度降低规律； 温度变化率＜5℃min，即避免违反热平衡原理； 碱度R∈[2.5,3.5]，即炉渣物理性质约束； 生成数据x需满足：；若不满足，通过投影梯度法修正生成样本，其中，为碳含量的变化量，即吹炼过程中碳含量的降低值，为时间变化量，即吹炼的时间步长，为温度的变化量，炉渣中氧化钙的含量，为炉渣渣中二氧化硅的含量； 当侵蚀深度＞5cm时标记为极端工况，利用声呐传感器获取渣层波动频谱特征，当标准差＞0.5dB时判定为极端工况； S4：基于基础模型预测的终点碳温，对预测的终点碳温进行调控，并利用预测的终点碳温与实际的终点碳温更新基础模型参数。

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