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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种电渣重熔冶炼终点元素动态预报与过程决策优化方法及系统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：CN120400539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510392631.0，技术领域涉及：C22B9/18；该发明授权一种电渣重熔冶炼终点元素动态预报与过程决策优化方法及系统是由董艳伍;陈玺;刘玉潇;姜周华设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电渣重熔冶炼终点元素动态预报与过程决策优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种电渣重熔冶炼终点元素动态预报与过程决策优化方法及系统，本发明方法包括：获取冶炼过程中的历史数据集和实时数据流，并对数据进行预处理；引入在线随机梯度下降和增量学习算法，构建元素动态预报模型，实时接收冶炼过程中的传感器数据，并动态优化元素浓度预测模型；基于深度确定性策略梯度算法，构建优化决策模型，根据元素动态预报模型在线预测的元素成分、冶炼工况及其他环境参数，实时调整冶炼操作策略；设定实时反馈机制，使得元素动态预报模型和优化决策模型协同工作，实现元素浓度预测与控制策略的实时同步调整。本发明能够实时调整冶炼参数，提高元素预测精度，降低能耗，并减少人工干预，显著提升冶炼效率和质量稳定性。

本发明授权一种电渣重熔冶炼终点元素动态预报与过程决策优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电渣重熔冶炼终点元素动态预报与过程决策优化方法，其特征在于，包括： S1、获取冶炼过程中的历史数据集和实时数据流，并对获取的数据进行预处理； S2、引入在线随机梯度下降和增量学习算法，构建元素动态预报模型，实时接收冶炼过程中的传感器数据，并动态优化元素浓度预测模型，包括： S21、在每次新数据到达时，采用在线随机梯度下降算法进行局部更新，逐步调整所述元素浓度预测模型的参数，以最小化预测误差； S22、采用增量学习算法定期更新所述元素浓度预测模型的参数，使所述元素浓度预测模型适应数据流的积累，确保与当前冶炼环境的实际数据高度契合； S23、通过误差反馈机制对比在线随机梯度下降算法和增量学习算法的预测误差，自动选择误差最小的元素浓度预测模型； S3、基于深度确定性策略梯度算法，构建优化决策模型，根据元素动态预报模型在线预测的元素成分、冶炼工况及其他环境参数，实时调整冶炼操作策略，包括： S31、基于深度确定性策略梯度算法，构建优化决策模型，包括策略网络和价值网络，其中，策略网络根据当前冶炼状态生成连续控制动作；价值网络评估状态‑动作对模型性能的影响，并计算Q值以优化冶炼操作参数； S32、定义状态空间和动作空间； S33、设计综合考虑元素含量误差、能耗及效率的奖励函数，如下： 其中，是奖励函数的值，表示在t时刻智能体获得的奖励；、、均表示权重系数；表示第i个元素的预测含量；表示第i个元素的目标含量； S34、利用经验回放和目标网络机制训练模型，实现动态调整冶炼参数； S4、设定实时反馈机制，使得元素动态预报模型和优化决策模型协同工作，实现元素浓度预测与控制策略的实时同步调整，确保元素浓度预测的准确性和冶炼过程的稳定控制。

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