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！

龙图腾网获悉自然资源部天津海水淡化与综合利用研究所申请的专利基于机器学习的太阳能海水淡化光热转换效率优化方法和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：CN121093796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511621041.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的太阳能海水淡化光热转换效率优化方法和系统是由杨扬;王栩杉;王敏;李兆魁;李晓明设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的太阳能海水淡化光热转换效率优化方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的太阳能海水淡化光热转换效率优化方法和系统，其中，该方法包括：首先采集目标海域的太阳光谱分布数据、海水浊度光谱数据、实时热流数据及半导体纳米材料数据，基于纳米材料的光吸收特性构建材料光谱映射库。通过耦合分析太阳光谱与海水浊度光谱形成环境约束条件，采用贝叶斯优化模型结合材料光谱映射库和实时热流数据，在环境约束下生成最优纳米材料混合比例。随后利用深度残差网络预测界面蒸发速率并获得最佳材料形貌配置方案，最终将该形貌配置应用于半导体纳米材料制备。本申请提升了高浊度海水环境下太阳能淡化系统的光热转换效率。

本发明授权基于机器学习的太阳能海水淡化光热转换效率优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的太阳能海水淡化光热转换效率优化方法，其特征在于，包括： 获取目标海域的太阳光谱分布数据、海水浊度光谱数据、实时热流数据以及目标海域环境中的半导体纳米材料数据； 基于所述半导体纳米材料数据，构建材料光谱映射库； 将所述太阳光谱分布数据与所述海水浊度光谱数据进行耦合分析，形成环境约束条件； 通过贝叶斯优化模型，以所述材料光谱映射库和所述实时热流数据为输入，在所述环境约束条件下优化生成最优比例数据，所述最优比例表征最优纳米材料的混合比例； 利用深度残差网络，对所述最优比例数据进行界面蒸发速率预测，生成最佳材料形貌信息，将所述最佳材料形貌信息应用于半导体纳米材料的形貌配置中，以优化太阳能海水淡化过程中的光热转换效率； 所述利用深度残差网络，对所述最优比例数据进行界面蒸发速率预测，生成最佳材料形貌信息，包括： 将所述最优比例数据输入至深度残差网络的输入层，以获得界面蒸发速率特征数据； 通过所述深度残差网络的跨层级连接结构，处理所述界面蒸发速率特征数据； 基于处理后的界面蒸发速率特征数据，在所述深度残差网络的输出层并行计算纳米片形貌参数和纳米球形貌参数，根据所述纳米片形貌参数和所述纳米球形貌参数，生成最佳材料形貌配置信息。

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自然资源部天津海水淡化与综合利用研究所，其通讯地址为：300192 天津市南开区航海道55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。