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申请/专利权人：建龙西林钢铁有限公司;哈尔滨工业大学;中钢武汉安全环保研究院股份有限公司

摘要：本发明涉及冶金安全生产技术领域，具体涉及一种冶金炉窑数字孪生技术的风险管控平台，包括：数据采集模块、数字孪生模块、风险分类模块、管控决策模块和执行模块。本发明的数据采集模块能够实时获取炉窑的关键运行数据，如温度、压力、速度等，确保对炉窑状态的即时掌握，有助于及时发现潜在问题。风险分类模块利用数字孪生模型的实时模拟数据，结合预设的风险分类模型，能够对炉窑运行中的风险进行准确分类；这种分类有助于区分不同风险的严重性和紧急性，为后续的管控决策提供有力支持，确保了冶金炉窑的高效、安全和可持续运行。

主权项：1.一种冶金炉窑数字孪生技术的风险管控平台，其特征在于，包括：数据采集模块、数字孪生模块、风险分类模块、管控决策模块和执行模块；所述数据采集模块用于实时获取冶金炉窑的运行数据，包括温度、压力、速度、物料状态及设备健康状况；所述数字孪生模块与所述数据采集模块连接，用于根据历史运行数据构建炉窑的数字孪生模型，并接收数据采集模块采集的运行数据实时模拟炉窑的运行状态；所述风险分类模块与数字孪生模块连接，用于根据数字孪生模型的运行状态，结合预设的风险分类模型，对炉窑进行实时风险分类；所述管控决策模块与风险分类模块连接，用于根据分类的风险，结合预设的管控策略，生成管控指令；所述预设的管控策略包括根据不同的组件定义不同风险等级的划分标准：低风险、中风险和高风险；针对不同风险等级，设定相应的响应机制，包括警告、自动调整工艺参数、启动备用设备和紧急停机；所述执行模块与管控决策模块连接，用于接收管控指令，并控制炉窑执行相应的风险管控措施；所述根据数字孪生模型的运行状态，结合预设的风险分类模型，对炉窑进行实时风险分类包括：获取表示所述数字孪生模型的运行状态的数据；构建风险分类模型，所述风险分类模型包括第一分类模型、第二分类模型和第三分类模型；利用预设的第一分类模型，将所述运行状态的数据转换为具有行和列的表格；利用预设的第二分类模型，分别获取所述表格每行和每列数据的特征信息；利用预设的第三分类模型，根据获取的所述特征信息和预设的多个风险类别，对所述运行状态的数据进行分类；所述利用预设的第一分类模型，将所述运行状态的数据转换为具有行和列的表格包括：将所述运行状态的数据进行编号组合；计算所述编号组合后的运行状态的数据之间的相关性系数；根据所述相关性，将所述运行状态的数据转换为具有行和列的表格；所述计算所述运行状态的数据之间的相关性系数包括利用以下公式计算相关性系数： ；其中，X表示相关性系数，i、j分别表示所述运行状态的数据的编号，xi表示编号为i的运行状态数据，xj表示编号为j的运行状态数据，表示运行状态数据的平均值，n表示编号总数，R（xi）表示xi的秩，R（xj）表示xj的秩。

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