合肥水泥研究设计院有限公司水沛获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥水泥研究设计院有限公司申请的专利耦合仿真和深度学习神经网络的回转窑工况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：CN119358381B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411358309.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权耦合仿真和深度学习神经网络的回转窑工况预测方法是由水沛;褚彪;袁鹏;殷腾飞;王广设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本耦合仿真和深度学习神经网络的回转窑工况预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了耦合仿真和深度学习神经网络的回转窑工况预测方法，涉及回转窑工况预测技术领域，通过对回转窑仿真以获取样本数据，结合了POD方法与神经网络，开发了一种高效的预测模型，从而实现对回转窑流场温度场的快速预测，显著降低了传统CFD仿真在计算资源和时间上的巨大开销，解决以往仿真技术在实时性方面的局限，并通过修正算法对预测数据进行调整，提升了模型的实用性与可靠性，实现将回转窑降阶与数字孪生模型部署到工业现场中，实时地为生产流程提供指导，确保了生产效率和质量的提升。
本发明授权耦合仿真和深度学习神经网络的回转窑工况预测方法在权利要求书中公布了：1.耦合仿真和深度学习神经网络的回转窑工况预测方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤： 步骤一：数值仿真模块基于欧拉双相流基本模型，并耦合传热模型与化学反应模型，建立了回转窑的瞬态仿真模型，并对仿真模型进行结果验证与模型调整；确定回转窑边界与工况参数，通过CFD软件对几十种不同的工况条件进行仿真，获得样本数据； 步骤二：利用本征正交分解对批量的仿真样本数据进行处理，从而提取出回转窑在各种工况状态下的基模态及其关键特征值；搭建并训练BPNN反向传播神经网络，建立工况参数到基模态特征值系数的多层神经网络模型，训练工况参数空间与流场基模态特征值系数之间的多输入输出映射模型； 步骤三：配置少量开源Python库后即在工厂工控设备上进行模型部署，通过BPNN模型快速预测出回转窑流场、温度场，并通过在回转窑局部点进行传感器检测，获取局部的观测数据，将局部观测点的数据与全场预测数据相结合，采用滤波修正算法对预测数据进行全场更新。
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