武汉理工大学青岛研究院刘玥获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学青岛研究院申请的专利一种固废资源化过程产品质量在线监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:CN120430518B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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:202510653597.8,技术领域涉及:G06Q10/063;该发明授权一种固废资源化过程产品质量在线监测方法是由刘玥;罗景文;张高上设计研发完成,并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种固废资源化过程产品质量在线监测方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种固废资源化过程产品质量在线监测方法,属于固废资源化技术领域,本发明通过构建参数采集系统同步采集多参数矩阵,应用抽样率确定函数实现采样频率的动态调整,利用固废组分迁移方程分析物质转化规律,采用光谱融合优化函数处理多种光谱数据,运用FWM模型实现产品质量多维评估,结合电化学传感器网络监测重金属含量,最终形成综合质量评价结果,并通过FWM模型输出更新抽样率确定函数权重系数,形成在线监测闭环控制,实现了对固废资源化产品质量的实时、精准、全面监测,有效解决了固定频率采样导致的关键工艺转变点数据缺失问题,为固废资源化过程优化提供了可靠技术支撑。
本发明授权一种固废资源化过程产品质量在线监测方法在权利要求书中公布了:1.一种固废资源化过程产品质量在线监测方法,其特征在于,包括:S01、构建参数采集系统,初始化抽样率为每分钟5次,同步采集固废处理流程中的光谱数据及理化参数,形成多参数矩阵; S02、应用抽样率确定函数计算实时抽样率,所述抽样率确定函数基于多参数矩阵变动分量、处理温度、物料流速、固废组分异质性指数以及FWM模型输出结果共同确定,包含初始抽样率及实时变动抽样率,其中当FWM模型尚未输出结果时,所述抽样率确定函数将FWM模型输出结果的权重系数设置为0; S03、通过固废组分迁移方程分析物质在资源化过程中的转化规律,预测产品中关键成分含量,所述固废组分迁移方程的输入参数包括所述多参数矩阵中的温度场分布、氧化还原电位、反应物浓度、催化剂活性及pH值; S04、采用光谱融合优化函数处理拉曼光谱、近红外光谱及X射线荧光光谱数据,所述光谱融合优化函数的输入参数包括波长范围、信噪比阈值、特征峰位置、峰强度比值及基线偏移量; S05、运用FWM模型实现产品质量多维评估,所述FWM模型的输入参数包括所述光谱融合优化函数输出的光谱特征向量、所述多参数矩阵以及所述固废组分迁移方程输出的目标组分浓度预测值,其中注意力机制参数矩阵维度由所述多参数矩阵维度、所述抽样率以及所述固废组分异质性指数共同确定; S06、基于电化学传感器网络实时监测固废资源化产品中重金属离子含量,与所述光谱融合优化函数处理后的光谱数据融合形成综合质量评价结果; S07、根据所述FWM模型的输出结果更新所述抽样率确定函数中的权重系数,返回步骤S02重新计算实时抽样率,形成在线监测闭环控制; 其中,所述多参数矩阵是指包含固废处理过程中温度、压力、湿度、氧化还原电位、pH值及流速等实时监测参数组成的数据集合; 其中,所述抽样率确定函数具体是通过对所述多参数矩阵中各参数变化率与标准偏差计算权重系数,当所述权重系数超过预设阈值时提高抽样频率,反之则降低抽样频率,并结合所述FWM模型的输出结果动态调整实时抽样率; 所述FWM模型的具体结构为多层编码器解码器架构,包含自注意力机制层、残差连接层及标准化层,编码器部分负责提取所述光谱特征向量、所述目标组分的浓度预测值及所述多参数矩阵中的深层特征,解码器部分负责重建产品质量评价指标,中间连接部分采用交叉注意力机制实现不同模态数据的信息交互,所述FWM模型的输出结果作为所述抽样率确定函数的输入参数之一;所述FWM模型的输入具体是:将光谱融合优化函数输出的光谱特征向量、多参数矩阵以及固废组分迁移方程输出的目标组分浓度预测值作为FWM模型的输入参数;所述FWM模型的输出为:产品的多维质量评估结果,包括纯度指标、安全性指标、稳定性指标和适用性指标; 其中,步骤S07具体为:首先分析FWM模型输出的产品质量评估结果,计算各质量指标与目标值的偏差;接着根据偏差大小和变化趋势,调整抽样率确定函数中各参数的权重系数,当质量指标偏差增大时,提高相关参数的权重系数;当质量指标稳定在目标范围内时,适当降低权重系数;然后设定权重系数的调整步长,一般情况下步长设为0.05~0.15,根据质量波动幅度动态调整;之后应用更新后的权重系数重新计算实时抽样率,并将新的抽样率应用于参数采集系统。
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