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龙图腾网获悉德州宏丰铸造材料有限公司申请的专利融合机器学习的酚醛树脂生产异常监测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：CN121093226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511286970.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权融合机器学习的酚醛树脂生产异常监测方法及系统是由刘金川;周志钢;邢玉贞设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合机器学习的酚醛树脂生产异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及酚醛树脂生产监测技术领域，公开了融合机器学习的酚醛树脂生产异常监测方法及系统。该方法获取实时生产数据集合，识别生产环境参数和反应阶段数量；再基于上述参数与数量设定正常监测模型，定位反应阶段相对位置，结合实时数据确定运行监测模式；接着识别关键反应阶段及监测位置，构建旁侧参数预测网络并设置异常恢复规则；随后结合运行监测模式与异常恢复规则感知设备运行状态，分析环境变化趋势以设置异常感知模式；基于异常感知模式识别异常生产情况，结合旁侧参数预测网络设置单阶段脱困机制；最后依据异常感知模式、单阶段脱困机制及异常恢复规则进行异常监测处理，得到结果。

本发明授权融合机器学习的酚醛树脂生产异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合机器学习的酚醛树脂生产异常监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取酚醛树脂生产过程中的实时生产数据集合，并基于所述实时生产数据集合，识别生产环境参数和反应阶段数量； 基于所述生产环境参数和所述反应阶段数量，设定酚醛树脂生产的正常监测模型，定位所述反应阶段在所述正常监测模型的相对位置，基于所述实时生产数据集合和所述相对位置，确定酚醛树脂生产的运行监测模式； 识别出所述运行监测模式中的关键反应阶段和所述关键反应阶段的监测位置，基于所述监测位置，构建所述关键反应阶段的旁侧参数预测网络，根据所述旁侧参数预测网络和所述监测位置，设置酚醛树脂生产的异常恢复规则； 结合所述运行监测模式和所述异常恢复规则，实时感知酚醛树脂生产的设备运行状态，基于所述实时生产数据集合，分析所述生产环境参数的环境变化趋势，结合所述设备运行状态和所述环境变化趋势，设置酚醛树脂生产的异常感知模式； 基于所述异常感知模式，识别酚醛树脂生产的异常生产情况；根据所述异常生产情况和所述旁侧参数预测网络，设置酚醛树脂生产的单阶段脱困机制； 根据所述异常感知模式、所述单阶段脱困机制及所述异常恢复规则，对酚醛树脂生产进行异常监测处理，得到异常监测结果； 所述基于所述监测位置，构建所述关键反应阶段的旁侧参数预测网络，包括： 基于所述监测位置，计算所述关键反应阶段的旁侧相对位置； 识别出所述旁侧相对位置上的非关键反应阶段； 分析所述非关键反应阶段相对于所述关键反应阶段的特征行为； 提取所述关键反应阶段的运行行为，并根据所述特征行为，分析所述运行行为对所述非关键反应阶段的生产影响； 根据所述特征行为和所述生产影响，构建所述关键反应阶段的旁侧参数预测网络； 所述根据所述异常生产情况和所述旁侧参数预测网络，设置酚醛树脂生产的单阶段脱困机制，包括： 根据所述异常生产情况，定位酚醛树脂生产的异常单阶段； 分析所述异常单阶段的困境类型，并基于所述困境类型，设置所述异常单阶段的困境应变层； 根据所述旁侧参数预测网络，识别所述异常单阶段的旁侧运行轨迹； 基于所述旁侧运行轨迹，设置所述异常单阶段的脱困路径； 结合所述困境应变层和所述脱困路径，设置酚醛树脂生产的单阶段脱困机制。

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