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龙图腾网获悉深圳裕坤环境科技有限公司申请的专利一种结合神经网络的回收碳纤维途径的预测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：CN119963166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510054985.4，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种结合神经网络的回收碳纤维途径的预测方法是由姜盼;张旭;王晓怡设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合神经网络的回收碳纤维途径的预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种结合神经网络的回收碳纤维途径的预测方法，包括：采用连续成像方法对裂解全过程进行实时监测，获取表面形貌图像序列，通过图像处理方法对所述表面形貌图像序列进行分析，判断碳纤维表面沟槽深度、粗糙度微观形貌参数的变化趋势；根据碳纤维表面沟槽深度、粗糙度的微观形貌参数建立碳纤维表面结构与回收质量的非线性映射关系，当输入表征碳纤维表面结构参数数值时，输出对应的回收质量预测值；针对不同裂解工艺条件下获得的回收碳纤维样本，对回收碳纤维的质量和性能进行预测，分析并比对预测结果，优化裂解工艺参数。

本发明授权一种结合神经网络的回收碳纤维途径的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合神经网络的回收碳纤维途径的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取回收碳纤维样本，采用扫描电镜对碳纤维表面微观形貌进行观察，得到表面形貌图像数据，对碳纤维表面进行扫描，得到三维地形图，对获取的表面形貌图像进行数字化处理，通过线扫描分析法测量碳纤维表面沟槽深度，得到碳纤维表面微观形貌表征参数数值，包括沟槽深度和粗糙度； 采用连续成像方法对裂解全过程进行实时监测，获取表面形貌图像序列，通过图像处理方法对所述表面形貌图像序列进行分析，判断碳纤维表面沟槽深度、粗糙度微观形貌参数的变化趋势； 根据碳纤维表面沟槽深度、粗糙度的微观形貌参数建立碳纤维表面结构与回收质量的非线性映射关系，当输入表征碳纤维表面结构参数数值时，输出对应的回收质量预测值； 采用X射线断层扫描方法获取碳纤维内部三维结构数据，通过图像重构方法得到碳纤维横截面的环形结构图像，根据图像对环形结构的完整性、均匀性进行定量分析，确定环形结构的质量评价指标； 将碳纤维表面微观形貌表征参数与环形结构质量评价指标进行融合，进行回收碳纤维综合性能评估，分析表面结构变化和环形结构特征对回收碳纤维力学性能、导电性能的影响，得到碳纤维结构性能关联规律； 针对不同裂解工艺条件下获得的回收碳纤维样本，对回收碳纤维的质量和性能进行预测，分析并比对预测结果，优化裂解工艺参数。

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