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龙图腾网获悉北京壹塔科技有限公司申请的专利温度场预测模型训练方法、温度场重建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：CN120493752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510662700.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权温度场预测模型训练方法、温度场重建方法是由张金义;王正超设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本温度场预测模型训练方法、温度场重建方法在说明书摘要公布了：本申请属于数据处理以及深度学习领域，具体涉及了一种温度场预测模型训练方法、温度场重建方法，旨在解决锅炉炉膛温度测量精准度不足的问题。温度场预测模型训练方法包括：获取目标锅炉的几何模型，并对几何模型进行网格划分，其中，几何模型的网格对应有用于定位的网格数据；基于目标锅炉的流体数值仿真模型，获取目标锅炉的温度场数据；将网格数据和温度场数据构建的目标数据集作为单元模型的训练样本，通过对单元模型中包括的节点温度更新模型和边特征更新模型分别迭代进行训练；将训练完成的单元模型的模型参数同步至多个层，生成由多个层组成的温度场预测模型。本申请能够通过少量实测温度数据实现目标锅炉内部温度场的高精度重建。

本发明授权温度场预测模型训练方法、温度场重建方法在权利要求书中公布了：1.一种温度场预测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取目标锅炉的几何模型，并对所述几何模型进行网格划分，其中，所述几何模型的网格对应有用于定位的网格数据，所述网格数据包括网格内各节点的网格三维坐标； 基于所述目标锅炉的流体数值仿真模型，获取所述目标锅炉的温度场数据； 将所述网格数据和所述温度场数据构建的目标数据集作为单元模型的训练样本，通过对所述单元模型中包括的节点温度更新模型和边特征更新模型分别迭代进行训练； 将训练完成的单元模型的模型参数同步至多个层，生成由多个层组成的温度场预测模型，其中，所述层的结构与所述单元模型的结构相同； 其中，所述通过对所述单元模型中包括的节点温度更新模型和边特征更新模型分别迭代进行训练，包括： 获取所述网格的初始节点模型和初始边模型，其中， 所述初始节点模型的输入数据包括初始节点温度和边特征，所述初始节点模型的输出数据为更新节点温度，所述边特征是初始边特征或更新边特征， 所述初始边模型的输入数据包括初始边特征以及边连接的节点对应的节点特征，输出数据为更新边特征，其中，所述节点特征包括节点对应的网格三维坐标、实测温度、初始温度、炉膛压力以及边特征； 将所述初始节点模型在第一时刻下的更新节点温度作为第二时刻下的初始节点温度，对所述初始节点模型进行迭代，得到所述节点温度更新模型； 将初始边模型在第一时刻下的更新边特征作为第二时刻下的初始边特征，对所述初始边模型进行迭代，得到所述边特征更新模型； 获取所述网格的节点-边临界矩阵，并将所述节点-边临界矩阵、所述节点温度更新模型以及所述边特征更新模型进行耦合，生成所述单元模型，其中，所述节点-边临界矩阵用于表征网格的节点和边之间的对应关系。

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