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龙图腾网获悉漳州三炬生物技术有限公司申请的专利一种基于AI动态配比的菌菇渣发酵配料控制方法及配料装置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：CN120574994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511085072.5，技术领域涉及：C12Q3/00；该发明授权一种基于AI动态配比的菌菇渣发酵配料控制方法及配料装置是由陈晓燕;付瑞洲;邹政生;袁宗胜;李清华;刘芳;李英武;黄金明;杨风顺;罗天杰;王思凡;骆毛喜设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI动态配比的菌菇渣发酵配料控制方法及配料装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI动态配比的菌菇渣发酵配料控制方法及配料装置，涉及生物发酵技术领域。包括有：S1：多模态数据采集：通过近红外光谱仪、金属氧化物半导体气体传感器阵列和微波谐振水分传感器，获取纤维素木质素空间分布、腐败特征和湿度梯度；S2：参数确定：根据目标阈值、原菌菇渣堆料的三维特征和时序结果，确定出最优参数；S3：调节控制：根据所述最优解，对发酵温度、辅料添加和曝气量进行实时调节。本发明将空间特征和时序数据进行结合，实现了发酵过程的数字孪生建模，同时通过构建的腐熟度‑转化率‑能耗三维目标空间，结合K‑means聚类算法和B样条曲率优化，确定出最优参数，缩短了发酵参数调整响应时间。

本发明授权一种基于AI动态配比的菌菇渣发酵配料控制方法及配料装置在权利要求书中公布了：1.一种基于AI动态配比的菌菇渣发酵配料控制方法，其特征在于，包括有： S1：多模态数据采集：通过传感器网络，获取纤维素木质素空间分布、腐败特征和湿度梯度，包括有： S1.1：近红外光谱扫描：扫描获取光谱点的方位角和俯仰角，并根据光谱点的三维直角坐标，构建空间分布模型，同时根据不同颜色的RGB数值，生成热力图，并获取热力图中网格数据的木质素含量和纤维素含量，确定出标记体素网格，同时根据相互连接的标记体素网格，确定出连通区域体积和优先处理区域； S1.2：VOCs指纹检测：对发酵罐内气体进行监测，并根据气体含量，构建指纹数据库； S1.3：水分梯度监测：获取发酵罐内的垂直水分梯度差和中层水分异常值，并分别与预设梯度阈值范围和预设异常阈值的比较结果，确定发酵状态； S2：参数确定：根据目标阈值、原菌菇渣堆料的三维特征和时序结果，确定出最优参数，包括有： S2.1：数据预处理：根据所述纤维素木质素空间分布、腐败特征和湿度梯度，确定出原菌菇渣堆料的三维特征和时序结果，包括有： S2.1.1：确定三维结构特征：通过三线性插值算法，将优先处理区域进行重采样，获取归一化纤维素含量木质素含量，并通过3D-CNN模型，输出获取三维结构特征； S2.1.2：时序预测：根据指纹数据库和发酵状态，获取归一化气体含量水分含量，并通过LSTM网络模型，输出获取腐熟度预测值和纤维素剩余量； S2.2：确定目标权重：根据发酵罐的空间分布，设置K-means聚类算法的类别，获取每个类别的候选解，并根据所述候选解和设置的目标性能，确定出所述候选解的综合评分，具体为： S＝ω1·1-f1+ω2·f2+ω3·1-f3 其中：S为综合评分，ω1为腐熟度权重，f1为腐熟度偏离度，ω2为转化率权重，f2为纤维素转化速率，ω3为能耗权重，f3为能耗系数； S2.3：构建三维目标空间：获取归一化腐熟度预测值，并根据所述三维结构特征和反Sigmoid变换算法，获取转化率归一化值，具体为： 其中：Y为转化率归一化值，r为纤维素转化速率原始值，a为平滑因子； 将归一化腐熟度预测值作为X轴、转化率归一化值作为Y轴、归一化能耗作为Z轴，构建得到三维目标空间； S2.4：确定最优解：根据所述三维目标空间和综合评分，获取前沿解综合评分，并通过B样条拟合和最大的三个前沿解综合评分，获取前沿解综合评分的曲率值，最大曲率值对应的前沿解即为最优解，所述前沿解综合评分具体为： Sfro＝b×S+1-b×1-L×δ 其中：Sfro为前沿解综合评分，b为评分权重系数，S为综合评分，L为前沿层级，δ为层级衰减因子； S3：调节控制：根据所述最优解，对发酵温度、辅料添加和曝气量进行实时调节。

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