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[发明专利]2-巯基苯并噻唑合成机理的建模方法、装置及应用-CN202210552284.X在审
发明人：梁恩智;袁志宏;张颂;刘彬;朱国旭;齐步金;聂言培 -专利权人：清华大学;山东尚舜化工有限公司
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种2‑巯基苯并噻唑(MBT)合成机理的建模方法，MBT合成过程的预测方法，合成MBT的装置，计算机设备和计算机可读存储介质。该建模方法包括：建立反应动力学模型及PVT经验关系模型，结合物料守恒与能量守恒原理建立MBT反应过程的数学机理模型，再建立含有常微分代数方程约束的参数估计模型，然后将参数估计模型转为非线性规划机理模型，结合局部灵敏度分析进行可估计性分析并确定待估计参数，求解得到待估计参数的参数估计值，并对机理模型的准确性进行交叉检验。所建立的机理模型能够精确预测MBT的合成过程，可明显改善工业合成MBT的机理分析能力及优化控制能力，显著提升MBT工业生成过程的自动化水平。
巯基噻唑合成机理建模方法装置应用

[发明专利]一种面向功能需求分类标记的模型库构建方法及系统-CN202310217497.1在审
发明人：刘一泽;赵斯杰;肖罡;张蔚;刘小兰;魏志宇;万可谦 -专利权人：江西科骏实业有限公司
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向功能需求分类标记的模型库构建方法及系统，本发明方法包括采用仿真工具包读取工业设备三维模型对应的机理模型组件文件，进行动态模型交互以及联合仿真，若仿真结果正常则将结果存储到机理模型组件的基础属性中，并将基础属性及其在机理模型组件文件中的数据或关联关系分别转换为图模型数据中的节点和边以构建图模型数据，针对图模型数据采用训练好的图神经网络分类预测器进行分类得到带有功能需求分类标记的机理模型库。本发明能够实现将多样的机理组件以及组件之间的基础对应关系进行分类，分类为带有标注属性的不同功能需求的Modelica模型机理库，这样有助于为后期组件之间的关系分析提供数据。
一种面向功能需求分类标记模型库构建方法系统

[发明专利]煤电废水处理方法、装置及电子设备-CN202310020207.4在审
发明人：赵焰;王江湖;吴德利;李大强;郭旭涛;陆梦楠;丁源;郭盼盼;陈雪;苏双青;王延忠;李泽;梁超 -专利权人：国能朗新明环保科技有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： C02F9/00 文献下载
摘要：所述方法包括：根据所述机械蒸汽压缩设备建立机械蒸汽变频压缩机理模型；根据所述反渗透设备建立反渗透机理模型；根据所述反渗透设备和所述机械蒸汽压缩设备之间的连接方式建立联合机理模型；根据所述机械蒸汽变频压缩机理模型、所述反渗透机理模型以及所述联合机理模型建立联合处理设备成本计算模型；根据所述联合处理设备成本计算模型以及所述联合处理设备的约束条件计算获得目标运行方案。
废水处理方法装置电子设备

[发明专利]连续重整装置的重整进料和生成油组成的成分确定方法-CN202211735072.1在审
发明人：费彦仁;谢六磊;张华云;李浩扬;彭伟锋;吴玉成 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取连续重整装置的工艺资料信息；根据工艺资料信息构建机理模型，并采用机理模型完成第一校准参数的校准，得到第一校准参数的目标值，第一校准参数用于表征连续重整装置的工况参数；将第一校准参数的目标值代入机理模型中，得到目标机理模型，并采用目标机理模型完成第二校准参数的校准，得到第二校准参数的目标值，第二校准参数用于表征重整进料和生成油组成的成分；将第二校准参数的目标值代入目标机理模型中，得到预测模型；将连续重整装置的待预测工况数据输入到预测模型中
连续重整装置进料生成组成成分确定方法

[发明专利]一种基于机理与数据的动设备数模双驱动故障诊断方法-CN202211368938.X在审
发明人：凌世情;曹双华;陶佳林;唐湘涛;朱术超;张福海;王欣;昌正科;彭瑞华;刘双 -专利权人：核电运行研究（上海）有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于机理与数据的动设备数模双驱动故障诊断方法，包括以下步骤：S1：获取动设备结构特点，参照典型故障类型，分别进行故障机理分析和高维度特征提取；S2：根据故障机理分析，进行基于机理的诊断；S3：根据高维度特征提取，进行基于数据的诊断；S4：建立基于机理与数据的动设备数模双驱动故障诊断模型；S5：使用所述基于机理与数据的动设备数模双驱动故障诊断模型对动设备进行故障诊断。
一种基于机理数据设备数模驱动故障诊断方法

[发明专利]流化催化裂化中催化剂积碳测量方法、系统、介质及设备-CN201810478693.3有效
发明人：王锡磊;李柠 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：一种流化催化裂化催化剂积碳测量方法、系统、介质及设备，包括：获取流化催化裂化生产工艺中反应‑再生系统的原始生产数据，对原始生产数据进行处理获得建模数据；机理分析建模数据得到软测量辅助变量，对软测量辅助变量深度学习，据以构建测量机理模型；根据机理分析选取经验变量信息，对经验变量信息进行特征抽象组合和回归分析得经验建模数据，结合经验建模数据与测量机理模型的输入输出信息构建软测量经验模型；融合测量机理模型与软测量经验模型，根据测量机理模型与软测量经验模型混合建模，根据预设性能评估指标得到对流化催化裂化中催化剂积碳含量进行实时测量的软测量器，本发明解决了流化催化裂化中催化剂积碳含量测量精度不高的问题。
流化催化裂化催化剂测量方法系统介质设备

[发明专利]F-T柴油表征燃料骨架机理模型构建方法-CN201810802568.3有效
发明人：张瑞亮;冯以卓;王铁;武志斐;牛亚楠 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2018-07-20 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种F‑T柴油表征燃料骨架机理模型构建方法，该方法包括：第一步，分析F‑T组分结构建立以正十四烷和标准异辛烷构成的双组分表征燃料；第二步，对正十四烷详细机理进行敏感性分析、主要反应路径分析和反应速率分析，提取主要反应；第三步，对详细机理进行包含误差分析的直接关系图法简化；第四步，根据简化结果和分析结果构建正十四烷骨架机理模型，优化反应速率参数；第五步，结合一个异辛烷大分子子机理构建表征燃料骨架机理。
柴油表征燃料骨架机理模型构建方法

[发明专利]一种基于故障机理的液压伺服机构多学科可靠性建模方法-CN201510923907.X有效
发明人：车海洋;曾声奎;郭健彬;王尧;阳纯波;宋岳恒 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-12-14 - 公布日： 2018-07-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种基于故障机理的液压伺服机构多学科长周期可靠性建模方法，按五个阶段进行：一、系统建模，有动力学机构建模、动力学模型参数化和液压系统建模；二、联合仿真，有设置联合仿真环境、搭建联合仿真平台，选择联合仿真方式，设置转换函数，运行联合仿真；三、单学科故障机理、模式注入，有动力学机构的故障机理注入及液压系统故障模式的注入；四、多学科故障机理、模式的注入，实现同时在液压系统与动力学机构中注入故障机理、模式；五、仿真分析该方法首次实现多学科故障机理、模式的注入，完善了长周期可靠性建模方法。
故障机理联合仿真可靠性建模动力学学科液压伺服机构关键参数液压系统长周期建模动力学模型参数液压系统故障薄弱环节单点故障仿真分析退化轨迹系统建模性能退化影响分析转换函数刻画

[发明专利]一种O形橡胶件贮存失效机理的方法-CN201610423751.3有效
发明人：娄伟涛;张卫方;靳晓帅;李文利;王红勋;王畏寒 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-06-15 - 公布日： 2018-10-02 - 主分类号： G01N3/00 文献下载
摘要：一种O形橡胶件贮存失效机理的方法，即基于加速试验分析多场耦合作用下O形橡胶件贮存失效机理的方法，其实施步骤如下：一、丁腈橡胶密封件的加速老化试验；二、对老化试样进行力学性能测试、SEM测试和FTIR测试；三、对拉伸实验、SEM和FTIR测试结果进行分析；四、利用分析结果推断不同应力对橡胶密封件贮存失效机理的影响；本发明解决了多因素综合作用下特定几何形状即O形橡胶件的贮存老化失效机理不明确的实际问题，为准确评估橡胶密封件及导弹整体的贮存可靠性与寿命提供理论基础本发明是一种实用的丁腈橡胶密封件失效机理分析方法，对以后研究丁腈橡胶密封件失效机理方面有着很大的意义。
一种橡胶件贮存失效机理方法

[发明专利]一种中药炮制机理研究方法-CN201610850528.7有效
发明人：刘可越;刘海军 -专利权人：九江学院
申请日： 2016-09-27 - 公布日： 2019-02-26 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：一种中药炮制机理研究方法，该方法针对中药炮制机理研究的关键问题，建立一种以中药炮制后吸收入血的化学成分为研究目标，通过血清药物化学研究和计算机虚拟筛选技术对中药炮制品的吸收入血成分进行指认及在线解析，并结合模糊数学方法研究入血成分的君、臣、佐、使关系；比较中药炮制前后入血成分及其含量的变化，进而从入血成分变化的角度阐明中药炮制机理。该发明较之以往的中药炮制机理研究，结果更加直观，从直接发挥临床作用的入血成分变化的角度进行研究，进而阐明其炮制前后药效物质基础的变化，从而揭示其炮制的机理。此发明从新的视角阐述传统中药炮制机理，为使中药炮制品质量的稳定和可控提供科学依据。
一种中药炮制机理研究方法

[发明专利]机理与数据相结合的辊道窑温度预测集成建模方法-CN201710250996.5有效
发明人：陈宁;罗朗浩;桂卫华;阳春华;戴佳阳;田爽;袁小锋;郭宇骞 -专利权人：中南大学
申请日： 2017-04-18 - 公布日： 2019-07-30 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种将机理与数据相结合的辊道窑温度预测集成建模方法，通过对影响温度变化的因素分析，从温度变化与能量的角度出发，建立机理模型；然后考虑到辊道窑烧结是一个十分复杂的过程，无法通过一个单一机理模型描述整个烧结过程，并且机理模型是通过简化而存在模型误差，建立数据模型对模型误差进行预测，以此来弥补机理输出，即利用误差作为训练样本建立基于局部加权核主成分回归的非线性时变过程的误差预测模型；最后机理模型与数据模型相结合建立辊道窑温度预测集成模型
机理数据相结合辊道窑温度预测集成建模方法

[发明专利]一种降低光路中粉尘对红外测温影响的校正方法及系统-CN202010102087.9有效
发明人：蒋朝辉;潘冬;桂卫华;陈致蓬;何磊 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G01J5/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种降低光路中粉尘对红外测温影响的校正方法及系统，根据红外测温原理，建立原始机理模型，基于原始机理模型和粉尘影响下的参考体，获取粉尘透射率，基于原始机理模型和粉尘透射率，建立粉尘影响下的机理校正模型，基于机理校正模型，获得粉尘影响下的红外测温结果，解决了现有粉尘环境下红外测温精度低的技术问题，通过基于参考体的粉尘透射率计算方法，能准确获得用于确定机理校正模型中的粉尘透射率关键参数。
一种降低光路中粉尘红外测温影响校正方法系统

[发明专利]基于混杂动态系统的水质机理建模及健康风险评估方法-CN201911072914.8有效
发明人：赵峙尧;王小艺;周宇琴;王立;许继平;于家斌;白玉廷 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混杂动态系统的水质机理建模及健康风险评估方法，属于环境工程技术领域。本发明包括：首先构建一般性水质机理模型，并为弥补一般性水质机理模型在有效建模水质演化过程的不足，利用混杂动态系统，构建基于混杂动态系统的水质机理模型；在已知水质测量数据的基础上，利用果蝇优化算法估计模型的未知参数本发明建立了能有效描述水体不同状态和水质退化过程的水质机理模型，并能准确估计水质机理模型的未知参数，与已有方法相比，提高了水质监测的精度和速度，能有效实现水质评价，且考虑更加全面、准确，克服了单值评价带来的偶然性
基于混杂动态系统水质机理建模健康风险评估方法

[发明专利]一种基于模糊决策树的钻井漏失机理预测及辅助决策方法-CN202110205055.6有效
发明人：苏俊霖;赵洋;罗平亚;黄进军;李方 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： E21B33/13 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于模糊决策树的钻井漏失机理预测及辅助决策方法，属于数据挖掘领域及钻井液堵漏领域。所述方法包括：采集历史钻井数据、历史堵漏案例及现场实时钻井数据；针对采集到的数据资料进行数据预处理；将历史钻井数据划分为训练集和测试集，并选取训练集生成漏失机理预测模糊决策树；再选取训练集生成堵漏配方推送模糊决策树；根据漏失机理预测模糊决策树确定漏失机理预测模糊决策规则，并判断漏失机理；根据生成的堵漏配方推送模糊决策树确定堵漏配方推送模糊决策规则，并进行堵漏配方推送；以判断的漏失机理和推送的堵漏配方为参考进行防漏堵漏辅助决策
一种基于模糊决策树钻井漏失机理预测辅助决策方法

[发明专利]一种水下机理模型适应性学习的航行器前视探测方法-CN202010390537.9有效
发明人：陈哲;宋宏;黄慧;王鑫;王峰;沈洁;蒋德富 -专利权人：河海大学;浙江大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开一种水下机理模型适应性学习的航行器前视探测方法，包括如下内容：构造水下机理模型及深度适应性学习模型；在学习和训练过程中，能够通过深度学习模型建立原始水下探测数据与准确水下探测数据间的耦合关系，以形成水下机理模型的初始参数；在探测作业过程中，采用估计的水下机理模型及参数对输入的原始水下探测数据进行恢复，以获得准确的水下探测数据，实现水下前视探测；在适应性优化过程中，以无参量数据质量评价方法验证探测数据的质量，适时更新学习机理模型参数，以实现水下机理模型适应于水下环境。
一种水下机理模型适应性学习航行器前视探测方法

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