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龙图腾网获悉上海四方无锡锅炉工程有限公司申请的专利一种多模态数据驱动的飞灰二噁英低温热解优化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：CN119692181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411752466.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种多模态数据驱动的飞灰二噁英低温热解优化控制方法及系统是由沈解忠;严玉芳设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态数据驱动的飞灰二噁英低温热解优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模态数据驱动的飞灰二噁英低温热解优化控制方法及系统，包括构建多模态数据多流多尺度特征共享的神经网络模型，模拟飞灰二噁英低温热解过程；步骤二，通过数据驱动方式对多流多尺度特征共享的神经网络模型进行优化；向多流多尺度特征共享的神经网络模型输入当前气氛数据，飞灰进料数据，热处理过程数据，得到二噁英低温热解率的估计值；在当前二噁英低温热解率估计值基础上，维持当前气氛，飞灰进料条件不变，通过热处理过程的调节控制，优化控制飞灰二噁英低温热解；本发明通过数据建模的方式对飞灰二噁英热解过程进行建模适应性调节热解过程，以提高二噁英的热解率。

本发明授权一种多模态数据驱动的飞灰二噁英低温热解优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据驱动的飞灰二噁英低温热解优化控制方法，其特征在于，该方法包括： 步骤一，构建多模态数据多流多尺度特征共享的神经网络模型，模拟飞灰二噁英低温热解过程； 步骤二，通过数据驱动方式对多流多尺度特征共享的神经网络模型进行优化； 步骤三，向多流多尺度特征共享的神经网络模型输入当前气氛数据，飞灰进料数据，热处理过程数据，得到二噁英低温热解率的估计值； 步骤四，在当前二噁英低温热解率估计值基础上，维持当前气氛，飞灰进料条件不变，通过热处理过程的调节控制，提高二噁英低温热解率，优化控制飞灰二噁英低温热解，形成锅炉本体与优化控制方法相互匹配的飞灰二噁英低温热解优化系统； 在步骤一中构建的多模态数据多流多尺度特征共享的神经网络模型中，输入数据为多模态数据，输出数据为二噁英热解率y；输入的多模态数据包括气氛数据，飞灰进料数据，热处理过程数据；气氛数据表征气氛种类、气氛浓度两种属性；飞灰进料数据表征飞灰二噁英浓度、飞灰进料量两种属性；热处理过程数据表征热解温度、热处理时间两种属性；其中， 气氛数据的表达式如下： 式中，表示气氛种类，表示气氛浓度； 飞灰进料数据的表达式如下： 式中，表示飞灰二噁英浓度，表示飞灰进料量； 热处理过程数据的表达式如下： 式中，表示热解温度，表示热处理时间； 在步骤二中，多模态数据多流多尺度特征共享的神经网络模型以数据驱动方式模拟热解过程，采用训练样本对模型进行优化，包括： 输入初始多模态数据，初始多模块数据包括包括气氛数据，飞灰进料数据，热处理过程数据的多模态数据； 提供第一层卷积层和池化层对多模态数据进行特征提取和计算； 提供第二卷积层和池化层对处理后的多模态数据再进行特征提取和计算； 提供特征共享层分别对第一卷积层和第二卷积层后的多模态数据进行耦合以分别得到第一层特征耦合结果和第二层特征耦合结果； 提供特征拼接层将第一层特征耦合结果和第二层特征耦合结果拼接形成两个卷积尺度下的拼接特征； 提供通道注意力层对两个卷积尺度下的拼接特征加权融合后重新输入到特征拼接层中，并与初始输入的多模态数据中的气氛数据组合，形成用于飞灰二噁英低温热解率估计的最终特征； 提供池化层和softmax层，将最终特征入到池化层和softmax层中，做出当前条件下二噁英热解率的估计结果； 在步骤四中，在当前二噁英低温热解率估计值基础上，维持当前气氛，飞灰进料条件不变估计二噁英低温热解率，通过热处理过程的调节控制，建立二噁英低温热解率y最大化的优化函数，通过梯度下降算法，求解二噁英低温热解率最大情况下的飞灰二噁英低温热解热处理过程，其中， 式中，为最优的热解温度、为最优的热处理时间、为飞灰二噁英低温热解热处理过程中二噁英低温热解率最大的最优解； 将最优的热解温度和热处理时间反馈到低温热解锅炉本体的PLC控制系统，以此实现飞灰二噁英低温热解优化控制。

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