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龙图腾网获悉常州厚丰新能源有限公司申请的专利采用机器学习算法优化的废旧锂电池正极材料修复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：CN119786792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510280106.X，技术领域涉及：H01M10/54；该发明授权采用机器学习算法优化的废旧锂电池正极材料修复系统是由李智;殷晓飞;蔡璐;吴丹;何松良;董成;张富蓉;吴玉锋;王怀栋设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本采用机器学习算法优化的废旧锂电池正极材料修复系统在说明书摘要公布了：本发明涉及正极材料修复的技术领域，公开了采用机器学习算法优化的废旧锂电池正极材料修复系统，包括第一修复模块、检测模块、修复策略模块、第二修复模块；第一修复模块用于对待修复的正极材料进行预修复，得到第一修复材料；检测模块用于对所述第一修复材料进行状态检测，并将第一修复材料划分到不同的修复组；修复策略模块用于控制第一修复材料的修复流程；第二修复模块用于执行所述修复策略，得到每个修复组的第二修复材料；修复策略模块还用于对每个修复组的第二修复材料进行分组调整；本发明通过分组修复的方法，实现了废旧锂电池正极材料的高效、低成本和环保的修复，提升了修复后材料的质量和再利用率。

本发明授权采用机器学习算法优化的废旧锂电池正极材料修复系统在权利要求书中公布了：1.采用机器学习算法优化的废旧锂电池正极材料修复系统，其特征在于：包括第一修复模块、检测模块、修复策略模块、第二修复模块；其中： 第一修复模块用于对待修复的正极材料进行预修复，得到第一修复材料； 检测模块用于对所述第一修复材料进行状态检测，提取状态参数，并基于所述状态参数将第一修复材料划分到不同的修复组； 所述修复组包括第一修复组，第二修复组，第三修复组； 所述状态参数包括缺陷密度、比表面积、孔容积、关键金属含量、总杂质含量； 所述检测模块包括第一检测单元、第二检测单元、第三检测单元、分组单元；其中： 所述第一检测单元配置有扫描电子显微镜，用于提取所述缺陷密度； 所述第二检测单元配置有比表面积测量设备，用于提取所述比表面积、孔容积； 所述第三检测单元配置有ICP-ES成分分析设备，用于提取关键金属含量、总杂质含量； 修复策略模块包括第一策略单元，所述第一策略单元配置有修复策略，所述修复策略用于控制每个修复组中第一修复材料的修复流程； 第二修复模块用于执行所述修复策略，分别对不同修复组中的第一修复材料进行修复，得到每个修复组的第二修复材料； 修复策略模块还包括第二策略单元，所述第二策略单元配置有调整策略，所述调整策略用于对每个修复组的第二修复材料进行分组调整； 所述检测模块还用于对每个修复组的第二修复材料进行状态检测，提取每个修复组中第二修复材料的状态参数；其中，从第一修复组和第二修复组的第二修复材料中提取的状态参数包括缺陷密度、比表面积、孔容积、关键金属含量、总杂质含量；从第三修复组中提取的状态参数包括关键金属含量； 第二策略单元还分别配置有每个修复组中第二修复材料的每种状态参数对应的阈值范围；所述调整策略包括：对于第一修复组，若任一第二修复材料的每个状态参数均在对应的阈值范围内，则不做分组调整；否则，将第二修复材料划分至第二修复组； 对于第二修复组，若任一第二修复材料的每个状态参数均在对应的阈值范围内，则不做分组调整；否则，将第二修复材料划分至第三修复组； 对于第三修复组，若任一第二修复材料的每个状态参数均在对应的阈值范围内，则不做分组调整；否则，将第二修复材料移出第三修复组； 所述第二策略单元还配置有用于聚类的机器学习算法；所述调整策略还包括采用机器学习算法将第二修复组的第二修复材料进行模块化打包，具体如下： S1：将第二修复组中每个第二修复材料状态参数进行标准化处理并组成状态参数向量； S2：确定第二修复材料划分的聚类簇的数量K； S3：随机选取K个第二修复材料的状态参数向量，作为K个聚类簇的聚类中心； S4：将每个第二修复材料划分到状态距离最近的聚类簇中； S5：将每个聚类簇的聚类中心更新为聚类簇中所有第二修复材料的状态参数向量的均值向量； S6：重复步骤S4-步骤S5，直至任一聚类簇的聚类中心的变化率小于预设的变化率阈值；所述聚类中心的变化率为当前聚类中心与上一次迭代的聚类中心之间的欧式距离； S7：将每个聚类簇中的第二修复材料组合在一起，进行模块化打包。

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