广西科学院;北方工业大学;广西民族大学;广西海洋科学院陈应斌获国家专利权
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龙图腾网获悉广西科学院;北方工业大学;广西民族大学;广西海洋科学院申请的专利基于机器学习算法的铝电解槽破损反演方法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:CN121766161B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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:202610260849.5,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权基于机器学习算法的铝电解槽破损反演方法是由陈应斌;冯恩浪;赵茂密;梁安东;陈金辉;苏圣;覃忠卫;王文勇;罗光勋;朱昭荣;周亚昆;何婷婷;李凤鹏;铁军;蒙毅设计研发完成,并于2026-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习算法的铝电解槽破损反演方法在说明书摘要公布了:本发明涉及铝电解技术领域,提供了一种基于机器学习算法的铝电解槽破损反演方法,包括以下步骤:通过光纤电流传感器获取铝电解槽的电流数据,获取铝电解槽的温度数据;根据铝电解槽的下料器进行下料区域划分;将电流数据和温度数据进行区域划分,并对电流数据和温度数据进行特征提取;建立基于神经网络的物理信息前向模型,通过物理信息前向模型将破损状态向量与电流特征数据和温度特征数据进行关联映射;构建阴极联合损失函数和阳极联合损失函数;通过优化算法分别对阴极联合损失函数和阳极联合损失函数进行迭代求解,输出最优的破损状态向量,并生成电解槽的破损空间分布结果。本发明能够实现对阳极和阴极破损状态的在线反演与空间分布可视化。
本发明授权基于机器学习算法的铝电解槽破损反演方法在权利要求书中公布了:1.一种基于机器学习算法的铝电解槽破损反演方法,其特征在于,包括以下步骤: 通过光纤电流传感器获取铝电解槽的电流数据,获取铝电解槽的温度数据,对电流数据和温度数据进行预处理和标准化; 根据铝电解槽的下料器进行下料区域划分,构建与各个下料区域对应的破损状态向量; 将电流数据和温度数据进行区域划分,并对电流数据和温度数据进行特征提取,生成与下料区域对应的电流特征数据和温度特征数据; 建立基于神经网络的物理信息前向模型,通过物理信息前向模型将破损状态向量与电流特征数据和温度特征数据进行关联映射; 构建阴极联合损失函数和阳极联合损失函数;阴极联合损失函数包括数据拟合项、物理先验约束项和破损形态正则项;阳极联合损失函数包括阳极状态分类和回归项、电流异常惩罚项和经济性与操作约束项; 所述阴极联合损失函数中的数据拟合项采用加权均方误差,分别计算模拟电流特征与实测电流特征的差异、模拟温度特征与实测温度特征的差异;所述物理先验约束项基于电场控制方程和热场控制方程构建,包括电场散度残差的平方和与热平衡残差的平方和;所述破损形态正则项包括L1范数惩罚以促进破损向量的稀疏性,以及总变差惩罚以约束相邻区域破损程度的平滑性; 所述阳极联合损失函数中的阳极状态分类和回归项采用交叉熵损失预测阳极剩余寿命;所述电流异常惩罚项根据阳极电流与邻极平均电流的偏差、电流波动方差以及电流低于设定阈值的程度进行加权计算;所述经济性与操作约束项包括对同一阳极在预设时间间隔内重复建议更换的惩罚,以及对单次建议更换阳极数量的上限约束; 通过优化算法分别对阴极联合损失函数和阳极联合损失函数进行迭代求解,输出最优的破损状态向量;根据最优的破损状态向量,生成电解槽的破损空间分布结果。
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