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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于机理与数据协同驱动的铜电解出液浓度精准预测建模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：CN120954538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511478831.4，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于机理与数据协同驱动的铜电解出液浓度精准预测建模方法是由徐夫元;段宁设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机理与数据协同驱动的铜电解出液浓度精准预测建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机理与数据协同驱动的铜电解出液浓度精准预测建模方法，具体涉及人工智能赋能有色冶金清洁生产领域，包括：输入数据集、输出数据集的创建、清洗和筛选；进行数据转换处理；构建理论模型，使用理论公式构建Me浓度预测模型；通过最小二乘法优化模型参数；使用机器学习算法学习理论模型的残差，对理论模型的预测结果进行修正；保存该模型作为训练模型，改变初始预测模型的超参数，进行多次训练，选取其中平均绝对百分比误差最小、决定系数最大的训练模型作为最终预测模型；评估训练集模型应用于测试集的预测效果。本发明能够准确地预测铜电解精炼Me离子的出液浓度，为电解液的质量控制及电解过程优化奠定模型基础。

本发明授权一种基于机理与数据协同驱动的铜电解出液浓度精准预测建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机理与数据协同驱动的铜电解出液浓度精准预测建模方法，包括： 从铜电解精炼的电解槽控制系统以及电解槽进出液物质监测系统的历史数据记录中提取相关特征变量，以固定的时间间隔将数据导出，得到输入变量数据集； 连续监测相同时间间隔的出液金属离子Me的浓度数据，并在时序上匹配输入变量数据集的输入变量，得到输出变量数据集，对输入数据集和输出数据集进行清洗； 根据输入变量之间的相关系数，对输入变量数据集进行筛选，剔除输入变量数据集中的冗余变量数据； 其特征在于： 对清洗、筛选后的输出变量数据集和输入变量数据集归一化至[‑1,1]，并按比例将全部数据集中的80%作为训练集，另外20%作为测试集； 基于铜电解过程中金属离子Me的质量守恒定律构建理论模型，采用最小二乘法对所述理论模型的参数进行反演，以训练集数据为输入，最小化理论模型预测值与出液金属离子Me浓度实际测量值之间的均方误差，得到最优参数组合；采用机器学习算法构建残差预测模型，以归一化后的输入变量为输入，以理论模型预测值与出液金属离子Me浓度实际测量值之差作为输出；利用所述残差预测模型对理论模型预测值进行修正，使修正后的出液金属离子Me浓度预测值与实际测量值之间的平均绝对百分比误差小于5%，并将该修正后的模型保存为训练模型； 调整初始预测模型的超参数并进行多次训练，得到多个训练模型；在所述多个训练模型中，根据平均绝对百分比误差最小且决定系数最大的筛选条件，选取目标训练模型作为最终预测模型；将当前时间点的相关特征变量参数输入所述最终预测模型，输出当前时间点的出液金属离子Me浓度预测值；将训练模型用到测试集中，评估对测试集的预测效果。

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