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龙图腾网获悉台州漫克林膜科技有限公司申请的专利基于人工智能的帘式膜元件制备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：CN120307596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510628590.0，技术领域涉及：B29C48/08；该发明授权基于人工智能的帘式膜元件制备方法及系统是由沈勤梁;龙云;沈红梅;姜俏;张坤艳设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的帘式膜元件制备方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于人工智能的帘式膜元件制备方法及系统，基于人工智能的帘式膜元件制备方法包括：基于过筛参数控制过筛设备对物料进行过筛处理，得到分散物料；基于混料参数控制混料设备对分散物料和润滑剂进行混料处理，得到混合物料；根据过筛参数和混料参数，基于预先训练的第一预测模型，确定混合物料的成型参数；根据成型参数控制挤出设备对混合物料进行预成型处理，得到挤出成型的中空纤维膜；根据成型参数，基于预先训练的第二预测模型，确定中空纤维膜的烧结参数；基于烧结参数控制烧结设备对中空纤维膜进行烧结处理，得到中空纤维帘式膜元件。本申请涉及智能制造技术领域，能够提升帘式膜元件制备的效率。

本发明授权基于人工智能的帘式膜元件制备方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的帘式膜元件制备方法，应用于电子设备，所述电子设备通信连接于过筛设备、混料设备、挤出设备和烧结设备，其特征在于，所述方法包括： 基于预设的过筛参数控制所述过筛设备对物料进行过筛处理，得到分散物料； 基于预设的混料参数控制所述混料设备对所述分散物料和润滑剂进行混料处理，得到混合物料； 根据所述过筛参数和所述混料参数，基于预先训练的第一预测模型，确定所述混合物料的成型参数；其中，训练所述第一预测模型包括：获取多个批次的第一生产数据、第二生产数据和第一标签数据；其中，所述第一生产数据包括所述过筛设备的过筛温度、所述过筛设备的筛网孔径、所述混料设备的混料温度、所述混料设备的陈化温度、所述混料设备的混料转速；所述第二生产数据包括所述挤出设备的挤出温度、所述挤出设备的挤出速度，所述第一标签数据包括中空纤维膜的锥角、压缩比、长径比和孔隙率；所述第一标签数据用于指示每个批次的第二生产数据对应的中空纤维膜的性能；根据任意一个批次的第一标签数据，确定所述任意一个批次的第二生产数据对应的第一奖励值；输入任意一个批次的第一生产数据至预先构建的第一初始预测模型，得到所述第一初始预测模型输出的预测生产数据；基于所述第一奖励值、所述预测生产数据和所述第二生产数据，确定所述第一初始预测模型的第一损失值；基于反向传播算法更新所述第一预测模型，直到所述第一损失值满足预设条件，停止更新所述第一预测模型，得到训练至收敛状态的第一预测模型； 根据所述成型参数控制所述挤出设备对所述混合物料进行预成型处理，得到挤出成型的中空纤维膜； 根据所述成型参数，基于预先训练的第二预测模型，确定所述中空纤维膜的烧结参数；其中，训练所述第二预测模型包括：获取多个批次的第二生产数据、历史烧结数据和第二标签数据；其中，所述第二生产数据包括所述挤出设备的挤出温度、所述挤出设备的挤出速度，所述历史烧结数据包括烧结温度和烧结时间；所述第二标签数据包括中空纤维帘式膜元件的膜丝直径、通量、压差、拉伸强度；所述第二标签数据用于指示每个批次的第二生产数据对应的帘式膜元件的性能；根据任意一个批次的第二标签数据，确定所述任意一个批次的第二生产数据对应的第二奖励值；输入任意一个批次的第二生产数据至预先构建的第二初始预测模型，得到所述第二初始预测模型输出的预测烧结数据；基于所述第二奖励值、所述预测烧结数据和所述历史烧结数据，确定所述第二初始预测模型的第二损失值；基于反向传播算法更新所述第二预测模型，直到所述第二损失值满足预设条件，停止更新所述第二预测模型，得到训练至收敛状态的第二预测模型； 基于所述烧结参数控制所述烧结设备对所述中空纤维膜进行烧结处理，得到中空纤维帘式膜元件。

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