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龙图腾网获悉山西高义钢铁有限公司申请的专利一种多品种焦炭混配堆存及取料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：CN121414271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511977737.3，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种多品种焦炭混配堆存及取料系统是由克俊超;邵军慧;毛会永;岐荣军;李文涛;赵军军设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多品种焦炭混配堆存及取料系统在说明书摘要公布了：本发明涉及焦炭运输技术领域，提供了一种多品种焦炭混配堆存及取料系统，包括分类堆存模块、库存管理模块、堆取料执行模块和运输车安全智能保障模块。通过设置分类堆存模块、库存管理模块、堆取料执行模块及运输车安全智能保障模块，结合顶装焦炉焦炭库区料仓与捣固焦炉焦炭库区料仓的堆存区域划分，以及上层高价值仓、中层高频次仓、下层高替代仓的仓储空间分层设计，实现了焦炭基于工艺来源数据、质量指标数据、成本数据及生产需求数据的多维度分类堆存，解决了现有技术分类维度单一和空间利用率低的问题；库存管理模块的焦炭动态库存地图能实时同步物理仓库状态，让操作人员直观掌握每批焦炭位置与存量。

本发明授权一种多品种焦炭混配堆存及取料系统在权利要求书中公布了：1.一种多品种焦炭混配堆存及取料系统，其特征在于，包括： 分类堆存模块，用于基于获取的待堆存批次焦炭的工艺来源数据、质量指标数据、成本数据和生产需求数据，对待堆存批次焦炭进行分类，确定待堆存批次焦炭的堆存区域和对应堆存区域的目标仓储空间； 库存管理模块，用于基于当前焦炭动态库存地图、待堆存批次焦炭对应的堆存区域和目标仓储空间，确定待堆存批次焦炭将要堆存的目标料格，并生成待堆存批次焦炭对应的堆存规划指令； 堆取料执行模块，用于接收并执行堆存规划指令或取料规划指令，控制运输车、存取料机和混配装置完成与焦炭的堆存或取料相关的运输、混配及焦炭传送作业； 运输车安全智能保障模块，用于基于运输车的车厢内部信息、车辆运行信息和前方路况信息，预测运输车的未来风险态势，并基于未来风险态势确定运输车的自适应调整策略； 其中，堆存区域包括顶装焦炉焦炭库区料仓和捣固焦炉焦炭库区料仓，仓储空间包括上层高价值仓、中层高频次仓和下层高替代仓，每个仓储空间通过隔板分割为若干料格； 库存管理模块包括取料规划子模块，取料规划子模块用于基于外部输入的生产计划生成焦炭混配策略，并基于焦炭混配策略和当前焦炭动态库存地图进行取料方案的规划生成取料规划指令； 取料规划子模块包括： 策略生成匹配单元，用于基于外部输入的生产计划生成焦炭混配策略，确定所需各品种焦炭的需求量，并基于当前焦炭动态库存地图定位并锁定满足要求的焦炭批次及其所在的具体料格的位置； 多目标取料路径规划单元，以总取料路径最短、总作业时间最少以及对后续堆存作业影响最小中的至少一项为优化目标，基于所有具体料格的位置进行全局优化计算，生成取料路径序列； 取料校验单元，针对取料路径序列中的每一个具体料格，在当前焦炭动态库存地图中模拟取料动作，校验每个具体料格的取料口的活动空间是否充足、取料后是否会导致焦炭塌方或溢出； 最终取料指令生成单元，将校验通过的取料路径序列、各具体料格的取料品种及取料量信息进行整合，生成取料规划指令； 取料校验单元包括： 物理仿真校验子单元，用于针对取料路径序列中的每一个具体料格，在当前焦炭动态库存地图中，基于具体料格内焦炭堆的休止角物理模型，模拟取走计划数量的焦炭后剩余料堆的形状变化，若计算出的堆体坡度超过焦炭的休止角，则判定有塌方风险，若模拟显示取料操作导致焦炭从料格边缘散落，则判定有溢出风险； 运动干涉校验子单元，用于在当前焦炭动态库存地图中加载存取料机的精确三维模型，模拟存取料机的取料臂移动至具体料格的取料口并执行取料动作的全过程，实时检测存取料机的精确三维模型中的取料臂模型与具体料格门框、周边设施及其他障碍物三维模型之间是否发生几何干涉，并校验取料臂是否能在其物理运动极限范围内有效触及焦炭堆体表面； 动态调整子单元，用于当物理仿真校验子单元或运动干涉校验子单元校验不通过时，自动调整取料规划指令中的参数，参数包括取料点位置、单次取料量、取料臂的切入角度和姿态，并重新进行仿真校验，直至通过； 运输车安全智能保障模块包括： 多源信息采集处理子模块，用于实时采集运输车的车厢内部信息、车辆运行信息和前方路况信息，并对采集的信息进行处理，获得每个时间点对应的若干种参数处理值，将每种参数处理值按照时序排列分别获得若干个序列，若干个序列包括焦炭堆不平整系数序列、焦炭平均温度序列、焦炭最大温差序列、车厢平均粉尘浓度序列、运输车车速序列、运输车三维加速度序列、运输车车身倾斜角序列和路况崎岖度指数序列； 风险预测匹配子模块，用于基于多源信息采集处理子模块获得的各序列，通过时序预测构建运输安全风险预测矩阵，提取表征运输车的未来风险态势的关键风险特征向量，并将关键风险特征向量与历史风险模式库中的对照风险模式向量进行匹配，识别出运输车当前的待调整风险模式及其风险匹配度； 自适应调控子模块，基于运输车当前的待调整风险模式及其风险匹配度确定运输车的自适应调整策略； 风险预测匹配子模块包括： 时序预测单元，用于基于多源信息采集处理子模块获得的各序列中最近的M个时间点对应的各序列值分别组成M个固定维度的实时联合特征向量，并将M个固定维度的实时联合特征向量按照时序输入训练好的风险预测模型中，风险预测模型输出未来K个时间点对应的K个预测联合特征向量； 风险矩阵构建单元，用于将K个预测联合特征向量按时序组合，构建一个K行J列的运输安全风险预测矩阵，其中，J为预测联合特征向量的维度； 关键风险特征向量获取单元，用于计算运输安全风险预测矩阵的协方差矩阵，并对协方差矩阵进行特征值分解，得到协方差矩阵的若干特征值及其对应的特征向量，将若干特征值按降序排列，取前Y个最大特征值，并提取前Y个最大特征值对应的特征向量作为表征运输车的未来风险态势的关键风险特征向量； 待调整风险模式确定单元，用于计算每个关键风险特征向量与预存于历史风险模式库中的每一个对照风险模式向量之间的余弦相似度，将其作为每个关键风险特征向量对应的风险匹配度，若任一风险匹配度大于风险匹配度预设临界值，则将对应对照风险模式向量在历史风险模式库中对应的风险模式，作为对应关键风险特征向量的待调整风险模式。

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