国网安徽省电力有限公司电力科学研究院李森林获国家专利权
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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种电能计量箱非金属壳体阻燃性能的无损测试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：CN119846136B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411946725.X，技术领域涉及：G01N31/12；该发明授权一种电能计量箱非金属壳体阻燃性能的无损测试方法是由李森林;方振邦;赵常威;张健;谈力;宋东波;王若民;杨孝志;李庆设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种电能计量箱非金属壳体阻燃性能的无损测试方法在说明书摘要公布了：本发明涉及材料性能检测技术领域，具体公开了一种电能计量箱非金属壳体阻燃性能的无损测试方法。所述方法将光谱技术与机器学习、预测技术结合，通过采集多组样品进行火焰燃烧试验获取样品阻燃性能数据作为标签，利用光谱仪进行无损原位检测获取材料表面光谱数据，经预处理和特征提取后，采用多种机器学习算法训练并选优，最终选用贝叶斯优化的BO‑XGBoost模型作为预测算法。本发明实现了电能计量箱非金属壳体阻燃性能的无损测试。
本发明授权一种电能计量箱非金属壳体阻燃性能的无损测试方法在权利要求书中公布了：1.一种电能计量箱非金属壳体阻燃性能的无损测试方法，利用不对样品造成破坏的原位光谱测量技术获取测试对象的化学组成光谱，实现基于原位光谱特征的材料阻燃性能预测，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，收集电能计量箱非金属外壳样品，使用便携式红外光谱仪、便携式拉曼光谱仪或配备可移动光纤探头的红外拉曼光谱仪对收集到的非金属壳体样品进行原位光谱学检测，采集光谱数据； 步骤S2，对收集到的电能计量箱非金属外壳样品进行火焰燃烧试验测试； 步骤S3，光谱数据预处理和机器学习模型的建立； 步骤S4，采用贝叶斯优化方法对XGBoost模型的超参数进行搜索，包括树的最大深度、学习率、最小分裂损失、子样本比，通过五折交叉验证评估模型性能； 步骤S5，使用优化的BO-XGBoost模型对电能计量箱非金属壳体材料阻燃性能的预测鉴别。
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