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龙图腾网获悉山西太钢不锈钢股份有限公司申请的专利连铸工序间温度预测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：CN118080804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410163797.0，技术领域涉及：B22D11/18；该发明授权连铸工序间温度预测控制方法是由杨韬;周天成;郭凡;刘春虎;吕令涛;范军;张彬;宫殿宁;苑斌设计研发完成，并于2024-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本连铸工序间温度预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种连铸工序间温度预测控制方法，包括：获取炼钢连铸区连续两个工序的冶炼相关信息数据；对获取的数据进行预处理；从冶炼相关信息数据中选取特征数据；将特征数据输入温度预测顺模型，得到并输出下游工序的钢水温度预测值；根据工艺需求，确定下游工序的钢水温度目标值，从特征数据中提取待调整数据和无需调整数据；利用反向控制逆模型对获取的下游工序的钢水温度目标值、待调整数据和无需调整数据进行处理，得到并输出待调整数据对应的控制值。本发明能够根据给定的特征数据预测下游工序的钢水温度，以及能够根据给定的下游工序的钢水温度目标值预测上游工序中的可调参数数据的最佳控制值，进而制定更优的炼钢连铸工艺控制策略。

本发明授权连铸工序间温度预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种连铸工序间温度预测控制方法，其特征在于，包括： 获取炼钢连铸区连续两个工序的冶炼相关信息数据； 对获取的数据进行预处理； 根据冶炼相关信息数据与待预测的下游工序的钢水温度的相关性，从冶炼相关信息数据中选取特征数据； 将特征数据输入预先构建并训练的温度预测顺模型，得到并输出下游工序的钢水温度预测值； 根据工艺需求，确定下游工序的钢水温度目标值，从特征数据中提取待调整数据和无需调整数据； 利用预先构建并训练的反向控制逆模型对获取的下游工序的钢水温度目标值、待调整数据和无需调整数据进行处理，得到并输出各个待调整数据对应的控制值； 所述冶炼相关信息数据包括：炉次、钢种、冶炼工艺参数、以及炼钢连铸工序过程温度数据中的一种或多种； 所述预处理包括：平滑滤波处理、去噪处理、频率均衡化处理、数据对齐处理中的一个或多个； 所述温度预测顺模型通过如下方式训练： 获取第一训练样本集合，所述第一训练样本包括第一样本数据、以及与第一样本数据对应的下游工序的钢水温度值，其中，所述第一样本数据包含的数据类型与输入所述温度预测顺模型的所述特征数据包含的数据类型相同； 将所述第一训练样本集合中的第一训练样本中的第一样本数据作为输入，将与输入的第一样本数据对应的下游工序的钢水温度值作为输出，训练所述温度预测顺模型； 采用训练后的温度预测顺模型的逆模型作为训练后的反向控制逆模型，或者采用训练后的温度预测顺模型作为训练后的反向控制逆模型； 利用反向控制逆模型对获取的下游工序的钢水温度目标值、待调整数据和无需调整数据进行处理，得到并输出各个待调整数据对应的控制值，包括： 确定待调整数据中各个数据的取值空间，确定待调整数据的不同取值组合方式； 针对每个取值组合方式，将待调整数据和无需调整数据输入所述反向控制逆模型中，得到对应的下游工序的钢水温度预测值； 计算各个钢水温度预测值与钢水温度目标值的差值，确定最小差值对应的取值组合方式，将最小差值对应的取值组合方式下的待调整数据的数值作为待调整数据对应的控制值； 所述反向控制逆模型通过以下方式训练： 获取第二训练样本集合，所述第二训练样本包括第二样本数据、以及与第二样本数据对应的下游工序的钢水温度值，所述第二样本数据包括待调整样本数据和无需调整样本数据，所述待调整样本数据包含的数据类型与所述待调整数据包含的数据类型相同，所述无需调整样本数据包含的数据类型与所述无需调整数据包含的数据类型相同； 将所述第二训练样本集合中的第二训练样本中的无需调整样本数据和下游工序的钢水温度值作为输入，将与输入对应的待调整样本数据作为输出，训练所述反向控制逆模型。

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