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龙图腾网获悉东华大学申请的专利基于模拟的三维PET浓度场分布测算关键性参数的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：CN120708760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511208270.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于模拟的三维PET浓度场分布测算关键性参数的方法是由郝矿荣;梁小雪;陈磊;刘肖燕;丁贺设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模拟的三维PET浓度场分布测算关键性参数的方法在说明书摘要公布了：本发明属于聚酯纤维技术领域，涉及一种基于模拟的三维PET浓度场分布测算关键性参数的方法，首先根据信息理论推断聚酯纤维反应器内的因果结构，其次对因果结构进行分级和拆解得到拆解后的因果结构、和；再通过每个拆解后的因果结构驱动训练进程中的一个阶段，得到输出、和；然后共同输入、和，用Causal‑guidedInit方法进行权重初始化，构造一个深度神经网络DNN，对模型施加理论约束，输出三维PET浓度场分布；最后利用聚酯纤维的理论知识结合输出的三维PET浓度场分布测算关键性参数。本发明方法能够准确模拟聚酯纤维聚合反应器内三维PET浓度场，用于测算关键性参数，提高了测算精度。

本发明授权基于模拟的三维PET浓度场分布测算关键性参数的方法在权利要求书中公布了：1.基于模拟的聚酯纤维聚合反应器内三维PET浓度场分布测算关键性参数的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据信息论知识推断聚酯纤维聚合反应器内的因果结构 2对得到的因果结构，进行分级和拆解，得到拆解后的因果结构 3每个拆解后的因果结构驱动训练进程中的一个阶段； 3.1令；输入为空间坐标数据；构建一个深度神经网络DNN1，根据相关的物理方程和边界条件对模型施加理论约束，输出，令 3.2判断是否成立，如果是，输入为空间坐标数据，以及，构建一个平行深度神经网络Parallel-DNN，用Causal-guidedInit方法去对步骤3.1中的输出进行权重初始化，根据相关的物理方程和边界条件对模型施加理论约束，输出，令； 3.3判断是否成立，如果是，输入为空间坐标数据，以及，构建一个深度神经网络DNN2，用Causal-guidedInit方法去对步骤3.2中的输出进行权重初始化，根据相关的物理方程和边界条件对模型施加理论约束，输出，令； 4判断是否成立，如果是，输入为空间坐标数据，以及、和，用Causal-guidedInit方法进行权重初始化，构造一个深度神经网络DNN3，根据相关的物理方程和边界条件对模型施加理论约束，输出三维PET浓度场分布； 5利用聚酯纤维的理论知识结合输出的三维PET浓度场分布测算关键性参数。

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