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龙图腾网获悉博上智造科技(南京)有限公司申请的专利基于强化学习的无人实验室样品自动调控方法及系统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：CN120911935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511430687.7，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权基于强化学习的无人实验室样品自动调控方法及系统是由李研;刘红飞;杨锦宇设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的无人实验室样品自动调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于实验控制技术领域，尤其涉及基于强化学习的无人实验室样品自动调控方法及系统，该方法首先通过聚类算法与区块链技术构建反映实验原子子实验、逻辑关系及优先级的有向需求链；进而利用智能合约将其映射至由实验设备优先级与实时负载构成的流程控制验证链，并结合分布式强化控制模型生成前置控制指令序列；该模型融合子实验准确率、验证通过概率、实现效率及交互风险转移矩阵，依托强化学习与实验标准验证链动态优化决策；最终通过指令执行实现样品自动化配置；本发明实现了跨实验的全局协调与实时异常追踪，显著提高了配置准确率与效率，降低了操作风险。

本发明授权基于强化学习的无人实验室样品自动调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的无人实验室样品自动调控方法，其特征在于，包括： 获取不同实验需求对应的有向需求链；所述有向需求链由每一实验对应的原子子实验及子实验之间实现逻辑关系、不同实验的子实验实现优先级和聚类算法及区块链构建得到； 预设流程控制验证链，通过有向需求链中的智能合约将有向需求链中的每一子实验映射到所述流程控制验证链中，并结合配置的分布式强化控制模型，获得前置控制指令序列；所述分布式强化控制模型由每一子实验样品配置准确率、验证通过概率、对应子实验实现效率及交互风险转移矩阵，结合强化学习算法与实验标准验证链构建得到；所述交互风险转移矩阵，用于衡量当前实验对应的子实验的验证通过概率与实现效率对同一实验或不同实验的下一子实验验证通过概率与实现效率的影响程度；所述实验标准验证链由每一实验对应的子实验的标准操作步骤及每一子实验的标准评估指标结合评估算法构建得到；所述流程控制验证链由每一实验对应的实验设备及对应实验设备在每一实验中的操作优先级及每一实验设备的最大实时负载系数构建得到； 执行所述前置控制指令序列； 所述有向需求链的构建过程包括： 获取不同实验流程信息，将每一实验流程信息按操作不可分割性与设备单一性双重规则分解为对应实验的原子子实验序列，其中，所述操作不可分割性是指每一子实验都为对应实验流程中的最小操作单元，所述设备单一性是指子实验的完整执行仅依赖唯一实验设备；原子子实验包括对应子实验的操作触发条件、执行时序优先级、标准执行效果与标准执行效率；所述执行时序优先级包括对应子实验在本实验中的时间顺序优先级和不同实验面向同一实验设备的操作优先级； 以同一实验对应的原子子实验序列，构建第一操作节点序列，以同一实验下不同子实验之间的操作触发条件、对应子实验在本实验中的时间顺序优先级构建第一连接关系； 基于第一操作节点序列与第一连接关系，获得每一实验对应的横向需求链，并将对应子实验的标准执行效果与标准执行效率存储到对应第一操作节点中进行保存； 基于横向需求链对应子实验的实验设备标签，构建每一子实验与实验设备的横向映射； 以不同实验对应子实验的实验设备唯一标识为参量进行一级聚类，获得初始子实验聚类组； 基于每一初始子实验聚类组中的对应子实验，结合卷积神经网络提取每一子实验的操作类型量化特征和操作对象属性量化特征，获得对应子实验的操作复杂度；所述操作复杂度由对应子实验操作步骤数、每一操作步骤的控制参数量、验证指标参数大小以及标准执行流程下对应子实验实现时长的大小构建得到； 基于不同实验面向同一实验步骤的操作优先级结合对应子实验的操作复杂度，以当前子实验对后一子实验的实现效率与验证通过概率的影响程度最小为目标，结合自适应聚类算法，对每一初始子实验聚类组进行二次聚类，获得二次聚类子组集； 以当前初始子实验聚类组中所有前一子实验对后一子实验的实现效率与验证通过概率的影响程度最小对应的实现先后顺序构建纵向连接关系序列； 以每一实验设备对应的标号构建主纵向节点，以每一主纵向节点对应的二次聚类子组集构建纵向子节点序列，基于纵向连接关系序列和纵向子节点序列，构建纵向跨实验节点链； 基于每一实验设备对应的纵向跨实验节点链、对应实验设备的实时状态评估得分以及当前实时状态评估得分下对应的最大负载系数，构建第二负载映射连接； 将横向需求链与横向映射和纵向跨实验节点链与第二负载映射连接，通过区块链进行上链存储，获得有向需求链。

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