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龍圖騰網獲悉浙江中控技術股份有限公司申請的專利一種間歇生產樹脂反應進程的監測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：CN115527622B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210993000.0，技術領域涉及：G16C20/10；該發明授權一種間歇生產樹脂反應進程的監測方法及系統是由韋金銀;張壹芬;林皆超;黃繁秋;鄭二磊;戴絮年;李鼎設計研發完成，并于2022-08-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種間歇生產樹脂反應進程的監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種間歇生產樹脂反應進程的監測方法及系統，所述監測方法包括如下步驟：收集歷史數據，并對數據進行預處理；基于預處理后的數據挖掘影響反應物分子量的關鍵特征；將樹脂的反應階段進行劃分，基于所述關鍵特征建立不同時間段的反應物分子量預測模型；根據不同時間段的反應物分子量預測模型的輸出建立時間序列預測模型；將不同時間段的反應物分子量預測模型的輸出或離線檢測的反應物分子量輸入時間序列預測模型生成反應物分子量隨反應時間變化的曲線；基于所述反應物分子量的變化曲線對反應進程進行監測，確定反應停止時間。該方法可以降低取樣檢測的次數，減少員工繁瑣重復的工作，更加準確地預測樹脂反應的停止時間。

本發明授權一種間歇生產樹脂反應進程的監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種間歇生產樹脂反應進程的監測方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.收集歷史數據，并對數據進行預處理； S2.基于預處理后的數據挖掘影響反應物分子量的關鍵特征，所述關鍵特征包括公用工程相關特征，以及篩選過濾后的非公用工程相關特征，其中篩選過濾非公用工程相關特征包括：對非公用工程特征進行低方差過濾和高相關剔除，再使用集成的機器學習算法對特征進行集成組合排序，選擇排序靠前的若干非公用工程特征，所述集成的機器學習算法集成了隨機森林、皮爾森相關系數、最大互信息和梯度提升決策樹算法，不同算法評價結果標準化的計算公式如下： 式中，表示的是標準化后的結果，表示算法評價結果的相關系數，，是算法評價結果的集合； 標準化后的算法進行集成的計算公式如下： 式中，表示集成選擇計算的相關系數集合，、、、表示權重系數，表示隨機森林評價的相關系數集合，表示皮爾森相關系數評價的相關系數集合，表示最大互信息評價的相關系數集合，表示梯度提升決策樹評價的相關系數集合； S3.將樹脂的反應階段進行劃分，基于所述影響反應物分子量的關鍵特征建立不同時間段的反應物分子量預測模型； S4.根據不同時間段的反應物分子量預測模型的輸出建立時間序列預測模型； S5.將不同時間段的反應物分子量預測模型的輸出或離線檢測的反應物分子量輸入時間序列預測模型生成反應物分子量隨反應時間變化的曲線；包括： S51.當反應進程達到某一個時間段后，根據采集到的反應開始到前一個時間段結束時的實時數據，計算實時數據和歷史數據的相似程度； S52.選擇最相似的歷史數據對后續時間段的數據進行補足，并調用反應物分子量預測模型進行計算； S53.把反應物分子量預測模型的輸出輸入時間序列預測模型，生成反應物分子量隨反應時間變化的曲線； S6.基于所述反應物分子量隨反應時間變化的曲線對反應進程進行監測，確定反應停止時間。

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