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龙图腾网获悉中国矿业大学;华能(天津)煤气化发电有限公司申请的专利一种基于混合模型的气化炉出口一氧化碳动态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：CN121051707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511604106.7，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于混合模型的气化炉出口一氧化碳动态预测方法是由余波;陶继业;高钾;王相平;刘洋;钱琳;崔丕桓;王鑫雨;许冬亮;艾云涛;王超;段进宽;李显韩;郑大伟;邢广华;张克;白国威;吴平;李宗旸;季晓睿;康建邦;康晓蒙设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合模型的气化炉出口一氧化碳动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混合模型的气化炉出口一氧化碳动态预测方法，包括：步骤1，从气化炉DCS系统中采集历史运行数据并预处理，获得训练集和测试集；步骤2，构建并联加权融合模型；步骤3，使用训练集对并联加权融合模型进行训练，并确定最佳的超参数；步骤4，将测试集输入优化后的并联加权融合模型，获取预测结果；步骤5，将实时采集的气化炉运行数据输入训练好的并联加权融合模型，输出系统出口一氧化碳动态预测值。本发明通过并联加权融合方法确保模型拟合历史观测数据，符合碳元素转化的基本物理规律，降低对单一模型的依赖，提升并联加权融合模型在复杂工况下的泛化能力，保证预测结果的合理性和可靠性。

本发明授权一种基于混合模型的气化炉出口一氧化碳动态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的气化炉出口一氧化碳动态预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，从气化炉DCS系统中采集历史运行数据，历史运行数据包括历史时刻的煤的特性参数和历史时刻的气化炉出口CO体积分数，组成数据集；对数据集进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集； 步骤2，构建并联加权融合模型，并联加权融合模型包括并联的碳元素守恒机理模型和CNN-KAN-Attention数据驱动模型；碳元素守恒机理模型的表达式为：，式中，为一段煤粉进料速率，为二段煤粉进料速率，为煤粉中碳元素质量分数，为合成气总流量，为碳元素守恒机理模型预测的CO体积分数，为CO2体积分数，为甲烷体积分数，为标准状态下CO的密度，为标准状态下CO2的密度，为标准状态下甲烷的密度；基于碳元素质量守恒，利用碳元素守恒机理模型计算获得第一CO理论值，CNN-KAN-Attention数据驱动模型采用CNN-KAN-Attention架构，利用CNN-KAN-Attention数据驱动模型输出第二CO理论值，利用权重融合方程通过动态权重系数α加权融合碳元素守恒机理模型的输出与CNN-KAN-Attention数据驱动模型的输出，获得CO预测值，权重融合方程为：CO预测值=α×第一CO理论值+1-α×第二CO理论值； 步骤3，将训练集中包括历史时刻的煤的特性数据作为并联加权融合模型的输入特征值，将历史时刻的气化炉出口CO体积分数作为碳元素守恒机理模型和CNN-KAN-Attention数据驱动模型的输出，构建输入特征值和气化炉出口CO体积分数之间的映射关系，利用动态权重系数α加权融合碳元素守恒机理模型的输出和CNN-KAN-Attention数据驱动模型的输出，确定最佳的碳元素守恒机理模型的模型参数和最佳的CNN-KAN-Attention数据驱动模型的模型参数，获得训练完成后的并联加权融合模型； 步骤4，将测试集输入训练完成后的并联加权融合模型，利用并联加权融合模型输出预测结果；对预测结果进行反归一化处理，利用评价函数对预测结果进行判断，确定并联加权融合模型在不同工况下的预测性能是否符合预设要求； 步骤5，若并联加权融合模型符合预设要求，则将实时采集的气化炉运行数据输入符合预设要求的并联加权融合模型，利用并联加权融合模型输出气化炉出口一氧化碳的动态含量预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学;华能(天津)煤气化发电有限公司，其通讯地址为：221000 江苏省徐州市铜山区大学路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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