一种基于人工智能的炼料工艺效率优化与实时温控方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的炼料工艺效率优化与实时温控方法及系统，通过四步创新实现炼料工艺高效优化与精准温控：第一步突破传统单点监测局限，按“三维覆盖”部署多模态传感阵列与进料口近红外光谱传感器，实时采集工艺‑原料双维度数据并关联，解决数据孤岛问题；第二步创新构建“工艺‑原料”二维特征向量，采用XGBoost模型预测成品率，结合阈值判断动态调功需求，替代传统经验决策；第三步以DQN模型输出的值为基础，分阶段计算最优动态温度曲线，再通过生成的精准功率指令，突破固定曲线僵化问题；第四步首创三级时效达标机制，对应“模型强化‑局部补偿‑跨炉修复”差异化方案，形成效果闭环。