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龙图腾网获悉国家能源集团泰州发电有限公司;北京国电富通科技发展有限责任公司申请的专利一种煤渣冷却过程的监测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：CN120103757B 。

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：202510262011.5，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种煤渣冷却过程的监测方法及系统是由刘同干;李哲;戚志光;王玉玮;唐亚;校杰;陈泰峰;李偲;冉初萌;顾朋喜;徐福斌;郭小钢;刘跃东;任莉芸;王磊;陈贤飞设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤渣冷却过程的监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种煤渣冷却过程的监测方法及系统，属于工业自动化与智能监测技术领域。该系统通过在电厂锅炉煤渣冷却段炉膛内布置多种传感器，采集炉渣厚度、温度、风温、风压、风量以及炉膛图像等多维度数据。数据经滤波处理、归一化处理后，利用卷积神经网络结合注意力机制提取视觉特征，长短期记忆网络结合注意力机制提取时间序列特征，并将多源特征融合形成综合特征。通过增强现实与虚拟现实技术结合的数据展示模块，直观呈现冷却过程的实时状态。最终，基于自适应控制算法和强化学习算法的操作控制模块对冷却过程进行实时监控和智能调整。本发明能够实现煤渣冷却过程的精准监测与智能调控，提高冷却效率和稳定性，降低人工成本。

本发明授权一种煤渣冷却过程的监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种煤渣冷却过程的监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、在电厂锅炉煤渣冷却段的炉膛内布置多种传感器，包括三维激光扫描仪、红外热成像阵列传感器、集成式风参数传感器和摄像头，用于获取炉膛内数据； 步骤S2、通过数据处理模块对采集的炉膛内数据进行滤波处理、异常值剔除； 步骤S3、利用深度学习算法和机器学习模型在数据处理模块中对采集的数据进行高级分析，包括： 对获取的炉膛内数据进行归一化处理； 利用卷积神经网络CNN结合注意力机制对炉膛内的图像数据进行分析，提取视觉特征； 利用长短期记忆网络LSTM结合注意力机制对炉渣温度、风温、风压、风量进行分析，提取时间序列特征； 将视觉特征、时间序列特征、初步融合的特征进一步融合，形成综合特征； 步骤S4、通过增强现实AR与虚拟现实VR结合的数据展示模块展示综合特征； 步骤S5、根据展示的综合特征，结合自适应控制算法和强化学习算法在操作控制模块中对煤渣冷却过程进行实时监控和调整； 步骤S3中，将视觉特征、时间序列特征、初步融合的特征进一步融合，形成综合特征，包括： ； 其中，表示综合特征，表示视觉特征，表示时间序列特征，、、分别表示视觉特征、时间序列特征、初步融合的特征的权重，表示初步融合的特征，其计算公式如下： ； 其中，、、、、表示归一化后的图像数据、炉渣温度、风温、风压和风量。

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