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龍圖騰網獲悉臺州漫克林膜科技有限公司申請的專利基于人工智能的簾式膜元件制備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：CN120307596B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510628590.0，技術領域涉及：B29C48/08；該發明授權基于人工智能的簾式膜元件制備方法及系統是由沈勤梁;龍云;沈紅梅;姜俏;張坤艷設計研發完成，并于2025-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的簾式膜元件制備方法及系統在說明書摘要公布了：本申請提出一種基于人工智能的簾式膜元件制備方法及系統，基于人工智能的簾式膜元件制備方法包括：基于過篩參數控制過篩設備對物料進行過篩處理，得到分散物料；基于混料參數控制混料設備對分散物料和潤滑劑進行混料處理，得到混合物料；根據過篩參數和混料參數，基于預先訓練的第一預測模型，確定混合物料的成型參數；根據成型參數控制擠出設備對混合物料進行預成型處理，得到擠出成型的中空纖維膜；根據成型參數，基于預先訓練的第二預測模型，確定中空纖維膜的燒結參數；基于燒結參數控制燒結設備對中空纖維膜進行燒結處理，得到中空纖維簾式膜元件。本申請涉及智能制造技術領域，能夠提升簾式膜元件制備的效率。

本發明授權基于人工智能的簾式膜元件制備方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的簾式膜元件制備方法，應用于電子設備，所述電子設備通信連接于過篩設備、混料設備、擠出設備和燒結設備，其特征在于，所述方法包括： 基于預設的過篩參數控制所述過篩設備對物料進行過篩處理，得到分散物料； 基于預設的混料參數控制所述混料設備對所述分散物料和潤滑劑進行混料處理，得到混合物料； 根據所述過篩參數和所述混料參數，基于預先訓練的第一預測模型，確定所述混合物料的成型參數；其中，訓練所述第一預測模型包括：獲取多個批次的第一生產數據、第二生產數據和第一標簽數據；其中，所述第一生產數據包括所述過篩設備的過篩溫度、所述過篩設備的篩網孔徑、所述混料設備的混料溫度、所述混料設備的陳化溫度、所述混料設備的混料轉速；所述第二生產數據包括所述擠出設備的擠出溫度、所述擠出設備的擠出速度，所述第一標簽數據包括中空纖維膜的錐角、壓縮比、長徑比和孔隙率；所述第一標簽數據用于指示每個批次的第二生產數據對應的中空纖維膜的性能；根據任意一個批次的第一標簽數據，確定所述任意一個批次的第二生產數據對應的第一獎勵值；輸入任意一個批次的第一生產數據至預先構建的第一初始預測模型，得到所述第一初始預測模型輸出的預測生產數據；基于所述第一獎勵值、所述預測生產數據和所述第二生產數據，確定所述第一初始預測模型的第一損失值；基于反向傳播算法更新所述第一預測模型，直到所述第一損失值滿足預設條件，停止更新所述第一預測模型，得到訓練至收斂狀態的第一預測模型； 根據所述成型參數控制所述擠出設備對所述混合物料進行預成型處理，得到擠出成型的中空纖維膜； 根據所述成型參數，基于預先訓練的第二預測模型，確定所述中空纖維膜的燒結參數；其中，訓練所述第二預測模型包括：獲取多個批次的第二生產數據、歷史燒結數據和第二標簽數據；其中，所述第二生產數據包括所述擠出設備的擠出溫度、所述擠出設備的擠出速度，所述歷史燒結數據包括燒結溫度和燒結時間；所述第二標簽數據包括中空纖維簾式膜元件的膜絲直徑、通量、壓差、拉伸強度；所述第二標簽數據用于指示每個批次的第二生產數據對應的簾式膜元件的性能；根據任意一個批次的第二標簽數據，確定所述任意一個批次的第二生產數據對應的第二獎勵值；輸入任意一個批次的第二生產數據至預先構建的第二初始預測模型，得到所述第二初始預測模型輸出的預測燒結數據；基于所述第二獎勵值、所述預測燒結數據和所述歷史燒結數據，確定所述第二初始預測模型的第二損失值；基于反向傳播算法更新所述第二預測模型，直到所述第二損失值滿足預設條件，停止更新所述第二預測模型，得到訓練至收斂狀態的第二預測模型； 基于所述燒結參數控制所述燒結設備對所述中空纖維膜進行燒結處理，得到中空纖維簾式膜元件。

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臺州漫克林膜科技有限公司，其通訊地址為：317306 浙江省臺州市仙居縣福應街道永安工業集聚區丹霞路18號2號廠房一樓；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”。