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龙图腾网获悉石家庄钢铁有限责任公司申请的专利一种基于数字孪生的钢铁行业绿色短流程运营管控系统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：CN120235043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510347717.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数字孪生的钢铁行业绿色短流程运营管控系统是由纪树梅;牛海宾;田运锁;冯辉;宋全民;孙永茂设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的钢铁行业绿色短流程运营管控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及钢铁行业生产技术领域，更具体地说，涉及一种基于数字孪生的钢铁行业绿色短流程运营管控系统，用于解决现有技术不能精准优化关键生产参数，增加能源浪费和材料损耗，降低整体资源利用率，无法提供科学的生产调度方案，降低了生产的稳定性和可靠性的问题；本发明通过生产优化调度模块使用优化算法调整关键生产参数，以最小化能源消耗并最大化产量，通过灵活调整权重系数适应不同需求，确保生产的连续性和稳定性，通过对生产参数进行精准优化来减少能源浪费和材料损耗，提升整体资源利用率，生成的最佳生产调度方案为管理层提供了科学依据，增强了生产的稳定性和可靠性。

本发明授权一种基于数字孪生的钢铁行业绿色短流程运营管控系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的钢铁行业绿色短流程运营管控系统，应用于运营管控平台，其特征在于，包括： 数据采集预处理模块，用于实时采集废钢冶炼生产过程中的全环节数据，对采集的全环节数据进行预处理操作； 异常预警模块，用于实时监控钢铁生产过程中的关键运行参数，当检测到异常情况时立即触发异常预警； 数字孪生预测模块，用于构建电炉炼钢数字孪生模型，通过模型模拟不同场景下的运行状态，并基于全环节数据对钢水产量和电力消耗量进行预测； 所述数字孪生预测模型对全环节数据进行处理便于预测钢水产量和电力消耗量的过程包括： 获取废钢冶炼生产过程中的历史全环节数据，生成采集周期，将采集周期等分成多个采集时段； 获取多个采集时段内的关键材料成分比例变化率，关键材料成分比例变化率表示关键材料成分比例变化量与对应时间段时长之间的比值，以此构建关键材料成分比例变化率的集合A，并将集合A中的最大子集和最小子集之间差值的均值记为关键材料成分比例变化率差值CBC； 使用计算出关键材料成分比例变化率差值CBC的方法同理可得到冶炼过程温度变化率差值DWC、电力输入量变化率差值DSC以及氧气供给量变化率差值YGC； 获取多个采集时段内的关键材料成分比例，并将获取的多个关键材料成分比例求取算术平均值，将多个关键材料成分比例的算术平均值记为平均关键材料成分比例PCB； 使用计算出平均关键材料成分比例PCB的方法同理可得到平均冶炼过程温度PDW、平均电力输入量PDS以及平均氧气供给量PYG； 所述数字孪生预测模型基于全环节数据对钢水产量和电力消耗量进行预测的过程包括： 将关键材料成分比例变化率差值CBC、冶炼过程温度变化率差值DWC、电力输入量变化率差值DSC、氧气供给量变化率差值YGC、平均关键材料成分比例PCB、平均冶炼过程温度PDW、平均电力输入量PDS以及平均氧气供给量PYG组合构建产量能耗预测矩阵CNY，将产量能耗预测矩阵CNY作为机器学习模型的输入，并将每组产量能耗预测矩阵CNY对应的未来一段时间内的钢水产量GCC和电力消耗量DXL作为机器学习模型的输出，以未来一段时间内的钢水产量GCC和电力消耗量DXL为预测目标，以最小化所有训练数据的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止训练，得到产量能耗预测模型； 获取废钢冶炼生产过程中的实时全环节数据，将其转换成对应的产量能耗预测矩阵CNY输入到产量能耗预测模型中，通过产量能耗预测模型得到未来一段时间内的实时钢水产量GCC和实时电力消耗量DXL； 生产优化调度模块，基于电炉炼钢数字孪生模型的预测结果和异常预警模块提供的反馈信息，利用优化算法对生产参数进行优化，生成最佳的生产调度方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人石家庄钢铁有限责任公司，其通讯地址为：050031 河北省石家庄市和平东路363号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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