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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种转炉煤气起止回收CO浓度动态调控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：CN116661513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310620405.4，技术领域涉及：G05D11/13；该发明授权一种转炉煤气起止回收CO浓度动态调控方法是由陈光;胡鹏;包向军;杨筱静;张璐;赵俊茹设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种转炉煤气起止回收CO浓度动态调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种转炉煤气起止回收CO浓度动态调控方法，属于钢铁企业能源优化领域。该方法包括如下步骤：步骤S101、构建预测模型和煤气调控模型；步骤S102、调用数据，使用预测模型对未来吹炼周期中煤气发生量、煤气消耗量进行预测；步骤S103、根据吹炼计划，确定吹炼炉次并调用对应炉次的CO特征曲线进行分析；步骤S104、根据煤气调控模型，计算出煤气柜在某柜满炉次中的煤气柜位差值ΔQy；步骤S105、煤气柜位差值ΔQy与柜容结合求得约束条件；步骤S106、利用非线性规划优化算法联系CO特征曲线以回收煤气热值为优化目标，结合约束条件进行调控得到最佳回收起止CO浓度时间点。

本发明授权一种转炉煤气起止回收CO浓度动态调控方法在权利要求书中公布了：1.一种转炉煤气起止回收CO浓度动态调控方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S101、构建预测模型和煤气调控模型； 步骤S102、调用数据，使用预测模型对未来吹炼周期中煤气发生量、煤气消耗量进行预测； 步骤S102中，预测模型中的煤气发生量、煤气消耗量预测过程如下：基于转炉氧气流量、煤气柜出口流量的历史数据，通过回归算法建立机理模型预测煤气发生量，深度学习训练预测模型预测煤气消耗量；预测结果结合实时柜位数据得到未来吹炼周期内柜位高度变化情况并判断是否调控，判断规则是：一旦柜满则进行调控； 步骤S103、根据吹炼计划，确定吹炼炉次并调用对应炉次的CO特征曲线进行分析； 调控的炉次数据导入调控模型中，采用非线性规划的优化算法，以回收煤气热值为优化目标，通过预测模型预测入柜煤气量与开始吹炼时柜位高度结合，对回收时长进行约束，再联系CO特征曲线，建立调控模型确定最佳回收起止CO浓度时间点，为在线调控提供依据，以此来实现减少高热值煤气放散，提高煤气回收质量的目的； 步骤S104、根据煤气调控模型，计算出煤气柜在某柜满炉次中的煤气柜位差值ΔQy； 步骤S104中，煤气柜位差值ΔQy进行调控过程如下： ΔQy=H回收后柜位高度-H柜位极限高度 ①ΔQy＞0，即吹炼期间的煤气柜位差值大于0，入柜煤气量导致柜位柜满，采用在柜位回收限制内回收高热值煤气； ②ΔQy≤0，即吹炼期间的煤气柜位差值小于0，煤气柜不发生放散，不需要进行调控； 步骤S105、煤气柜位差值ΔQy与柜容结合求得约束条件； 步骤S106、利用非线性规划优化算法联系CO特征曲线以回收煤气热值为优化目标，结合约束条件进行调控得到最佳回收起止CO浓度时间点。

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