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龙图腾网获悉昆明理工大学;云南锡业股份有限公司锡业分公司申请的专利基于强化学习的锡熔炼化学反应优化控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120178693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510668665.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于强化学习的锡熔炼化学反应优化控制方法是由刘英莉;熊正;杨玲;沈韬;袁海滨设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的锡熔炼化学反应优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于强化学习的锡熔炼化学反应优化控制方法，属于冶金工程和人工智能的交叉技术领域。本发明使用改进的傅里叶合成方法，模拟锡熔炼中状态数据。随后使用基于强化学习算法构建锡熔炼工艺模型，将炉内关键工艺参数作为状态变量，采用双网络设计的Actor‑Critic架构实现动态优化控制。本发明还引入了物理化学模型，结合工艺参数和化学反应的热力学平衡公式，推算一氧化碳生成量的变化趋势。本发明能够对锡熔炼过程中的化学反应条件进行智能优化，提升锡的生成量，降低一氧化碳排放量，同时有效缩短反应时间，减少能源浪费。

本发明授权基于强化学习的锡熔炼化学反应优化控制方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的锡熔炼化学反应优化控制方法，其特征在于，所述方法具体包括： Step1：收集熔炼过程中的参数数据； Step2：对收集的原始参数数据进行预处理，清洗异常值并填补缺失值，使用改进的傅里叶合成方法对预处理后的参数数据进行模拟生成，得到模拟数据； Step3：构建强化学习模型，定义状态空间、动作空间以及设计奖励函数； Step4：对强化学习模型中的Actor-Critic网络进行双网络架构设计，引入主网络和辅助网络； Step5：基于锡熔炼工艺参数，建立物理化学模型，结合热力学平衡公式以及炉内的化学反应公式计算一氧化碳生成量； Step6：将计算的一氧化碳生成量作为经过优化的强化学习模型的奖励函数输入，指导强化学习中的智能体选择执行动作； Step7：使用生成的模拟数据与收集的参数数据，训练优化后的强化学习模型，保存最终强化学习模型参数； 所述Step2具体为： Step2.1：根据传感器测量范围并结合冶金工艺的实际运行规律，设定参数测量范围和实际运行规律阈值，对超出参数测量范围阈值和参数变化速度超过实际运行规律阈值的异常值进行剔除； Step2.2：在原有的傅里叶合成方法的基础上加入自适应的底部特征检测算法，识别参数数据的稳态区间； Step2.3：使用改进的傅里叶合成算法模拟生成锡熔炼参数数据，扩大强化学习训练集规模； 所述Step3具体为： Step3.1：将影响锡熔炼炉内化学反应的参数值设计为状态空间，将熔炼过程中可控制的优化变量定义为动作空间； Step3.2：奖励函数作为强化学习的优化目标，根据锡生成量最大化、一氧化碳排放最小化、反应时间最小化三个方面的目标进行设计； Step3.3：使用数据与冶金双驱动方法作为强化学习的状态更新模型； 所述Step4具体为： Step4.1：在Actor网络中引入主网络和辅助网络两个神经网络，所述主网络负责生成策略，输出当前状态下的优化控制动作；所述辅助网络通过与Critic网络交互，为主网络提供动作评价信号，指导主网络生成动作； Step4.2：在Critic网络中引入主网络和辅助网络两个神经网络，所述主网络直接提供对当前动作的价值评估，用于指导Actor网络优化策略；所述辅助网络通过软更新机制提供一个确定的目标值； 所述Step5具体为： Step5.1：根据锡熔炼工艺的实际操作条件，确定与一氧化碳生成量、锡生成量相关的关键工艺参数； Step5.2：根据锡熔炼过程的化学反应方程，建立热力学平衡模型，用于计算一氧化碳生成量以及锡生成量； 所述Step6具体为： Step6.1：将计算出的锡生成量与一氧化碳生成量作为奖励函数的输入，所述奖励函数为： ； 式中，是奖励函数，、、为权重参数，用于平衡不同优化目标的重要性，Snt表示当前时刻炉内的锡生成量，COt表示当前时刻炉内的一氧化碳生成量，Time是反应时间； Step6.2：采集炉内实时状态数据，最优策略模型基于炉内实时状态数据推荐最优动作； 所述Step2.2具体为： ； 式中，是窗口方差比，是以时刻t为中心的滑动窗口内数据方差， 是全局数据方差。

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