TWI836484B - 氮氣供需的預測系統 - Google Patents
氮氣供需的預測系統 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI836484B TWI836484B TW111123547A TW111123547A TWI836484B TW I836484 B TWI836484 B TW I836484B TW 111123547 A TW111123547 A TW 111123547A TW 111123547 A TW111123547 A TW 111123547A TW I836484 B TWI836484 B TW I836484B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- nitrogen
- unit
- equipment
- production
- demand
- Prior art date
Links
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 424
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims abstract description 212
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 89
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 51
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 18
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 18
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 17
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 16
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 229910052770 Uranium Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 3
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000009628 steelmaking Methods 0.000 claims description 3
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 3
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 3
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000003723 Smelting Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 101001121408 Homo sapiens L-amino-acid oxidase Proteins 0.000 description 1
- 102100026388 L-amino-acid oxidase Human genes 0.000 description 1
- 241001062472 Stokellia anisodon Species 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 150000002926 oxygen Chemical class 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
一種氮氣供需的預測系統,包括一氮氣生產單元、一氮氣使用單元、一資訊整合單元、一處理單元以及一儲槽單元,本發明氮氣供需的預測系統利用該處理單元整合即時資訊來預測未來的儲槽壓力。
Description
本發明係關於一種供需預測系統,特別是一種氮氣供需的預測系統。
煉鋼廠或煉鐵廠於冶煉爐加熱冶煉產品時,需要極高溫度將金屬熔化,以製造所需之產品。當前做法會利用多個氧氣生產系統產生氧氣,而氧氣會被儲存於氧氣儲槽內。氧氣儲槽會依據操作人員之設定將這些氧氣供應予下游的冶煉生產設備(如高爐或轉爐),使得設備內部具有足夠之氧氣助燃,而讓鋼鐵生產設備維持一定溫度以持續工作。
同樣地,在製造所需之產品的過程中,也會需要使用氮氣,其中氮氣由氮氣生產系統產生。由於不同的產品會利用不同的生產排程來製造,而每種生產排程所需之氮氣量亦比彼此不同,故鋼鐵生產設備在各生產排程中所需使用之氮氣量也不同。
由於各個氮氣生產系統的新舊不一,在產生相同氮氣量的條件下,所需之能耗也不同。基於上述原因氮氣生產系統需要透過人力來計算判斷各種生產排程所需之氮氣量為何,以及分配各個氮氣生產系統分別需要生產之氮氣量,以使能耗為最低。如此一來,遇到每一不同之生產排程就必須重複這些繁複的步驟一次,此舉將會浪費人力、生產成本即時間。而若是氮氣產生量過多,則僅能將其排放掉,這樣亦會造成生產成本之浪費。
因此,為克服現有技術中的缺點和不足,本發明有必要提供改良的一種氮氣供需的預測系統,以解決上述習用技術所存在的問題。
本發明之主要目的在於提供一種氮氣供需的預測系統,利用處理單元整合即時資訊來預測未來的儲槽壓力。
為達上述之目的,本發明提供一種氮氣供需的預測系統,該氮氣供需的預測系統包括一氮氣生產單元、一氮氣使用單元、一資訊整合單元、一處理單元以及一儲槽單元,該氮氣生產單元包含一耗能設備及一設備能耗模型資料庫,其中該耗能設備配置為生產氮氣,該設備能耗模型資料庫配置為儲存該耗能設備的能耗資訊;該氮氣使用單元包含一用氮設備及一用氮模型資料庫,其中該用氮設備配置為在運作時使用氮氣,該用氮模型資料庫配置為分析該用氮設備在運作時的生產模式或停機模式的氮氣用量,以產生一用氮模型來預估一需氮量;該儲槽單元配置為接收該氮氣生產單元的耗能設備所生產的氮氣以及提供該氮氣使用單元的用氮設備所使用的氮氣,並且產生一儲槽壓力;該資訊整合單元電性連接該氮氣生產單元的耗能設備、該氮氣使用單元的用氮設備以及該儲槽單元,而且該資訊整合單元配置為儲存該氮氣生產單元的耗能設備生產氮氣的即時資訊以及該氮氣使用單元的用氮設備使用氮氣的即時資訊;該處理單元電性連接該氮氣生產單元的設備能耗模型資料庫、該氮氣使用單元的用氮模型資料庫以及該資訊整合單元,該處理單元配置為依據該資訊整合單元提供的該耗能設備生產氮氣的即時資訊與該用氮設備使用氮氣的即時資訊、該設備能耗模型資料庫的能耗資訊的氮氣產量紀錄以及該用氮模型資料庫所估算的需氮量來進行運算,以產生該儲槽壓力的一未來預測值。
在本發明之一實施例中,該耗能設備具有至少一空壓機、至少一氧壓機及至少一氮壓機,該設備能耗模型資料庫配置為儲存該空壓機、該氧壓機及該氮壓機在不同氮氣產量及不同儲槽壓力的操作區間的能耗資訊。
在本發明之一實施例中,該耗能設備的能耗資訊的總設備能耗的等式為:E=ΣhAIR,i×GAIR,i+ΣhO2,j×GO2,j+ΣhN2,k×GN2,k
其中E為總設備能耗,h為設備單位能耗、G為氮氣產量,AIR、O2、
N2分別為空壓機、氧壓機、氮壓機,i為第i個空壓機,j為第j個氧壓機,k為第k個氮壓機。
在本發明之一實施例中,該用氮設備具有至少一高爐、至少一轉爐或至少一壓軋。
在本發明之一實施例中,該用氮設備的運作為煉鋼生產。
在本發明之一實施例中,利用該用氮模型來預估該需氮量的等式為:N=Σ(Snormal-i×Fnormal-i+Sabnormal-i×Fabnormal-i)
其中N為需氮量,i為第i個用氮設備,Fnormal-i及Fabnormal-i分別為正常及非正常時的氮氣用量,Snormal-i及Sabnormal-i為正常或非正常的判定值,當正常生產時Snormal-i=1、Sabnormal-i=0,當正常非生產時Snormal-i=0、Sabnormal-i=1。
其中g為活化函數(Activation Function),h t =W*h t-1+Ux t +b;上述公式中的W、U、V為權重,而x t 則為目前儲槽壓力、產量及預估下游用氣量等數據。
在本發明之一實施例中,該處理單元是利用循環神經網路演算法來產生該儲槽壓力的未來預測值的未來變化趨勢。
在本發明之一實施例中,該氮氣供需的預測系統另包括一使用者介面,該使用者介面電性連接該處理單元,而且該使用者介面配置為依據該資訊整合單元目前的儲槽壓力以及該資訊整合單元的儲槽壓力的未來變化趨勢來判斷是否需調整該氮氣生產單元的一生產模式。
在本發明之一實施例中,該使用者介面包含一氮氣生產及用量統計分析模組、一氮氣壓力統計分析模組、一單位氮氣耗電量分析統計模組及一氮氣預測模組,其中該氮氣生產及用量統計分析模組是依據該設備能耗模型資料庫及該用氮模型資料庫來進行資料顯示,該氮氣壓力統計
分析模組是依據該資訊整合單元的儲槽壓力來進行資料顯示,該單位氮氣耗電量分析統計模組是依據該設備能耗模型資料庫來進行資料顯示,該氮氣預測模組是依據該處理單元所預測的結果來進行資料顯示。
如上所述,本發明氮氣供需的預測系統利用該處理單元透過接收該資訊整合單元所提供的即時資訊、該設備能耗模型資料庫的能耗資訊的氮氣產量紀錄以及該用氮模型資料庫所估算的需氮量來進行運算,依據該氮氣生產單元目前的生產狀況及該氮氣使用單元下游的生產模式所估算的下游用氮量,來預測未來的儲槽壓力。
2:氮氣生產單元
21:耗能設備
22:設備能耗模型資料庫
3:氮氣使用單元
31:用氮設備
32:用氮模型資料庫
7:儲槽單元
4:資訊整合單元
5:處理單元
6:使用者介面
61:氮氣生產及用量統計分析模組
62:氮氣壓力統計分析模組
63:單位氮氣耗電量分析統計模組
64:氮氣預測模組
圖1是根據本發明的實施例的一種氮氣供需的預測系統的示意圖。
圖2是根據本發明的另一實施例的一種氮氣供需的預測系統的示意圖。
為了讓本發明之上述及其他目的、特徵、優點能更明顯易懂,下文將特舉本發明實施例,並配合所附圖式,作詳細說明如下。再者,本發明所提到的方向用語,例如上、下、頂、底、前、後、左、右、內、外、側面、周圍、中央、水平、橫向、垂直、縱向、軸向、徑向、最上層或最下層等,僅是參考附加圖式的方向。因此,使用的方向用語是用以說明及理解本發明,而非用以限制本發明。
請參照圖1所示,為本發明氮氣供需的預測系統的一實施例,該氮氣供需的預測系統包括一氮氣生產單元2、一氮氣使用單元3、一資訊整合單元4、一處理單元5以及一儲槽單元7。本發明將於下文詳細說明各元件的細部構造、組裝關係及其運作原理。
續參照圖1所示,該氮氣生產單元2包含一耗能設備21及一設備能耗模型資料庫22,其中該耗能設備21配置為生產氮氣,該設備能耗模型資料庫22配置為儲存該耗能設備21的能耗資訊。
續參照圖1所示,該氮氣使用單元3包含一用氮設備31及
一用氮模型資料庫32,其中該用氮設備31配置為在運作時使用氮氣,該用氮模型資料庫32配置為分析該用氮設備31在運作時的生產模式或停機模式的氮氣用量,以產生一用氮模型來預估一需氮量。
續參照圖1所示,該儲槽單元7配置為接收該氮氣生產單元2的耗能設備21所生產的氮氣以及提供該氮氣使用單元3的用氮設備31所使用的氮氣,並且產生一儲槽壓力。
續參照圖1所示,該資訊整合單元4電性連接該氮氣生產單元2的耗能設備21、該氮氣使用單元3的用氮設備31以及該儲槽單元7,而且該資訊整合單元4配置為儲存該氮氣生產單元2的耗能設備21生產氮氣的即時資訊、該氮氣使用單元3的用氮設備31使用氮氣的即時資訊以及以及該儲槽單元7的儲槽壓力的即時資訊。
續參照圖1所示,該處理單元5電性連接該氮氣生產單元2的設備能耗模型資料庫22、該氮氣使用單元3的用氮模型資料庫32以及該資訊整合單元4,該處理單元5配置為依據該資訊整合單元4所提供的即時資訊、該設備能耗模型資料庫22的能耗資訊的氮氣產量紀錄以及該用氮模型資料庫32所估算的需氮量來進行運算,以產生該儲槽壓力的一未來預測值。在本實施例中,該處理單元5是利用循環神經網路演算法來產生該儲槽壓力的未來預測值的未來變化趨勢。
配合圖1所示,在本實施例中,該氮氣生產單元2的耗能設備21具有至少一空壓機、至少一氧壓機及至少一氮壓機,該設備能耗模型資料庫22配置為儲存該空壓機、該氧壓機及該氮壓機在不同氮氣產量及不同儲槽壓力的操作區間的能耗資訊,其中該耗能設備21的能耗資訊的總設備能耗的等式為:E=ΣhAIR,i×GAIR,i+ΣhO2,j×GO2,j+ΣhN2,k×GN2,k
其中E為總設備能耗,h為設備單位能耗、G為氮氣產量,AIR、O2、N2分別為空壓機、氧壓機、氮壓機,i為第i個空壓機,j為第j個氧壓機,k為第k個氮壓機。
配合圖1所示,在本實施例中,該用氮設備31具有至少一
高爐、至少一轉爐或至少一壓軋,而且該用氮設備31的運作為煉鋼生產,其中利用該用氮模型來預估該需氮量的等式為:N=Σ(Snormal-i×Fnormal-i+Sabnormal-i×Fabnormal-i)
其中N為需氮量,i為第i個用氮設備,Fnormal-i及Fabnormal-i分別為正常及非正常時的氮氣用量,Snormal-i及Sabnormal-i為正常或非正常的判定值,當正常生產時Snormal-i=1、Sabnormal-i=0,當正常非生產時Snormal-i=0、Sabnormal-i=1。
其中g為活化函數(Activation Function),h t =W*h t-1+Ux t +b;上述公式中的W、U、V為權重,而xt則為目前儲槽壓力、產量及預估下游用氣量等數據。
請參照圖2所示,為本發明氮氣供需的預測系統的另一實施例,相似於本發明上述實施例且大致沿用相同組件名稱及符號,不同之處在於,該氮氣供需的預測系統另包括一使用者介面6,該使用者介面6電性連接該處理單元5,而且該使用者介面6配置為依據該資訊整合單元4目前的儲槽壓力以及該資訊整合單元4的儲槽壓力的未來變化趨勢來判斷是否需調整該氮氣生產單元2的一生產模式。
續參照圖2所示,在本實施例中,該使用者介面6包含一氮氣生產及用量統計分析模組61、一氮氣壓力統計分析模組62、一單位氮氣耗電量分析統計模組63及一氮氣預測模組64,其中該氮氣生產及用量統計分析模組61是依據該設備能耗模型資料庫22及該用氮模型資料庫32來進行資料顯示,該氮氣壓力統計分析模組62是依據該資訊整合單元4的儲槽壓力來進行資料顯示,該單位氮氣耗電量分析統計模組63是依據該設備能耗模型資料庫22來進行資料顯示,該氮氣預測模組64是依據該處理單元5所預測的結果來進行資料顯示。
依據上述的設計,該處理單元5透過接收該資訊整合單元4
所提供的即時資訊、該設備能耗模型資料庫22的能耗資訊的氮氣產量紀錄以及該用氮模型資料庫32所估算的需氮量來進行運算,依據該氮氣生產單元2目前的生產狀況及該氮氣使用單元3下游的生產模式所估算的下游用氮量,來預測未來的儲槽壓力。
如上所述,本發明氮氣供需的預測系統能夠即時整合氮氣生產資訊、設備耗能分析及氮氣用量變化,利用質能平衡、統計分析等建立氮氣壓力預測模型,當需求有變動的情況下,能夠即時整合生產產能及供給需求等製程及設備資訊,並且預測氮氣儲槽壓力變化趨勢,以判斷氮氣生產模式是否需要調整,並協助進行生產需求的規劃。
雖然本發明已以實施例揭露,然其並非用以限制本發明,任何熟習此項技藝之人士,在不脫離本發明之精神和範圍內,當可作各種更動與修飾,因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
2:氮氣生產單元
21:耗能設備
22:設備能耗模型資料庫
3:氮氣使用單元
31:用氮設備
32:用氮模型資料庫
7:儲槽單元
4:資訊整合單元
5:處理單元
6:使用者介面
61:氮氣生產及用量統計分析模組
62:氮氣壓力統計分析模組
63:單位氮氣耗電量分析統計模組
64:氮氣預測模組
Claims (10)
- 一種氮氣供需的預測系統,包括: 一氮氣生產單元,包含一耗能設備及一設備能耗模型資料庫,其中該耗能設備配置為生產氮氣,該設備能耗模型資料庫配置為儲存該耗能設備的能耗資訊; 一氮氣使用單元,包含一用氮設備及一用氮模型資料庫,其中該用氮設備配置為在運作時使用氮氣,該用氮模型資料庫配置為分析該用氮設備在運作時的生產模式或停機模式的氮氣用量,以產生一用氮模型來預估一需氮量; 一儲槽單元,配置為接收該氮氣生產單元的耗能設備所生產的氮氣以及提供該氮氣使用單元的用氮設備所使用的氮氣,並且產生一儲槽壓力; 一資訊整合單元,電性連接該氮氣生產單元的耗能設備、該氮氣使用單元的用氮設備以及該儲槽單元,而且該資訊整合單元配置為儲存該氮氣生產單元的耗能設備生產氮氣的即時資訊、該氮氣使用單元的用氮設備使用氮氣的即時資訊以及該儲槽單元的儲槽壓力的即時資訊;以及 一處理單元,電性連接該氮氣生產單元的設備能耗模型資料庫、該氮氣使用單元的用氮模型資料庫以及該資訊整合單元,該處理單元配置為依據該資訊整合單元所提供的即時資訊、該設備能耗模型資料庫的能耗資訊的氮氣產量紀錄以及該用氮模型資料庫所估算的需氮量來進行運算,以產生該儲槽壓力的一未來預測值。
- 如請求項1所述之氮氣供需的預測系統,其中該耗能設備具有至少一空壓機、至少一氧壓機及至少一氮壓機,該設備能耗模型資料庫配置為儲存該空壓機、該氧壓機及該氮壓機在不同氮氣產量及不同儲槽壓力的操作區間的能耗資訊。
- 如請求項2所述之氮氣供需的預測系統,其中該耗能設備的能耗資訊的總設備能耗的等式為: 其中E為總設備能耗,h為設備單位能耗、G為氮氣產量,AIR、O2、N2分別為空壓機、氧壓機、氮壓機,i為第i個空壓機, 為第 個氧壓機, 為第 個氮壓機。
- 如請求項1所述之氮氣供需的預測系統,其中該用氮設備具有至少一高爐、至少一轉爐或至少一壓軋。
- 如請求項4所述之氮氣供需的預測系統,其中該用氮設備的運作為煉鋼生產。
- 如請求項1所述之氮氣供需的預測系統,其中利用該用氮模型來預估該需氮量的等式為: 其中N為需氮量,i為第i個用氮設備,F normal-i及F abnormal-i分別為正常及非正常時的氮氣用量,S normal-i及S abnormal-i為正常或非正常的判定值,當正常生產時S normal-i=1、S abnormal-i=0,當正常非生產時S normal-i=0、S abnormal-i=1。
- 如請求項1所述之氮氣供需的預測系統,其中產生該儲槽壓力的未來預測值( )的等式為: 其中 ; 上述公式中的 W、U、V 為權重,而 則為目前儲槽壓力、產量及預估下游用氣量等數據。
- 如請求項1所述之氮氣供需的預測系統,其中該處理單元是利用循環神經網路演算法來產生該儲槽壓力的未來預測值的未來變化趨勢。
- 如請求項8所述之氮氣供需的預測系統,其中該氮氣供需的預測系統另包括一使用者介面,該使用者介面電性連接該處理單元,而且該使用者介面配置為依據該資訊整合單元目前的儲槽壓力以及該資訊整合單元的儲槽壓力的未來變化趨勢來判斷是否需調整該氮氣生產單元的一生產模式。
- 如請求項9所述之氮氣供需的預測系統,其中該使用者介面包含一氮氣生產及用量統計分析模組、一氮氣壓力統計分析模組、一單位氮氣耗電量分析統計模組及一氮氣預測模組,其中該氮氣生產及用量統計分析模組是依據該設備能耗模型資料庫及該用氮模型資料庫來進行資料顯示,該氮氣壓力統計分析模組是依據該資訊整合單元的儲槽壓力來進行資料顯示,該單位氮氣耗電量分析統計模組是依據該設備能耗模型資料庫來進行資料顯示,該氮氣預測模組是依據該處理單元所預測的結果來進行資料顯示。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW111123547A TWI836484B (zh) | 2022-06-23 | 2022-06-23 | 氮氣供需的預測系統 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW111123547A TWI836484B (zh) | 2022-06-23 | 2022-06-23 | 氮氣供需的預測系統 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW202400930A TW202400930A (zh) | 2024-01-01 |
TWI836484B true TWI836484B (zh) | 2024-03-21 |
Family
ID=90457606
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW111123547A TWI836484B (zh) | 2022-06-23 | 2022-06-23 | 氮氣供需的預測系統 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
TW (1) | TWI836484B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100114810A1 (en) * | 2004-04-22 | 2010-05-06 | Scott Mordin Hoyte | Methods and systems for monitoring machinery |
CN108265152A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 北京凯德恒源科技发展有限公司 | 基于氮气补偿的转炉炼钢煤气全回收工艺及其控制方法 |
TW202039865A (zh) * | 2019-04-02 | 2020-11-01 | 日商Jfe鋼鐵股份有限公司 | 轉爐之噴濺預測方法、轉爐之作業方法及轉爐之噴濺預測系統 |
TW202117476A (zh) * | 2019-06-28 | 2021-05-01 | 日商住友重機械工業股份有限公司 | 預測系統 |
WO2021200118A1 (ja) * | 2020-03-31 | 2021-10-07 | Jfeスチール株式会社 | 製鉄所におけるエネルギー運用条件の最適計算方法、製鉄所におけるエネルギー運用条件の最適計算装置、及び製鉄所の操業方法 |
-
2022
- 2022-06-23 TW TW111123547A patent/TWI836484B/zh active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100114810A1 (en) * | 2004-04-22 | 2010-05-06 | Scott Mordin Hoyte | Methods and systems for monitoring machinery |
CN108265152A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 北京凯德恒源科技发展有限公司 | 基于氮气补偿的转炉炼钢煤气全回收工艺及其控制方法 |
TW202039865A (zh) * | 2019-04-02 | 2020-11-01 | 日商Jfe鋼鐵股份有限公司 | 轉爐之噴濺預測方法、轉爐之作業方法及轉爐之噴濺預測系統 |
TW202117476A (zh) * | 2019-06-28 | 2021-05-01 | 日商住友重機械工業股份有限公司 | 預測系統 |
WO2021200118A1 (ja) * | 2020-03-31 | 2021-10-07 | Jfeスチール株式会社 | 製鉄所におけるエネルギー運用条件の最適計算方法、製鉄所におけるエネルギー運用条件の最適計算装置、及び製鉄所の操業方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW202400930A (zh) | 2024-01-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2021189739A1 (zh) | 一种基于生产计划的钢铁企业氧气负荷预测方法 | |
WO2022009621A1 (ja) | 操業ガイダンス方法、高炉の操業方法、溶銑の製造方法、操業ガイダンス装置 | |
CN105363794B (zh) | 一种基于力学性能预报和轧制能耗模型的精轧节能控制方法 | |
CN112036081B (zh) | 基于收得率预测的转炉出钢硅锰合金加入量确定方法 | |
CN112215464A (zh) | 一种多工况下高炉煤气的预测平衡调度系统 | |
CN111664470A (zh) | 一种热风炉自动节能燃烧控制系统及设备 | |
CN117112967B (zh) | 基于钛合金在真空自耗熔炼中的风险智能识别方法及装置 | |
TWI836484B (zh) | 氮氣供需的預測系統 | |
CN101576737B (zh) | 一种电弧炉节能控制方法及系统 | |
CN117590810A (zh) | 一种钢铁冶炼的控制方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115466810B (zh) | 一种风口布局调控方法及装置 | |
CN107350295B (zh) | 一种轧钢系统生产能效评估方法 | |
US20130191188A1 (en) | Method for energy benchmarking and diagnosis through optimization and a system thereof | |
CN113265498A (zh) | 一种高炉炉型管控方法 | |
CN115563860A (zh) | 一种钢铁园区电-氢-碳耦合特性建模及时序优化方法 | |
CN115454166A (zh) | 一种铬合金熔炼温度控制方法、系统及熔炼装置 | |
CN105242545B (zh) | 一种基于工艺批次模型的转炉用氧流量的预测方法 | |
JP2005127643A (ja) | 空気調和機の運転状況判定方法及び運転状況判定システム | |
CN111553524A (zh) | 用于预测黑色金属冶炼及压延加工业用电量的方法 | |
CN104651557A (zh) | 一种高炉喷煤速率设定方法 | |
TWI811801B (zh) | 冷卻水塔控制方法及系統 | |
CN118396353A (zh) | 一种短流程炼钢用户用电调节能力评估方法及系统 | |
CN113159360A (zh) | 用于预测黑色金属冶炼及压延加工业用电量的方法 | |
CN116558302A (zh) | 一种精炼炉炉内烘炉状态实时评价与优化方法及系统 | |
KR20160041689A (ko) | 가열로의 열효율 정산시스템 |