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龙图腾网获悉江西大自然制药有限公司申请的专利蕲蛇药酒稳定性增强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：CN120581105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510670036.9，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权蕲蛇药酒稳定性增强系统是由周玉春;肖云;眭荣春;胡军;胡庭国;赖刚设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本蕲蛇药酒稳定性增强系统在说明书摘要公布了：本发明涉及药酒稳定性增强技术领域，公开了蕲蛇药酒稳定性增强系统，该系统。包括原料监测模块、物质分析模块、稳定性预测模块、相变修正模块和分散图谱优化模块。原料监测模块通过预处理节点和动态配比网采集数据并构建多级原料融合拓扑；物质分析模块利用光谱解析单元和沉淀抑制单元分析成分、抑制沉淀；稳定性预测模块通过浊度建模节点和胶体优化单元生成稳定策略、优化分散状态；相变修正模块借助温度隔离单元和振荡补偿单元修正相态、校准参数；分散图谱优化模块构建评估网监测沉降速率并反馈调整。该系统实现了对蕲蛇药酒稳定性的实时监测、动态分析与精准调控，提升了药液成分均衡性、抑制沉淀生成、增强环境适应性，保障了产品质量稳定。

本发明授权蕲蛇药酒稳定性增强系统在权利要求书中公布了：1.一种蕲蛇药酒稳定性增强系统，其特征在于，包括：原料监测模块、物质分析模块和稳定性预测模块； 所述原料监测模块包括预处理节点和动态配比网； 所述物质分析模块包括光谱解析单元和沉淀抑制单元； 所述稳定性预测模块包括浊度建模节点和胶体优化单元； 所述预处理节点，用于实时采集药材活性成分数据及浸泡液浊度参数；根据温度梯度与时间衰减系数，通过所述动态配比网构建多级原料融合拓扑； 所述动态配比网由M个基于浓度阈值的配比子网串联构成，根据温度梯度与时间衰减系数，构建多级原料融合拓扑；所述温度梯度可通过分布于浸泡容器不同区域的温度传感器获取；所述时间衰减系数基于活性成分随浸泡时间的降解规律按预先设定数学模型计算得出，该数学模型基于Arrhenius方程，描述活性成分随浸泡时间的降解规律； 基于M个配比子网的实时响应特性，通过浊度建模节点生成基准稳定策略，并结合沉淀抑制单元输出的相变信号，通过所述胶体优化单元对药液分散状态进行动态聚类排序；所述动态聚类排序利用DBSCAN聚类算法对胶体颗粒的分布状态进行分类，识别不稳定的聚类簇并优先调整； 每个配比子网均配置独立的相态调控电路，所述相态调控电路采用半导体温控模块结合温度传感器的组合方式； 动态配比网由M个基于浓度阈值的配比子网串联构成，所述光谱解析单元采用紫外-可见分光光度计对药液中的成分光谱特性进行解析；所述沉淀抑制单元通过内置的相变监测传感器实时捕捉药液中可能发生的相变信号； 所述胶体优化单元根据动态聚类排序结果对药液分散状态进行优化，提高药液体系的稳定性与均匀性； 所述系统还包括相变修正模块和分散图谱优化模块；所述相变修正模块包括温度隔离单元和振荡补偿单元； 根据生成的基准稳定策略和动态聚类排序结果，通过所述温度隔离单元对药液分散相态进行热力学屏障修正，并通过所述振荡补偿单元对物质分析模块的光谱参数进行动态校准；同时通过所述分散图谱优化模块构建的胶体稳定性评估网对微粒沉降速率进行实时监测，并将监测结果反馈至所述浊度建模节点和胶体优化单元，对稳定策略进行闭环调整； 所述温度隔离单元为由动态配比网中串联的配比子网对应的相态调控电路构成且采用半导体温控模块结合温度传感器通过PID控制算法实现对局部药液温度精确调节的单元； 所述振荡补偿单元为采用电磁振荡装置与光谱检测光路集成设计且通过产生低频振荡使药液中的胶体颗粒保持悬浮状态以减少因沉淀导致的光散射误差的单元； 所述温度隔离单元由动态配比网中串联的配比子网对应的相态调控电路构成；所述多级原料融合拓扑的构建步骤包括： 采集药材活性成分数据及浊度波动信号，输入至配置于每级配比子网的迁移学习模型中，生成成分相容性补偿系数并存储至对应的配比子网； 所述生成相容性补偿系数的过程包括：利用公开的中药成分光谱数据库对ResNet模型进行预训练，然后将系统采集的蕲蛇活性成分光谱数据及浊度波动信号作为输入，通过调整全连接层的权重参数，使模型输出各成分间的相容性评分，即成分相容性补偿系数，该系数用于表征不同活性成分在当前配比子网条件下的相容性，数值范围为0-1，数值越大表示相容性越好； 基于各级配比子网存储的相容性补偿系数，结合时间衰减系数的瞬时变化率，通过动态浊度检测算法将药液分散状态分配至M个配比子网，形成动态融合匹配拓扑；所述动态浊度检测算法采用滑动窗口技术，实时计算窗口内浊度值的变化速率，当变化速率超过预设阈值时判定药液分散状态不稳定并将其分配至对应的配比子网进行处理； 所述预处理节点配置的配比子网构建条件包括：药材活性成分处于预设浓度区间内，配比子网对应的分散指数大于阈值，且温度梯度小于允许偏差范围； 所述光谱解析单元还配置了多模态切换链路；所述多模态切换链路包括稳态分散子链路和相变规避子链路；所述稳态分散子链路基于物质分析模块的胶体稳定性信号与基准稳定策略的匹配度生成；所述相变规避子链路基于药液分散状态的瞬时相变风险与外部扰动事件的关联关系构建； 所述胶体稳定性信号通过激光粒度分析仪和浊度传感器的融合数据获得，激光粒度分析仪检测到颗粒粒径分布集中在0.1-1μm区间且浊度值低于5NTU时判定为稳定状态； 所述浊度建模节点配置了多参数融合模型；所述多参数融合模型包括原料监测模块对应的成分-温度映射表及物质分析模块的相变规避参数库；所述基准稳定策略生成的步骤包括： 根据原料监测模块的实时成分数据与聚类排序结果，计算稳态分散子链路中每级配比子网的理论分散范围上限；所述理论分散范围上限通过线性回归模型计算，模型公式为： ；其中，为活性成分浓度，为温度，、为回归系数，为常数项，参数通过历史数据训练得到； 将理论分散范围上限与瞬态时间衰减输入多参数融合模型，生成药液稳定参考图谱，并通过相变规避子链路对参考图谱进行相变风险修正，形成基准稳定策略； 所述瞬态时间衰减通过实时浸泡时间与预设半衰期计算，公式为 ；其中，为当前浸泡时间，为半衰期； 所述药液稳定参考图谱为将理论分散范围上限与瞬态时间衰减输入多参数融合模型，结合成分-温度映射表、相变规避参数库、预设的分散介质数据库及外部扰动事件图层，通过插值算法生成的二维图谱，横轴为时间，纵轴为分散范围，图谱中用不同颜色区域表示稳定性等级； 所述相变规避参数库存储历史相变事件的特征参数及对应处理策略，所述特征参数包括浊度突变幅度、光谱吸收峰偏移量及外部扰动类型； 所述药液稳定参考图谱的生成过程包括： 将理论分散范围上限与瞬态时间衰减输入至多参数融合模型后，同步加载预设的分散介质数据库及外部扰动事件图层； 所述分散介质数据库包含不同乙醇-水比例下的药液黏度和介电常数，利用这些物性参数修正多参数融合模型的计算结果；所述外部扰动事件图层采用时间轴形式展示，每个事件点标注扰动类型、持续时间及强度等级，通过关联分析算法挖掘扰动事件与相变风险的关联规则； 基于光谱解析单元输出的吸收峰频率数据，修正参考图谱中药液分散状态的相变阈值，并在相变规避子链路中叠加黏度梯度参数进行二次校准； 所述黏度梯度参数的二次校准步骤包括： 根据外部扰动事件图层中记录的瞬时冲击强度，调整黏度梯度参数的容差区间； 基于吸收峰频率数据与容差区间的匹配结果，通过相变规避子链路对药液分散状态的相变阈值进行动态锁定，并生成黏度补偿信号输入至温度隔离单元。

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