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龙图腾网获悉浙江伯特利科技股份有限公司申请的专利一种双层球体保温球阀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：CN120652785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511162316.5，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种双层球体保温球阀是由俞伟;余康;丁新;金卡迪;丁士亮;黄金柱;张强志;黄聪策;陈安定;胡鹏程设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双层球体保温球阀在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双层球体保温球阀，包括：主动泄压智能控制算法模块，双层球体保温优化算法模块、排气机构控制算法模块，温度场预测算法模块；多目标协同优化算法模块；系统性能评价算法模块，用于通过多维度性能函数实现系统运行状态的综合评估，包括压力控制性能评估、保温性能评估和操作性能评估，以及基于残差分析的故障检测功能，并向多目标协同优化算法模块反馈系统性能指标。本发明具有以下有益效果：通过多算法模块的协同工作，解决高温介质输送过程中的压力积聚、热量损失和操作安全等问题，同时兼顾系统的实时性、准确性、安全性和能效性。

本发明授权一种双层球体保温球阀在权利要求书中公布了：1.一种双层球体保温球阀，其特征在于，包括： 主动泄压智能控制算法模块，用于根据阀体内部压力状态实时调节泄压机构工作参数，实现液体和蒸汽的动态排放控制，包括基于流体力学原理的液体泄压流量计算单元和基于管路阻力理论的泄压管路阻力损失计算单元，并向多目标协同优化算法模块输出压力控制性能参数； 双层球体保温优化算法模块，用于通过多模式传热控制实现热损失最小化，包括基于多层传热理论的热传导损失计算单元和基于辐射换热理论的真空隔热层辐射传热计算单元，并向系统性能评价算法模块传递保温性能参数； 排气机构控制算法模块，用于通过自适应排气孔面积调节实现蒸汽压力精确控制，包括基于可压缩流体理论的蒸汽排放流量控制单元和基于自适应控制理论的排气孔开度调节单元，并根据主动泄压智能控制算法模块提供的压力状态信息动态调整排气策略； 温度场预测算法模块，用于基于偏微分方程数值求解的瞬态温度分布预测方法实现系统温度状态的精确预测，并接收来自双层球体保温优化算法模块的传热参数，用于动态优化温度控制策略； 多目标协同优化算法模块，用于实现压力控制、保温性能、操作性能和安全性能的综合优化，包括基于加权函数的系统性能综合评价函数计算和基于梯度下降的自适应权重调节机制，并接收来自主动泄压智能控制算法模块的压力控制参数，实现全局协调控制； 系统性能评价算法模块，用于通过多维度性能函数实现系统运行状态的综合评估，包括压力控制性能评估、保温性能评估和操作性能评估，以及基于残差分析的故障检测功能，并向多目标协同优化算法模块反馈系统性能指标； 系统性能综合评价函数为： Fobjective=w1×fpressureΔP+w2×fthermalQloss+w3×foperationTtorque+w4×fsafetySfactor；其中Fobjective为综合目标函数，无量纲参数，取值范围0到1，数值越大表示系统性能越好；w1、w2、w3、w4为权重系数，无量纲参数，满足所有权重系数之和等于1，即w1+w2+w3+w4=1，上述权重反映不同性能指标的重要程度，可根据实际应用需求调整；fpressure为压力控制性能函数，反映压力控制的效果；fthermal为保温性能函数，反映热损失控制的效果；foperation为操作性能函数，反映操作便利性；fsafety为安全性能函数，反映系统的安全水平； 压力控制性能函数为fpressureΔP=exp-k1×|ΔP-ΔPtarget|ΔPtarget，为基于指数函数的性能评价函数；其中k1为性能调节参数，无量纲，通常取值1到5，该参数控制性能函数的敏感度，k1越大对偏差越敏感；ΔPtarget为目标压力差，单位为帕斯卡，为控制系统的设定值；当实际压力差等于目标值时，该函数值为1，偏差越大函数值越小； 保温性能函数为fthermalQloss=exp-k2×QlossQreference，其中k2为性能调节参数，通常取值0.5到2；Qreference为参考热损失，单位为瓦特，为系统设计时的基准值；该函数评价保温效果，热损失越小性能越好； 操作性能函数为foperationTtorque=exp-k3×TtorqueTreference，其中k3为性能调节参数，通常取值1到3；Treference为参考操作力矩，单位为牛顿米，为正常操作时的通常力矩值；该函数评价操作便利性，力矩越小操作越容易； 自适应权重调节机制的算法为： wit+1=wit+η×Fobjectivewi×sigmoidperformanceerror，为基于梯度下降和自适应学习的权重优化算法；其中wi为第i个权重系数，i=1,2,3,4分别对应压力、保温、操作、安全四个性能指标；η为学习率，无量纲参数，取值通常在0.001到0.1之间，控制权重调整的速度；Fobjectivewi为目标函数对权重的梯度，表示目标函数对权重变化的敏感度；performanceerror为性能误差，反映实际性能与期望性能的差距；sigmoid函数用于限制调整幅度，避免权重变化过大导致系统不稳定。

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