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智能化在钢铁生产过程中的应用与展望

冶金自动化 2024年第S1期 248-250页

作者：周鸽成上海金自天正信息技术有限公司

在当今工业革命的新浪潮中，钢铁行业正面临一场以智能化技术为核心的变革。智能化技术通过集成自动化、信息化及人工智能等手段，为提高生产效率、确保产品质量和减少环境污染提供了有效途径。对此，分析智能化在钢铁生产过程中的应用... 详细信息

在当今工业革命的新浪潮中，钢铁行业正面临一场以智能化技术为核心的变革。智能化技术通过集成自动化、信息化及人工智能等手段，为提高生产效率、确保产品质量和减少环境污染提供了有效途径。对此，分析智能化在钢铁生产过程中的应用现状，探讨了其对钢铁生产各个环节的促进作用，并预测了人工智能和大数据分析技术未来在该行业中的应用前景。

关键词：智能化钢铁制造生产效率产品质量环境保护

变P值PID控制在高炉粒化塔液位控制中的应用

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计量与测试技术 2024年第4期51卷 91-94页

作者：徐天天宋希斌牛俊韬上海金自天正信息技术有限公司

粒化塔液位具有大惯性、大滞后、强非线性等特点。由于经典比例、积分、微分(PID)控制算法在流量瞬间增大时,无法满足自动控制,因此,本文采用变P值PID控制法,根据液位和液位的变化趋势调节P值。结果表明:该算法能快速使液位回到目标液... 详细信息

粒化塔液位具有大惯性、大滞后、强非线性等特点。由于经典比例、积分、微分(PID)控制算法在流量瞬间增大时,无法满足自动控制,因此,本文采用变P值PID控制法,根据液位和液位的变化趋势调节P值。结果表明:该算法能快速使液位回到目标液位附近,波动范围由1m降至0.3m,效果显著;稳定时频率变化较慢,且编程简单易于实现,满足液位控制精度,可延长电机频率振荡的周期、降低振幅,大大增加了使用寿命。

关键词：水冲渣系统粒化塔液位控制 PID控制变P值PID控制

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焦化厂焦炉烟气脱硫脱硝工艺技术

清洗世界 2024年第5期40卷 81-83页

作者：王晓玥上海金自天正信息技术有限公司上海201901

国内焦炭产能占有较高比例,但是在工业生产活动中使用容易引起环境污染问题。基于对脱硫脱硝技术的合理使用,可去除烟气内的氮氧化物与SO_(2),缓解温室效应与酸雨等环境破坏问题,促进人与自然的和谐发展。本文在分析焦化厂焦炉烟气脱硫... 详细信息

国内焦炭产能占有较高比例,但是在工业生产活动中使用容易引起环境污染问题。基于对脱硫脱硝技术的合理使用,可去除烟气内的氮氧化物与SO_(2),缓解温室效应与酸雨等环境破坏问题,促进人与自然的和谐发展。本文在分析焦化厂焦炉烟气脱硫脱硝工艺的同时,介绍了相应的工艺改进措施。

关键词：焦化厂焦炉烟气脱硫脱硝工艺技术

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横切线开卷机张力控制系统的研究与应用

冶金自动化 2024年第S1期 244-245页

作者：郑彩英任杰上海金自天正信息技术有限公司上海核心客户服务事业部

通过开卷机的扭矩限幅控制和开卷机的卷径计算，从而实现开卷机与夹送辊之间的张力平衡，使张力稳定在设定范围。在实际的项目应用中，开卷机和夹送辊的张力可以通过人工设定调节，保证开卷机的平稳工作，防止卷子出现松散、紧凑等情况... 详细信息

通过开卷机的扭矩限幅控制和开卷机的卷径计算，从而实现开卷机与夹送辊之间的张力平衡，使张力稳定在设定范围。在实际的项目应用中，开卷机和夹送辊的张力可以通过人工设定调节，保证开卷机的平稳工作，防止卷子出现松散、紧凑等情况，保护钢板表面不易挫伤。

关键词：开卷机张力控制卷径

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中国钢铁行业数字化碳管理发展探讨

工程科学学报 2024年第2期46卷 209-217页

作者：李涛郦秀萍上官方钦张巍周继程倪冰段志伟滕国翔中国钢研科技集团有限公司钢铁绿色化智能化技术中心北京100081 北京金自天正智能控制股份有限公司北京100070

为了缓解全球气候变暖,应对碳关税等国际贸易形式对中国钢铁行业带来的冲击和影响,助力钢铁行业早日实现“碳达峰+碳中和”的目标.基于中国钢铁行业碳排放现状与钢铁企业碳管理的痛点,本文通过深度融合数字化技术,创新提出了数字化技术... 详细信息

为了缓解全球气候变暖,应对碳关税等国际贸易形式对中国钢铁行业带来的冲击和影响,助力钢铁行业早日实现“碳达峰+碳中和”的目标.基于中国钢铁行业碳排放现状与钢铁企业碳管理的痛点,本文通过深度融合数字化技术,创新提出了数字化技术赋能钢铁行业应用架构,通过分析钢铁行业数字化碳管理的典型案例,讨论了不同阶段数字化碳管理体系建设的侧重点,并针对性地提出了相应的应对策略.本文提出的数字化碳管理的架构应该主要包括四个层次:基础设施层&数据采集层、数据运算层、业务应用层和用户层.数字化碳管理在钢铁行业的应用场景应该主要包括碳核算、碳账户、碳全景、碳结构&碳比对、碳交易、碳报告、碳咨询、能碳协同、低碳指数、供应链产品碳足迹管理,产品实时碳足迹跟踪、数字化碳标签、识别节能潜力和生态设计等.通过研究钢铁行业数字化碳管理的典型应用案例,探讨了数字化碳管理技术应用在钢铁行业的展望,按照钢铁行业是否纳入全国碳交易市场,将中国钢铁行业数字化碳管理体系的建设分为两个阶段,认为政府部门应该发挥在数字化碳管理体系建设过程中的主导作用,在健全数字化碳管理相关标准和法规体系的同时,应该注重数字化碳管理人才的培养,紧密对接企业现有的信息化系统,并提出了“六化一体+多平台”的钢铁行业数字化碳管理的发展趋势,即“一主体+多平台”的低碳产品评价认证体系,和具有标准化、国际化、一体化、安全化、资产化和本土化特点的数字化碳管理体系.将数字化碳管理技术应用到钢铁行业,能够更好地解决钢铁行业碳管理的乱象和企业碳管理的痛点,降低钢铁行业碳管理的门槛,提高钢铁行业碳管理的效率,保障碳数据在传递过程中的安全.

关键词：数字化技术碳管理碳达峰碳中和钢铁行业

Graph4Cache:一种用于缓存预取的图神经网络模型

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计算机研究与发展 2024年第8期61卷 1945-1956页

作者：尚晶武智晖肖智文张逸飞中国移动信息技术中心北京100033 中移动信息技术有限公司北京100033

大多数计算系统利用缓存来减少数据访问时间,加快数据处理并平衡服务负载.缓存管理的关键在于确定即将被加载到缓存中或从缓存中丢弃的合适数据,以及进行缓存置换的合适时机,这对于提高缓存命中率至关重要.现有的缓存方案面临2个问题:... 详细信息

大多数计算系统利用缓存来减少数据访问时间,加快数据处理并平衡服务负载.缓存管理的关键在于确定即将被加载到缓存中或从缓存中丢弃的合适数据,以及进行缓存置换的合适时机,这对于提高缓存命中率至关重要.现有的缓存方案面临2个问题:在实时的、在线的缓存场景下难以洞察用户访问数据的热度信息,以及忽略了数据访问序列之间复杂的高阶信息.提出了一个基于GNN的缓存预取网络Graph4Cache.通过将单个访问序列建模为有向图(ASGraph),并引入虚拟节点聚合图中所有节点的信息和表示整个序列.然后由ASGraph的虚拟节点构造一个跨序列无向图(CSGraph)来学习跨序列特征,这极大地丰富了单个序列中有限的数据项转换模式.通过融合这2种图结构的信息,学习到了序列之间的高阶关联信息,并获取了丰富的用户意图.在多个公共数据集上的实验结果证明了该方法的有效性.Graph4Cache在P@20和MRR@20上均优于现有的缓存预测算法.

关键词：图神经网络缓存预取访问序列图跨序列图缓存预测

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大型局域网安全盲区探析

信息安全研究 2024年第4期10卷 335-339页

作者：刘建兵王振欣上海北信源信息技术有限公司上海200127

提出了大型局域网安全相关的网络盲区、资产盲区和安全盲区,分析了3个盲区产生的原因,阐述了3个盲区的形态,指出了3个盲区对大型局域网安全的影响,为解决大型局域网的安全问题提供了新的角度.

关键词：大型局域网网络盲区资产盲区安全盲区网络安全

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可扩展架构的超大点数FFT处理器设计

现代雷达 2024年第5期46卷 54-59页

作者：王江吴佳上海威固信息技术股份有限公司上海201702

面向合成孔径雷达、遥感、电子对抗等领域研究了一款高性能的超大点数快速傅里叶变换(FFT)处理器。文中提出了一种可扩展架构,即针对不同的应用场景可以动态实时调整FFT算法的基数以及处理点数;存储器划分为16个存储模块,可以通过产生... 详细信息

面向合成孔径雷达、遥感、电子对抗等领域研究了一款高性能的超大点数快速傅里叶变换(FFT)处理器。文中提出了一种可扩展架构,即针对不同的应用场景可以动态实时调整FFT算法的基数以及处理点数;存储器划分为16个存储模块,可以通过产生无冲突地址进行访问,输出与输入数据帧可以共享同一存储器,具备高效存储器特征。FFT运算采用并行流水线排布,当采用高基算法时,可高并行度访问存储器,实现并行计算,从而获得明显的实时性优势。FFT各级运算采用循环移位寄存器产生地址,以保证蝶算单元输入数据的抽取间隔,并在最后一级输出时进行循环移位寄存器反转操作产生地址,实现输入输出共享存储器。所提设计方法规整、高效、适用范围广泛,便于现场可编程逻辑器件以及集成电路实施,并且也将持续受益于存储器工艺的提升。

关键词：快速傅里叶变换并行计算可扩展架构高效存储器流水线

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面向远程监督命名实体识别的噪声检测

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 916-928页

作者：王嘉诚王凯王昊奋杜渂何之栋阮彤刘井平华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 同济大学设计与创意学院上海200092 迪爱斯信息技术股份有限公司上海200032

针对远程监督命名实体识别(named entity recognition,NER)任务,目前有许多基于强化学习的方法,利用强化学习的强大决策能力,对远程监督生成的自动标注数据进行噪声过滤.然而,这些方法所使用的策略网络模型架构都较简单,识别噪声能力较... 详细信息

针对远程监督命名实体识别(named entity recognition,NER)任务,目前有许多基于强化学习的方法,利用强化学习的强大决策能力,对远程监督生成的自动标注数据进行噪声过滤.然而,这些方法所使用的策略网络模型架构都较简单,识别噪声能力较弱,且都以完整的句子样本为单位进行识别,导致句子中的部分正确信息被丢弃.为解决上述问题,提出了一种新的基于强化学习的方法,称为RLTL-DSNER,该方法可以从远程监督生成的带噪数据中,以单词级别识别正确实例,减少噪声实例对远程监督NER的负面影响.具体来说,在策略网络模型中引入了标签置信函数来准确识别实例.此外,提出了一种新颖的NER模型预训练策略,使其能为强化学习的初始训练提供精准的状态表示和有效的奖励值,引导其向正确的方向更新.在4个数据集上的实验结果验证了RLTL-DSNER方法的优越性,在NEWS数据集上,相较于现有最先进的方法,获得了4.28%的F1提升.

关键词：命名实体识别远程监督深度强化学习噪声检测预训练策略