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龙图腾网获悉河南中矿能源有限公司申请的专利基于人工智能的低碳固废胶凝材料生产控制方法及系统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：CN120406369B 。

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：202510865298.0，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于人工智能的低碳固废胶凝材料生产控制方法及系统是由李振龙;潘锋;高锋辉;梁会利;梁毅;王洪涛;信浩;张苏坤;党城飞;牛明超;巩韵;张巧宁设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的低碳固废胶凝材料生产控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的低碳固废胶凝材料生产控制方法及系统，涉及生产控制技术领域。该方法通过获取历史生产数据，利用机器学习算法分别训练质量预测模型和生产过程控制变量数据关系预测模型，通过实时收集影响生产过程的目标变量数据，并将其输入两个模型，分别获得对应的预测结果，结合模型输出，对变量数据进行校正，并根据修正策略数据库获取最佳修正参数，将最佳修正参数转化为生产设备控制参数，实现对生产过程的智能调节。该方法解决了低碳固废胶凝材料生产过程中，控制精度不够的问题，实现生产过程的精准预测与动态优化，有效提升低碳固废胶凝材料的质量稳定性与生产效率。

本发明授权基于人工智能的低碳固废胶凝材料生产控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的低碳固废胶凝材料的生产控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史生产数据，通过机器学习算法基于历史生产数据中的历史目标变量数据和对应的质量数据训练第一模型，基于历史目标变量数据训练第二模型，其中，第二模型的训练，包括：分析历史生产数据中的历史目标变量数据之间的相互关系，学习目标变量之间的关联规律，在第二模型的训练过程中，先从历史目标变量数据中提取关键信息，关键信息为对生产质量影响度排序靠前的N个数据，并对其进行编码，基于编码后的关键信息和学习到的历史目标变量数据之间的相关关系进行解码，并将解码后的数据作为第二模型的输出数据； 实时收集影响生产质量的目标变量数据，将所述目标变量数据输入所述第一模型和所述第二模型，分别获取第一预测结果和第二预测结果； 将所述第二预测结果与输入的所述目标变量数据逐一进行比较，获取每一变量数据对应的变量差值，将所述变量差值大于设定阈值的变量作为差异变量，并统计所述差异变量的数量； 在所述目标变量数据中不存在所述差异变量时，所述目标变量数据不需要校正，在所述差异变量的数量小于第一设定数量时，所述目标变量数据除去所述差异变量的剩余变量数据输入所述第二模型，获取预测变量数据组，将所述预测变量数据组中对应所述差异变量的数值替换掉所述目标变量数据中所述差异变量的数值，将替换后的所述目标变量数据作为校正数据； 在差异变量数量大于第二设定数量，且第一预测结果正常时，目标变量数据作为待学习数据，连续采集多组待学习数据，并添加到第二模型对应的第二样本数据中，并基于第二样本数据重新对第二模型进行二次训练； 在目标变量数据中不存在差异变量或者经过校正后，输入第一模型，获取第一预测结果，将第一预测结果与质量标准进行比较，获取比较结果； 在比较结果小于等于设定数值时，质量合格；在比较结果大于设定数值时，质量不合格，基于第一预测结果的输入数据在修正策略数据库中查找与目标变量数据和第一预测结果相似度大于预设相似度的变量数据集，并根据变量数据集中每一变量组合对应的修策略对目标变量数据对应控制参数进行修正，获取修正参数，将修正参数输入第一模型，获取第三预测结果，将与质量标准最接近的第三预测结果对应的修正参数作为最佳修正参数； 基于所述最佳修正参数调整生产设备的输出信息。

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