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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种融合先验知识的传热过程多周期能效预测方法及相关装置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：CN120724817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510815619.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种融合先验知识的传热过程多周期能效预测方法及相关装置是由韩洁;陈晨;任超;阳春华;桂卫华设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合先验知识的传热过程多周期能效预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合先验知识的传热过程多周期能效预测方法及相关装置，涉及能效预测技术领域。基于结垢过程的先验知识，将结垢数据集划分为累积数据集和滑动窗口数据集，构建多周期并行级联ConBiLSTM模型，包括CNN模块和BiLSTM模块，获取预设事件触发条件，在判定满足预设事件触发条件时，通过自适应在线学习机制，动态更新所述累积数据集和滑动窗口数据集；通过CNN模块进行初始预测；根据更新后的数据集对CNN模块和BiLSTM模块进行重新训练，结合两者的输出生成最终结垢阻力预测值；基于预测结果优化热传递系统的维护调度策略。实现了精确对结垢行为进行预测的技术效果。

本发明授权一种融合先验知识的传热过程多周期能效预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种融合先验知识的传热过程多周期能效预测方法，其特征在于，包括： 基于传热效率受结垢影响以及结垢形成的先验知识，将传热效率数据集划分为累积数据集和滑动窗口数据集，其中所述累积数据集用于建模空间非线性特征，所述滑动窗口数据集用于捕捉短期时间动态； 构建多周期并行级联ConBiLSTM模型，包括CNN模块和BiLSTM模块，其中所述CNN模块用于提取过程变量的空间依赖关系，所述BiLSTM模块用于建模传热效率的双向时间相关性； 获取预设事件触发条件，包括预测误差触发条件和清洗操作触发条件，当满足任一条件时启动模型更新； 在判定满足预设事件触发条件时，通过自适应在线学习机制，动态更新所述累积数据集和滑动窗口数据集； 在清洗事件后暂停BiLSTM模块的预测，仅通过CNN模块进行初始预测，直至滑动窗口数据集积累至少H个新样本； 根据更新后的数据集对CNN模块和BiLSTM模块进行重新训练，结合两者的输出生成最终传热效率预测值； 基于预测结果优化热传递系统的维护调度策略。

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