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      江蘇樂爾環境科技股份有限公司徐亞軍獲國家專利權

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      龍圖騰網獲悉江蘇樂爾環境科技股份有限公司申請的專利一種基于多源數據的飛灰產線智能化監測系統及方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120410141B

      龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510898130.X,技術領域涉及:G06Q10/0631;該發明授權一種基于多源數據的飛灰產線智能化監測系統及方法是由徐亞軍;張好設計研發完成,并于2025-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

      一種基于多源數據的飛灰產線智能化監測系統及方法在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于多源數據的飛灰產線智能化監測系統及方法,涉及數據分析技術領域,本發明通過歷史監測記錄,計算飛灰初始成分評分,確定飛灰的初始等級,確定特征記錄;計算環境評分,確定加工工序的特征工藝參數集合,建立加工工序的分類模型;分別構建成品評分和環境評分的預測模型,根據特征記錄的標簽值進行分類建立最小化目標函數;基于飛灰實時成分與制備目標,結合分類模型判斷標簽值,分別構建對應目標函數,對候選加工工序進行目標函數值評估與排序,選取目標函數值最小的工序作為最優加工工序,從而提升飛灰處理的安全性、資源化利用率與運維效率。

      本發明授權一種基于多源數據的飛灰產線智能化監測系統及方法在權利要求書中公布了:1.一種基于多源數據的飛灰產線智能化監測方法,其特征在于,方法包括: 步驟S100:通過歷史監測記錄,計算飛灰初始成分評分,確定飛灰的初始等級,確定特征記錄; 步驟S200:計算環境評分,確定加工工序的特征工藝參數集合,建立加工工序的分類模型; 步驟S300:分別構建成品評分和環境評分的預測模型,根據特征記錄的標簽值進行分類建立最小化目標函數; 進一步的,步驟S300包括以下步驟: 步驟S301:匯總同個初始等級的特征記錄集合,將特征記錄的飛灰初始成分評分和特征工藝參數集合與成品檢測評分組成成品檢測評分數據組,匯總所有特征記錄的成品檢測評分數據組,建立成品檢測評分預測模型f_AX,Q=A,將每條成品檢測評分數據組中的X和Q作為輸入值,A作為輸出值,通過線性回歸模型進行訓練,得到成品檢測評分預測模型; 步驟S302:建立標簽值為0的目標函數公式為:J1(Q)=[A’-f_AX,Q]2,其中J1(Q)為標簽值為0的目標函數值,A’表示為預設的目標評分值; 步驟S303:獲取某個加工工序標簽值為1的特征記錄,將灰初始成分評分和特征工藝參數集合與環境評分組成環境評分數據組,匯總所有特征記錄的環境評分數據組,建立環境評分預測模型f_SX,Q=S,將每條環境評分數據組中的X和Q作為輸入值,S作為輸出值,通過線性回歸模型進行訓練,得到環境評分預測模型; 步驟S304:建立標簽值為1的目標函數公式為:J2(Q)=[A’-f_AX,Q]2+α×max[0,f_SX,Q-S’]2,其中J2(Q)為標簽值為1的目標函數值,S’表示為預設的環境評分值,α表示為環境評分的權值; 步驟S400:基于飛灰實時成分與制備目標,結合分類模型判斷標簽值,分別構建對應目標函數,對候選加工工序進行目標函數值評估與排序,選取目標函數值最小的工序作為最優加工工序; 進一步的,步驟S400包括以下步驟: 步驟S401:獲取實時飛灰所要制備的成品種類,采集飛灰的實時初始成分含量,計算實時初始成分評分,確定所述飛灰的實時初始等級; 步驟S402:采集飛灰執行某個加工工序的實時工藝參數,將飛灰實時初始成分評分和當前設定特征工藝參數數值集合輸入到所述加工工序的分類模型,若標簽值為1,則在若多個候選加工工序中,分別將特征工藝參數數值集合輸入到標簽值為1的目標函數公式中,計算得到每個候選加工工序的目標函數值,若標簽值為0,則在若多個候選加工工序中,分別將特征工藝參數數值集合輸入到標簽值為0的目標函數公式中,計算得到每個候選加工工序的目標函數值; 步驟S403:將所有目標函數值進行排序,選取目標函數值為最小值所對應的候選加工工序為最優工序。

      如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人江蘇樂爾環境科技股份有限公司,其通訊地址為:226000 江蘇省南通市通州區東社鎮濫港橋村;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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