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龙图腾网获悉科大智能物联技术股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的多晶硅还原炉反应终点的预测方法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：CN115841066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211198849.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的多晶硅还原炉反应终点的预测方法是由张永强;孙铁;蒋淡宁;冯恺睿;刘伟;钟智敏设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多晶硅还原炉反应终点的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多晶硅生产技术领域，公开了一种基于深度学习的多晶硅还原炉反应终点的预测方法。包括以下步骤：每隔一段时间对还原炉的运行参数进行一次采样，采集每一个生产周期结束之后菜花料所占的比例；每次对还原炉运行参数采样后，计算硅棒电阻和硅棒通电功率；计算从生产开始到反应结束的总消耗能量总三氯氢硅消耗量，以及反应结束时的电阻变化率；通过菜花料占比最低的部分生产周期数据，构建mlp神经网络模型并训练，根据最短反应时间、最长反应时间以及菜花料占比设定值，自动控制反应结束时间点。

本发明授权一种基于深度学习的多晶硅还原炉反应终点的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多晶硅还原炉反应终点的预测方法，包括以下步骤： 步骤一：每隔时间T对还原炉的运行参数进行一次采样，得到生产周期数据；所述生产周期数据包括通过硅棒的电压U以及电流I、还原炉运行时间、三氯氢硅流量、还原炉炉内温度、还原炉尾气温度； 步骤二：采集每一个生产周期结束之后生产出的多晶硅中菜花料所占的比例； 步骤三：每次对还原炉运行参数采样后，通过公式R＝UI计算硅棒电阻R，通过公式P＝UI计算硅棒通电功率P； 步骤四：计算从生产开始到反应结束的总消耗能量总三氯氢硅消耗量以及反应结束时的电阻变化率 其中Pi为第i次采样后计算得到的硅棒通电功率，Vi为第i次采样时的三氯氢硅流量，N为总的采样次数，Ri为第i次采样后计算得到的硅棒电阻，m为计算电阻变化率时要考虑的时间长度； 步骤五：菜花料占比最低的一部分生产周期数据记为生产周期数据A，通过生产周期数据A构建mlp神经网络模型并训练，mlp神经网络模型的输入变量包括总消耗能量E、总三氯氢硅消耗量Q、反应结束时的硅棒电阻、还原炉运行时间、反应结束时电阻变化率k、反应结束时的还原炉炉内温度、反应结束时的还原炉尾气温度，输出变量为菜花料占比； 步骤六：生产周期数据A中的最短反应时间记为tmin、最长反应时间为tmax；实际生产过程中，当反应时间大于tmin，且mlp神经网络模型预测出的所述菜花料占比低于占比设定值时，则控制反应继续进行；当反应时间大于tmax、或者当mlp神经网络模型预测出的所述菜花料占比大于或者等于占比设定值时，则控制反应停止。

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