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龍圖騰網(wǎng)獲悉大連理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的煤炭超臨界水制氫反應(yīng)器多相流預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115186575B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210666488.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的煤炭超臨界水制氫反應(yīng)器多相流預(yù)測(cè)方法是由劉海濤;謝心喻;王曉放;趙普;郝祎琛;謝蓉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的煤炭超臨界水制氫反應(yīng)器多相流預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的煤炭超臨界水制氫反應(yīng)器多相流預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：構(gòu)建煤炭超臨界水流化床反應(yīng)器的數(shù)學(xué)仿真模型，基于預(yù)設(shè)的反應(yīng)器壁面溫度進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果生成構(gòu)建深度時(shí)空序列模型需要的樣本數(shù)據(jù)集，并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建并訓(xùn)練深度時(shí)空序列模型，所述深度時(shí)空序列模型采用編碼?解碼形式的U?Net結(jié)構(gòu)，耦合卷積模塊和雙向卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊，用于提取反應(yīng)器內(nèi)多相流場(chǎng)的多尺度時(shí)空演化特征；將訓(xùn)練好的深度時(shí)空序列模型用于反應(yīng)器內(nèi)多相流場(chǎng)的快速預(yù)測(cè)。本發(fā)明能夠精確且高效地預(yù)測(cè)反應(yīng)器內(nèi)多相流場(chǎng)，有利于提高反應(yīng)器的設(shè)計(jì)和優(yōu)化等下游任務(wù)的效率和質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的煤炭超臨界水制氫反應(yīng)器多相流預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的煤炭超臨界水制氫反應(yīng)器多相流預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 構(gòu)建煤炭超臨界水流化床反應(yīng)器的數(shù)學(xué)仿真模型，基于預(yù)設(shè)的反應(yīng)器壁面溫度進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果生成構(gòu)建深度時(shí)空序列模型需要的樣本數(shù)據(jù)集，并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；其中，構(gòu)建煤炭超臨界水流化床反應(yīng)器的數(shù)學(xué)仿真模型，基于預(yù)設(shè)的反應(yīng)器壁面溫度進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果生成構(gòu)建深度時(shí)空序列模型需要的樣本數(shù)據(jù)集，具體包括：構(gòu)建煤炭超臨界水流化床反應(yīng)器的數(shù)學(xué)仿真模型，耦合反應(yīng)器內(nèi)流場(chǎng)控制方程以及煤炭超臨界水氣化反應(yīng)機(jī)理，對(duì)反應(yīng)器中心截面進(jìn)行計(jì)算網(wǎng)格生成，建立反應(yīng)器的二維瞬態(tài)CFD模型，并基于預(yù)設(shè)的反應(yīng)器壁面溫度條件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，提取反應(yīng)器內(nèi)各溫度條件下的瞬態(tài)流場(chǎng)時(shí)空演變數(shù)據(jù)作為反應(yīng)器流場(chǎng)的樣本數(shù)據(jù)集； 基于樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建并訓(xùn)練深度時(shí)空序列模型，所述深度時(shí)空序列模型采用編碼-解碼形式的U-Net結(jié)構(gòu)，耦合卷積模塊和雙向卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊，用于提取反應(yīng)器內(nèi)多相流場(chǎng)的多尺度時(shí)空演化特征；所述深度時(shí)空序列模型的訓(xùn)練，具體包括：將反應(yīng)器內(nèi)流場(chǎng)時(shí)空預(yù)測(cè)定義為：其中，為輸入的流場(chǎng)序列，包含W個(gè)時(shí)間步的歷史流場(chǎng)快照；為模型預(yù)測(cè)的流場(chǎng)序列，包含H個(gè)時(shí)間步的未來(lái)流場(chǎng)快照；為所構(gòu)造的深度時(shí)空序列模型；采用kaiming初始化策略對(duì)模型中的權(quán)重和偏置參數(shù)進(jìn)行初始化，以流場(chǎng)真值與預(yù)測(cè)值之間的均方根誤差作為損失函數(shù)，并且利用Adam優(yōu)化器對(duì)深度時(shí)空序列模型參數(shù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，以損失函數(shù)最小作為優(yōu)化目標(biāo)，直至驗(yàn)證集上的損失函數(shù)不再降低，訓(xùn)練完成； 將訓(xùn)練好的深度時(shí)空序列模型用于反應(yīng)器內(nèi)多相流場(chǎng)的快速預(yù)測(cè)。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人大連理工大學(xué)，其通訊地址為：116024 遼寧省大連市高新園區(qū)凌工路2號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。