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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种基于大数据的高炉炉渣碱度预测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：CN119538125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510098223.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于大数据的高炉炉渣碱度预测方法是由唐珏;储满生;王川强;石泉设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的高炉炉渣碱度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据的高炉炉渣碱度预测方法，属于数据处理技术领域，包括：步骤1：基于预设监测设备实时监测并采集高炉的冶炼的相关数据，对高炉的冶炼相关数据进行处理获取高炉的冶炼相关数据集；步骤2：对高炉的冶炼的相关数据集进行分析，进而构建最终炉渣碱度预测模型；步骤3：对高炉的冶炼的相关数据集进行分析，构建高炉炉渣碱度的理论计算模型；步骤4：分别获取高炉炉渣碱度的理论计算模型以及最终炉渣碱度预测模型的输出结果，进而基于输出结果确定每个模型的碱度准确率；步骤5：基于所有模型的碱度准确率确定最终预测结果并推送到人工交互界面。实现了高炉炉渣碱度的精准预测和智能推送，提升了冶炼效率与工艺控制水平。

本发明授权一种基于大数据的高炉炉渣碱度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的高炉炉渣碱度预测方法，其特征在于，包括：步骤1：基于预设监测设备实时监测并采集高炉的冶炼的相关数据，进而基于预设方法对高炉的冶炼相关数据进行处理获取高炉的冶炼相关数据集；步骤2：对高炉的冶炼的相关数据集进行分析，进而构建最终炉渣碱度预测模型；步骤3：基于预设分析方法对高炉的冶炼的相关数据集进行分析，并结合现场实际吃料情况以及预设的冶金工艺理论，构建高炉炉渣碱度的理论计算模型；步骤4：分别获取高炉炉渣碱度的理论计算模型以及最终炉渣碱度预测模型的输出结果，进而基于输出结果确定每个模型的碱度准确率；步骤5：基于所有模型的碱度准确率确定最终预测结果并推送到人工交互界面；其中，步骤4，包括：基于高炉炉渣碱度的理论计算模型获取预设冶炼周期内的炉渣碱度理论数据；基于最终炉渣碱度预测模型获取预设冶炼周期的预测炉渣碱度数据；获取高炉炉渣的在线测量数据，并提取预设冶炼周期内的炉渣的真实碱度数据；基于预设冶炼周期内的炉渣碱度理论数据、预设冶炼周期的预测炉渣碱度数据以及预设冶炼周期内的炉渣的真实碱度数据确定高炉炉渣碱度的理论计算模型和最终炉渣碱度预测模型的核验结果；基于高炉炉渣碱度的理论计算模型和最终炉渣碱度预测模型的核验结果以及预设的评价方法确定高炉炉渣碱度的理论计算模型和最终炉渣碱度预测模型的准确率，具体包括：基于高炉炉渣碱度的理论计算模型的核验结果以及预设的评价方法确定高炉炉渣碱度的理论计算模型准确率： 其中，为高炉炉渣碱度的理论计算模型的准确率，为预设冶炼周期内第i个时刻的炉渣碱度理论值，为预设冶炼周期内第i个时刻的炉渣的真实碱度值，为预设冶炼周期内第i个时刻的炉渣的真实碱度对应的权重，且，为高炉炉渣碱度的理论计算模型的核验结果，预设冶炼周期内炉渣的真实碱度值的平均值，为预设的炉渣的真实碱度的调节系数，且，n1为预设冶炼周期内的时刻总数,为理论计算模型的预设调整因子，为预设偏差调整因子，且；基于最终炉渣碱度预测模型的核验结果以及预设的评价方法确定最终炉渣碱度预测模型的准确率： 其中，为最终炉渣碱度预测模型的准确率，为预设冶炼周期内第i个时刻的预测炉渣碱度值，为预设冶炼周期内第i个时刻的炉渣的真实碱度值，为预设冶炼周期内第i个时刻的炉渣的真实碱度对应的权重，且，为预设偏差调整因子，为预设冶炼周期内预测炉渣碱度值的平均值，为最终炉渣碱度预测模型的核验结果，为预设的预测炉渣碱度的调节系数，为最终炉渣碱度预测模型的预设调整因子。

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东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号；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”。