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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种适用于物性突变特征的跨临界工质热物性智能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：CN120706239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510801616.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种适用于物性突变特征的跨临界工质热物性智能预测方法是由何雅玲;范昌浩;杜燊;李梦杰;刘占斌设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于物性突变特征的跨临界工质热物性智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于物性突变特征的跨临界工质热物性智能预测方法，通过标准物性数据库获取目标工质在指定工作压力下的物性‑温度数据，采用基于残差平方和动态监测的分段线性回归变点检测算法，实现工质物性‑温度曲线拐点的识别与温度区间的自适应划分，基于贝叶斯信息准则对各分段区间进行多项式阶数优化以平衡拟合精度与复杂度，并施加分段连接点处的连续性约束，构建全局连续的分段多项式函数。本发明可实现“数据采集‑拐点识别‑阶数优化‑函数生成”全流程自动化的跨临界工质物性‑温度函数建模，有效克服人工经验分段的主观性和局限性，在保证模型精度的同时避免过拟合风险，为跨临界工况下的工程仿真与热力系统设计提供可靠支持。

本发明授权一种适用于物性突变特征的跨临界工质热物性智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于物性突变特征的跨临界工质热物性智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过调用标准物性数据库，获取目标工质在指定工作压力下的物性-温度离散数据，其中物性参数包括密度、比热容、导热系数与动力粘度； 步骤2：针对所述物性-温度离散数据，采用基于残差平方和动态监测的分段线性回归变点检测算法，识别工质物性-温度曲线拐点，自适应划分温度区间，实现方法如下： 基于滑动窗口机制对物性-温度离散数据进行遍历，在每个窗口内采用线性回归模型拟合工质物性-温度关系，通过计算实际物性值与线性拟合值之间的残差平方和，量化当前物性数据段的趋势偏离程度，其中残差平方和的计算如下所示： 式中，yi为工质的物性真实值，Ti为温度，a和b为工质物性-温度线性回归模型中的系数，i为数据点编号，p为滑动窗口内的物性-温度离散样本数； 当工质物性数据趋势发生突变时，残差平方和会显著增大，在动态滑动窗口遍历物性数据过程中实时检测残差平方和的突变量，当突变量超过阈值时，标记当前位置为拐点，根据检测到的拐点位置，依据最小区间长度约束确定温度区间； 步骤3：基于贝叶斯信息准则BIC对各温度区间进行多项式阶数优化，平衡拟合精度与复杂度，并施加温度区间分段连接点处的连续性约束，进而建立全局连续的分段多项式函数，其输入为温度，输出为工质物性参数； 步骤4：利用所述全局连续的分段多项式函数进行具有物性突变特征的跨临界工质热物性智能预测。

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