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龍圖騰網獲悉葛洲壩宜城水泥有限公司申請的專利一種基于大數據的智能減排方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119203733B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411222372.9，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于大數據的智能減排方法及系統是由胡夢楠;高先梨;伍小成;李有材;尹作為;胡志強;陳勇;李兵;鄭茂盛;張琨設計研發完成，并于2024-09-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據的智能減排方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及水泥工業生產控制技術領域，具體涉及一種基于大數據的智能減排方法及系統；其方法包括：分別構建污染氣體濃度模型以及燃料利用熱效率模型；構建多目標函數；采用改進的多目標混合遺傳粒子群算法對多目標函數進行優化求解，得出最優解集；構建生料煅燒溫度預測模型；根據所述最優解集以及所述生料煅燒溫度預測模型建立控制目標函數，獲取控制目標函數最小值時對應的最優溫度；將實時采集的水泥生產過程中的參數數據輸入所述生料煅燒溫度預測模型，得到預測溫度值，計算預測溫度值與對應的最優溫度的誤差，通過反饋校正將誤差輸入到下一時刻的最優溫度。即本發明的方案能夠通過對水泥生產過程中的溫度的準確控制，達到智能減排的目的。

本發明授權一種基于大數據的智能減排方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據的智能減排方法，其特征在于，包括： 獲取當前時間段內水泥生產過程中的參數數據；其中參數數據包括但不限于煅燒溫度、氧氣含量、二次風風溫以及回轉窯轉速； 將參數數據輸入預先構建的生料煅燒溫度預測模型，得到預測溫度值； 計算預測溫度值與預先獲取的最優溫度的誤差，通過反饋校正將誤差輸入到下一時間段的最優溫度，進行水泥生產過程中的溫度控制； 其中，所述最優溫度的獲取過程為： 利用水泥生產過程中的歷史參數數據，分別構建污染氣體濃度模型以及燃料利用熱效率模型； 根據污染氣體濃度模型和燃料利用熱效率模型構建多目標函數；步驟1，設定粒子群與遺傳混合算法的關鍵參數，包括最大迭代次數、變異概率、交叉概率、粒子群大小和種群的大小；令種群中的每個粒子代表一個數據樣本，其中數據樣本包括熱效率，污染氣體濃度，煅燒溫度，氧氣含量、燃料的輸入總量、燃料比例、燃燒時間，二次風風溫，回轉窯轉速；初始化種群中粒子的位置、速度、個體極值和群體極值； 步驟2，在空間大小為N的搜索空間中，基于粒子的位置進行劃分，產生n個初始子種群，初始子種群大小為； 步驟3，計算每個初始子種群的多目標支配度，對每個初始子種群內的個體分層，并對各個個體進行選擇、交叉和變異操作，根據粒子群優化算法的速度和位置更新公式，更新每個個體的速度和位置；并進行多次迭代，若達到最大迭代次數，則尋優結束，輸出多次迭代的最優解； 步驟4，選擇其中任一個初始子種群與其最近鄰的初始子種群，基于最優解判斷兩初始子種群的多樣性匱乏情況，若至少一個初始子種群存在多樣性匱乏，則計算兩初始子種群內各個體的個體遷移率，響應于所述個體遷移率大于設定閾值，則將對應的個體遷移到另一個初始子種群，得到更新后的兩個種群，進而得到所有更新后的種群； 步驟5，對于所有更新后的種群，重復步驟3和步驟4，最終得到由n個種群的最優解組成的最優解集； 個體貢獻得分為： 其中，是種群的大小，是種群中的第個個體的解，是種群中的第個個體的解，是和之間的距離，是和之間的多目標支配度，是調節指數衰減速度的參數，是種群中個體間距離的標準差； 所述多目標支配度為： 其中，是第個目標函數的權重，是第個目標函數上相對于的目標支配度貢獻，是目標函數值，對于每個目標函數時代表解在目標上優于； 根據所述最優解集以及所述生料煅燒溫度預測模型建立控制目標函數，獲取控制目標函數最小值時對應的最優溫度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人葛洲壩宜城水泥有限公司，其通訊地址為：441400 湖北省襄陽市宜城市板橋店鎮；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。