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龙图腾网获悉西安凯翔光电科技有限公司;西安凯翔生物医药科技有限公司申请的专利基于数字孪生的化工生产废气智能回收方法及系统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：CN121477828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610018151.2，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于数字孪生的化工生产废气智能回收方法及系统是由张小良;代新海;王鹏设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的化工生产废气智能回收方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生的化工生产废气智能回收方法及系统，涉及气体分离净化相关领域，其中方法包括：获取多个关键设备，布设多维传感器；遍历多个传感器阵列在预设监测窗口内进行多源废气过程数据采集和不确定性预处理；调用化工生产废气处理数字孪生模型，结合多个集中监测数据阵列和多个数据不确定性系数阵列从语义不确定性和工况不确定性两个维度进行双重不确定性整合；根据整合化工生产废气回收工况特征对实时废气回收工艺参数进行适应性调节。本申请解决了现有废气回收存在的工艺调节精准度不足，回收效率波动和排放质量不稳定的技术问题，达到了提高工艺调节精准度，提升回收效率和保障排放质量的技术效果。

本发明授权基于数字孪生的化工生产废气智能回收方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的化工生产废气智能回收方法，其特征在于，所述方法包括： 获取化工生产废气处理系统的多个关键设备，在多个关键设备处布设多维传感器，获得多个传感器阵列，其中，化工生产废气处理系统包括酸气洗涤单元、多级冷凝单元和活性炭吸附再生单元； 遍历所述多个传感器阵列在预设监测窗口内进行多源废气过程数据采集和不确定性预处理，获得多个集中监测数据阵列和多个数据不确定性系数阵列； 调用预构建的化工生产废气处理数字孪生模型，结合所述多个集中监测数据阵列和多个数据不确定性系数阵列从语义不确定性和工况不确定性两个维度进行双重不确定性整合，获得整合化工生产废气回收工况特征； 根据所述整合化工生产废气回收工况特征对实时废气回收工艺参数进行适应性调节，获得调节废气回收工艺参数，基于所述调节废气回收工艺参数对所述化工生产废气处理系统进行回收工艺参数调整； 遍历所述多个传感器阵列在预设监测窗口内进行多源废气过程数据采集和不确定性预处理，获得多个集中监测数据阵列和多个数据不确定性系数阵列，包括： 遍历所述多个传感器阵列在预设监测窗口内进行多源废气过程数据采集，获得多个监测数据序列阵列； 提取所述多个监测数据序列阵列中第一监测数据序列，对所述第一监测数据序列进行不确定性预处理，获得第一集中监测数据和第一数据不确定性系数，其中，不确定性预处理包括数据集中筛选和不确定性解析； 将第一集中监测数据和第一数据不确定性系数添加进多个集中监测数据阵列和多个数据不确定性系数阵列； 提取所述多个监测数据序列阵列中第一监测数据序列，对所述第一监测数据序列进行不确定性预处理，获得第一集中监测数据和第一数据不确定性系数，其中，不确定性预处理包括数据集中筛选和不确定性解析，包括： 计算所述第一监测数据序列的数据均值，获得初始数据集中筛选中心； 以所述初始数据集中筛选中心为起始点，对所述第一监测数据序列进行均值漂移筛选，确定第一集中监测数据； 基于所述第一集中监测数据对所述第一监测数据序列进行不确定性解析，确定第一数据不确定性系数； 基于所述第一集中监测数据对所述第一监测数据序列进行不确定性解析，确定第一数据不确定性系数，包括： 按照预设相似度带宽对所述第一监测数据序列进行数据筛选，构建第一集中监测数据的初始确定性邻域，其中，初始确定性邻域包括第一监测数据序列中与所述第一集中监测数据的相似度在预设相似度带宽范围内的监测数据； 对所述初始确定性邻域的边缘按照预设相似度带宽的12进行扩散，获得扩散确定性邻域； 判断扩散确定性邻域与所述初始确定性邻域的邻域数据量差值是否大于等于预设数据量差值阈值，若是，则将初始确定性邻域作为目标确定性邻域； 计算所述目标确定性邻域的数据量与第一监测数据序列的数据量差值，并将计算结果与1的差值作为第一数据不确定性系数； 调用预构建的化工生产废气处理数字孪生模型，结合所述多个集中监测数据阵列和多个数据不确定性系数阵列从语义不确定性和工况不确定性两个维度进行双重不确定性整合，获得整合化工生产废气回收工况特征，包括： 将所述多个集中监测数据阵列同步传输至所述化工生产废气处理数字孪生模型中进行孪生模拟预测，获得数字孪生模拟预测工况特征； 结合所述多个数据不确定性系数阵列和数字孪生模拟预测工况特征进行语义不确定性和工况不确定性分析，获得语义不确定性系数和工况不确定性系数； 基于所述语义不确定性系数和工况不确定性系数进行加权，获得整合不确定性系数，并利用整合不确定性系数对所述数字孪生模拟预测工况特征进行标识，获得整合化工生产废气回收工况特征； 结合所述多个数据不确定性系数阵列进行加权，获得语义不确定性系数； 将所述数字孪生模拟预测工况特征与历史异常化工生产废气回收场景库进行匹配，提取匹配相似度大于等于预设匹配相似度阈值的多个匹配历史异常化工生产废气回收场景； 统计所述多个匹配历史异常化工生产废气回收场景的数量与历史异常化工生产废气回收场景库中总场景数的比值，获得工况不确定性系数。

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