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龍圖騰網獲悉昆明理工大學;云南錫業股份有限公司錫業分公司申請的專利基于強化學習的錫熔煉化學反應優化控制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：CN120178693B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510668665.8，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權基于強化學習的錫熔煉化學反應優化控制方法是由劉英莉;熊正;楊玲;沈韜;袁海濱設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于強化學習的錫熔煉化學反應優化控制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于強化學習的錫熔煉化學反應優化控制方法，屬于冶金工程和人工智能的交叉技術領域。本發明使用改進的傅里葉合成方法，模擬錫熔煉中狀態數據。隨后使用基于強化學習算法構建錫熔煉工藝模型，將爐內關鍵工藝參數作為狀態變量，采用雙網絡設計的Actor?Critic架構實現動態優化控制。本發明還引入了物理化學模型，結合工藝參數和化學反應的熱力學平衡公式，推算一氧化碳生成量的變化趨勢。本發明能夠對錫熔煉過程中的化學反應條件進行智能優化，提升錫的生成量，降低一氧化碳排放量，同時有效縮短反應時間，減少能源浪費。

本發明授權基于強化學習的錫熔煉化學反應優化控制方法在權利要求書中公布了：1.基于強化學習的錫熔煉化學反應優化控制方法，其特征在于，所述方法具體包括： Step1：收集熔煉過程中的參數數據； Step2：對收集的原始參數數據進行預處理，清洗異常值并填補缺失值，使用改進的傅里葉合成方法對預處理后的參數數據進行模擬生成，得到模擬數據； Step3：構建強化學習模型，定義狀態空間、動作空間以及設計獎勵函數； Step4：對強化學習模型中的Actor-Critic網絡進行雙網絡架構設計，引入主網絡和輔助網絡； Step5：基于錫熔煉工藝參數，建立物理化學模型，結合熱力學平衡公式以及爐內的化學反應公式計算一氧化碳生成量； Step6：將計算的一氧化碳生成量作為經過優化的強化學習模型的獎勵函數輸入，指導強化學習中的智能體選擇執行動作； Step7：使用生成的模擬數據與收集的參數數據，訓練優化后的強化學習模型，保存最終強化學習模型參數； 所述Step2具體為： Step2.1：根據傳感器測量范圍并結合冶金工藝的實際運行規律，設定參數測量范圍和實際運行規律閾值，對超出參數測量范圍閾值和參數變化速度超過實際運行規律閾值的異常值進行剔除； Step2.2：在原有的傅里葉合成方法的基礎上加入自適應的底部特征檢測算法，識別參數數據的穩態區間； Step2.3：使用改進的傅里葉合成算法模擬生成錫熔煉參數數據，擴大強化學習訓練集規模； 所述Step3具體為： Step3.1：將影響錫熔煉爐內化學反應的參數值設計為狀態空間，將熔煉過程中可控制的優化變量定義為動作空間； Step3.2：獎勵函數作為強化學習的優化目標，根據錫生成量最大化、一氧化碳排放最小化、反應時間最小化三個方面的目標進行設計； Step3.3：使用數據與冶金雙驅動方法作為強化學習的狀態更新模型； 所述Step4具體為： Step4.1：在Actor網絡中引入主網絡和輔助網絡兩個神經網絡，所述主網絡負責生成策略，輸出當前狀態下的優化控制動作；所述輔助網絡通過與Critic網絡交互，為主網絡提供動作評價信號，指導主網絡生成動作； Step4.2：在Critic網絡中引入主網絡和輔助網絡兩個神經網絡，所述主網絡直接提供對當前動作的價值評估，用于指導Actor網絡優化策略；所述輔助網絡通過軟更新機制提供一個確定的目標值； 所述Step5具體為： Step5.1：根據錫熔煉工藝的實際操作條件，確定與一氧化碳生成量、錫生成量相關的關鍵工藝參數； Step5.2：根據錫熔煉過程的化學反應方程，建立熱力學平衡模型，用于計算一氧化碳生成量以及錫生成量； 所述Step6具體為： Step6.1：將計算出的錫生成量與一氧化碳生成量作為獎勵函數的輸入，所述獎勵函數為： ； 式中，是獎勵函數，、、為權重參數，用于平衡不同優化目標的重要性，Snt表示當前時刻爐內的錫生成量，COt表示當前時刻爐內的一氧化碳生成量，Time是反應時間； Step6.2：采集爐內實時狀態數據，最優策略模型基于爐內實時狀態數據推薦最優動作； 所述Step2.2具體為： ； 式中，是窗口方差比，是以時刻t為中心的滑動窗口內數據方差， 是全局數據方差。

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昆明理工大學;云南錫業股份有限公司錫業分公司，其通訊地址為：650031 云南省昆明市一二一大街文昌路68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”。