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龍圖騰網獲悉河北工業大學;天津開發區精諾瀚海數據科技有限公司;東北大學;敬業鋼鐵有限公司申請的專利一種轉爐配料數據生成及優化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：CN120340716B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510820144.X，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權一種轉爐配料數據生成及優化方法是由劉晶;丁進良;季海鵬;孫亮亮;賀錦峰;董永峰;楊樂言;龐藝博;楊蕊設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種轉爐配料數據生成及優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種轉爐配料數據生成及優化方法，包括：獲取轉爐配料過程的原始工業數據集，對原始工業數據集進行預處理，將預處理后的訓練數據輸入編碼器，生成潛在變量分布的均值向量和方差向量，通過KL散度損失約束潛在變量分布與標準高斯分布的相似度；將所述潛在變量與隨機噪聲向量輸入生成器生成模擬樣本，通過判別器對真實樣本與生成樣本進行區分；引入強制判別器模塊，將判別結果轉化為額外損失項；對缺失配料參數進行數據生成，輸出符合工藝約束的完整配料數據集，構建成本目標函數、質量目標函數和資源消耗目標函數，并構建目標成品的化學元素成分含量的約束條件，對轉爐配料數據進行優化，生成優化后的轉爐配料數據。

本發明授權一種轉爐配料數據生成及優化方法在權利要求書中公布了：1.一種轉爐配料數據生成及優化方法，其特征在于，包括： 步驟S1：獲取轉爐配料過程的原始工業數據集，對原始工業數據集進行預處理得到預處理后的訓練數據，原始工業數據集包含多維傳感器數據及對應缺失的配料質量參數； 步驟S2：將預處理后的訓練數據輸入編碼器，生成潛在變量分布的均值向量和方差向量，通過KL散度損失約束潛在變量分布與標準高斯分布的相似度； 步驟S3：將潛在變量與隨機噪聲向量輸入生成器生成模擬樣本，通過判別器對真實樣本與生成樣本進行區分；引入強制判別器模塊，強制判別器基于轉爐冶金工藝知識庫定義的先驗約束條件對生成樣本進行合規性判別，將判別結果轉化為額外損失項； 步驟S4：構建損失函數，包括生成對抗損失、KL散度損失、強制判別器的額外損失及重構損失，通過反向傳播聯合優化生成器與判別器參數，訓練生成模型； 步驟S5：使用步驟S4中訓練完成的模型對缺失配料參數進行數據生成，輸出符合工藝約束的完整配料數據集； 步驟S6：構建成本目標函數、質量目標函數和資源消耗目標函數，并構建目標成品的化學元素成分含量的約束條件，采用改進的TD3算法進行求解，改進的TD3算法通過引入目標函數權重調整、相似性經驗回放和噪聲調整模塊，對轉爐配料數據進行優化，生成優化后的轉爐配料數據。

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河北工業大學;天津開發區精諾瀚海數據科技有限公司;東北大學;敬業鋼鐵有限公司，其通訊地址為：300401 天津市北辰區雙口鎮西平道5340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”。