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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种钢铁生产过程最佳能耗预测及能效智能诊断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：CN120145825B 。

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：202510204944.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种钢铁生产过程最佳能耗预测及能效智能诊断方法是由张琦;李星宇;钟再锡设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢铁生产过程最佳能耗预测及能效智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明一种钢铁生产过程最佳能耗预测及能效智能诊断方法，属于钢铁生产过程技术领域，该方法包括以下步骤：基于钢铁生产过程以炉次或者批次为单位，建立钢铁生产数据库，对钢铁生产数据库中数据进行预处理；建立钢铁生成过程机理模型；基于关联性分析和神经网络模型构建黑箱模型，并对黑箱模型进行训练；基于钢铁生产过程机理模型与训练好的黑箱模型进行耦合，建立对钢铁生产过程耗能因素进行能耗预测的能耗预测模型；通过机器学习方法基于能耗预测模型确定钢铁生成过程耗能因素的能耗，再通过钢铁生产过程的能耗计算公式确定钢铁生成过程的最佳能耗以及根据历史数据确定历史最佳能耗。

本发明授权一种钢铁生产过程最佳能耗预测及能效智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种钢铁生产过程最佳能耗预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 基于钢铁生产过程以炉次或者批次为单位，建立钢铁生产数据库； 建立钢铁生成过程机理模型； 基于关联性分析和神经网络模型构建黑箱模型，并对黑箱模型进行训练； 所述基于关联性分析和神经网络模型构建黑箱模型，并对黑箱模型进行训练的过程如下： S301:确定神经网络模型参数，对并对神经网络模型参数进行优化； S302:基于关联性分析和神经网络模型构建黑箱模型，用于对钢铁生成过程的机理进行分析； S303:根据钢铁生成过程现场数据对黑箱模型进行更新和优化，从而适应钢铁生产过程的工艺条件变化和工业生产中的不确定性，得到训练好的黑箱模型； 基于钢铁生产过程机理模型与训练好的黑箱模型相互补充并耦合，建立对钢铁生产过程耗能因素进行能耗预测的能耗预测模型； 所述基于钢铁生产过程机理模型与训练好的黑箱模型相互补充并耦合，建立对钢铁生产过程耗能因素进行能耗预测的能耗预测模型的过程如下： 识别钢铁生产过程机理模型与训练好的黑箱模型之间的关联，确定输入输出关系，确定钢铁生产过程机理模型与训练好的黑箱模型之间的耦合点； 基于耦合点，建立钢铁生产过程机理模型与训练好的黑箱模型之间的耦合机制，确定耦合约束条件； 对钢铁生产过程机理模型与训练好的黑箱模型之间数据进行结合，通过动态反馈机制，实时调整参数，进行能耗预测，得到能耗预测模型； 通过机器学习方法基于能耗预测模型确定钢铁生成过程耗能因素的能耗，再通过钢铁生产过程的能耗计算公式确定钢铁生成过程的最佳能耗以及根据历史数据确定历史最佳能耗。

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