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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利工业参数预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质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：CN120873990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511395843.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权工业参数预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质是由刘昌伟;梁骁俊;文广为;李国强;殷彦华;吴瑞;阳春华;桂卫华;孙备设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业参数预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种工业参数预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质。包括：获取多个时间点的反应器基础数据；针对每个时间点，根据反应器基础数据进行物料平衡计算，得到反应动力学特征，并依序基于所述多个时间点对应的多个反应动力学特征构建第一特征序列；针对所述每个时间点，根据反应器基础数据进行溶液累积体积计算，得到时间累积效应特征，并依序基于所述多个时间点对应的多个时间累积效应特征构建第二特征序列；获取原始传感器数据，并将所述原始传感器数据、所述第一特征序列和所述第二特征序列融合得到的机理融合向量输入至目标模型中，得到所述当前时间点对应的工业参数预测结果；以此，能够提高对工业参数预测的准确性。

本发明授权工业参数预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业参数预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个时间点对应的反应器基础数据，其中，所述多个时间点包含当前时间点以及所述当前时间点前序的多个历史时间点； 针对每个时间点，根据对应的反应器基础数据进行物料平衡计算，得到反应动力学特征，并依序基于所述多个时间点对应的多个反应动力学特征构建第一特征序列； 针对所述每个时间点，根据对应的反应器基础数据进行溶液累积体积计算，得到时间累积效应特征，并依序基于所述多个时间点对应的多个时间累积效应特征构建第二特征序列； 获取原始传感器数据，并将所述原始传感器数据、所述第一特征序列和所述第二特征序列融合得到的机理融合向量输入至目标模型中，得到所述当前时间点对应的工业参数预测结果； 其中，所述目标模型通过对预设模型进行机理学习后得到，所述机理学习为基于所述预设模型针对预测时间点输出的样本工业参数预测结果分别与样本工业参数、第一机理参数值、第二机理参数值之间的差异，对所述预设模型进行的差异最小化学习，所述第一机理参数值根据所述预测时间点对应的样本反应动力学特征计算得到，所述第二机理参数值根据所述预测时间点对应的样本时间累积效应特征计算得到； 所述目标模型通过以下方式训练得到：获取多个样本时间点对应的样本反应器基础数据，其中，所述多个样本时间点包含预测时间点以及所述预测时间点前序的多个样本历史时间点；针对每个样本时间点，根据对应的样本反应器基础数据进行物料平衡计算，得到样本反应动力学特征，并依序基于所述多个样本时间点对应的多个样本反应动力学特征构建样本第一特征序列；针对所述每个样本时间点，根据对应的样本反应器基础数据进行溶液累积体积计算，得到样本时间累积效应特征，并依序基于所述多个样本时间点对应的多个样本时间累积效应特征构建样本第二特征序列；获取样本原始传感器数据，并将所述样本原始传感器数据、所述样本第一特征序列和所述样本第二特征序列融合得到的样本机理融合向量输入至预设模型中，得到所述预测时间点对应的样本工业参数预测结果；根据所述预测时间点对应的样本反应动力学特征计算得到第一机理参数值，以及根据所述预测时间点对应的样本时间累积效应特征计算得到第二机理参数值；获取所述预测时间点对应的样本工业参数，并根据所述样本工业参数预测结果与所述样本工业参数之间的差异，构建第一子损失、根据所述样本工业参数预测结果与所述第一机理参数值之间的差异，构建第二子损失、根据所述样本工业参数预测结果与所述第二机理参数值之间的差异，构建第三子损失，并基于所述第一子损失、所述第二子损失和所述第三子损失，构建目标损失；基于所述目标损失，对所述预设模型的参数进行调节，得到目标模型。

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