买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉成都数碳科技有限公司申请的专利一种供热系统环境感知与多点水质优化加药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：CN120355530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510457710.5，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种供热系统环境感知与多点水质优化加药方法是由樊星;杨冰晔;王睿通设计研发完成，并于2025-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供热系统环境感知与多点水质优化加药方法在说明书摘要公布了：本申请属于供热系统技术领域，涉及一种供热系统环境感知与多点水质优化加药方法，本发明通过多个传感器节点实现水质数据的实时感知与上传，然后采用量子态空间映射与量子傅里叶变换提取水质数据的深层周期性特征，结合量子退火算法在构建的量子优化模型中求解全局最优药剂组合策略，利用张量分解技术整合药剂特性与管网参数，构建药剂配伍矩阵，每个加药终端基于本地感知计算加药量，通过PBFT共识机制确保加药决策一致性，最后结合管网的流速分布特性，利用超前控制算法修正药剂注入时滞，实现动态预测与精准控制，因此实现了分布式加药控制系统在局部适应性、全局协调性与动态响应性方面的突破，显著提升了供热系统水质调控的效率与稳定性。

本发明授权一种供热系统环境感知与多点水质优化加药方法在权利要求书中公布了：1.一种供热系统环境感知与多点水质优化加药方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于多个传感器节点收集水质数据，并将收集的水质数据发送到中央处理系统； 步骤2：将收集到的水质数据映射到8维量子态空间，并使用量子傅里叶变换提取水质参数的周期性特征，接着基于构建的量子优化模型，使用量子退火算法求解加药决策问题，得到药剂组合策略； 所述步骤2包括以下步骤： 水质数据预处理：对水质数据进行归一化处理，映射到[0,1]区间； 映射到量子态空间：将归一化后的水质数据映射到量子态空间，即将水质数据编码为量子比特叠加态； 提取周期性特征：基于量子比特叠加态采用量子傅里叶变换进行变换，使得量子比特叠加态被转变为频域量子态，周期性特征被提取并编码到量子比特的相位信息中； 构建QUBO模型：基于药剂成本、结垢风险以及周期性特征影响构建QUBO模型来表示加药决策问题，目标为最小化药剂成本和结垢风险，其中目标函数定义如下： H＝∑C·q+∑i,jRij·q·q+∑P·q； 式中：C表示药剂i的单位成本；q表示药剂i是否使用的决策变量，q＝1表示使用药剂，q＝0表示不使用药剂；Rij表示药剂i与药剂j之间的结垢风险系数；q·q表示两种药剂是否同时使用的决策变量，若两者均使用则q·q＝1，否则为0；P表示药剂i受到周期性特征影响的系数； 将QUBO模型转化为量子计算问题，得到量子退火算法求解的形式； 量子退火优化加药策略：通过量子计算机初始化量子比特，构建目标函数的哈密顿量，并通过量子力学的退火过程模拟优化过程；通过量子计算机逐步改变量子比特的状态，并根据量子叠加和干涉效应逐渐收敛到最小能量状态，即优化后的药剂组合策略； 步骤3：收集药剂特性和管网参数，并结合水质数据和药剂组合策略，采用张量分解技术将数据进行降维和整合，得到药剂的配伍矩阵； 所述步骤3包括以下步骤： 基于药剂组合策略构建四维参数张量 式中：表示化学适应性评分；表示时间有效性评分；表示空间协调性评分；表示经济性指标；α、β、γ、δ表示权重系数； 其中化学适应性评分基于如下公式得到： 式中：pHi表示药剂i的最佳适用PH值；pHopt表示当前水质的PH值；e表示自然对数的底数；使用Sigmoid函数进行归一化，值域在[0,1]之间； 时间有效性评分基于如下公式得到： 式中：表示药剂j的半衰期；T为供热周期； 空间协调性评分基于如下公式得到： 式中：xk表示管网区域k的坐标；xw表示污染源的坐标；σ＝50m为标准差，用于调整空间距离的影响； 经济性指标评分基于如下公式得到： 式中：Cl表示成本等级l的单价；Cmax和Cmin分别为系统预设的最大和最小成本； 张量分解：基于构建的四维参数张量进行张量分解： 式中：λr表示特征值权重，表示每个分量的贡献；表示经过L2归一化的化学适应性基向量；表示基于L2归一化的时间有效性基向量；表示经过L2归一化的空间协调性基向量；dr表示经过L2归一化的经济指标基向量； 使用交替最小二乘法优化各基向量，其中目标函数如下： 基于目标函数进行迭代优化，直至达到预设的停止条件后停止迭代； 配伍矩阵生成： 式中：k表示时间维度索引；l表示经济维度索引；表示时间基向量在时间区间k的分量；表示经济基向量在成本等级l的分量； 步骤4：每个加药终端根据自己的传感器数据计算出本地的加药量，通过Gossip协议，将本地的加药传播给周围的加药终端，所有终端通过PBFT协议达成一致的加药决策，其中在达成加药决策的过程中，通过配伍矩阵指导每个终端的加药决策； 所述步骤4包括以下步骤： 本地计量初始化：每个加药终端根据当前时间和经济成本等级，从配伍矩阵中提取对应的配比权重，然后结合决策向量来初始化每个终端的加药量； 信息扩散与权重分配：基于管网拓扑结构和距离衰减系数，每个终端计算其与相邻终端之间的权重，得到邻居权重； 迭代共识优化：在每次迭代中，终端根据自身当前的剂量和邻居的信息更新加药量，并根据损失函数梯度调整值，逐步趋向优化的加药量； 离散化与指令生成：基于迭代优化生成离散化的加药量； 步骤5：根据管网的流速分布和目标药剂注入量，计算药剂的传播时滞，利用超前控制算法，建立时空补偿模型，预测和调整药剂的注入量，得到基于流体动力学和时滞补偿的加药策略； 所述步骤5包括以下步骤： 药剂传输周期计算：基于管段长度、管段在时间t的流速以及管段的固有延迟补偿计算药剂传输周期； 动态相位补偿：基于计算的药剂传输周期，引入动态相位补偿项，根据时间t变化进行相位修正，补偿由于流速变化引起的药剂传播偏差； 动态调制与药剂调整：基于管段流速和历史流速的偏差，通过tanh函数实现流速与计量的非线性映射，得到脉动增益系数； 基于得到的脉动增益系数以及动态相位计算脉动调制后的药剂计量；基于设置的边界约束将不在边界约束之间的药剂计量约束到边界内，得到最终的药剂计量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都数碳科技有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区府城大道西段399号7栋3单元3层307号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。