浙江理工大学董宝力获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种饮料生产线CIP工艺参数的深度学习方法与装置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：CN116871240B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310844228.8，技术领域涉及：B08B3/08；该发明授权一种饮料生产线CIP工艺参数的深度学习方法与装置是由董宝力;马相春设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种饮料生产线CIP工艺参数的深度学习方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种饮料生产线CIP工艺参数的深度学习方法及装置，所述方法包括采集CIP工艺步骤的生产过程数据；降低CIP过程数据集合的规模；计算生产过程数据中各因素的皮尔逊系数；通过正交实验结果，寻找最佳工艺参数组合；对上述工艺参数组合结果进行归一化，通过神经网络模型，训练出最优的工艺参数组合，达到更优的清洗方案，解决了现有的CIP清洗工艺参数主要依赖质量检验和人工经验进行静态设定，对实际清洗过程中的针对性较差，导致出现CIP过度清洗、CIP效率低下、酸碱液耗用浪费等问题，在保证清洗效果的前提下，节约清洗时间，提高CIP清洗的效率。
本发明授权一种饮料生产线CIP工艺参数的深度学习方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种饮料生产线CIP工艺参数的深度学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：采集CIP工艺步骤的生产过程数据，包括： CIP各工艺步骤的过程数据：包括开始和结束时的时间、温度、流量、回流温度、回流导电率； CIP系统的基础数据：包括CIP清洗剂的种类、CIP清洗对象的结构特征、CIP清洗对象的材质； CIP对象的过程数据：包括CIP对象、生产设备的生产计划、CIP共用状态； S2：将生产过程数据通过特征提取与混合水平正交分析，降低CIP过程数据集合的规模； S3：计算生产过程数据中各因素的皮尔逊系数，由此设计形成对应的数据采集方案； S4：采用深度学习方法，建立CIP过程的神经网络模型； S5：通过正交实验结果找出给定CIP持续时间和酸碱耗用量最小的一组工艺参数组合，采用灰狼算法寻找最佳工艺参数组合，以生成最小的CIP持续时间和酸碱耗用量； S6：对上述工艺参数组合结果进行归一化，通过神经网络模型，训练出最优的工艺参数组合，达到更优的清洗方案。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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