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龙图腾网获悉青岛崂山矿泉水有限公司申请的专利基于物理信息神经网络的苏打水灌装线二氧化碳溶解度预测及控制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：CN120430196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510884436.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于物理信息神经网络的苏打水灌装线二氧化碳溶解度预测及控制方法是由侯晓慧;孙炳竹;陈龙;张磊;孙成举;隋勇军;李文设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的苏打水灌装线二氧化碳溶解度预测及控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于物理信息神经网络的苏打水灌装线二氧化碳溶解度预测及控制方法，属于神经网络溶解度预测技术领域。本发明构建了涡旋动力学约束的物理信息神经网络模型，将流体力学方程和气体溶解定律作为硬约束嵌入损失函数，通过梯度反向传播同步优化数据拟合与物理规律匹配。利用多尺度时空注意力单元处理传感数据，通过小波变换分层提取信号特征。通过迁移适配模块将产线拓扑抽象为图结构，计算差异度以自适应迁移模型参数。基于预测值动态优化灌装压力，通过PID参数实时调整机制响应溶解度偏差。本发明提高了溶解度预测的准确性和鲁棒性，增强了模型对噪声的抑制能力和对拓扑变化的适应性，提升了控制系统的稳定性和响应速度。

本发明授权基于物理信息神经网络的苏打水灌装线二氧化碳溶解度预测及控制方法在权利要求书中公布了：1.基于物理信息神经网络的苏打水灌装线二氧化碳溶解度预测及控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过部署在灌装线储罐、管道及灌装头的传感器阵列模块实时采集多源传感数据； S2：构建涡旋动力学约束的物理信息神经网络模型； S3：通过多尺度时空注意力单元处理传感数据； S4：通过迁移适配模块计算产线拓扑差异度并自适应迁移模型参数； S5：由控制执行模块输出二氧化碳溶解度预测值并优化灌装压力控制； 所述S2的物理信息神经网络模型在模型处理器中执行，其损失函数为： ； 其中： 表示总损失表示L2范数表示模型预测值表示实测溶解度表示物理约束权重系数表示CO2浓度表示时间表示流速矢量表示点积运算表示梯度算子表示扩散系数表示拉普拉斯算子表示亨利常数表示灌装压力表示指数函数表示温度滞后因子表示温度； 所述S3通过模型处理器的多尺度时空注意力单元执行： ； 其中： 表示注意力权重表示连乘运算符表示小波分解尺度索引表示最大分解尺度表示Sigmoid激活函数表示第尺度的可训练权重矩阵表示矩阵乘法表示第尺度离散小波变换表示输入特征张量。

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