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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇金恒信息科技股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利精準(zhǔn)焦化配煤方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120258261B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510756407.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)精準(zhǔn)焦化配煤方法及系統(tǒng)是由楊?lèi)?ài)玲;楊磊;張紅;趙貴州;江海洋;劉永輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本精準(zhǔn)焦化配煤方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及煤炭焦化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種精準(zhǔn)焦化配煤方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取單種煉焦煤的指標(biāo)，以建立單種煉焦煤資源信息數(shù)據(jù)庫(kù)；基于單種煉焦煤資源信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并根據(jù)線性模型與SVR融合模型建立配合煤質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，以獲得配合煤質(zhì)量指標(biāo)；基于配合煤質(zhì)量指標(biāo)和歷史煉焦工藝數(shù)據(jù)集，并通過(guò)KAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，以獲得焦炭質(zhì)量指標(biāo)；基于單種煤質(zhì)量參數(shù)以及煉焦工藝參數(shù)，并以預(yù)期配合煤質(zhì)量指標(biāo)和預(yù)期焦炭質(zhì)量指標(biāo)及庫(kù)存量為約束條件建立采樣配比優(yōu)化模型，以獲得候選配比方案；基于配合煤質(zhì)量預(yù)測(cè)模型、焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)模型以及配合煤成本篩選候選配比方案，以獲得最優(yōu)的配煤方案，解決焦化配煤方法不精準(zhǔn)的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)精準(zhǔn)焦化配煤方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種精準(zhǔn)焦化配煤方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取單種煉焦煤的指標(biāo)，以建立單種煉焦煤資源信息數(shù)據(jù)庫(kù)； 基于所述單種煉焦煤資源信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并根據(jù)線性模型與SVR融合模型建立配合煤質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，以獲得配合煤質(zhì)量指標(biāo)； 基于所述配合煤質(zhì)量指標(biāo)和歷史煉焦工藝數(shù)據(jù)集，并通過(guò)KAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)模型，以獲得焦炭質(zhì)量指標(biāo)； 基于單種煤質(zhì)量參數(shù)以及煉焦工藝參數(shù)，并以預(yù)期配合煤質(zhì)量指標(biāo)和預(yù)期焦炭質(zhì)量指標(biāo)及庫(kù)存量為約束條件建立采樣配比優(yōu)化模型，以獲得候選配比方案； 基于所述配合煤質(zhì)量預(yù)測(cè)模型、所述焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)模型以及配合煤成本篩選所述候選配比方案，以獲得最優(yōu)的配煤方案； 基于所述單種煉焦煤資源信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并根據(jù)線性模型與SVR融合模型建立配合煤質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的步驟包括： 通過(guò)所述單種煉焦煤資源信息數(shù)據(jù)庫(kù)生成單種煤衍生特征MBI； 基于所述單種煉焦煤資源信息數(shù)據(jù)庫(kù)、單種煤衍生特征MBI和配煤?jiǎn)危⒏鶕?jù)線性模型與SVR融合模型建立配合煤質(zhì)量預(yù)測(cè)模型； 基于所述配合煤質(zhì)量指標(biāo)和歷史煉焦工藝數(shù)據(jù)集，并通過(guò)KAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的步驟包括： 在歷史煉焦工藝數(shù)據(jù)集中篩選出歷史煉焦工藝數(shù)據(jù)樣本；所述歷史煉焦工藝數(shù)據(jù)樣本包括每次生產(chǎn)的配合煤對(duì)應(yīng)的煉焦工藝條件參數(shù)和歷史焦炭質(zhì)量指標(biāo)； 采用魯棒歸一化方法對(duì)所述配合煤質(zhì)量指標(biāo)和煉焦工藝條件參數(shù)進(jìn)行變量縮放，以獲得模型特征樣本集； 基于所述模型特征樣本集和所述歷史焦炭質(zhì)量指標(biāo)建立焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集； 通過(guò)所述焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集和KAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)模型。

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