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龙图腾网获悉湛江中冶环保运营管理有限公司;中冶建筑研究总院有限公司申请的专利一种钢铁企业除尘系统智能化调控方法及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：CN120178686B 。

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：202510583961.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种钢铁企业除尘系统智能化调控方法及系统是由王冠;庄剑恒;王珲;张方彬;庞德生;白万通;董源;莫善蓉;李文;杨钦设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢铁企业除尘系统智能化调控方法及系统在说明书摘要公布了：一种钢铁企业除尘系统智能化调控方法及系统，包括如下步骤：按照设定频率采集实时数据，包括各产尘点处的运行参数、阀门开度、除尘器、输灰设备、风机的运行参数和排风状况参数，并将数据分为运行变量与调节变量；构建混合神经网络模型，包括LSTM‑GPT‑Neo主干网络、DenseNet分支网络和元学习特征融合校正层，LSTM‑GPT‑Neo主干网络融合了LSTM和GPT‑Neo架构；输入时间序列数据进行模型训练和优化；将数据输入到训练好的混合神经网络模型中进行计算分析，输出阀门开度和风机的最佳运行参数。本发明可在保证除尘效率与稳定性情况下，可显著降低钢铁厂的用电成本，避免因风量不足导致的粉尘排放超标或风量过剩引发的设备损耗问题。

本发明授权一种钢铁企业除尘系统智能化调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种钢铁企业除尘系统智能化调控方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、按照设定的频率采集实时数据，将采集的数据分为运行变量与调节变量；所述采集的数据包括各产尘点处的运行参数、各产尘点与除尘器间阀门的阀门开度K1、除尘器的运行参数、输灰设备的运行参数、风机的运行参数和排风状况参数； S2、构建混合神经网络模型，所述混合神经网络模型包括LSTM-GPT-Neo主干网络、DenseNet分支网络和元学习特征融合校正层；所述LSTM-GPT-Neo主干网络位于模型前端，用于根据输入的运行变量数据进行计算分析，输出阀门开度K1和风机的最佳运行参数分布，其融合了LSTM和GPT-Neo架构，LSTM用于从输入的运行变量数据中提取高层次的时序特征，时序特征中包含设备运行状态信息，GPT-Neo架构通过引入大规模预训练语言模型的思想，对运行变量数据进行语义级别的理解和分析，增强对长距离依赖关系和复杂模式的捕捉能力；所述DenseNet分支网络用于对输入的调节变量数据进行计算分析，输出除尘性能参数，所述除尘性能参数用于表征调节变量与除尘效率之间的映射关系；所述元学习特征融合校正层采用元学习策略，用于根据LSTM-GPT-Neo主干网络和DenseNet分支网络的输出，并根据不同工况和历史数据动态调整融合权重和融合方式，以适应各种复杂多变的情况； S3、收集运行变量和调节变量的时间序列数据形成数据集，按照时间顺序将数据集分为训练集和验证集，通过训练集对混合神经网络模型进行训练，再通过验证集对混合神经网络模型进行优化； S4、将运行变量数据和调节变量数据输入到训练好的混合神经网络模型中进行计算分析，输出阀门开度K1和风机的最佳运行参数，并依据该参数对阀门和风机的运行进行实时调控；所述风机的最佳运行参数包括风机的转速r、进风阀门的开度K2和出风阀门的开度K3。

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