苏州可米可酷食品有限公司项欣获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州可米可酷食品有限公司申请的专利一种数字化控制液氮微冰晶冻结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：CN116558173B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202310756386.8，技术领域涉及：F25D3/11；该发明授权一种数字化控制液氮微冰晶冻结方法是由项欣设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种数字化控制液氮微冰晶冻结方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数字化控制液氮微冰晶冻结方法，包括：采集预先输入的产品冻结参数；构建深度学习算法模型，将产品冻结参数输入至深度学习算法模型中进行训练，当冻结温度变化值输出结果符合要求时训练结束，获取液氮单次喷淋量、每次喷淋时长及喷淋时间间隔；运用液氮喷淋参数进行液氮冻结流程的设定，依据该设定进行液氮的喷淋冷冻，将液氮冷冻技术运用至冰淇淋冷冻工艺中，提升了产品的成型效果及口感，另一方面本发明对液氮冷冻的参数进行设定，得出相对较为温和的冻结进行方式，对液氮冻结的极速降温起到了控制作用。
本发明授权一种数字化控制液氮微冰晶冻结方法在权利要求书中公布了：1.一种数字化控制液氮微冰晶冻结方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集预先输入的产品冻结参数； 构建深度学习算法模型，将所述产品冻结参数输入至所述深度学习算法模型中进行训练，当冻结温度变化值输出结果符合要求时训练结束，获取液氮单次喷淋量、每次喷淋时长及喷淋时间间隔； 运用液氮喷淋参数进行液氮冻结流程的设定，依据该设定进行液氮的喷淋冷冻； 其中，所述产品冻结参数具体包括：产品的密度、流粘度、冻结温度； 其中，构建的所述深度学习算法模型包括CNN层和编码层； 所述CNN层包括，卷积层、池化层和全连接层； 所述编码层包括，卷积编码层和卷积解码层； 其中，构建的深度学习算法模型为： 其中，E为冻结温度变化值函数；t为冻结温度，即既定室温距离产品成型成固态的温度差值；为产品的密度；μ为流粘度；t1为室温下首次降温的温度差值；t2为一次降温基础上二次降温的温度差值；tn为tn-1次降温基础上再次降温的温度差值。
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