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龙图腾网获悉潍坊六合新材料有限公司申请的专利一种绿碳化硅微粉粒度检测方法及装置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：CN120781064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511285587.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种绿碳化硅微粉粒度检测方法及装置是由吕毅;杨顺亮设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种绿碳化硅微粉粒度检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及粒度检测技术领域，公开了一种绿碳化硅微粉粒度检测方法及装置，所述方法包括采集粒度分布数据，得到二维检测数据集；预处理后得到粒度分布数据集；降维分析粒度分布数据集，形成粒度分布特征向量；获取硅、碳含量的配比参数时间序列；计算粒度分布特征向量与配比参数的相关性系数，建立动态粒度预测模型；将实时硅、碳含量数据输入动态粒度预测模型，得到粒度分布特征；当主要粒径区间偏离预设目标粒径范围时，调整硅、碳含量，得到优化后的配比参数时间序列；基于优化后的配比参数时间序列更新模型，得到调整后的粒度预测模型，重复预测后得到优化的粒度分布特征。本方法能够实现粒度分布的精准预测与动态调整，提升产品粒度稳定性。

本发明授权一种绿碳化硅微粉粒度检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种绿碳化硅微粉粒度检测方法，其特征在于，包括： 采集并分析多批次粒度分布数据，得到包含粒径范围和分布比例的二维检测数据集； 针对所述二维检测数据集进行预处理，得到最终的粒度分布数据集； 对所述粒度分布数据集进行降维分析，确定主要粒径区间和对应的颗粒体积占比，线性变换后形成粒度分布特征向量； 从生产记录中获取包含硅含量和碳含量比例的原料配比变化数据，对所述原料配比变化数据按时间顺序进行数据聚合，得到配比参数时间序列； 计算所述粒度分布特征向量与所述配比参数时间序列的相关性系数，当所述相关性系数大于预设相关性阈值时，建立非线性映射关系，得到动态粒度预测模型； 获取实时硅含量和碳含量比例数据，输入到所述动态粒度预测模型，得到预测的粒度分布特征； 当所述粒度分布特征中的主要粒径区间偏离预设目标粒径范围时，则调整硅含量和碳含量比例，得到优化后的配比参数时间序列； 基于所述优化后的配比参数时间序列更新所述动态粒度预测模型，得到调整后的粒度预测模型，基于所述调整后的粒度预测模型重复预测主要粒径区间和分布比例，得到优化的粒度分布特征； 其中，所述当所述粒度分布特征中的主要粒径区间偏离预设目标粒径范围时，则调整硅含量和碳含量比例，得到优化后的配比参数时间序列，包括： 从所述粒度分布特征中提取主要粒径区间，计算所述主要粒径区间与预设目标粒径范围的偏离度，得到粒径偏离度； 当所述粒径偏离度大于预设偏离度阈值时，对硅含量和碳含量比例进行线性回归调整，生成优化后的配比参数； 将所述优化后的配比参数按照时间顺序进行聚合，得到所述优化后的配比参数时间序列； 其中，所述对所述粒度分布数据集进行降维分析，确定主要粒径区间和对应的颗粒体积占比，线性变换后形成粒度分布特征向量，包括： 从所述粒度分布数据集中获取原始粒径范围和原始分布比例，计算粒径平均值； 基于主成分分析法，将所述原始粒径范围、所述原始分布比例和所述粒径平均值组成的多维特征映射到低维空间，并计算特征值； 筛选出所述特征值大于预设特征值阈值的粒径区间，确定为主要粒径区间，并提取所述主要粒径区间对应的颗粒体积占比； 对所述主要粒径区间和所述颗粒体积占比进行线性变换，组合后形成所述粒度分布特征向量； 其中，所述计算所述粒度分布特征向量与所述配比参数时间序列的相关性系数，当所述相关性系数大于预设相关性阈值时，建立非线性映射关系，得到动态粒度预测模型，包括： 根据所述配比参数时间序列，获取硅含量比例数据和碳含量比例数据； 计算所述硅含量比例数据和碳含量比例数据与所述粒度分布特征向量的相关性系数，得到硅含量相关性系数值和碳含量相关性系数值； 当所述硅含量相关性系数值或碳含量相关性系数值超过预设相关性阈值时，采用支持向量回归算法拟合出硅含量和碳含量比例与粒度分布的所述非线性映射关系，得到主要粒径区间预测值和分布比例预测值； 将所述主要粒径区间预测值和所述分布比例预测值，与所述粒度分布特征向量进行加权融合，得到所述动态粒度预测模型。

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