中國(guó)科學(xué)院贛江創(chuàng)新研究院;中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所仉小猛獲國(guó)家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)院贛江創(chuàng)新研究院;中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所申請(qǐng)的專利一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油水分離濾網(wǎng)水通量的預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN115346624B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202210997546.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G16C60/00;該發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油水分離濾網(wǎng)水通量的預(yù)測(cè)方法是由仉小猛;李將;黃思宇;張倫梁;袁承宗;葉樹(shù)峰;陳運(yùn)法設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-08-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。
本一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油水分離濾網(wǎng)水通量的預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油水分離濾網(wǎng)水通量的預(yù)測(cè)方法,所述預(yù)測(cè)方法包括以下步驟:1收集油水分離實(shí)驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立油水分離濾網(wǎng)水通量的預(yù)測(cè)模型;3對(duì)步驟2所得預(yù)測(cè)模型的權(quán)值和閾值進(jìn)行初始化,并設(shè)置關(guān)鍵參數(shù);4對(duì)步驟2所得預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練和誤差評(píng)估,確定最佳預(yù)測(cè)模型;5利用步驟4所得最佳預(yù)測(cè)模型對(duì)油水分離濾網(wǎng)水通量進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明提供的預(yù)測(cè)方法彌補(bǔ)了非線性相關(guān)的油水分離濾網(wǎng)水通量變化和預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究空白,實(shí)現(xiàn)了提前預(yù)警以及時(shí)清洗濾網(wǎng)防止堵塞的作用。
本發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油水分離濾網(wǎng)水通量的預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油水分離濾網(wǎng)水通量的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,所述預(yù)測(cè)方法包括以下步驟: 1收集油水分離實(shí)驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;所述原始數(shù)據(jù)包括輸入變量和輸出變量,所述輸入變量為進(jìn)料溫度、進(jìn)料PH、油濃度、膜壓強(qiáng)、已分離時(shí)長(zhǎng)、已分離時(shí)體積和顆粒物水力直徑,所述輸出變量為水通量; 2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立油水分離濾網(wǎng)水通量的預(yù)測(cè)模型;所述預(yù)測(cè)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分為4層,包括輸入層、第一隱含層、第二隱含層和輸出層;所述輸入層至第一隱含層的激活函數(shù)包括tan-sigmoid函數(shù),所述第一隱含層至第二隱含層的激活函數(shù)包括tan-sigmoid函數(shù),所述第二隱含層至輸出層的激活函數(shù)包括purelin或Relu函數(shù); 3對(duì)步驟2所得預(yù)測(cè)模型的權(quán)值和閾值進(jìn)行初始化,并設(shè)置關(guān)鍵參數(shù); 4采用Levenberg-Marquardt算法對(duì)步驟2所得預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練和誤差評(píng)估,確定最佳預(yù)測(cè)模型; 5利用步驟4所得最佳預(yù)測(cè)模型對(duì)油水分離濾網(wǎng)水通量進(jìn)行預(yù)測(cè)。
如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人中國(guó)科學(xué)院贛江創(chuàng)新研究院;中國(guó)科學(xué)院過(guò)程工程研究所,其通訊地址為:341001 江西省贛州市贛縣區(qū)儲(chǔ)潭鎮(zhèn)儲(chǔ)潭圩科學(xué)院路1號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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