天津提尔科技有限公司孙海旺获国家专利权
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龙图腾网获悉天津提尔科技有限公司申请的专利一种基于AI智能决策的单相和两相浸没液冷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：CN120730713B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511234672.3，技术领域涉及：H05K7/20；该发明授权一种基于AI智能决策的单相和两相浸没液冷方法及系统是由孙海旺;秦国强;李雪强;刘圣春;刘兴楠;王星皓;朱洪娟;周萌;任丹妮设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于AI智能决策的单相和两相浸没液冷方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据中心散热技术领域，尤其提供了一种基于AI智能决策的单相和两相浸没液冷方法及系统，方法包含耦合后的数据注入动态特征提取引擎，输出热力学状态演化张量，含温度变化率、负载‑热流密度耦合系数等特征；热力学状态演化张量输入深度神经网络模型，计算出当前热力学状态演化张量适配的温度和压力，生成设备可执行的闭环控制指令集；闭环控制指令集注入执行机构组，执行机构按指令执行动力重构与流道切换，两相模式下气态氟化液经高效冷凝器液化回流，实现散热模式自适应切换与热循环重建。系统包含服务器、AI算法控制器、冷却液储存器、冷凝器、循环泵、电动阀、泄压阀、温度传感器。本发明显著提升散热效率与系统可靠性。
本发明授权一种基于AI智能决策的单相和两相浸没液冷方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI智能决策的单相和两相浸没液冷方法，其特征在于，包含以下步骤： 含温度变化率、负载-热流密度耦合系数特征的热力学状态演化张量输入深度神经网络模型，计算出当前热力学状态演化张量适配的温度和压力，根据当前实际压力和温度与目标值偏差量对深度神经网络模型的输出经强化学习补偿器动态修正；修正后指令通过物理信号转换器，生成设备可执行的闭环控制指令集； 闭环控制指令集注入执行机构组，执行机构按指令执行动力重构与流道切换，单相和两相流道启闭组合由热流密度梯度阈值触发；由单相流道切换至双相流道时，流道切换完成时同步激活冷凝-回流闭环，两相模式下气态氟化液经高效冷凝器液化回流，实现散热模式自适应切换与热循环重建。
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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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