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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利基于多視角數據協同分析的高爐爐頂CO含量軟測量方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119720119B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411778690.3，技術領域涉及：G06F18/27；該發明授權基于多視角數據協同分析的高爐爐頂CO含量軟測量方法是由張穎偉;張海倫設計研發完成，并于2024-12-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多視角數據協同分析的高爐爐頂CO含量軟測量方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于多視角數據協同分析的高爐爐頂CO含量軟測量方法，涉及高爐煉鐵工藝技術領域。首先收集高爐風口、爐頂的圖像數據和相關的物理變量，通過灰度處理、歸一化處理，得到風口、爐頂的圖像矩陣和物理變量矩陣；然后，對以上數據進行協同關聯分析，得到用于預測的關聯信息索引矩陣；然后通過索引矩陣進一步處理用于計算去除關聯數據的信息；利用去除關聯數據的信息建立高爐爐頂CO含量的預測模型，得到用于預測高爐爐頂CO含量的參數；最后，通過對實時獲取的數據進行灰度處理和去除關聯數據的信息后，根據高爐爐頂CO含量預測模型的參數進行高爐爐頂CO含量的預測。本發明能夠提高高爐爐頂CO測量的準確性，降低其測量困難和時滯。

本發明授權基于多視角數據協同分析的高爐爐頂CO含量軟測量方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多視角數據協同分析的高爐爐頂CO含量軟測量方法，其特征在于：包括下述步驟： 步驟1：采集高爐生產過程中風口回旋區圖像、爐頂圖像和相關的物理變量數據以及爐頂CO含量數據； 步驟1.1：采集高爐風口回旋區火焰的圖片數據以及與其相關的物理變量； 步驟1.2：采集高爐爐頂火焰的圖片數據以及與其相關的物理變量； 步驟1.3：采集高爐爐頂CO含量數據； 步驟2：對步驟1獲取的數據進行協同分析，數據協同分析目標函數模型為： 其中，Xi、Xj為同一視角下的相鄰時刻的圖像，Xa、Xb為另一視角的相鄰時刻的圖像，圖像矩陣的大小均為m×n；為投影矩陣，用于分析樣本多視角的關聯信息，l為樣本的數量，wij、wab為不同視角下的物理變量的權重，β1、β2均為系數參數；yi為鼓風動能，ya為爐頂CO含量； wij、wab設定如下： 其中，ri、rj為風口回旋區的相關物理變量，ra、rb為爐頂的相關物理變量，σ為核參數； 求解所述數據協同分析目標函數模型，得到U、V以及恒定偏差b； 步驟3：根據步驟2求得的投影矩陣U、V，計算多視角下的關聯信息的索引Q； 首先得到P＝UVT，P為m×n的矩陣；將矩陣P轉化為列向量，即：Q＝VecP， 步驟4：通過步驟2求取的關聯信息索引Q，應用于爐頂的圖像求取關聯信息和用于計算去除關聯數據后的用于預測的關鍵信息； 步驟5：雙線性回歸方法，建立每個樣本爐頂CO含量預測模型為： 其中，upj、vpj分別為左投影矩陣up、右投影矩陣vp的第j個列向量；分別設定為up＝[up1,up2,...,upj,...,upk]、vp＝[vp1,vp2,...,vpj,...,vpk]；Xs為用于CO含量計算的關鍵信息，bp為恒定偏差，α為系統參數，ys為CO含量預測模型中爐頂CO含量對應的標簽向量，q＝VecupvpT； 求解所述爐頂CO含量預測模型，得到up、vp以及bp； 步驟6：通過爐頂攝像頭在線對高爐工業生產過程中的爐頂圖像數據進行采集，根據步驟2至步驟5的求解，對煉鐵高爐生產過程進行爐頂CO含量在線測量，爐頂CO含量計算模型為：

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。