游客您好,您还没有登录哦! 免费注册|登录
您的位置:首页  > 冶金技术  > 产业延伸  > 列表页
基于深度学习图像分析的重型废钢厚度分类器(下)
3试验 3.1实施细节和评估指标 在监督学习中,准备好的图像被分为三个数据集用于训练、验证和测试。在280张增强-Y图像中,用从4张原始-Y图像增强后得到的40张图像进行像素标签测
真空脱气中氢含量估算机器学习模型
真空脱气(VD)工艺降低了钢液中氢的含量,提高了钢的质量,但是在操作上没有工具手段可以实时监测真空脱气过程中钢水的氢含量。数据分析方法的应用可以帮助预测氢气含量,减少VD的操作时间和能源消耗。
中冶赛迪信息:首创“平台 应用”全新架构加速创造钢铁智能价值
1月13日,中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司(以下简称“中冶赛迪信息”)总经理徐灿出席第三届钢铁工业智能制造标准与技术大会,并以《工业互联网平台助力钢铁企业数字化转型》为题作主题报告,展示了中
中冶南方炼轧生产制造执行系统在短流程钢厂的应用
1前言 在钢铁企业,越来越多采用短流程生产方式进行棒线材和热轧板生产,这种生产方式将炼钢车间和热轧车间串接布置在一起,即炼钢车间的连铸工序与热轧车间的加热炉工序通过连铸的铸坯红送辊道衔接
打造国内首个无缝钢管行业“黑灯工厂”
1前言 建设智能工厂已成为传统制造业转型升级的主要突破方向。目前,国内板带生产线已陆续开展智能工厂建设,经济效益、品牌效应已经凸显,但无缝钢管智能制造在国内还处于空白。同时,无缝钢管产品
宝武智能高炉研发进展及应用
1前言 高炉炼铁是一个气-固-液-粉多相共存的“黑箱”冶炼过程,也是冶金化工领域最为复杂的冶金过程,其生产工艺流程长、影响因素多,实现高炉生产的自动化、智能化一直是行业难点。 20
中冶赛迪高炉大修技术屡创新纪录
高炉大修不仅是一次高炉工程的再造,而且是对高炉高效低耗性能、智能化、环保化进行系统升级的最佳契机。中冶赛迪经过几十年的技术研究和实践积累,以“投资最省、工期最短、效果最优”为目标,形成了一整套
基于深度学习的高炉自动化数据验证
实现高炉自动化的首要要求是高水平的数据质量及其完整性。为满足这个需求,本文研究实施了无监督深度学习体系结构,LSTM自动编码器可以从高炉数据中捕捉时间和变量之间的相关性。这种方法应用在许多方面
优质不锈钢 北港新材造
广西北港新材料有限公司(简称“北港新材料”)围绕将自身打造成为“创新力强、主业突出、产品多元、管理科学、环境优美、人人成才”的现代化不锈钢标杆企业的战略目标,深耕不锈钢产业,不断提升产品档次和
京德勒钢和能源公司安古尔厂利用机器学习改进高炉生产率
1前言 2017年5月,印度大型钢铁生产商京德勒钢和能源公司(JSPL)在其位于印度奥里萨邦(Odisha)安古尔(Angul)区的工厂投产了其第一座4554m3的高炉。本文将描述基于机
220条记录 4/22

关于我们        会员服务       版权声明       网站地图

友情链接:    国家科技图书文献中心     中国钢铁工业协会     中国金属学会     冶金工业信息标准研究院     冶金信息网     钢铁标准网    

本网站所有内容均属世界金属导报社所有,未经《世界金属导报》书面授权,请勿以任何方式转载,否则即为侵权。
地址:(中国)北京市东城区灯市口大街74号(邮编:100730)
京ICP备11022607号-15 Copyright @ 2004-2021 by www.worldmetals.com.cn www.worldmetals.cn. all rights reserved