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龙图腾网恭喜西北工业大学太仓长三角研究院;西北工业大学申请的专利一种基于强化学习算法的微流控芯片散热方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116595879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310568852.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于强化学习算法的微流控芯片散热方法及系统是由徐文涛;陈玮婷;余甚鑫;丁雨晨;陈忞轩;王少熙设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习算法的微流控芯片散热方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习算法的微流控芯片散热方法及系统。本发明方法包括以下步骤：S1、获取片上网络相关参数，对微流控通道中冷却速度进行初始化；S2、通过强化学习算法进行算法与强化学习环境的交互、算法的迭代训练；S3、以芯片处于正常工作温度范围内的功耗最小化为优化目标，对该强化学习算法的实际效果进行测试，根据测试结果更新参数。本发明系统与上述方法相对应。本发明可使每一层芯片的最高温度尽可能地与各自的理想温度接近，并在满足温度约束的同时智能地节省泵的功耗，减小微流控系统的能耗代价；此外，本发明能够达到防止芯片热量分布不均产生的热变形以及温度过高而导致其性能、寿命等受到的负面影响。

本发明授权一种基于强化学习算法的微流控芯片散热方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习算法的微流控芯片散热方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取片上网络相关参数，对微流控通道中冷却速度进行初始化；S2、通过强化学习算法进行算法与强化学习环境的交互、算法的迭代训练；S3、以芯片处于正常工作温度范围内的功耗最小化为优化目标，对该强化学习算法的实际效果进行测试，根据测试结果更新参数；在步骤S2中，所述强化学习环境包括状态空间、动作空间、奖励函数以及热模型；其中，所述状态空间包括芯片的模块编号、芯片模块发热功率、1～n号水管的当前速度及模块通过冷却液后的平均温度；所述动作空间为n个水道的水流速度变换，每个水道的变化包括速度增加1和减少1；所述奖励函数公式为：R＝-V+γTt-1-Tt，γ＝β|α|0，其中，α、β为系数且α0、β0，γ的值可以根据具体所需情况进行界定，Tt-1-Tt为前一步芯片平均温度与当前芯片平均温度的差值，当水阀压强一定时，最终功率P∝V，V作为动态函数并简化为可知数值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学太仓长三角研究院;西北工业大学，其通讯地址为：215400 江苏省苏州市太仓市科教新城子冈路27号西北工业大学太仓长三角研究院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。