广东汇纤循环科技有限公司刘永智获国家专利权
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龙图腾网获悉广东汇纤循环科技有限公司申请的专利一种低温等离子体裂解热力学过程实时分析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:CN119804351B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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:202510001287.8,技术领域涉及:G01N21/25;该发明授权一种低温等离子体裂解热力学过程实时分析的方法是由刘永智;张旭设计研发完成,并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种低温等离子体裂解热力学过程实时分析的方法在说明书摘要公布了:本申请提供一种低温等离子体裂解热力学过程实时分析的方法,包括:利用高光谱成像设备,采集碳纤维原丝低温等离子体裂解过程中裂解腔体内的发射光谱信息,获得包含发射光谱信息的裂解腔体空间图像,用于表征碳纤维分子链断裂过程中的光谱特征;通过监测涡旋环流局部区域灰度图像,计算涡旋形态的曲率特征,识别涡旋区域的几何形状和变化规律,将曲率特征相似度高于相似度阈值的区域确定为具有自组织特征的涡旋区域,涡旋区域表示碳纤维分子链的重排和石墨化程度。
本发明授权一种低温等离子体裂解热力学过程实时分析的方法在权利要求书中公布了:1.一种低温等离子体裂解热力学过程实时分析的方法,其特征在于,所述方法包括:利用高光谱成像设备,采集碳纤维原丝低温等离子体裂解过程中裂解腔体内的发射光谱信息,获得包含发射光谱信息的裂解腔体空间图像,用于表征碳纤维分子链断裂过程中的光谱特征;获取裂解腔体空间图像的发射光谱信息的光谱特征波段的光谱强度值,包括碳纤维分子链断裂时产生的特征谱线,若光谱特征波段的光谱强度值超过预先设定的阈值,则确认裂解腔体内部出现不稳定涡旋环流并对涡旋环流定位,并记录涡旋环流中心位置信息,整合至高强度光谱数据集;对局部区域图像进行傅里叶变换得到光谱图像,根据频率峰值对空间位置分组并获取频谱特征,局部区域包括涡旋环流中心和碳纤维原丝表面活性基团断裂区域,当某空间频率的幅值超过幅值阈值时,将其确定为不稳定涡旋环流的主导频率;基于主导频率作为时间采样基准,将涡旋环流中心位置映射到空间坐标系,并利用变异系数作为权重,对高强度光谱数据集中的像素点灰度值进行加权平均,获得涡旋环流局部区域的灰度图像和空间位置图像,用于表征碳纤维分子链的断裂程度和取向状态;通过监测涡旋环流局部区域灰度图像,计算涡旋形态的曲率特征,识别涡旋区域的几何形状和变化规律,将曲率特征相似度高于相似度阈值的区域确定为具有自组织特征的涡旋区域,涡旋区域表示碳纤维分子链的重排和石墨化程度,包括:针对涡旋环流灰度图像采用sobel算子提取涡旋边缘轮廓点序列,根据所述涡旋边缘轮廓点序列通过三次样条曲线计算得到第一曲率特征图像;根据所述第一曲率特征图像采用随机森林算法提取涡旋区域形状特征,所述形状特征包括圆度、偏心率和面积比,得到第二曲率特征图像;根据所述第二曲率特征图像通过余弦距离计算涡旋区域特征相似度,若所述特征相似度高于预设阈值,则采用区域生长法得到第三曲率特征图像;根据所述第三曲率特征图像计算涡旋区域形态参数,所述形态参数包括区域面积、周长和等效直径,通过深度神经网络获取层间距参数,判断石墨化转化水平;获取涡旋区域的壁面电荷累积数据和碳纤维表面活性基团的电荷分布特征,结合高强度光谱数据集构建机器学习模型,预测电荷分布与自组织结构的相关性,当壁面电荷分布变化速率超过速率阈值时,判定为易形成自组织结构的临近区域,并将相关数据整合成涡旋区域的信息链,包括:采用拉普拉斯算子计算涡旋区域壁面电荷探测器所获取的电荷空间分布梯度,通过泊松方程求解器得到第一电荷分布特征图;根据所述第一电荷分布特征图中的电场强度数据,采用高斯平滑滤波器得到第二电荷分布特征图;针对所述第二电荷分布特征图与高强度光谱数据集进行数据对齐,采用随机森林算法建立电荷分布与光谱特征的映射关系得到第三电荷分布特征图;根据所述第三电荷分布特征图的电荷密度、累积速率和光谱特征数据,采用深度神经网络构建预测模型,若累积速率超过速率阈值,则标记为自组织临近区域;获取裂解腔体的弧光放电频率和涡旋中心磁场强度数据,与涡旋区域信息链关联,通过测量弧光放电中的涡旋行为变化,建立涡旋结构演变、壁面电荷分布和裂解热力学参数的关联关系,分析碳纤维分子链的断裂、重排和石墨化过程,形成完整分析链路,包括:接收弧光探测器获取的放电频率数据与霍尔传感器阵列测得的磁场强度分布数据,通过快速傅里叶变换得到第一频谱特征图;根据所述第一频谱特征图中的频域分量,采用巴特沃斯低通滤波器进行处理,得到第二频谱特征图;针对所述第二频谱特征图与所述磁场强度分布数据进行时序关联,采用随机森林算法提取涡旋运动特征,得到第一演化特征图;根据所述第一演化特征图与壁面电荷分布数据构建特征矩阵,采用深度神经网络建立热力学参数映射关系,通过键角变化率判断断裂位置。
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