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基于AI的两相冷板冷却管道疏油涂层智能防护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：CN120892700B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511439628.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于AI的两相冷板冷却管道疏油涂层智能防护方法是由孙海旺;秦国强;李雪强;刘圣春;刘兴楠;周萌;王星皓;朱洪娟;尹永琪设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于AI的两相冷板冷却管道疏油涂层智能防护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI的两相冷板冷却管道疏油涂层智能防护方法，涉及智能冷却运维管理技术领域。包括以下步骤：S1，实时采集多源油膜监测数据，进行数据预处理，并评估油膜堆积风险；S2，构建油膜趋势预测模型和故障识别模型，并预测油膜涂层的剩余寿命，根据油膜涂层剩余寿命预测结果进行分级自愈调控；S3，下发维护指令，同时判断阀门最优开度，改善油膜堆积风险；S4，构建数字孪生平台，并将数据映射到数字孪生平台中，实现虚实仿真的自学习优化。解决了现有两相冷板液冷技术在长期运行中，因冷却液物性变化和管道拐弯处涡流，导致油膜和杂质在内壁持续堆积，清洁难以彻底，进而影响冷却效率和设备安全的问题。
本发明授权基于AI的两相冷板冷却管道疏油涂层智能防护方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的两相冷板冷却管道疏油涂层智能防护方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，实时采集多源油膜监测数据，对多源油膜监测数据进行数据预处理，根据预处理后的多源油膜监测数据评估油膜堆积风险； S2，融合多源油膜监测数据与油膜堆积风险评估结果，构建油膜趋势预测模型和故障识别模型，综合多源油膜监测数据与油膜趋势预测模型预测油膜涂层的剩余寿命，根据油膜涂层剩余寿命预测结果进行分级自愈调控； S3，根据分级自愈调控与故障识别模型下发维护指令，同时结合多源油膜监测数据与油膜堆积风险评估结果，判断阀门最优开度，根据阀门最优开度调整阀门改善油膜堆积风险； S4，构建数字孪生平台，通过将多源油膜监测数据、油膜堆积风险评估结果与油膜涂层剩余寿命预测结果映射到数字孪生平台中，实现虚实仿真的自学习优化。
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